logo
Davydov / ШПОРЫ ГОТОВЫЕ ТД совсем

72. Диагностирование по комплексу признаков, информационное расстояние и нейросетевые модели.

Достоверность диагностирования определяется алгоритмическим и программным обеспечением.

1 уровень (низший) – это алгоритмы, основанные на сравнении текущих значений параметров или диагностической функции от этих параметров с предельно допустимыми значениями. Используется булева алгебра.

2 уровень (средний) - алгоритмы основанные на мат. моделях процессов и моделях прочностного состояния узлов. Используется для идентификации дефектов и неисправностей, а также оценки характера остаточного ресурса деталей или двигателя.

3 уровень (высший) - алгоритмы, предназначенные для прогнозирования тех. состояния на период до следующего ТО и более поздние периоды. Основывается на диагностических моделях изменения контролируемых параметров.

Низкий уровень реализуется в системах управления двигателем. 2 и 3 уровни - в бортовых системах диагностики и наземных системах диагностики.

В настоящее время успешно применяются нейросетевые алгоритмы, по которым обобщенный диагностический признак формируется как некоторое ограниченное дискретное пространство контролируемых параметров. Границы этого пространства получают посредством обучения алгоритмов распознавания по выборке значений параметров, измеренных на двигателе с известным состоянием. Используется однослойная сеть: на вход значения векторов параметров двигателя (регистрируется в процессе эксплуатации бортовыми средствами), нейтронный алгоритм осуществляет перемножение этих векторов на функцию неопределенности. И последующее суммирование этих векторов с участием ступенчатой нелинейной весовой функции. Созданная на основе алгоритма программа обучалась по параметрам, которые регистрируются в течение нескольких полетов. При этом заранее известно, что двигатель исправен. При дальнейшей эксплуатации осуществляется сравнение текущих значений вектора регистрируемых параметров с некоторым многомерным образцом исправного двигателя. При наличии большого отклонения выдаются соответствующие сигналы обслуживающему персоналу Если статистических данных о состоянии двигателя мало, то применение алгоритма нецелесообразно и применяются алгоритмы, основанные на вычислении обобщенного диагностического признака в качестве которого принимается функция расстояния в пространстве контролируемых параметров.

При формировании функции расстояния используют подход, основанный на понятии условной и безусловной энтропии:

Hs=Ha-Ho

Ha - функция энтропии, определяющая априорную неопределенность, обусловленная разнообразием числа параметров, характеризующих объект диагностики.

Ho- ассиметричная функция условной энтропии, позволяющая учитывать выигрыш или потери от включения каждого контролируемого параметра в процессе диагностирования и характеризует неопределенность и степень уменьшения неопределенности объекта диагностирования.

Функция информационного расстояния имеет преимущество при решении задач в условиях ограниченной априорной информации о состоянии объекта диагностирования, а также в случае, когда исходными данными являются экспертные оценки специалистов, выраженные через коэффициенты достоверности событий.