Алгоритмов идентификации

- повысить точность измерения параметров объекта контроля с помощью достаточно сложных алгоритмов функционирования, недоступных аналоговым средствам;

- повысить точность измерения параметров объекта контроля с помощью достаточно сложных алгоритмов функционирования, недоступных аналоговым средствам;

4.3.2. Анализ живучести систем энергетики. Постановка задачи. Создание больших систем, устойчивых по отношению к сильным возмущениям, с которыми обычно и связывают понятие живучести (п. 1.2.2), требует специального математического аппарата для количественного и качественного анализа поведения систем в упомянутых условиях, который помог бы еще на стадиях планирования развития этих систем заложить необходимую структурную избыточность, предусмотреть меры по формированию устойчивых алгоритмов функционирования систем в различных условиях, заложить необходимые ресурсы и создать запас прочности. Решению указанных задач может содействовать создание также программных моделей, которые позволили бы моделировать различные ситуации, проводить анализ возможных последствий от возникших сильных возмущений, вырабатывать рациональные мероприятия по их устранению. Такого рода сценарные исследования не только позволяют принимать решения при проектировании развивающихся систем энергетики, но и дают возможность искать способы наиболее рационального управления уже существующими системами, искать режимы защиты от нежелательных возмущений в подобных системах.

При статистическом моделировании допустимо задание структуры системы в виде взаимосвязей элементов системы, таблицы их отношений друг к другу по входу-выходу и т.п., а при процессе функционирования - в терминах алгоритмов функционирования системы и характера взаимодействия ее элементов во времени.

Комплекс технических средств АСУ ТП функционирует на основе математического обеспечения, которое разделяется на алгоритмическое и программное. Алгоритмическое обеспечение включает описание алгоритмов реализации отдельных функций и общего алгоритма функционирования АСУ ТП. Программное обеспечение является реализацией алгоритмов функционирования и подразделяется на стандартное и прикладное, включающее совокупность программ, реализующих функции конкретной АСУ ТП. Однако принципиальных границ между ними нет: по мере развития и типизации элементов прикладного программного обеспечения они могут входить в состав стандартного программного обеспечения.

Не случайно поэтому ведущее место среди «надеж-ников» занимают специалисты, имеющие основательную математическую подготовку. Возникает вопрос: может ли инженер, знающий особенности разрабатываемой им аппаратуры, не владея в совершенстве весьма громоздким математическим аппаратом теории надежности, всесторонне исследовать надежность аппаратуры? Как направить творческие усилия разработчиков аппаратуры не только на отыскание подходящих математических методов, а и на рассмотрение различных алгоритмов функционирования системы, различных ее структур, способов резервирования, режимов эксплуатации и т. п.?

Вследствие этого, рассчитанные на основе этой зависимости режимы резания, существенно отличаются от оптимальных, что значительно снижает эффективность их применения, особенно, для алгоритмов функционирования саноподнастраивающихся (адаптивных систем).

3. Дьяченко В. Ф., Лазарев В. Г., П и и л ь Е. И. К синтезу алгоритмов функционирования машин-автоматов. Сб. «Теория машин-автоматов и пневмогидропривода». М., «Машиностроение», 1966.

стемах контроля и управления машинами-автомата-\ ми, расчету роторно-цепных автоматических линий, \ нормализованным автоматическим бункерным вибропитателям, воздухораспределительным устройствам, \ синтезу алгоритмов функционирования машин-авто-> матов, динамическому расчету гидравлических тор-\ мозных устройств, проектированию пневматических f сервомеханизмов и др.

К СИНТЕЗУ АЛГОРИТМОВ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ МАШИН-АВТОМАТОВ

Широкое распространение машин-автоматов требует развития формальных методов их анализа и синтеза. На III совещании по 'основным проблемам теории машин и механизмов [2] для описания функционирования некоторых классов машин-автоматов было предложено использовать аппарат теории конечных автоматов [1], [5] и аппарат логических схем алгоритмов [8]. Следует заметить, что аппарат логических схем алгоритмов, разработанный вначале для целей программирования, может быть использован также и для описания алгоритмов функционирования машин-автоматов, различных технологических процессов и т. д. Его применение наиболее естественно в тех случаях, когда наблюдается очередность выполнения операций,, причем последовательность выполнения отдельных технологических операций может изменяться в зависимости от различных факторов, определяемых внешними условиями или самим характером технологического процесса. К таким машинам-автоматам могут быть отнесены, например, автоматы с цифровым управлением, имеющие обратную связь [4].

Для ГАП вопросы автоматизации процессов диагностирования имеют особое значение. Ввиду отсутствия опыта диагностирования оборудования в этих условиях и коренного изменения конструкции многих станков, создаваемых для ГАП, необходимо проведение поисковых научно-исследовательских работ в этом направлении с целью сравнения и комбинирования различных путей решения и отбора наиболее эффективных и экономичных методов, алгоритмов и систем. Одним из таких путей является разработка алгоритмов идентификации законов движения выходных звеньев механизмов и создание автоматизированных систем, использующих такой подход к диагностированию ряда наименее надежных и ответственных участков. Большое значение при автоматизации лостановки диагноза имеет применение правильных статистических методов оценивания параметров состояния по ограниченному количеству данных измерений и квалиметрических методов. Применение метода ветвей для автоматизации диагноза было рассмотрено в гл. 8.

11.2. Разработка алгоритмов идентификации

При разработке алгоритмов идентификации параметров движения будем полагать, что параметр движения / (t) представляется в виде временного ряда /(0), / (At), f (2-At), . . ., f(m-At) (At ^> 0 — фиксированный шаг дискретизации).

информации, накопленной в банке данных, что позволяет принять обоснованное решение о целесообразности принятой степени автоматизации. При этом проверяется также действенность принятых алгоритмов идентификации технических состояний и намечаются меры по увеличению надежности оборудования.

11.2. Разработка алгоритмов идентификации параметров движения исполнительных механизмов (Р. В. Веки-

путем «зондирования» оказывается возможным определить неизвестные параметры. Для синтеза алгоритмов идентификации нужно прежде всего выбрать критерий качества идентификации.

Во-первых, система «идентификационных» уравнений (3.23) может оказаться плохо обусловленной, а значит, непригодной для точной идентификации параметров g. Во-вторых, для фактического решения уравнения (3.23) в сложных случаях может потребоваться значительное время. Такое запаздывание в идентификации недопустимо, если искомые параметры дрейфуют непредсказуемым образом. В-третьих, требование простоты реализации приводит к классу рекуррентных алгоритмов идентификации. Однако эти алгоритмы (типа алгоритма Качмажа или алгоритма «полоска» [132]) сходятся медленно и, следовательно, также приводят к большому времени идентификации. Наконец, реализация рассмотренной схемы идентификации параметров требует специальных средств для измерения или оценивания вектора состояний х и его производной х, что не всегда осуществимо с приемлемой точностью. Следует отметить, что алгоритмы самонастройки модели (3.21), основанные на минимизации показателей качества (3.22), вообще говоря, не обеспечивают точной идентификации. Они гарантируют лишь близость выходов модели г и х, т. е. решают задачу функциональной идентификации по «выходу». Для точной идентификации целесообразно исходить из иных, сугубо «идентификационных» критериев качества. Наиболее естественными показателями точности идентификации являются функционалы, явно зависящие от параметрических возмущений со (t) = ? (/) — г (t). Примерами могут служить локальный и интегральный показатели:

В работах [107, 109] предложен широкий спектр рекуррентных и многошаговых алгоритмов идентификации, параметры которых выбираются из условия локальной оптимальности показателя (3.24). Эти алгоритмы относятся к классу градиентных алгоритмов решения идентификационных неравенств вида

Существует несколько способов построения алгоритмов идентификации дефектов. В главах 2 и 3 показано, что непосредственная инверсия прямых решений, как правило, невозможна. Достаточно корректные решения можно получить, рассматривая невязку функционала, образованного экспериментальными данными и соответствующим теоретическим решением, что приводит к необходимости отыскивать глобальный экстремум функционала в многомерном пространстве параметров ТК. На практике наиболее простые решения обратных задач ТК получают путем инверсии численных результатов решения прямых задач и их аппроксимации теми или иными формулами. При

Шум окружающей среды создается тепловым потоком окружающих предметов, либо отраженным от объекта контроля, либо непосредственно попадающим во входной зрачок тепловизора. Источниками этого шума являются нагреватели, Солнце, калориферы, лампы электрического освещения и т.п. Прямое излучение устраняют, используя бленды, экраны, фильтры и т.п. Труднее устраняется излучение, отраженное от объекта контроля. В активном ТК основным источником внешнего шума является нагреватель. Например, при оптическом нагреве металлов остаточное излучение ламп может серьезно искажать вид термограмм и приводить к некорректным оценкам параметров дефектов, если используются чисто температурные модели тепловой дефектометрии. Если коэффициент излучения изделия невелик, а "черные" покрытия применить невозможно, рекомендуется оценить вклад отраженного излучения и произвести корректировку пиксельных функций изменения температуры во времени перед применением алгоритмов идентификации.

2. Цифровые системы обладают большей гибкостью при реализации алгоритмов идентификации, управления, спектрального анализа и генерирования случайных процессов. Одна и та же машина может обслуживать разные типы стендов.

Для решения задач формирования испытательного воздействия и обработки информации, получаемой в результате вибрационных испытаний, широко применяют ЭВМ. Цифровые системы обладают большой гибкостью при реализации алгоритмов идентификации, управления, спектрального анализа и генерирования случайных процессов. Генерирование случайного испытательного воздействия проводится на основе скалярной модели Раиса-Пирсона [2, 7]: