Алгоритм оценки состояния

АЛГОРИТМ ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ (ФИЛЬТР КАЛМАНА) [c.281]

МЗИ в алгоритме оценки состояния играет важную роль поставщика достоверной количественной информации о свойствах изделия. При этом в МЗИ выполняется до 70% вычислительных операций, каждая из которых вносит определенный вклад в обеспечение необходимой точности оценки состояния изделия. [c.25]

Структура алгоритма оценки технического состояния печи, отработавшей проектный срок службы (экспертного обследования), включает следующие работы [c.172]

В общем случае задача сводится к прямому перебору всех возможных состояний системы. Поскольку, однако, при больших щ перебор состояний представляет трудоемкую задачу, целесообразно рассмотреть возможность построения конструктивного алгоритма оценки. [c.247]

Рис. 14. Схема обобщенного алгоритма оценки технического состояния АЛ

На рис. 14 показан обобщенный алгоритм оценки технического состояния станочной АЛ с жесткой связью по диагностическому параметру длительность цикла . [c.278]

Структурная схема оптимизационного алгоритма по расчету параметров состояния поверхностного слоя деталей машин по одному из эксплуатационных свойств приведена на рис. 3.3.2. В данном алгоритме генерацию случайных значений независимых переменных осуществляют с учетом ограничений. Далее вьшолняют расчет характеристики эксплуатационного свойства, а результат расчета сравнивают с предыдущим значением запоминают значение характеристики эксплуатационного свойства, наиболее близкое к требуемому, а также значения параметров состояния поверхностного слоя деталей, при которых они получены. При этом одно и то же значение характеристики эксплуатационного свойства может быть получено при различных многовариантных сочетаниях параметров качества поверхностного слоя деталей. Поэтому появляется необходимость ввести оптимизационный алгоритм. Следует отметить, что задача конструктора значительно облегчается при использовании комплексных параметров для оценки состояния поверхностного слоя деталей машин, в частности, П и С . После выбора метода вычислений составляют программу расчета по структурной схеме на одном из алгоритмических языков. [c.299]

Модельный пример. Предложенную схему построения адаптивного алгоритма применим к задаче оценки состояния плоского гироскопического маятника [57, 300]. [c.379]

Постоянное усложнение структуры информационных сетей требует разработки эффективных алгоритмов управления потоками информации, сводящихся к выбору оптимальных путей для ее передачи с учетом динамических изменений параметров сети обмена. В свою очередь, динамический характер управления потоками информации ставит задачу оценки состояния каналов в данный промежуток времени и их конкретной градации по качеству, а также прогнозирование качественных изменений на некотором заданном шаге. [c.272]

Анализ параметров топологии и микрорельефа поверхности материалов является одним из методов исследования свойств материалов. В качестве критерия состояния поверхности может быть выбрана текстура изображений поверхности, численные значения параметров которой позволяют оценить степень деформации материала. Разработаны различные алгоритмы анализа изменений параметров текстуры. Анализ экспериментальных результатов выявил зависимость этих параметров от типа материала, условий его нагружения и степени деформации. Текстура поверхности характеризуется свойствами тоновых непроизводных элементов (ТНЭ). Если пространственная структура ТНЭ беспорядочна и при этом изменения яркости от элемента к элементу велики, то текстура изображения поверхности мелкозернистая. Если же пространственная структура является относительно однородной и однотонные области на изображении преобладают, то зернистость текстуры высокая. По мере возрастания приложенной механической нагрузки на поверхности материала начинает проявляться деформационный мезорельеф, изменение которого можно определить с помощью алгоритмов оценки текстуры изображений. Для определенного класса материалов можно утверждать, что крупнозернистая текстура изображения поверхности характеризует невысокие степени деформации предварительно подготовленного (шлифованного) материала, в то время как мелкозернистая текстура изображения поверхности говорит о высоких степенях деформации и возможном скором разрушении образца. [c.10]

Разработка алгоритма оценки технического состояния ГТК. [c.160]

Представление знаний может быть определено как множество соглашений об описании каких-либо объектов. Знания о мире можно разделить на две категории факты, указывающие, что истинно или было истинным, и правила (алгоритмы), позволяющие производить оценку состояния объекта или предсказать изменение его состояния во времени в результате выполнения некоторой последовательности действий. [c.93]

Общий алгоритм решении задач по оценке напряженною состояния и несущей способности механически неоднородных соединений в условиях двухосного нагружения [c.111]

Как уже упоминалось, при расчете вариантов становятся известными нагрузки внутри механизма, его точность, быстродействие, неравномерность движения звеньев при разных значениях V . Тем самым получается область допустимых значений варьируемых параметров No СГ N, а также области дефектных состояний Nj, N2,. . ., С N. Для построения алгоритма диагностирования (определения Nj., А = О, 1, 2,. . . ) нужно установить чувствительность выходных параметров к изменению отдельных vj, В качестве функций цели при этом используются те же критерии, что и при идентификации, либо любые другие функции, рассчитываемые по результатам натурных измерений и моделирования. Оценка чувствительности может производиться, например, по критерию Фишера. В этом случае для каждой из выбранных функций цели Ф (т. е. предполагаемых диагностических параметров) рассчитываются [c.60]

Значительно снижают технические возможности и сокращают период нормальной эксплуатации неблагоприятные динамические характеристики станков. Например, неправильная отладка моментов переключения фрикционных муфт и их износ приводят не только к увеличению времени холостых ходов, но и к изменению динамических нагрузок. Не всегда соответствует техническим условиям точность исполнения цикла, что вызывает необходимость проверки теоретических циклограмм станков-автоматов кинематическими и динамическими методами. На динамические условия взаимодействия механизмов значительное влияние оказывают скорость вращения РВ и угол поворота шпиндельного блока (одинарная и двойная индексация). При диагностировании технологического оборудования с едиными валами управления выбираются диагностические параметры, несущие наибольшую информацию о работе различных целевых механизмов. Одним из таких параметров является крутящий момент на РВ, на основе которого разработаны алгоритмы и программы диагностирования механизмов подъема, поворота и фиксации шпиндельного блока подачи, упора и зажима материала суппортной группы, а также оценки работы автоматов с технологическими наладками [21, 22]. Сущность способа выявления дефектов механизмов без их разборки с помощью этого параметра заключается в том, что на РВ проверяемого автомата между приводом и кулачками управления устанавливается съемный тензометрический датчик крутящего момента, который через преобразователь соединяется с регистрирующей аппаратурой. Качество изготовления и техническое состояние различных узлов и механизмов, управляемых от одного РВ, оценивается сравнением осциллограмм крутящего момента на РВ проверяемого станка с эталонной, полученных в одном масштабе. Если величина и характер изменения кривой крутящего момента на отдельных участках циклограммы проверяемого станка не соответствуют эталонной осциллограмме, то по типовым динамограммам дефектов и дефектным картам механизмов определяются виды дефектов, причины их возникновения и способы устранения. Для удобства проверки станков в цеховых условиях эталонная осциллограмма наносится на линейку из оргстекла. [c.105]

При построении системы комплексной оценки качества необходимо решить ряд принципиальных задач формирование классов (эталонов) различных состояний по результатам выходных испытаний устройств отбор наиболее информативных параметров из множества входных параметров контроля качества выбор метода классификации качественных состояний устройства и разработка алгоритмов для конкретных конструкций оптимизация всей системы оценок качественных состояний по критерию надежности и распознавания. [c.116]

Задача адаптации заключается в синтезе алгоритмом адаптации с требуемыми свойствами. Решение этой задачи тесно связано с контролем качества управления. Введем функцию качества вида Ф (т, t) — Ф [и (t), X (t), т], значения Ф которой могут быть измерены или вычислены в любой момент времени t. Это требование необходимо для реализуемости алгоритмов адаптации. Цель адаптации удобно задавать в форме неравенств, связывающих управления и, состояния х и оценки т. В качестве таких неравенств можно взять систему неравенств вида [c.63]

Настройка параметров т модели (3.21) производится в силу некоторого алгоритма, который нужно построить исходя из заданного критерия идентификации. При этом оценки г вычисляются согласно (3.21) по заданному (тестовому) управлению и, измеренному текущему состоянию х и сформированной оценке т. [c.71]

Эти модули программно реализуют на языках PL/1 и ФОРТРАН различные (в том числе и рассмотренные выше) алгоритмы построения ПД, синтеза управляющих воздействий, оценки качества переходных процессов, самонастройки параметров закона управления и идентификации параметров или состояний двигательной системы робота. [c.93]

Во-первых, не все фазовые координаты доступны для непосредственного измерения в наиболее сложном случае удается измерять лишь величины, являюш иеся функциями от фазовых координат Zj = z (Q, а, v, со, X, у) (г = 1,. .., /с), причем число функций Z может превышать число фазовых координат транспортного средства, а измерения осуществляются с некоторыми ошибками. В связи с этим возникает задача оптимальной оценки фазовых координат состояния по результатам измерений. Алгоритмы оптимальной оценки можно построить, пользуясь критерием ми- [c.100]

Повышение требований к качеству функционирования механизмов приборов тесно связано с задачами снижения их виброактивности. Механизмы состоят из большого числа взаимодействующих элементов. Относительные перемещения этих элементов порождают вибрации, которые для прецизионных систем существенно усиливаются при наличии дефектов. Прежде всего это относится к подвижным соединениям, к системам, имеющим вращающиеся детали, узлам трения. Параметры вибрации, в первую очередь спектральные характеристики, могут служить информационными сигналами о внутренних ненаблюдаемых процессах. Наиболее действенными методами оценки состояния и прогнозирования его изменения во времени являются методы технической диагностики. Техническая диагностика решает задачи распознавания состояния системы, определения причин, нарушения работоспособности и снижения надежности, установления вида и места дефекта, а также прогнозирования его изменения. Сложность этих задач состоит в ограниченности информации на этапе проектирования. Это вызывает повышенные требования к выбору информационных сигналов, к теоретическому и экспериментальному обоснованию алгоритмов диагностики, учитывающих широкий диапазон режимов эксплуатации, а также вариации начальных показателей качества систем. Все эти вопросы, степень их разрешепности на этапе проектирования, определяют диагностическую приспособленность механизмов приборов. [c.632]

Поскольку при проектировании систем управления почти всегда следует учитывать изменения параметров объекта, в гл. 10 исследуется чувствительность различных алгоритмов управления и даются рекомендации для ее уменьшения. В гл. 11 проведено подробное сравнение наиболее важных алгоритмов управления для детерминированных сигналов. Оцениваются расположение полюсов и нулей замкнутых систем, качество процессов и затраты на управление. Исследование свойств алгоритмов завершается приведением рекомендаций по их использованию. После краткого описания математических моделей дискретных стохастических сигналов (гл. 12) в гл. 13 рассмотрены среди прочего вопросы выбора оптимальных параметров параметрически оптимизируемых алгоритмов управления при наличии стохастических возмущающих сигналов. Регуляторы с минимальной дисперсией, синтезируемые на основе параметрических моделей объектов и сигналов, выводятся и анализируются в гл. 14. Для применения в адаптивных системах управления предложены модифицированные регуляторы с минимальной дисперсией. В гл. 15 описаны регуляторы состояния для стохастических воздействий и приведены иллюстративные понятия оценки состояний. На нескольких примерах показана методика синтеза связных систем-. каскадных систем управления (гл. 16) и систем управления с прямой связью (гл. 17). Различные методы синтеза алгоритмов управления с прямой связью, например основанные на параметрической оптимизации или принципе минимальной дисперсии, допол- няют описанные ранее методы синтеза алгоритмов управления с об- Оратной связью. [c.17]

Диагностирование подшипников при эксплуатации изделий, проведении испытаний и научных исследований. Объект - подшипниковая система с учетом всего комплекса влияющих факторов. Основная цель - получение комплексной оценки состояния объекта. Алгоритм диагностирования заключается в измерении интегральных электрических параметров при работе объекта в эксплуа-тационньгх режимах и условиях. [c.484]

Инструментальная составляющая смещения оценки параметра, которая в теории оценивания обычно не учитывается, может достигать больших значений (см. примеры б, 8) и заметно искажать полученные результаты. Поэтому при разработке алгоритмов оценивания состояния изделий и их параметров иногда определяют влияние погрешностей измерений на смещенность и эффективность искомых оценок и при необходимости вносят соответствующие поправки. [c.43]

Контрольные методы оценивания работоспособности базируются на операциях контроля — проверки соответствия изделия установленным требованиям. Рассмотрим методы измерительного контроля работоспособности (в дальнейшем — ИКР) и сгруппируем их условно по способу (алгоритму) получения оценки состояния на 4 группы ИКР1, ИКР2, ИКРЗ, ИКР4. [c.69]

Техническое состояние силового оборудования перекачивающих станций диагностируется разнообразными способами. Средства диагностирования включают в себя датчики и приборы, проверяющие диагностические параметры и вычислительные устройства, осуществляюпще операции на базе заданных разработанных алгоритмов оценки технического состояния (эти операции могут [c.276]

Возможности программного обеспечения язык автоматизированного проектирования ONTROL.lab. предназначен для анализа проектирования систем управления, анализа данных, моделирования, синтеза современных алгоритмов управления, решения задач калмановской фильтрации, оценки состояния или выходной переменной, понижения порядка модели, матричного анализа, теории преобразований и т. д. Его предшественником является MATLAB — так называемая математическая лаборатория по линейной алгебре (см. [13]). [c.331]

Однако на практике определение функциональной зависимости, обусловливающей связь контролируемых параметров с обобщенным диагностическим признаком, представляется сложной и часто неразрешимой задачей. В связи с этим в последнее время успешно применяются так называемые нейросетевые алгоритмы, по которым обобщенный диагностический признак формируется как некоторое ограниченное дискретное гиперпространство контролируемых параметров. Границы этого пространства получают посредством обучения алгоритма распознавания по выборке значений параметров, измеренных на двигателе с известным состоянием (исправным, неисправным). На рис. 8 представлены основные подходы, примененные при создании нейросетевого алгоритма для оценки состояния двигателя по комплексу термогазодинамических параметров, регистрируемых в полете. [c.60]

Предложенный алгоритм решения задач по оценке напряженного состояния и несущей способности механически неоднородных соединений в условиях двухосного нагружения (ра дел 3.4) был рассмотрен на примере анализа статической прочности оболочковых конструкций, ослабленных прямолинейной мягкой простюйкой Однако, как отмечалось в приведенном в рамках настоящей работы литературном обзоре, мяг- [c.129]

В связи с этим остановимся специально еще на некоторых дополнительных вопросах. В действительности нет ни бесконечных, ни полубесконечных тел (так будем называть тела, ограниченные незамкнутыми поверхностями). Однако с точки зрения эффективности реализации того или иного расчетного алгоритма довольно часто оказывается целесообразным пойти на дополнение области таким образом, чтобы модифицированная задача оказалась проще. Действительно, допустим, что рассматривается область, расположенная между двумя замкнутыми поверхностями (одна из которых расположена внутри другой), причем расстояние между поверхностями существенно больше характерных размеров внутренней поверхности. Пусть, кроме того, по постановке задачи требуется лишь достоверное определение напряженного состояния в окрестности внутренней поверхности. Тогда целесообразно перейти к рассмотрению пpo tpaн твa с полостью в виде внутренней поверхности. К сожалению, нет строгих оценок, позволяющих обосновать переход к вспомогательной задаче для бесконечной области, но расчетная практика свиде- [c.303]

Испытание на надежность сложных систем. Наличие одно-го-двух опытных образцов сложных систем и их высокая безотказность исключают применение традиционных методов испытания на надежность, применяемых для относительно простых изделий. Развитие методов испытания в сочетании с прогнозированием и использованием априорной информации, разработка алгоритмов по оценке надежности с учетом постоянно поступающей лнформации о фактическом состоянии изделия, выявление экстремальных реализаций потери изделием работоспособности, сочетание испытания со статистическим моделированием, оценка и прогнозирование ведущих процессов старения — все это является основой для разработки методик испытаний сложных объектов, позволяющих на ранних стадиях создания новых изделий получить информацию об уровне их надежности. [c.573]

В общем случае исправное и неисправное состояния системы образуют множество ее технических состояний ". Процесс диагностирования состоит из отдельных операций по оценке технического состояния конкретных деталей и узлов. Формально результатом диагностирования является принятие решения об одном из состояний системы и введение в действие мероприятий по техническому обслукиваяию и ремонту. Если разделить множество на подмножества исправных R и неисправных Q состояний системы, то получим алгоритм организации диагностического процесса и его связь с системой технического обслуживания и ремонта ( рис.З"). [c.16]

По теории структурного синтеза и по теории минимизации структур работы развивались в направлении методов, основанных на сравнении рабочих и запрещенных состояний, которые оказались наиболее эффективными как в отношении получаемых результатов, так и числа операций, необходимых для получения минимальных форм. Для получения общих минимальных форм был предложен так называемый метод проб, оказавшийся наиболее эффективным по числу операций. Оценка методов получения частных минимальных форм из общей потребовала исследования роста числа минимальных членов в зависимости от числа переменных. Были предложены методы ограничения перебора сверху и снизу. Развитие упомянутого выше метода проб привело к разработке весьма эффективного метода минимизации, основанного на выделении ядра и квазиядер. Этот метод затем был модифицирован для получения частных минимальных скобочных форм. Был также предложен алгоритм получения скобочных минимальных членов и скобочных минимальных форм. Было дано общее решение задачи получения абсолютных минимальных форм применительно к симметричным структурам. В области синтеза мостиковых структур был разработан метод узловых таблиц состояний, метод построения мостиковых структур на базе частных минимальных форм, с учетом неиспользуемых состояний, а также метод получения однозначных мостиковых бесновторных структур. На основе метода проб была создана настольная специализированная электронная машина для получения минимальных членов на шесть переменных. На базе модифицированного комбинаторного метода создан макетный образец машины для построения мостиковых структур. [c.276]

Как указано в 1, решение задач по оценке предельных состояний, возникающих в зонах концентрации, реализуют экспериментально [12, 13, 22] методами муара, сеток или оптически активных покрытий, с помощью численных методов (МКЭ)или с использованием алгоритмов определения кинетики полей неоднородных деформацигг на основе зависимостей между коэффициентами концентрации в упругой (ссц) и пластической (Ац, / ) стадиях статического пагруяшиия, предлолсеиных в [12]. [c.20]

Общим для всех методов и режимов является использование законов управления (регуляторов) вида (3.27), где Г — устойчивая п X п-матрица коэффициентов усиления, выбираемая из условия обеспечения желаемого характера переходных процессов, ах — текущая оценка неизвестного вектора , вычисляемая в силу некоторого алгоритма адаптации. В качестве алгоритма адаптации можно взять любой реализуемый алгоритм вида (3.14) или (3.15), дающий решение эстиматорных неравенств (3.13). Заметим, что в процессе самонастройки распределение моментов времени нарушения эстиматорных неравенств заранее неизвестно заранее неизвестны и величины коррекции оценок т они определятся в ходе управления РТК на основе сигналов обратной связи. Целью управления РТК в режиме стабилизации РД является отслеживание ПД с заданной точностью в соответствии с условием (3.16) при соблюдении конструктивных ограничений на состояния и управления. Ради простоты изложения будем считать, что неизвестный параметр фиксирован, а внешние возмущения л отсутствуют. Распространение предлагаемых методов на более широкие классы неопределенности типа (3.4) и (3.5) обычно затруднений не вызывает. [c.86]

Техническое состояние оборудования и технологических схем при диагностировании тепловой экономичности в этом классе показателей анализируется по отклонениям фактических технико-экономических характеристик от нормативных, с расширением и углублением существующих штатных функпий автоматической сгстемы управления паровых турбин энергоблоков. Методики разрабатьшаются, в основном, на известных моделях рабочего процесса с использованием балансных методов и штатных первичных приборов (с некоторым расширением существующего объема). Реализуются они на штатном информационно-вычислительном комплексе (ИВК) энергоблока без существенного расширения его. Оценка ведется непрерывно (с заданной периодичностью) на работающем оборудовании без специальных диагностических режимов (функциональное диагностирование). Результаты выдаются автоматически при наличии отключений или по вызову оператора, интегрируются за отчетные интервалы (смена, сутки, месяц) и документируются. В практике эксплуатации широкое применение находит типовой алгоритм АСУ ТП [105]. [c.109]

Используя в программе вышеприведенную методику, производят оценку деформированного состояния статорных элементов и определяют вероятность задеваний в проточной части турбины. В приложении I приведен упрощенный алгоритм диагностики осевых зазоров в ЦСД турбины К-1200-240-3. [c.208]

Введенные обобщенные энергетические переменные уе и Ур позволяют установить эквивалентность различных процессов поврех-денности между собой (для различных видов напряженных состояний и различных историй деформирования) и их соответствии экспериментальным данным. На базе этих представлений возможна разработка различных приближенных алгоритмов оперативной оценки выработанного ресурса машиностроительных объектов в процессе эксплуатации [14]. [c.382]

Алгоритм обработки экспериментальных данных может быть реализован на любой вычислительной машине. В рассматриваемой работе была применена ЭЦВМ Мир-1 с микропрограммным управлением и алгоритмическим языком АЛМИР . По приведенной блок-схеме обработка массива Э [/, /] экспериментальных данных, состоящего из I строк (общее количество отсчетов по каждому тензодатчику во всех нулевых и грузовых состояниях) и J столбцов (количество тензодатчиков) начинается с контроля всех элементов массива для исключения грубых ошибок в отсчетах из-за возможного повреждения тензосхемы. При этом в случае применения приборов ЦТМ-2 или ЦТМ-3 проверка производится на наличие в массиве отсчетов Э = ООО (обрыв компенсационного тензодатчика) и Э = 999 (обрыв рабочего тензодатчика) при работе на приборе ПИКЛ соответственно Э = —99990 и Э = + 99990. При обнаружении указанных отсчетов выводится на печать величина аномального отсчета и его номер в исходном массиве, определяющий номер тензодатчика и цикла нагружения. После этого подсчитываются приращения показаний по тензодатчикам и формируется массив X [К, J] из К строк (количество циклов нагружений) и J столбцов (по числу тензодатчиков). По каждому столбцу массива X К, J] подсчитывается среднее значение Аср и проводится контроль всех элементов в каждом столбце с целью исключения грубых ошибок (при отклонении от среднего более чем на S = 3 единицы). Эта величина 6 = 3 соответствует относительной деформации е = 3 10" и установлена по опыту лаборатории для нормально работающей тензосхемы. Применение статистических критериев (правило 2а или За) с достаточным уровнем надежности Р > 0,995) для оценки аномальных значений требует значительных объемов выборки и представляется нерациональным. Оптимальным является получение среднего приращения показаний каждого тензодатчика по пяти — шести циклам измерения. [c.73]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...