Выбор алгоритма диагностики

Выбор алгоритма диагностики [c.142]

Принцип иерархичности. Методологической основой проектирования адаптивных систем управления с элементами искусственного интеллекта для РТК, функционирующих в частично неопределенных условиях ГАП, является принцип иерархической декомпозиции 1115, 127]. Главное достоинство этого принципа заключается в том, что он позволяет свести сложную задачу адаптивного и интеллектуального управления к более простым иерархически связанным задачам. Среди этих задач важнейшими являются следующие распознавание производственных ситуаций и диагностика состояний РТК моделирование РТК и обстановки в рабочей зоне программирование и оптимизация движений рабочих органов РТК самонастраивающееся управление приводами РТК. Конкретизация указанных задач и выбор алгоритмов их решения зависят от назначения РТК и условий его работы в составе ГАП. [c.34]

Рассмотрим алгоритм обнаружения причины нарушения способом выбора определенной последовательности опроса величин путем использования уравнений (2-14) и (2-15). Начало алгоритма диагностики связано с текущим состоянием величин, относящихся к подмножеству нарушений W. При и<1=0,. .., гг) =0,. .., И1г=0 алгоритм диагностики не выполняется. При любой го, = 1 начинается анализ вершин подмножества С/Порядок опроса и анализа [c.232]

При описании алгоритма диагностики указывалось, что в выборе конкретных величин на каждом шаге алгоритма существует определенный произвол тем больший, чем меньше номер шага. Выбор конкретных величин в пределах допустимого произвола целесообразно проводить с целью минимизации математического ожидания времени обнаружения причины нарушения (критерий (2-5)], что позволяет эффективнее использовать мощность УВМ. [c.236]

Обсуждаются различные обобщения теоремы диагностирования вопросы применимости полученных алгоритмов диагностики при использовании вектора диагностирования меньшей чем вектор состояния размерности и в случае непрерывной экс-пресс-диагностики без применения поверхности контроля, задача о выборе минимального времени диагностирования, задача диагностирования неисправностей, происшедших в окрестностях опорных невырожденных неисправностей и не предусмотренных априорным списком, рассмотрены другие функционалы, решающие задачу диагностирования. [c.18]

Моделирование работы оборудования для целей диагностики, улучшения конструкции механизмов и повышения надежности систем представляет собой по существу вычислительный эксперимент, который в отличие от натурного благодаря современным численным методам может быть проведен во всей области изменения показателей качества исследуемого механизма. При этом определяются значения и взаимосвязи его внутренних, не поддающихся непосредственному измерению параметров. Наиболее эффективно проводить такой вычислительный эксперимент на завершающей стадии, при испытании опытного образца. Целью моделирования при этом является а) уточнение основных характеристик (внутренних и выходных) исправного механизма б) выявление возможных неисправностей и их проявлений в) выбор диагностических характеристик, способов их регистрации и обработки данных (контрольных точек, датчиков, аппаратуры), разработка алгоритмов диагностирования (совокупности последовательных действий при постановке диагноза) г) выявление сборочных единиц и деталей механизма, снижающих его надежность, ограничи- [c.48]

Цифровые регуляторы не только заменяют по нескольку аналоговых, но они могут реализовать также дополнительные функции, выполнявшиеся ранее другими устройствами, или совершенно новые функции. Упомянутые дополнительные функции включают, в частности, программируемую проверку номинальных режимов, автоматический переход к обработке различных управляемых и регулируемых переменных, подстройку параметров регулятора, осуществляемую по разомкнутому циклу в соответствии с текущим режимом работы системы, контроль предельных значений сигналов и т. п. Можно привести и примеры новых функций — это обмен информацией с другими регуляторами, взаимное резервирование, автоматическая диагностика и поиск неисправностей, выбор требуемых управляющих алгоритмов, и в первую очередь реализация адаптивных законов управления. На основе цифровых регуляторов могут быть построены системы управления любых типов, включая системы с последовательным управлением, многомерные системы с перекрестными связями, системы с прямыми связями. При этом программное обеспечение подобных систем можно без труда корректировать как в предпусковой период, так и в процессе их эксплуатации. Немаловажно и то, что цифровые регуляторы позволяют изменять их параметры в весьма широких диапазонах и способны работать с практически любыми тактами квантования. Таким образом, все вышесказанное позволяет утверждать, что цифровая измерительная и управляющая техника со временем получит самое широкое распространение и в значительной степени вытеснит традиционную аналоговую технику. [c.8]

Наконец, наиболее сложной частью работ по исследованию объекта является оценка потерь от задержек и ошибок в обнаружении событий, которая необходима для выбора рациональных алгоритмов обнаружения и диагностики, Эти же данные являются основной частью базовой исходной информации, используемой для оценки ожидаемой экономической эффективности разрабатываемой системы контроля. [c.322]

Несколько более сложны в реализации абсолютные приоритеты. При них появление заявок на выполнение алгоритма более высокого приоритета, чем выполняемый в данный момент, прерывает выполнение алгоритма и УВМ приступает к выполнению того алгоритма, на который только что поступила заявка. После выполнения алгоритма происходит выбор новой заявки из очереди с самым высоким приоритетом. Судьба прерванной заявки может быть различной во-первых, она может быть потеряна во-вторых, выполнение первичного алгоритма может быть продолжено с прерванного места по мере появления в УВМ такой возможности. Первый случай соответствует, например, ситуации, когда определение значений измеряемых величин оказалось прерванным алгоритмом обнаружения неисправностей и их диагностикой и в момент окончания этого алгоритма уже пришли новые данные о значениях измеряемых величин (начался новый период опроса), поэтому нет смысла продолжать прерванный алгоритм со старыми значениями измеряемых величин. Второй случай соответствует коротким прерываниям, значительно меньшим, чем периоды опроса измеряемых величин. В отличие от относительных приоритетов, действующих только в моменты окончания выполнения очередного алгоритма, абсолютные приоритеты действуют, кроме того, и в моменты поступления новых заявок в УВМ. [c.404]

Такая технология исследований с широким применением цифровых моделей и ЭВМ получила название вычислительного эксперимента [117—120]. В сущности, по цели и этапам вычислительный эксперимент мало отличается от натурного. В обоих случаях существенное значение имеет подготовка к эксперименту. Для вычислительного эксперимента — это выбор физического приближения и математическая формулировка задачи, разработка методов и алгоритмов решения задачи, наконец, реализация их в виде программных средств на ЭВМ. Для натурного эксперимента подготовительный период заключается в реализации макета, разработке системы диагностики с датчиками различных физических величин, обеспечении материальных и энергоресурсов. На этапе вычислительного эксперимента вместо макета используется вычислительная система, апы обработки и анализа результатов еще более схожи. Отличаются они только объемом и качеством информации. [c.203]

Алгоритм, решающий расширенную задачу диагностирования, будет решать и задачу непрерывной экспресс-диагностики. При этом надо позаботиться только о выборе моментов времени включения алгоритма диагностирования. [c.167]

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]

Анализ многолетней практики эксплуатации МТ показывает, что в них обнаруживается большое количество разнообразных дефектов и их сочетаний, что приводит к большому числу расчетных схем. Большое разнообразие окружающей МТ среды также вносит свою лепту в разнообразие расчетных схем. Так, для расчета продольной устойчивости МТ, пролегающих в условиях болот, существует 62 расчетные схемы. Возникает, таким образом, задача идентификации расчетной схемы по результатам мониторин-га/инспекции/диагностики с последующим выбором из базы знаний (БЗ) соответствующего алгоритма расчета. [c.4]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...