Способ диагностирования преддефектного состояния технического объекта

 

Изобретение относится к технической кибернетике и предназначено для использования в системах диагностирования состояния сложных технических объектов. Сущность изобретения состоит в определении показателя интенсивности связи эмпирического корреляционного отношения между значениями сигнала с максимальной диагностической ценностью и значениями остальных сигналов и определении с его помощью фактического класса состояний, наиболее вероятного в области преддефектных значений параметров. 3 табл.

Изобретение относится к технической кибернетике и предназначено для использования в системах диагностирования состояния сложных технических объектов.

Известен способ распознавания аварийного состояния объекта контроля, при котором с целью повышения быстродействия сокращен объем перерабатываемой информации.

Недостатком способа является то, что в группу исключаемых сигналов с одинаковыми признаками состояния могут попасть сигналы, диагностическая ценность которых сравнима или выше оставшихся.

Наиболее близким по технической сущности к изобретению следует считать способ диагностирования преддефектного состояния технического объекта, позволяющий определить техническое состояние объекта контроля по анализу сигналов, соответствующих признаку, обладающему максимальной диагностической ценностью среди выбранных признаков состояния объекта.

Недостатком данного способа является возможность определения ложного класса состояний объекта из-за отсутствия учета взаимовлияния между признаком с максимальной диагностической ценностью и другими признаками состояний с возможно близкими значениями диагностических ценностей, а также невозможностью определения класса состояний при равенстве частот совпадений сигналов в различных классах выбранной группы.

Цель изобретения повышение достоверности диагноза до наступления отказа.

Сущность изобретения состоит в том, что для выделенной группы классов состояний определяют показатель интенсивности связи эмпирическое корреляционное отношение, между значениями сигнала признака с максимальной диагностической ценностью и значениями сигналов остальных признаков состояния. Для каждого класса выбранной группы определяют среднее значение эмпирического корреляционного отношения.

По максимальному среднему значению показателя интенсивности связи эмпирического корреляционного отношения определяют техническое состояние объекта контроля.

Способ осуществляют следующим образом.

С помощью предварительных статистических испытаний объекта контроля строится исходная матрица эталонных описаний полного алфавита классов технических состояний объекта контроля. Элементы данной матрицы представляют собой коды измерительных сигналов, которые являются признаками состояния. Код двухразрядной и, следовательно, каждый элемент матрицы состояний представляет собой либо "1", либо "0". В качестве признаков состояния используют отклонение величины измерительного сигнала от номинального значения. Если сигнал находится в допуске, то сигналу присваивается код 0, если вышел из допуска 1.

По результатам измерения сигналов формируют описание состояния объекта контроля в выбранных видах признаков. Для этого значение каждого измерительного сигнала сравнивают со своим же номинальным значением и по результатам сравнения ему присваивается код признак состояния. Совокупность кодов всех измерительных сигналов представляет собой описание технического состояния объекта в выбранных видах признаков. Полученное таким образом описание технического состояния объекта контроля сравнивают с классами состояний исходной матрицы эталонных технических состояний.

По результатам сравнения выделяют группу классов состояний из условия совпадения признаков сформированного описания с признаками описаний классов в матрице.

Для каждой из возможных групп определяется сигнал, имеющий максимальную диагностическую ценность. Для этого рассчитывается диагностическая ценность каждого признака для группы выделенных классов описаний по формуле Z_Di(K_j) Σ P(D_i)P(K_j/D_i)·log₂ + + (1-P(K_j/D_i)·log₂ (1) где Z_Di(K_j) диагностическая ценность j-го признака для выделенной группы классов состояний; P(D_i) априорная вероятность D_i-го класса состояний; P(K_j/D_i) вероятность появления признака K_j у объектов с состоянием D_i; Р(K_j) вероятность появления признака K_j независимо от состояния объекта.

Из полученных результатов выбирают сигнал, обладающий максимальной диагностической ценностью в данной группе состояний, и определяют показатель интенсивности связи эмпирическое коррелляционное отношение, между значениями сигнала Y, обладающего максимальной диагностической ценностью и значениями сигналов Х, остальных признаков состояний по формулам: = (2) где η_{Y /} эмпирическое корреляционное отношение между сигналом, обладающим максимальной диагностической ценностью, и сигналом Х_к, принадлежащим к данной группе состояний; = групповое среднее (3) математическое ожидание (4) y_j измеренное значение;
n_i частота величины Х_i;
n_j частота величины Y_i;
n_ij частота пар (Х_i, Y_i);
n общее количество проведенных измерений.

Для каждого класса выбранной группы определяют среднее значение эмпирического корреляционного отношения по формуле
= (5) где K количество признаков состояния для выбранного класса.

В выбранной группе классов состояний определяют класс с максимальным средним значением эмпирического корреляционного отношения, который и является фактическим классом состояния изделия.

Для одной из сложных технических систем матрица эталонных описаний полного алфавита классов состояний имеет вид, показанный в табл.1.

В данной матрице K_j признаки состояний, D_i классы состояний.

По результатам измерения и формирования признаков состояний получено описание технического состояния системы в виде:
1, 0, 1, 0
Данному описанию соответствуют в матрице эталонных описаний классы с состоянием D₁ и D₇.

Для этих классов по априорным данным определяют диагностическую ценность каждого признака по формуле (1).

Максимальной диагностической ценностью обладает признак K₇. Сигнал К₇ для классов состояний D₁ и D₇ имеет средние значения соответственно 50 и 60^оС. При формировании средних значений в результате девяти измерений получены данные, представленные в табл.2 и 3.

Для этих классов по формулам 2,3,4 определяют эмпирическое корреляционное отношение, которые имеют значения соответственно 0,76 для D₁ и 0,66 для D₇.

Таким образом состояние системы соответствует классу D₁.

Формула изобретения

СПОСОБ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ ПРЕДДЕФЕКТНОГО СОСТОЯНИЯ ТЕХНИЧЕСКОГО ОБЪЕКТА, состоящий в том, что среди параметров сложного технического объекта выделяют отдельные параметры, которые являются признаками его технического состояния, сравнивают их с эталонными признаками исходного алфавита классов состояний и по результатам сравнения определяют группу классов возможного преддефектного технического состояния диагностируемого объекта, в которой определяют признак, имеющий максимальную диагностическую ценность, отличающийся тем, что многократно измеряют сигналы для всех признаков состояний выбранной группы, определяют показатель интенсивности связи эмпирическое корреляционное отношение значений сигнала с максимальной диагностической ценностью значениям сигналов остальных признаков состояния, производят вычисление средних значений эмпирического корреляционного отношения для каждого класса и определяют класс в выбранной группе классов состояния с максимально средним значением эмпирического корреляционного отношения, который является фактическим классом состояния.

РИСУНКИ

Рисунок 1, Рисунок 2