автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.16, диссертация на тему:Диагностирование и контроль в задачах управления и контроль в задачах управления многосвязными механическими и биотехническими системами

РГ6 од

- 8 0Н1 В96

На правах рукописи

КУДРЯКОВ Сергей Алексеевич

ДИАГНОСТИРОВАНИЕ И КОНТРОЛЬ В ЗАДАЧАХ УПРАВЛЕНИЯ МНОГОСВЯЗНЫМИ МЕХАНИЧЕСКИМИ И БИОТЕХНИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ

Специальность: 05.11.16 - Информационно-

измерительные системы

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Санкт-Петербург 1996

Работа выполнена в Акционерном обществе "Факел", г.С.Петербург.

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Попечителев Е.П., доктор технических наук, профессор Явленский А.К., доктор технических наук, профессор, член-корреспондент Международной академии наук высшей школы Тимофеев Б. П.

Ведущая организация - Всероссийский научно-исследовательский, проектно-конструкторский и технологический институт малых электрических машин, г. С.Петербург.

Защита состоится 10 октября 1996 года в 12.00 часов I

аудитории а,535, 9 учебный корпус, на заседании диссертационное совета Д 063.38.11 в Санкт-Петербургском государственного техническом университете по адресу: 195251, г.С.Петербург ул.Политехническая, д.21.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке СПбГТУ.

Автореферат разослан " ^

1996 года.

Ученый секретарь диссертационного совета

Молотков С. В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Существующий уровень развития техники характеризуется периодическими отказами аппаратуры,приводящими к неприятным последствиям различной степени тяжести. При этом наименее надежными элементами любых систем являются исполнительные устройства и человек-оператор, находящийся в контуре управления.

Дефекты в элементах систем и патология в состоянии человека-оператора не возникают мгновенно и сразу по всей пространственной протяженности элемента или органа, а как правило накапливаются в течение значительного времени. При этом временные масштабы процессов динамики, наблюдаемых в системе и процессы накопления дефекта или развития патологии существенно различны.

Кроме того большинство реальных систем являются многоконтурными и обладают богатством внутренних перекрестных связей, в результате этого неисправность в одном локальном месте может порождать изменения в процессах функционирования смежных контуров, что существенно затрудняет задачу диагностирования.

К настоящему времени разработан целый ряд диагностических методов, реализующих в той или иной форме либо одномодельный, либо многомодельный подход к диагностике. Существенным недостатком обоих подходов является диагностика постфактум, то есть после появления дефекта или развившейся патологии. Кроме того в большинстве случаев используются статистические интегральные оценки, что затрудняет реализацию индивидуального подхода к проблеме диагностики. Присутствие в системе биологического объекта накладывает специфические ограничения на возможные типы тестовых нагрузок и ресурсных испытаний, что приводит к ситуации, когда невозможно проведение полномасштабных натурных испытаний объекта вследствие возможности его разрушения. Кроме того в задачах диагностирования в отличие от задачи идентификации практически никогда недоступен для наблюдения сигнал воздействия яа иследуемый объект. Все это приводит к невозможности получения количественной диагностической оценки, а требует построения качественной диагностической картины с выделением наиболее слабого элемента системы.

Включение в контур управления дополнительных диагностических контуров и индивидуализация процессов контроля и управления в технических и биотехнических системах рассматривается как путь

повышения качества, надежности и долговечности систем, а таюк продления состояния работоспособности человека-оператора.

Новизна работы состоит в следующем:

- предложен единый методологический подход к диагностике : контролю многосвязных механических и биотехнических систем;

разработаны нестационарные диагностические модели учитывающие процессы накопления дефектов и развития патологии;

- теоретически обоснованы и практически проверены принцип учета взаимного влияния процессов быстрой динамики систем i медленных процессов изменения параметров;

- теоретически обоснован и практически апробирован мето; косвенного управления на основе слежения за изменениям! параметров диагностической модели, позволящш индивидуализировать процессы контроля и управления.

Объекты исследования. Для цзлей практической проверю разрабатываемых теоретических подходов и практических методо! используются системы различной физической природа, а именно:

- чисто механические объекты типа механизмов транспортирования ленточных материалов;

- технические системы с биологическим объектом, такие ка! замкнутые герметические объемы с человеком;

- био-медицинские системы, такие как системы контролг состояния оператора автоматизированных управляющих систем i работников вредных технологических производств на примере обнаружения патологии гортани и состояния сердечно-сосудистой системы;

- системы управляемого био-медицинского эксперимента нг примере процедуры фотомодификации крови.

Практическая ценность работы состоит в разработке теоретического обоснования методологии проведения

диагностирования и контроля многосвязных механических у биотехнических систем и создании программного и аппарат н ore обеспечения для проведения диагностических исследования.

Цель работы: разработка теоретических основ и практических методов диагностирования, контроля и управления техническими системами и биологическими объектами (биотехническими системами).

Задачи исследования: 1. Разработка единых методологических подходов к диагностированию многосвязных технических и биотехнических объектов.

2. Теоретическое обоснование диагностических моделей с возможностью учета накопления дефекта или развития патологии.

3. Теоретическое обоснование методов учета взаимного влияния быстрых процессов наблюдаемой динамики и медленных процессов изменения диагностического состояния систем.

4. Разработка теории и практических методов построения диагностической модели в условиях разделения процессов быстрого и медленного времени и невозможности такого разделения.

5. Теоретическое обоснование и развитие практических методов качественной диагностики биотехнических систем в условиях информационной неопределенности и невозможности полномасштабного воспроизведения натурных тестовых и ресурсных испытаний.

6. Разработка методов индивидуализации контроля и управления системой на основе слежения за изменением параметров дианости-ческоя модели.

Положения, выносимые на защиту:

- единая методология построения диагностических моделей для многосвязных механических и биотехнических систем, учитывающая временную разномасштабность процессов наблюдаемой динамики и накопления дефекта или развития патологии;

- методология построения качественных диагностических моделей с целью выявления пространственного положения наиболее слабого элемента системы в условиях информационной неопределенности и невозможности организации полномасштабного эксперимента и ресурсных испытаний;

- методология индивидуализации управления системой на основе слежения за изменениями параметров диагностической модели.

Апробация работы. По результатам работы были сделаны доклада на следующих Всесоюзных и Российских научно-технических конференциях: "Системы автоматического управления летательными аппаратами", Москва, 1988; "Измерительные информационные системы-89", Ульяновск, 1989; "Проблемы ■ теории

чувствительности", Владимир, 1989; "Идентификация динамических систем и обратные задачи", Суздаль, 1990; "Математическое и иммитационное моделирование в системах проектирования и управления", Чернигов, 1990; "Комплексирование бортовых систем и новая информационная технология", Ленинград, 1990; "Приоритетные направления в научном приборостроении" - международная конференция, Ленинград, 1990; "Надежность машин, математическое и

машинное моделирование процессов динамики", Кишинев, 1991.

Результаты работа обсуждались и получили положительна оценку на кафедрах Государственной. Академии аэрокосмическог приборостроения, Санкт-Петербургского государственного техвичес кого университета; НИИ онкологии им. профессора Н.Н.Петров (С.-Петербург); на семинаре в Ленинградской областной клиническо больнице; АО "Вологодский подшипниковый завод"; АО "Факел (С.-Петербург).

Публикации. По результатам работы опубликовано боле пятидесяти научных работ. Из них: двенадцать авторски свидетельств на изобретения; семнадцать статей; конспект лекций десять тезисов докладов научно-технических конференций; отчеты п научно-исследовательской работе.

Структура работы. Работа состоит из основной части приложения. Основная часть включает введение, четыре главы заключение, список использованной литературы и содержит 22 страницу, имеются ссылки на 91 литературный источник Приложение состоит из трех разделов, содержит 31 страницу поясняет аппаратное и программное обеспечение разработанны методов.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

В главе 1 рассмотрены "Основные проблемы диагностики : контроля в многосвязных механических и биотехнических системах".

Диагностика включает в себя идентификацию состояния системы установление вида и места аномалий, а также прогнозирование и изменения. Многоплановость этих задач заключена в том, что дж получения большей достоверности анализ состояния и его изменени необходимо проводить в условиях ограниченной информации. Эт накладывает требования к выбору информационных сигналов, а такж теоретическому и экспериментальному обоснованию методологи диагностирования.

Важную разновидность составляют системы, в которых объекте управления является человек или биологические структуры. При это подавляющее большинство современных био-технических исследовани связано с проведением экспериментов, целью которых являете определение режима функционирования биологического объекта п совокупности его физиологических характеристик. В основе тэки

экспериментов лежит задача непрерывного слежения за объектом.

Этап управления объектом, т.е. задание объекту нужного режима функционирования сводится к удержанию объекта в соответствующей области параметров. Это достигается за счет формирования сигнала управления как только объект поквдает требуемую область. Величина и характер сигналов управления определяется в блоке принятия решения на основе сравнения задания по эксперименту и текущего состояния объекта.

Другая особенность поиска управляющих воздействий на био-технический объект состоит в том, что управляющее воздействие часто проводится в ином временном масштабе нежели временной масштаб процессов и сигналов,с помощью которых выносится суждение о текущем состоянии объекта. Типичным примером использования различного временного масштаба является терапевтическое лечение пациентов с серечно-сосудистыми расстройствами. Мониторы пациента обеспечивают постоянный контроль за основными параметрами организма в реальном масштабе времени, в то время как управляющее воздействие (введение препаратов и т.п.) проводится обычно 2-3 раза в сутки. В промежутках между этими воздействиями вмешательство врача происходит только в случае если параметры состояния пациента выйдут за пределы некоторой допустимой области.

С этой точки зрения задача диагностики текущего состояния биологического объекта имеет важнейшее значение для реализации всего управляемого био-медицинского эксперимента. При этом особое значение имеет задача экспресс диагностики состояния организма человека.

Все это позволяет сделать вывод о перспективности адаптивных методов, включающих в контур управления диагностические системы и системы контроля состояния.

В главе 2 "Моделирование нестационарных процессов в технических и биотехнических системах" рассматриваются разномасштабные по времени процессы, поэтому основным направлением моделирования является построение нестационарных авторегрессионных моделей (АР-моделей).

Научная и практическая новизна заключается в методологии структурного моделирования, моделирования разномасштабных по времени, но взаимосвязанных функционально или стохастически

процессов. Рассматриваются цепные модели систем с распределенными и сосредоточенными параметрами и модели изменения состояния, связанные с накапливаемыми процессами изменения параметров.

Реальные элементы и звенья динамических систем обладают пространственной протяженностью в распространении сигналов.

Этот факт приобретает особую значимость при постановке задачи диагностирования элемента с распределенными в пространстве характеристиками.-В силу того, что в каждой точке континиума происходит процесс, отличающийся от процессов, происходящих в соседних точках, эффекты износа, старения, изменения характеристик среда и т.п. в каждой точке имеют свои индивидуальные особенности, и следовательно, учет этих эффектов при диагностировании звена как распределенного элемента существенно необходим.

Начнем рассмотрение с первого вопроса, связанного с моделированием процессов в континиуме точек. Поскольку основной интерес рассмотрения по-прежнему остается в области диагностирования, то ограничимся изучением процессов, вызывающих появление и распространение в элементе знакопеременных и колебательных нагрузок, как приводящих к наиболее ускоренному износу и старению элементов.

При выводе волнового уравнения для элементов различной физической природа среда прочих было сделано одно важное общее допущение о том, что континиум точек, образующий исследуемый элемент, является однородной средой, параметры которой не зависят от пространственной координаты. Для аппроксимации пространственной неоднородности параметров элемента удобно использовать цепные представления, заменяющие непрерывную функцию распределения пространственной неоднородности дискретным набором кусочно-постоянных значений.

Рассмотрим более подробно эффекты возникающие в произвольном звене цепи с номером " I В соответствии с решением волнового уравнения в звене "¿' " результирующая волна будет определяться результатом суперпозиции волн ¿^ и распространяющихся в прямом и обратном направлениях, т.е.

Н.л) = - х/с)ч- + х/с).

Для дальнейшего анализа требуется дополнительная информация о связи основного моделируемого параметра с процессом распространения волны в секции. Например, в случае акустического канала эта связь имеет вид

¿/Г+ Я/с)]}

где Рс — давление в I-той секции цепи; ^ — площадь

сечения ¿'-ой секции,9 _ плотность среды, с _ скорость. Тогда вводя коэффициент отражения в вице

_ ¿с ~ ¿¿-/ ас — —-

нетрудно получить выражение для значения У {х,^) на границе " и " ¿ +1" секции в виде

= а+кд^и-'с)+«I (/-&),

и[ а) = -п ¿/¿и-тд*

что по форме соответствует структуре Келли-Локбаума.

Если число звеньев цепи совпадает с числом коэффициентов цифрового фильтра, то коэффициенты отражения, которые однозначно определяют моделируемый распределенный параметр среды, могут быть получены непосредственно на основе анализа формы наблюдаемого сигнала с помощью фильтров линейного предсказания.

Таким образом, если на вход исследуемого элемента системы (представленного в виде цепной модели) воздействует сигнал , представленный в виде изображения £ С "г) , то его связь с изображением наблюдаемого на выходе цепи сигнала определя-

ется выражением

что эквивалентно

С практической точки зрения выражение (2) оказывается более удобным для моделирования, т.к в этом случае приходится модели-

ровать фильтр с конечной импульсной характеристикой в отличие от фильтра с бесконечной импульсной характеристикой используемой в выражении (1).

Структурные схемы прямого и обратного решетчатого фильтров представлены на рис.1.

Из рассмотренного ясно, что цифровые фильтры могут использоваться как удобная форма для представления процессов, происходящих в цепной модели. При этом параметры звеньев модели однозначно связаны с параметрами, характеризующими свойства среды на пространственном интервале соответствующем одному звену цепи. Использование решетчатой формы фильтра в этом смысле оказывается более предпочтитетльным, т.к. сигналы распространяющиеся в ячейках этого типа фильтра ортогональны и не изменяются при увеличении или уменьшении числа ячеек.

Для многих технических устройств и биотехнических комплексов распространенным методом их моделирования является представление в виде системы со сосредоточенными параметрами.

При наличии двух взаимодействующих структур эти соотношения сводятся к уравнениям

М,// + РГ//-/л) = е>>

где Нкг) -информационные характеристики; Р/{ь) , буй/- упругие и демпфирующие характеристики;

усилие; {¿)- скорость;

(¡■/и)перемещение.

В дискретной форме эти уравнения примут вид

У/{к) = («- д + 4 (3)

^ (к) - (х-д (х- /) -Р,{К-/). <4)

Уравнения (3) и (4) представляют собой цепную схему. Структурная схема, соответствующая уравнениям состояния (3)

и (4) представлена на рис.2.

Полученные соотношения обобщаются и на многосвязанные цепи.

В работе рассмотрены практические методы моделирования в биологических: и технических системах.

Первый пример относится к акустодиагностике состояния гортани. Голосовой тракт представляет собой неоднородную акустическую трубу, .которая простирается от голосовой щели до губи изменяется по форме с течением времени. Для выявления отклонения от нормы на ранних этапах предлагается использовать тестовые нагрузочные испытания голосового аппарата. Другим примером является моделирование патологии кровообращения. Механической моделью с точки зрения тех диагностических задач, которые рассматриваются в работе используется модель упругого резервуара. Для технических систем существует ряд механических или электромеханических устройств,для которых возникают аналогичные проблемы. Так например, повышение качественных показателей бортовых накопителей информации в большой степени сдерживается технологческими трудностями при изготовлении лентопротяжных механизмов (ЛПМ) и качественными особенностями носителей информации - магнитной ленты (МЛ). Использование в качестве носителей информации МЛ, обладающих вязко-упругими свойствами, приводит к зависимости скорости перемещения МЛ и от величины натяжения, так как скорость протяжки МЛ определяется длиной МЛ, находящейся в контакте с магнитной головкой за единицу времени. Наличие упругого удлинения МЛ обусловливает различие скоростей протяжки двух МЛ, движущихся при различных натяжениях.

Вязко-упругие свойства МЛ находятся в сложной зависимости не только от геометрических размеров, яо и от уровня натяжения. Изменение жесткости в реальных пределах изменения натяжения происходит на 10-15 %. Для коротких образцов эта зависимость выражена более явно, причем она нелинейна с ярко выраженным насыщением. Коэффициент внутреннего вязкого трения связан с натяжением зависимости близкой к квадратичной. Указанные зависимости могут использоваться для диагностирования ЛШ.

В результате проведенных исследований рассмотрены задачи моделирования нестационарных процессов в технических и биотехнических системах. Эти вопросы рассмотрены с позиций "обратных задач", что позволило определить единую методологию. Общий подход базируется на построении нестационарных

Ч(г)

£сг)

Рис. I. Структурные схемы цифровых фильтров решетчатой структуры прямой и инверсной формы

в

с!

Л ■г-'

✓

Рис. 2. Структурная схема двусвязаной цепной модели

авторегрессионных моделей (АР-модэлей) трэнсверсэлъной и решетчатой формы.

В главе 3 "Диагностирование нестационарных процессов в технических и биотехнических системах" рассматриваются динамические структуры с параметрическими изменениями.

Первый случай характерен для ситуации, когда на интервале времени, необходимом для диагностики параметров модели быстрого процесса не происходит накопление изменений или дефектов в таком количестве, чтобы значимо изменился вектор параметров. В этом случае создается возможность диагностирования на основе двухэтап-ной процедуры.

На первом этапе диагностируется "быстрый" процесс без учета медленных изменений. На втором этапе результаты диагностирования в масштабе "медленного" времени используются для

диагностирования параметрических изменений.

Второй случай соотношения быстрого и медленного времени характеризуется тем, что несмотря на различие временных масштабов процессов связь их или точнее синхронизированность настолько сильна, что эти процессы приходится диагностировать совместно.

В работе выявлены особенности диагностирования в условиях разделения быстрого и медленного времени и невозможности такого разделения Анализ динамических моделей приводит к представлению взаимосвязи возмущающих воздействий наблюдаемыми процессами

в виде

' • (5>

или

Ш) = /¡''^.г)- (в)

где , У- операторные представления процессов и ; /} {-£,£) - передаточная функция.

Представление вида (5),(6) может быть записано во временной области в виде , .

= (7)

где №) = [№-'), --^Ъ-рП ~

- результаты наблюдений в дискретные моменты времени;

- вектор параметров.

В работе также рассмотрен векторный случай уравнения (7), в котором ^(¿) - является вектором, а коэффициенты Лу заменены на матрицы соответствующей размерности , связанные со

статистическими характеристиками сигнала уравнением ¡йла-Уолкера в виде

[/,//>/,..., ¿рр]

Ко К/ ...

во ... Я-Р Я о

(8)

где пр - блочно-Теплицева матрица; - средний квадрат ошибки прямого предсказания.

Приведенные в работе соотношения Левинсона непосредственно приводят к уже применявшейся нами решетчатой структуре, показанной на рис.1.

Эффект накопления дефектов связан в первую очередь с величиной диссипативных потерь энергии сигнала в каждом из звеньев цепной модели и в этом смысле связан с характером сигнала, проходившего через звено цепи на всем отрезке быстрого времени £ (¿/ ¿к) составляющего один период медленного времени 2!.

Переходя к линейному приближению можно записать

Ш = А*(г)в{г-/) +Й1 (г)(9(Ъг)Ат Гг)+ ^-Гг) О)

где - вектор параметров системы; А/Се) ,..., матрицы

соответствующей размерности; - обобщенный вектор шума медленного времени.

Модель (9) формально имеет ту же структуру, что и авторегрессионная модель процессов быстрого времени, однако свойства описываемых процессов существенно отличаются. Основным свойством модели, описывающей изменеия параметров диагностируемой системы должна быть возможность учета накопления дефектов на каждом шаге медленного времени.

В работе рассмотрены методологические основы диагностирова-

ния в условиях совместного анализа нестационарных процессов быстрого и медленного времени.Как отмечалось выше, в ряде случаев и особенно в условиях ускоренных ресурсных испытания или тестовых повышенных нагрузок на систему, разделить процессы быстрого и медленного времени не удается. К настоящему времени разработан ряд методов решения, среди которых выделим три основных: градиентный, рекурсивный наименьших квадратов и фильтр Калмана.

В работе рассмотрен и принципиально иной подход к построению некоторого класса нестационарных моделей.

Допустим, что процесс быстрого времени описывается уравнением

= 2. <?,- (*) (10)

что находится в полном соответствии с уравнением (7),

Теперь предположим, что характер временного изменения параметра <3->. Сможет быть представлен рядом в виде

/77

= (И)

где , А" = 0,1,.... /77 - набор базовых функций, который,

например, может быть степенным, т.е.

(12)

где А/ - коэффициент нормализации, равный числу обрабатываемых данных.

Учитывая <11) и (12) перепишем уравнение (10) в виде

у а) = Е А 2 # -¿)+ е(£) <13,

Он. Ост 1. Таким образом, от модели с " р " нестационарными параметрами осуществлен переход к модели с р ( т +1)

стационарными параметрами, а следовательно, для их

где

. 7"/

оценивания могут быть использованы блочные методы оценивания.

С точки зрения глобальной задачи диагностирования исследуемого объекта данный результат носит скорее качественный нежели количественный характер. Дело в том, что временные свойства процессов изменения параметров модели в тестовом режиме и режиме реального функционирования отличаются. По этой причине получанные коэффициенты следует использовать в сновном для диагностирования наличия наиболее слабого звена в цепной схеме. Найденное слабое звено проявит свои свойства и в режиме нормального (штатного) функционирования, поэтому полученная в процессе тестовых испытаний качественная диагностическая картина представляет существенную пользу с практической точки зрения.

Особое внимание в работе уделяется методологии диагностирования. Рассмотрим механические системы циклического действия. Сложность количественной вибродиагностики заключается в том, что дефекты влияют на многие параметры диагностической модели одновременно.Неопределенность в коэффициентах и возмущениях требует ступенчатого подхода к диагностированию.

На первом этапе выявляются резонансные частоты и добротность системы. Остановимся более подробно на определении резонансной частоты с помощью АР-фмльтров низкого порядка. Отметим, что оценивание частоты эквивалентно параметрической идентификации цифрового фильтра предсказания вида

ее к) = /7- Я а е-'+ у7«), <14>

где 71 - СС$ и? То ; в(Х) - ошибка одношагового предсказания; ¿О - круговая частота; 7о - интервал дискретизации сигнала.

Схема, соответствующая уравнению (14), реализована в виде трансвереального фильтра.

Получены соотношения для несмещенной оценки частоты. Рассматривались и сравнивались различные варианты построения АР-фильтров низкого порядка.

В случае оценки частоты синусоидального сигнала с помощью АР-модели высокого порядка необходимо оценить параметры модели и дисперсию шума, а затем определить частоту, соответствующую максимуму найденной спектральной плотности мощности.

Оценивание частоты гармонического сигнала на основе

описанного подхода дает высокоточные результаты, но по сравнению с ранее описанными методами требует больших вычислительных затрат. Частично сократить эти затраты удается путем построения АР-фильтра малого порядка с дополнительной задержкой сигнала на входе, т.е.

где Др(^) - передаточная функция обращенного авторегрессионного фильтра малого порядка; Д - величина дополнительной задержки.

При построении рекуррентных процедур по оцениванию параметров фильтра с дополнительной задержкой следует иметь в виду, что реализацию оценивания необходимо проводить в форме решетчатого фильтра, так как трансверсальная структура {из-за наличия нулевых весовых коэффициентов) приведет к очень медленной сходимости. . Обнаружение и оценивание частоты гармонической составляющей на фоне шума с использованием АР-модели высокого порядка позволяет решать вопросы анализа сигналов, содержащих несколько периодических составляющих с различными частотами колебаний. Использование модели заниженного порядка приводит к сильному сглаживанию спектра и снижению частотного разрешения. Завышение порядка модели приводит к появлению ложных пиков спектра.

Вторым этапом диагностирования является оценка параметрических изменений и возмущений. Наличие параметрических изменений приводит к появлению комбинационных частот в спектре. Анализ вектора вибрации можно проводить методами распознавания.

Проблема диагностики и классификации состояний состоит в нахождении наиболее рациональной процедуры упорядоченного рассмотрения большого количества данных и сведении их к минимальному числу обобщенных классификационных признаков. Иногда подобная задача решается чисто формальным математическим путем, например, рассмотрением данных в многомерном пространстве векторов. Другой подход заключается в использовании некоторых концептуальных моделей,определяющих и организующих набор данных в соответствии с нашими представлениями о функциях изучаемой системы.

В качестве примера рассмотрим возможность построения адекватных моделей пульса пациентов. При наличии аритмии применение модели с постоянными коэффициентами не может дать

статистически достоверного результата. Существует, как минимум, два пути решения возникающей проблемы:

1) использование более сложной модели пульсосигнала и более сложного алгоритма оценивания;

2) использование простой модели с заменой оценок значений параметров оценками областей возможных значений параметров.

В последнее десятилетие особую популярность приобрели метода лечения, основанные на системе рефлексотерапевтических процедур. При этом важной задачей, возникающей при выборе способа лечения, является задача выделения ведущей стороны рефлексосистемы. Существующие тесты визуального контроля почти в 30% случаев дают неверный результат, что естетственно снижает эффективность лечения.

Решение задачи выделения ведущей стороны рефлэксосигемы сводится к анализу изменений в состоянии организма при тестовых воздействиях на симметричные точки левой и правой стороны тела человека. Поскольку в данном случае важен литеральный показатель изменений, то сравнительный анализ проводится по совокупному вектору параметров решетчатой модели пульса

Тестовое воздействие проводится в два этапа:

- воздействие на правую точку;

- воздействие на левую точку.

Далее сравнивается интенсивность изменений в модели при каждом воздействии через 1 и 2 минуты

К- (К< , , ..., Кр).

Результаты наглядно показывают,что у исследованного пациента

ведущей является правая сторона, т.к.

^ (1) = 0,12; ^ (1) = 0,06 (2) = 0,13; & (2) = 0,05

В работе также рассмотрено применение диагностических моделей для контроля процедуры снятия аллергического воспаления гортани. Как отмечалось выше с помощью анализа нестационарной модели для тестовой краткосрочной нагрузки можно обнаружить наиболее ослабленные секции цепной модели как секции в которых интенсивность изменения коэффициентов модели максимальна.

Для случая когда невозможно разделение процессов быстрого и медленного времени необходимо проводить идентификацию нестационарной модели. Для решения этой задачи могут быть использованы три принципиально различных подхода.

1. Полученные экспериментальные данные разбиваются на сегменты и для каждого из сегментов строится стационарная модель. При этом возникают ограничения с точки зрения диагностики: на выходе процедуры получается слишком короткий ряд значений.

2. Использование рекурсивных алгоритмов для оценивания текущего значения параметров с последующим анализом полученного ряда значения параметров. Ограничением является громоздкость двухэтзпной процедуры и то,что окончательный результат искажается динамическими свойствами рекурсивного алгоритма оценки параметров.

3. Использование нестационарной модели с постоянными коэффициентами. Достоинством этого подхода . является вычислительная простота и наглядность результатов.

Проведенные исследования выявили необходимость использования для диагностирования индивидуальных подходов.Определена методика, выполнены теоретические и практические исследования по созданию соответствующих диагностических моделей.

Получены практические реализации качественной диагностики в условиях ограниченной информации и невозможности полномасштабного воспросизведения натурных тестовых и ресурсных испытаний.

В главе 4 "Управление и контроль технических и биотехнических систем с использованием диагностической информации" обобщаются полученные в предыдущих разделах материалы и рассматриваются практические приложения.

В качестве примера использования диагностической информации рассмотрена система управления состоянием атмосферы в замкнутом объеме, в котором находится биологический объект (человек или животное). Изменение газового состава осуществляется путем подачи соответствующего количества кислорода и очищения атмосферы от углекислого газа путем его прокачки через очистительные фильтры. При этом параметры регулятора выбираются исходя из режима функционирования объекта: "сон", "покой", "физическая нагрузка".

В рассматриваемом примере диагностическая модель по сути является двухуровневой. На первом уровне на основе данных с биологического объекта проводится диагностика по гипотезам:

И/ - объект находится в состоянии кислородного голодания,

Нь - кислородного голодания нет.

При истинности гипотезы /У/ включается режим максимальной подачи кислорода и очистки от углекислого газа. При истинности гипотезы Н'ъ вступает в силу диагностика второго уровня, на этапе которой по уровню потребления кислорода и выделения определяется один из трех режимов газового обмена: "сон"."покой", "физическая нагрузка" и производится выбор соответствующего регулятора.

1. Диагностические контуры в общем случае являются вспомогательными контурами, работающими параллельно с основным контуром управления.

2. Диагностические модели могут использоваться как для диагностики состояния объекта управления, так и состояния человека-оператора.

3. Диагностические контура могут оказывать влияние на ход управления путем выбора соответствующего режима функционирования, например, при переходе с автоматического на ручное управление (или наоборот), при отключении системы или ее частей, при выборе параметров и типа регулятора и т.п.

В работе рассмотрены возможности по использованию диагностической модели дагя контроля процедуры фотомодификации крови. Обнаружены три основных варианта реакции организма на применение процедуры. На рис.3 указана нормальная реакция. На

Рис. 5 Нечеткая реакция

рис.4, - ненормальная реакция, а на рис.5 - нечеткая реакция. Время проведения процедуры - 20-40 мин.

Вопрос текущей диагностики состояния человека-оператора и предсказание возможных изменений в его состоянии представляется чрезвычайно важным. С этой точки зрения человек-оператор из элемента системы управления превращается в объект контроля, а возможно, и управления. Подобные системы вполне укладываются в рамки рассмотренной выше общей схемы, в которой роль объекта управления выполняет человек.

В качестве практического примера использования диагностической информации рассмотрено . управление газовым составом замкнутого объекта. Как правило рассматривается вопрос управления газовым составом замкнутого объема и присутствие в этом объеме человека рассматривается лишь как возмущение. На самом деле более важной является задача обеспечения комфортного состояния человека и поддержания условия сохранения состояния работоспособности. При длительном нахождении человека в замкнутом объеме в условиях искусственной атмосферы наблюдаются изменения в реакции организма на изменение газового состава. Поэтому при длительном пребывании человека в замкнутом объеме актуальным становится вопрос контроля за кислородной сатурацией крови человека.

Для решения этой задачи могут использоваться как прямые методы, связанные с измерением процента сатурации кислорода в крови (например, с помощью оксиметра), так и косвенные методы контроля, основанные на использовании нестационарной модели периферического пульса.

1 этап косвенного оценивания состояния состоиг в выявлении способности организма адекватно реагировать на изменения физической нагрузки (прежде всего способность релаксации в состоянии покоя). Наиболее просто данная проверка проводится на основе анализа аритмии пульса.

2 этап косвенного оценивания состоит в выявлении способности организма не реагировать на малые колебания газового состава окружающей среды. В состоянии накапливающейся усталости зависимость состояния даже от малых колебаний значительно усиливается. Для обнаружения данной зависимости необходимо построить нестационарную модель пульса и определить функции медленного времени изменения параметров модели.

Наиболее целесообразный путь решения этой задачи, очевидно.

состоит в применении методов идентификации, которые достаточно глубоко разработаны на сегодняшний день. При этом для идентификации моделей, которые используются для построений систем управления, рекомендуется использовать процедуры, основанные на методе наименьших квадратов.

Задача идентификации модели решается в два этапа.

1. Проверка соответствия структуры (порядка) уравнения реальной системе и в случае необходимости корректировка структуры.

2. Оценивание параметров модели системы для выбранной структуры.

Организм человека ш животного представляет собой сложную систему, вопросам диагностики состояния которой человечество уделяло внимание с давних веков. В настоящее время разработано и успешно применяется большое число различных диагностических средств и систем, позволяющих с той или иной степенью подробности изучить и диагностировать состояние практически любого органа и участка тела человека или животного. Развитие вычислительной техники позволяет объединить различные диагностические средства в комплексные системы диагностики, сочетающие в себе приемлемые размеры и высокую скорость постановки диагноза.

Среди первичных измерительных преобразователей, получивших применение в современной аппаратуре исследования пульса, различают генераторные и- параметрические преобразователи пульсовых сигналов. К генераторным преобразователям относятся пьезоэлектрические и индукционные. В качестве параметрических измерителей пульса в основном используют емкостные, резистивные (импедансные), электромеханические и фотоэлектрические. При измерении пульсовых кривых помимо вопроса о выборе типа измерительного преобразователя важно решить вопрос об устранении влияния артефактов, чтобы не счесть их за признаки патологии.

Использование источника света с длиной волны, равной изобестической дает возможность путем измерения оптической плотности ткани зарегистрировать обьегяный пульс, то есть разницу между артериальным протоком и венозным оттоком крови на протяжении одного сердечного цикла (рис.6).

Особенность реографического и фотоплетизмографического методов измерения пульса состоит в возможности создания миниатюрных датчиков, которые можно устанавливать на теле человека или животного, практически не создавая помех их работе (рис.7).

Рис. 7 . Типовые формы плетизмосигаалов (после

усиления ) : а - для пожилых пациентов; б -для молодых

В настоящее время распространено мнение, что частота и продолжительность пульсовых волн зависит от работы сердца, а форма - от состояния периферических сосудов. Кроме того, высота объемного пульса зависит от силы сокращения миокарда, сопротивления периферических сосудов и вязкости крови.

Типовой подход к анализу записанной пульсограммы состоит в выделении волн первого, второго и третьего порядков, а также ряда характерных точек на кривой и расчета по ним амплитудных, временных и амплитудно-временных показателей. Общее число рекомендованных показателей у исследователей различно и иногда превышает двадцать.

Другой подход к диагностике на основе пульсовых сигналов состоит в построении обобщенных или абстрактных моделей, позволяющих на основе малого числа параметров или по форме абстрактного образа быстро производить диагностику состояния человека.

Для многосвязных механических систем, являющихся исполнительными устройствами, задачи диагностирования и управления имеют специфические особенности.

Рассмотрены вопросы управления и диагностирования на примере систем с гибкими связями, которые относятся к классу цепных механических систем.

В настоящее время для долгосрочного хранения информации наибольшее распространение получили ЗУ с последовательным доступом на магнитных лентах (ЗУМЛ) и ЗУ с прямым доступом на дисках и барабанах.

Качество работы ЗУ характеризуется степенью соответствия записанной и отображенной информации. Для ЗУМЛ получение искаженного выходного сигнала неразрывно связано с необходимостью обеспечения стабильности натяжения и скорости перемещения сигналоносигеля (магнитной ленты). Поэтому решение вопроса повышения качества ЗУ должно базироваться на

- изучении причин возникновения и характера колебаний натяжения и скорости перемещения магнитной ленты в ЗУМЛ;

- исследовании влияния указанных колебаний на качество магнитной записи в ЗУМЛ;

- анализе существующих методов устранения колебаний натяжения и скорости перемещения магнитной ленты, их эффективности и недостатков.

Наиболее пожую характеристику динамических процессов ЛПМ может дать спектральный анализ колебаний скорости перемещения магнитной ленты. На рис. 8 приведена типичная осциллограмма колебаний скорости, на рис. 9 - частотный спектр этих

колебаний. Данный спектр показывает, что основная составляющая процесса колебаний соответствует частоте вращения приводного двигателя ведущего вала. Причинами появления основной составляющей являются биения ведущего вала и колебания его угловой скорости. Остальные пики на графике спектра соответствуют частоте привода двигателя вакуумной системы (если таковая имеется), собственным частотам обводных роликов ЛПМ и высшим гармоникам перечисленных колебаний. При этом следует заметить,что на частотах свыше 90-100 Гц заметных регулярных составляющих практически не наблюдается.

Из рассмотренного следует, что ЛПМ является колебательной системой, в которой колебания скорости движения магнитной ленты находятся в сложной зависимости от величины натяжения. Диапазон регулярных колебаний скорости ограничен.

Для уменьшения колебаний скорости применяется ряд методов,из числа которых следует выделить три основных:

1. техническое совершенствование деталей и узлов;

2. введение пассивных корректирующих устройств;

3. использование систем автоматического управления ЛПМ.

При этом всю совокупность существующих систем управления ЛПМ с ведущим валом можно разделить на три группы:

1. системы стабилизирующие скорость вращения ведущего вала;

2. системы непосредственной стабилизации скорости движения магнитной ленты;

3. системы осуществляющие как стабилизацию скорости вращения ведущего вала, так и непосредственную стабилизацию скорости движения магнитной ленты.

Проведен анализ всех этих подходов и даны практические рекомендации.

Представлены практические схемы управления и диагностирования, реализующие рассмотренные подходы.

Помимо этого в многосвязных системах имеется возможность использования перекрестного управления, т.е. такого способа управления, при котором рассогласование канала управления натяжением управляет работой исполнительного устройства канала

( -0,750.5 -

ЗнормС"). %

Iii

4

%

Д-i

l! ni L ni i In.

70 80 '90

Рис. 9 . Частотный спектр

F, Гц

управления скоростью и наоборот.

В результате исследования рассмотрены вопросы включения в контур управления дополнительных диагностических контуров и индивидуализации процессов контроля и управления.

Теоретически обоснован и практически апробирован метод косвенного управления на основе слежения за изменениями параметров диагностической модели, позволяющей

индивидуализировать процессы контроля и управления.

Для рассматриваемых систем показано, что использование адаптивного управления и диагностической информации дают реальную возможность для повышения качества и эффективности работы систем.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проведенные исследования и опыт работы указывает, что наименее надежными элементами любых систем являются исполнительные устройства и человек-оператор, находящийся в контуре управления.

Дефекты в элементах систем и патология в состоянии человека-оператора не возникают мгновенно и сразу по всей пространственной протяженности элемента или органа, а как правило накапливаются в течение значительного времени. При этом временные масштабы процессов динамики, происходящих и наблюдаемых в системе и процессы накопления дефекта или развития патологии существенно различны.

Для анализа этих процессов разработан целый ряд диагностических методов, реализующих в той или иной форме многомодельный подход к диагностике. Кроме того в большинстве случаев используются оценки реализующие индивидуальный подход к проблемам диагностики.

В реальных практических ситуациях, когда невозможно проведение полномасштабных натурных испытаний объекта вследствии возможности его разрушения при тестовых нагрузках, использованы модели качественной диагностики для выделения наиболее слабого элемента диагностируемого объекта.

Использование адаптивного управления с включением в контур управления дополнительных диагностических контуров и индивидуализация процессов контроля и управления в технических и биотехнических системах позволило повысить качество, надежность и

долговечность систем.

Цель работы: разработка теоретических основ и практических методов диагностирования, контроля и управления техническими системами с биологическими объектами (биотехническими системами).

В работе осуществлена:

1. Разработка теории диагностических моделей с возможностью учета накопления дефекта или развития патологии.

2. Разработка теоретических методов учета взаимного влияния быстрых процессов наблюдаемой динамики и медленных процессов изменения диагностического состояния системы.

3. Разработка теории и практических методов идентификации диагностической модели в условиях невозможности разделения процессов быстрого и медленного времени.

4. Разработка теории и практики качественной диагностики биотехнических систем в условиях информационной неопределенности и невозможности полномасштабного воспроизведения натурных тестовых и ресурсных испытаний.

5. Разработка методов индивидуализации контроля и управления системой на основе слежения за изменением параметров диагностической модели.

Основные результаты выполненных в диссертации исследования отражены в следующих работах:

1. Кудряков С.А., Таранчук А.И., Васильев Б.А. Устройство управления скоростью перемещения магнитной ленты. А.с.932561 (СССР). Опубл. в Б.И. N 20, 30.05.82.

2. Кудряков С.А., Таранчук А.И., Васильев Б.А. Устройство для управления скоростью перемещения магнитной ленты. A.c. 995118 (СССР). Опубл. в Б.И. N 5, 07.02.83.

3. Кудряков С.А., Васильев Б.А., Умнов A.A., Таранчук А.И., Понырко С.А. Устройство для измерения скорости движения магнитного носителя. A.c. 1016827 (СССР). Опубл. в Б.И. N 17, 07.05.83.

4. Кудряков С.А., Таранчук А.И., Васильев Б.А., Умнов A.A. Лентопротяжный механизм. A.c. 1101884 (СССР). Опубл. в Б.И. N 25, 07.07.84.

5. Кудряков С.А., Таранчук А.И. Об особенностях анализа многосвязных систем управления скоростью магнитного носителя. Л:ЛИАП, вып. 170, 1984, с. 119-123.

6. Кудряков O.A., Богатин Л.Б. Динамическая модель лентопротяжного механизма с катушечным приводом.Ярославль,1984, с.79-83.

7. Кудряков С.А., Корнеев А.М., Тараячук А.И. Прецизионный датчик неравномерности вращения микродвигателей. Пермь, ППИ, 1984, с. 57-61.

8. Кудряков С.А., Таранчук А.И., Васильев Б.А..Умнов A.A. Устройство для управления скоростью перемещения магнитной ленты. A.c. 1137521 (СССР). Опубл. в Б.И. N 4, 30.01.85.

9. Кудряков С.А., Таранчук А.И., Васильев Б.А., Умнов A.A. Устройство для регулирования линейной скорости ленточного материала. A.c. 1146633 (СССР).Опубл.в Б.И. N 11, 23.03.85.

10. Кудряков С.А., Кушуль В.М., Таранчук А.И., Васильев Б.А., Умнов A.A., Субботин А.П. A.c. 1229734 (СССР). Опубл. в Б.И. N 17, 07.05.86.

11. Кудряков С.А., Кушуль В.М., Таранчук А.И., ВАсильев Б.А., Умнов A.A., Субботин А.П. Устройство для управления скоростью перемещения магнитной ленты. A.c. 1229815 (СССР). Опубл. в Б.И. N 17 , 07.05.86.

12. Кудряков С.А., Корнеев А.М. Универсальный измеритель угловой и линейной скоростей. Пермь, ППИ, 1986, с. 61-66.

13. Кудряков С.А., Корнеев А.М. К вопросу о надежности бортовых регистраторов полета. Проблемы безопасности полетов, N11, 1986, с. 79-86.

14. Кудряков O.A., Таранчук А.И., Зуев В.В., Козлов М.В. Устройство душ регулирования линейной скорости ленточного материала. A.c. 1366996 (СССР). Опубл. в Б.И. N 2, 15.01.88.

15. Кудряков С.А., Корнеев А.М. Вибрационная диагностика авиационных двигателей. Проблемы безопасности полетов, N 3, 1988, с. 46-52.

16. Кудряков С.А., Зуев В.В., Таранчук А.И. Идентификация моделей технологических процессов. ДЕП. Информприбор N 41754-пр88, 15.04.88.

17. Кудряков С.А..Таранчук А.И.,Зуев В.В.,Козлов М.В.,Развин М.А. Устройство для регулирования линейной скорости ленточного материала. A.c. 1414154 (СССР), ДСП, 1988.

18. Кудряков С.А. Идентификация моделей линейных дискретных систем управления. Л.: ЛИАП, 1988, с.52-56.

19. Кудряков С.А., Корнеев A.M. Спектральный анализ виброколебаний авиационных двигателей на основе решетчатых структур. Проблемы безопасности полетов, N 11, 1988, с. 98-107.

20. Кудряков С.А., Таранчук А.И., Зуев В.В., Головкин С.Г. Устройство для регулирования линейной скорости ленточного материала. A.c. 1453368 (СССР). Опубл. в Б.И. N 3, 23.01.89.

21. Кудряков O.A., Корнеев A.M. Автоматика силовых установок. Текст лекций. Л.: ЛИАП, 1989.

22. Кудряков С.А., Таранчук А.И., Зуев В.А. Синтез динамических моделей кинематических систем накопителей информации. Технология автационного приборо- и агрегатостроения. Вып.4, 1989, с. 75-81.

23. Кудряков С.А., Корнеев A.M., Развин М.А. Бортовые регистраторы информации. Проблемы безопасности полетов ,N5,

1989, с. 30-44.

24. Кудряков O.A., Корнеев A.M., Янкин В.Н. Решетчатые фильтры для оценивания частоты сигнала, наблюдаемого на фоне помех. Владимир, 31 окт.-02 нояб. 1989.

25. Кудряков С.А. Разработка математического и программного обеспечения для аналитического и иммитационного моделирования приборов и приборных систем для контроля состава и свойств среды. Отчет по НИР 002, гос.per.N 0189006956. Л.:ЛИАП, 1989.

26. Кудряков С.А., Таранчук А.И., Головкин С.Г., Зуев В.В. Устройство для регулирования линейной скорости ленточного материала. A.c. 1539736 (СССР). Опубл в Б.И. N 4, 30.01.90.

27. Кудряков С.А..Таранчук А.И.,Зуев В.В. Пути повышения качества бортовых накопителей на магнитной лентне. Технология авиационного приборо- и агрегаторостроения, N1,1990,с.29-33.

28. Кудряков С. А. .Корнеев A.M. .Янкин В.Н.Адаптивное управление динамическими системами с биологическими объектами.Суздаль,1990.

29. Кудряков С.А., Корнеев A.M., Янкин В.Н. Управление сложными объектами с использованием обратной связи и имитационных моделей. Чернигов, 1990.

30. Кудряков С.А. Быстрые методы адаптивного спектрального оценивания для информационно-измерительных систем. Л.ЛИАП,

1990, С. 17-22.

31. Кудряков С.А., Корнеев A.M., Янкин В.Н. Автоматизация динамической коррекции первичных преобразователей газоаналитической информации. Л, 1990.

32. Кудряков С.А., Корнеев A.M. Оценивание частоты гармонического сигнала с использованием цифровых фильтров низкого порядка. Научное приборостроение, Т.1, N 1, 1991, с. 120-128.

33. Кудряков С.А. Корнеев A.M., Янкин В.Н. Динамическая коррекция первичных преобразователей газоаналигических приборов на основе обратной модели. Кишинев, 1991.

34. Кудряков С. А. .Корнеев A.M., Янкин В.Н. Адаптивное управление с настраиваемой моделью в форме решетчатого фильтра.Кишинев,1991

35. Кудряков С.А..Корнеев A.M..Янкин В.Н. Система параметрической идентификации динамических моделей медико-биологических объектов. Л.:ЛИАП, 1991.

36. Кудряков С.А., Корнеев A.M. Быстрые метода адаптивного спектрального оценивания. Научная аппаратура (Scientific instrumentation) vol б, No 2, 1991, 147-160.

37. Кудряков С.А. Параметрические модели пульса и перспективы их использования. Научное приборостроение.Т.2, N1,1992,с.85-100.