автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.07, диссертация на тему:Информационная технология построения измерительных каналов автоматизированных систем испытаний газотурбинных двигателей

0г-о На правах рукописи

Г6 ОД

Ч

АИР

1998

ЩЕТИНКИН Вадим Валерьевич

ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ПОСТРОЕНИЯ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ КАНАЛОВ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ ИСПЫТАНИЙ ГАЗОТУРБИННЫХ ДВИГАТЕЛЕЙ

Специальности: 05.13.07 — Автоматизация технологических процессов и производств; 05.11.16 — Информационно-измерительные системы

АВТОРЕФЕРАТ диссертации па соискание ученой степени кандидата технических паук

УФА 1998

Работа выполнена на кафедре "Вычислительная техника и защита информации" Уфимского государственного авиационного технического университета.

Научный руководитель: кандидат технических наук

Л.Б. УРАЗБАХТИНА Официальные оппонента: доктор технических наук, профессор В.В. МИРОНОВ; кандидат технических наук, доцент Н. А. ИШИНБАЕВ

Ведущее предприятие: ОАО Институт технологии

и организации производства (г.Уфа)

Защита состоится " ¿> " 1995 г. в_часов на заседании

диссертационного совета К-063.17.01 в Уфимском государственном авиационном техническом университете по адресу:

450000, г. Уфа-центр, ул. К. Маркса, 12.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Уфимского государственного авиационного технического университета.

Автореферат разослан " ^ » ОцрАдА 1998 г.

Ученый секретарь диссертационного совета канд. техн. наук, доцент ¿¡-V*' Л.М. Бакусов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Оценка количественных характеристик авиационного газотурбинного двигателя (ГТД) на современном этапе развитая измерительной техники осуществляется с использованием автоматизированных систем испытаний (АСИ), которые предназначены для реализации измерительных, информационных и управляющих операций технологического процесса испытаний ГТД.

Качество функционирования АСИ ГТД зависит от качества выполнения базовой операции технологического процесса испытаний - измерения параметров физических процессов, происходящих в объекте испытаний. Средством измерения параметров ГТД, а также элементом АСИ, является измерительный канал (ИК), выделяемый из АСИ по функциональным и структурным признакам. Требования к качеству выполнения измерений в соответствии с ОСТ 1.00487-83 и МУ 175-88 задаются вероятностью получения результата измерения с заданной погрешностью, которая характеризует метрологическую надежность ИК.

Построение АСИ в настоящее время осуществляется преимущественно на основе использования унифицированных модульных измерительных преобразователей и вычислительных средств,, поэтому основная задача проектирования Ж АСИ состоит в разработке алгоритмических измерительных преобразований, обеспечивающих оценку параметров физических процессов в ГТД с требуемым качеством в реальном масштабе времени.

В этом случае ИК АСИ может быть представлен временной агрегатной цепью аппаратных и алгоритмических измерительных преобразователей, цель функционирования которой состоит в слежении за текущим значением измеряемого параметра ГТД.

Традиционные способы построения ИК по критерию динамической точности базируются на теории оптимального оценивания (оптимальная фильтрация и статистическое упреждение), использующей априорную информацию о вероятностных характеристиках погрешностей измерительных преобразователей и шумов измерений, действующих в ИК.

Однако, метрологические характеристики ИК и их достоверность в реальных условиях эксплуатации могут быте незяовлетворигельными из-за наличия значительного количества источников неопределенности результата измерения, таких как физическая природа и конструктивные особенности объекта испытаний; особенности пространственного расположения и технической структуры АСИ; априорная неопределенность относительно характеристик модульных технических средств АСИ; дополнительная погрешность из-за отличия условий эксплуатации от расчетных.

Подходы, определяющие стратегию борьбы с неопределенностью результатов измерений параметров ГТД в рамках существующих технологий построе-

ыия ИК АСИ (минимаксные, робастные и адаптивные оценки), имеют ряд недостатков. Их использование ужесточает требования к техническим ресурсам АСИ и обеспечивает метрологическую надежность измерительного канала в ограниченной облает изменения влияющих факторов, при выходе из которой метрологические характеристики измерительного канала перестают удовлетворять заданным требованиям.

Таким образом, создание технологии построения измерительных каналов автоматизированных систем испытаний ГТД связано с проблемой обеспечения метрологической надежности измерительных каналов в условиях априорной неопределенности относительно влияющих величин и параметров технических средств АСИ, вызванной отличием реальных условий эксплуатации от расчетных.

Методам ее решения посвящены многочисленные работы отечественных (Фомин А.Ф., Новицкий П.В., Грановский В.А, Цветков Э.И., Новоселов О.Н.) и зарубежных (Винер Н., Калман Р., Бьюси Р., Пиотровский Я.) ученых.

Однако, несмотря на значительное количество методов обеспечения метрологической надежности измерительных каналов, до сих пор отсутствует системотехнический подход к организации алгоритмической коррекции погрешности измерений, обеспечивающей выбор решающего правила оценки в соответствии с реальными характеристиками погрешности измерений.

Априорная неопределенность относительно реальных характеристик инструментальной погрешности и операторов ИК на этапе его построения может быть уменьшена, если сведения, необходимые для синтеза алгоритмов коррекции, будут получены в процессе активного измерительного эксперимента, позволяющего скорректировать отдельные составляющие феноменологической модели инструментальной погрешности ИК в реальных условиях эксплуатации по результатам проведения предварительных метрологических исследований.

Для этого в состав функциональных задач ИК АСИ следует ввести дополнительные задами, реализующие технологические операции получения информации об инструментальных погрешностях измерения и принятия решения о технической структуре измерительного канала АСИ, а также установить последовательность выполнения этих операций дня организации целенаправленного процесса изменения технической структуры и параметров измерительного канала при изменении характера действия внешнихвлияющих величин.

Такой подход к построению измерительных каналов АСИ, обеспечивающих оптимальность оценки параметров ГТД, соответствует концепции построения интеллектуальных измерительных систем. При этом измерительный канал приобретает функции интеллектуального средства измерений, позволяющие сохранить заданный уровень качества ИК независимо от состояния внешней среды.

Таким образом, проблема обеспечения метрологической надежности измерительных каналов в условиях априорной неопределенности относительно влияющих величин и параметров технических средств АСИ может быть решена путем создания информационной технологии построения измерительных каналов АСИ ГТД в реальных условиях эксплуатации, являющейся частью общей технологии испытаний.

В связи с изложенным, тема диссертационной работы, посвященная созданию информационной технология построения измерительных каналов автоматизированных систем испытаний ГТД, является актуальной.

Данная работа выполнена в соответствии с договором АГ1-АП-16-94-ОГ, выполненным на кафедре "Авиационное приборостроение" Уфимского государственного авиационного технического университета.

Целью работы является создание информационной технологии построения измерительных каналов автоматизированных систем испытаний ГТД, обеспечивающей требуемую вероятность нахождения погрешности опенок параметров в заданном допуске на основе ктассмфжации ж операторов и технических состояний.

Для достижения поставленной цели в работе решены следующие задачи:

1) разработка функциональной структуры интеллеюу&тьного измерительного канала автоматизированных систем испытаний ГТД и информационной технологии его построения;

2) разработка и исследование алгоритмов автоматической классификации технических состояний измерительных каналов в пространстве параметров марковских дискретных процессов;

3) разработка и исследование алгоритмов автоматической классификации динамических операторов измерительных каналов автоматизированных систем испытаний;

4) разработка алгоритма определения режимов измерения для управления задачами измерительного канала автоматизированных систем, испытаний;

5) разработка программного обеспечения: автоматизированной системы испытаний, реализующего информационную технологию построения измерительных каналов как часть общей технологии испытаний ГТД.

Методы исследования. Поставленные в диссертационной работе задачи решены с использованием методов теории измерений и оптимального оценивания, математической статистики и теории вероятностей, теории идентификации, теории распознавания образов, теории обратных задач. Проверка предлагаемых гипотез и качества синтезированных решающих правил проведена методом математического моделирования.

Научная новизна.

1) впервые показано, что основой создания функциональной структуры

интеллектуальных измерительных каналов автоматизированных систем испытаний ГТД является анализ феноменологической модели инструментальной погрешности ИК;

2) впервые показано, что информационная технология построения измерительных каналов автоматизированных систем испытаний ГТД на основе классификации операторов и технических состояний ИК по результатам проведения пробных статической и динамической градуировок обеспечивает требуемую вероятность нахождения погрешности оценок параметров в заданном допуске;

3) впервые разработан алгоритм автоматической классификации технических состояний Ж в пространстве параметров марковских дискретных процессов для решения функциональной задачи коррекции аномальных погрешностей результатов измерений, позволяющий получить решающее правило для выбора алгоритма фильтрации сбоев го базы знаний АСИ для обеспечения работоспособности ИК;

4) впервые получены атрибуты алгоритмов фильтрации сбоев и алгоритмов коррекции запаздывания в виде границ областей работоспособности и предпочтения;

5) впервые разработана концептуальная модель автоматизированной системы испытаний ГТД с интеллектуальными измерительными каналами, включающая алгоритмы коррекции составляющих ижлрумеитадьной погрешности ИК как объекты предметной области.

Практическая ценность полученных результатов работы состоит:

1) в разработанном на основе метода конечных элементов алгоритме автоматической классификации линейного динамического оператора измерительных каналов, средняя ошибка определения порядка которого не превышает Я = 0.214, что обеспечивает требуемую точность оценки параметров алгоритма коррекции динамических характеристик;

2) в разработанном алгоритме автоматической классификации динамических операторов Ж для решения функционатьной задачи коррекции запаздывания в реальном масштабе времени, позволяющем обеспечить требуемую метрологическую надежность Ж на динамических режимах измерений посредством выбора алгоритма коррекции запаздывания из базы знаний АСИ;

3) в разработанном алгоритме определения режимов измерения для управления задачами измерительного канала автоматизированных систем испытаний ГТД, обеспечивающем возможность актуализации базы данных в процессе функционирования Ж;

4) в полученных оценках эффективности автоматической классификации технических состояний и операторов ИК;

5) в разработанном методическом и программном обеспечении, реали-

зующем информационную технологию построения ИК (свидетельство об официальной регистрации программы №950028 "Система автоматизированных испытаний двигателя "МИКРОН-65ПК").

Реализация результатов работы. Результаты работы в виде программного обеспечения автоматизированных систем испытаний ГТД внедрены на предприятии АООТ им. В.В. Чернышева (г. Москва), осуществляющем стендовые испытания авиациопных двигателей, и ОАО Институт технологии и организации производства (г. Уфа).

На защиту выносятся:

1) Функциональна я структура интеллектуального измерительного канала автоматизированных систем испытаний и информационная технология его построения.

2) Алгоритм автоматической классификации технических состскний измерительного канала в пространстве параметров марковских дискретных про-

1ТОЛПЛО ТГ ЛЛ^'ШТО^ЧТ пллп0»тот>01ттг ЛгЛ

цуъъСи с* г VI V ч/^у^ашини^ИЬ

3) Алгоритмы автоматической классификации и парамегрической идентификации линейных динамических операторов ИК и результаты исследований их эффективности.

4) Алгоритмы автоматической классификации динамических операторов измерительного каната для решения функциональной задачи коррекции запаздывания.

5) Атгоритм определения режима измерений ИК для управления задачами измерительного канала автоматизированных систем испытаний.

Апробация работы. Основные положения и результаты докладывались и обсуждались на Ш Всероссийской научной конференции студентов и аспирантов "Техническая кибернетика, радиоэлектроника и системы управления" (Таганрог, 1996 г.), Всероссийской научно-технической конференции "Новые метода, технические средства и технологии получения измерительной информации" (Уфа, 1997).

Публикации. Основные материалы диссертации опубликованы в 7 печатных работах, из них одна статья, 4 тезисов докладов, 2 свидетельства об официальной регистрации программ для ЭВМ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав и заключения, изложенных на 176 листах машинописного текста, 30 страниц иллюстративно-табличного материала и списка использованных источников из 89 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность проблемы, определена цель иссле-

дований, приведены основные научные положения и результаты, вынесенные на защиту.

В первой гпаве раскрыты проблемы автоматизации технологического процесса испытаний ГТД и рассмотрены вопросы оценки качества функционирования измерительных каналов автоматизированных систем испытаний при различных видах испытаний двигателей.

Показано, что метрологическая надежность измерительных каналов АСИ, характеризуется вероятностным критерием, который является обобщенным показателем качества функционирования

Р(И<8Д0П)>РДО11, (1)

где е - погрешность результата измерения; едоп - максимально допустимая погрешность результата измерения; Р(.е; < едод) - вероятность того, что случайная составляющая инструментальной погрешности ИК не превысит границы допуска; Рдэл - допустимое значение вероятности.

Так как векторы технических параметров ИК Yrcx = {YT г,..., YT &} и параметров, характеризующих условна эксплуатации Ж Y3KCn ={Уэ1,..,Уэ Кз}, могут принимать произвольные значения в области их существования в момент времени t, то вероятность P(|si < едоп) может быть определена через условную:

Р(М<£дап) = р(утсх,уэкот,1)р[п£:(2)

где t - длительность работы ИК с момента начала эксплуатации или полного восстановления; P(YTe<,Y3Scn,t) - совместная вероятность появления определенной совокупности технических параметров и эксплуатационных факторов в момент времени t

Показано, "то разность между оценками проектной и эксплуатационной эффективности будет отсутствовать, если оценка показателя метрологической надежности производится при достоверной априорной информации о условной плотности распределения погрешности ИК.

Рассмотрены возможные методы представления математической модели измерительного канала операторами и проанализированы математические модели информационных процессов в измерительных каналах АСИ ГТД. Произведена классификация технических средств измерительных каналов автоматизированных систем испытаний ГТД.

Рассмотрены современные технологии построения измерительных каналов автоматизированных систем испытаний. В частности, технология виртуальных приборов (Virtual Instruments), которая позволяет быстрее и с меньшими затратами создавать измерительные и диагностические комплексы. Также расмот-рены системы диспетчерского контроля а сбора данных типа SCADA

(Supervisory Control and Data Acqusition), которые позволяют з сжатые сроки разработать программное обеспечение для основного уровня управления в иерархической структуре автоматизированной, системы управления технологическим процессом, на котором осуществляется сбор и обработка информации, поступающей от датчиков, и вырабатываются команды управления технологическими объектами.

Анализ существующих систем построения ИК АСИ показал, что для обеспечения метрологической надежности измерительных каналов в условиях априорной неопределенности относительно влияющих величии и параметров технических средств АСИ необходимо создание информационной технология построения измерительных каналов АСИ ГТД, основанной на концепции интеллектуальной измерительной системы.

Обоснована стратегия построения интеллектуального измерительного канала, сформулированы задачи диссертационной работы.

Во второй главе рассмотрены вопросы построения интеллектуальных измерительных каналов в условиях априорной неопределенности относительно влияющих величин и параметров технических средств АСИ.

Предложена концепция интеллектуализации ИК, которая основана на реализации принципов системного подхода к созданию технических систем, конкретизированных для данной предметной области. Определены основные этапы построения интеллектуальных ИК с указанием выполняемых проектно-расчетных операций.

Для определения состава функциональных задач коррекции использована феноменологическая модель погрешности ИК вида

п,, (t) = <p(x(t)) + пи (х, t) + nH(t) + Пвд (t) + пдз (t), (3)

где (p(x(t)) - составляющая погрешности, обусловленная наличием нелинейности статической характеристики датчика и устройства связи с объектом; о

пи(х,0- центрированная нормальная случайная составляющая погрешности, обусловленная внутренними шумами измерительных преобразователей и шумами квантования; %(t) - аномальная составляющая инструментальной погрешности, обусловленная воздействием помех на каналы и линии связи ИК; пид (t)

- динамическая составляющая погрешности, обусловленная отличием реального оператора преобразования от идеального, соответствующего целевому назначению ИК; Пдз^)- динамическая составляющая инструментальной погрешности, обусловленная запаздыванием в ИК.

Показано, что алгоритмами, реализующими функциональные подзадачи коррекции в интеллектуальном измерительном канале оценки текущего значения, являются: алгоритм фильтрации сбоев (АФС); алгоритм коррекции стати-

ческих характеристик (АКСХ); алгоритм коррекции динамических характеристик (АКДХ); алгоритм коррекции запаздывания (АКЗ). Разработана функциональная структура интеллектуального ИК АСИ (рис.1).

На основе анализа технологического процесса испытаний авиационных ГТД разработана концептуальная модель предметной области. При использовании положений концепции "сущность-отношение" выделены следующие объекты предметной области: двигатель; режим работы двигателя; испытание; стенд; измерительный канал; контрольная точка; датчик; устройство связи с объектом (УСО); алгоритм фильтрации сбоев; алгоригм коррекции статической характеристики; алгоритм коррекции динамических характеристик; алгоритм коррекции запаздывания; протокол испытаний. Указаны источники информационного наполнения базы знаний и базы данных АСИ.

Разработана информационная технология построения интеллектуальных ИК автоматизированных систем испытаний ГТД, обеспечивающая повышение вероятности оценок параметров ГТД при стендовых испытаниях при заданных требованиях к точности измерений на основе классификации операгорив ИК и его технических состояний. В рамках данной технологии построения ИК определены состав необходимых технологических операций и последовательность их выполнения. Осуществлен выбор временной диаграммы работы ИК для каждой технологической операции.

В третье г г yjiuSc разработаны алгоритм автоматической кл а ссяф ккпххяя технических состояний измерительного канала в условиях действия аномальных помех, алгоритм коррекции статический характеристики. Рассмотрены вопросы выбора алгоритма фильтрации сбоев из базы знаний АСИ по результатам пробной статической градуировки.

В соответствии с целевым назначением АФС качество его функционирования оценивается коэффициентом сглаживания, представляющим собой отношение средней мощности центрированной случайной составляющей процесса на выходе и входе АФС: р = Рвья/Рвх и, в общем случае, зависящим от объема выборки N, снекгра входного сигнала и засорения выборки у аномальными отсчетами (доли аномальных помех в выборке).

Показано, что на конечном интервале оценивания р зависит от характера группирования аномальной помехи, соответствующего процессу смены технических состояний ИК: работоспособного Нс (аномальная помеха отсутствует) и неработоспособного Hj (аномальная помеха присутствует). Для описания процесса смены состояний ИК в процессе его функционирования использована однородная эргодическая марковская цепь, параметры которой заданы матрицей переходных вероятностей

Р =

№

Poo Pol P]0 Pll

Для выбора АФС, обеспечивающего работоспособность ИК, определены коэффициенты сглаживания робастных алгоритмов оценки среднего значения (выборочного среднего; выбора медианы; 20%-го и 40%-го винзорирования; 20%-го и 40%-го цензурирования; апостериорного мгновенного взвешивания; апостериорного мгновенного взвешивания с адаптацией к масштабу распределения) в зависимости от параметров р^,, ри, характеризующих процесс смены технических состояний ИК. Коэффициенты p = f(p00,p„) получены экспериментально методом статистических испытаний.

1 ifl\'Щ.-Т Т11 ,Л11'1 "TI П ! fj (VrnwU WTf» TTTf» KTV9 П^ИЛГЛ TiTC Af^l'T

~tr J ~ j ... , км. ^ , —------- -i-,--

Показано, что в общем случае область предпочтения г-го АФС перед к-м определяется из соотношения

РкСРоо.РпЬР^РаиРн)^0- (5)

По результатам исследований АФС определены их атрибуты в виде границ области предпочтения (функций предпочтения) р т = f^ (р ц).

Обоснована необходимость введения в базу знаний автоматизированной системы испытаний следующих алгоритмов фильтрации сбоев:

1. аягоритма№1 (алгоритм выборочной медианы) X = med(x1,x2,...xN)xN^1;

Т~

2. алгоритма №2 (алгоритм апостериорного мгновенного взвешивания):

N N J ]N

X=Iaixi; )" ; nf = - — Ixj

i=i j=inj N i=i

» 1 N

3. алгоритма №3 (алгоритм выборочного среднего) X = — £xj.

N¡=1

Разработан алгоритм оценки параметров марковского процесса р^, рп по результатам пробной статической градуировки ИК.

Для этого статистические характеристики погрешности ИК т| в состоянии Hj описаны моделью засорения выборки аномальной помехой вида:

f(n) = [1 - PCHOlfniTl) + P(H,)fa(n), (6)

где f(r() - плотность распределения погрешности ИК rj; f(riH)- плотность распределения составляющей, распределенной по нормальному закону; f(Tia)-плотность распределения аномальной составляющей; P(H,) = y/100%. В соответствии с критерием идеального наблюдателя

L = f(rO/f(nB)^l, (7)

определяется граница т)гр, разделяющая работоспособное и неработоспособное состояние ИК в пространстве сигнала погрешности Ж 1]. При выполнении условия j-r|j<r|rp техническое состояние ИК диагностируется как Н0, в противном случае - как Hj.

Оценка параметров р00, рп осуществляется по соотношениям:

Poo = too/(too+t0i); Рп =t„ /(t„ +t10), (8)

где ty - количество событий, соответствующих переходам из i-oro состояния в j-ое; i,j= ОД.

Сформировано правило выбора АФС по результатам проведения пробной статической градуировки ИК. Показано, что задача выбора АФС при известном характере смены состояний Ж, определяемых оценками параметров

Роо и Рп, состоит в выборе АФС, для которого выполняется условие

Pn(POO>PII) = ™P{PN(POO>PU)} ■ (9)

Функция предпочтения при объеме используемой выборке N=6 алгоритма №2 (алгоритм апостериорного мгновенного взвешивания) алгоритму №1 (выборочная медиана) показана на рис.2а), алгоритма №2 алгоритму №3 (выборочное среднее) - на рис.2б), алгоритма №1 алгоритму №3 -на рис.2в).

Для реализации технологической операции коррекции статический характеристики измерительного канала разработан алгоритм на основе обобщенного метода наименьших квадратов.

В четвертой главе обоснован состав и последовательность выполнения технологических операций пробной динамической градуировки измерительного

канала и разработаны алгоритмы, их реализующие.

На основании анализа переходных характеристик измерительных каналов АСИ установлено, что существует 7 классов - Щ передаточной функции, описывающей линейный динамический оператор ИК АСИ (рис.3).

Установлено, что переходные характеристики классов V/, - \У7 линейного динамического оператора ИК могут быть охарактеризованы системой четырех признаков А, В, С и О:

1. Признак А - монотонность переходного процесса;

2. Признак В - период времени Тл, за который первая производная у' сигнала у достигает экстремума;

3. Признак С - наличие перерегулирования переходной характеристики;

4. Признак Б - период времени Г„, за который первая производная у' сигнала у впервые достигает нулевого значения при условии, если у переходного процесса имеется перерегулирование.

Признаки А к С принимают два значения: "истина" (1) и "ложь*' (0). Отображение непрерывной области признаков В и Б в дискретную осуществляется в соответствии с условиями

Ъ>Ъ,*та>7я, (Ю)

где и Т„ - пороговые значения. Выполнение этих условий соответствует значению "истина" признака В/1), а невыполнение - значению "ложь".

На основе метода конечных элементов разработан алгоритм классификации линейного динамического оператора ИК по переходной характеристике. Делается первоначальное предположение о том, что динамический оператор принадлежит к классам наиболее сложных моделей. Затем следует последовательность проверок наличия: у переходной характеристики выделенных нризна-

---_ Л Г) / ' „ 1Л

лий О, Ц 1^/.

Предложен алгоритм параметрической идентификации линейногс динамического оператора Ж на основе методов теории решения некорректных задач. Разработан алгоритм коррекции динамических характеристик ИК на основе фильтра Винера.

В соответствии с целевым назначением алгоритма коррекции запаздывания качество его функционирования оценивается коэффициентом, представляющим собой отношение средней мощности погрешности результатов измерений на выходе Рг и входе Рг АКЗ:

р2=рург- (И)

Зависимость р, от дискретного времени запаздывания к при фиксированном параметре Р2 является нелинейной.

Рис.2. Границы областей предпочтения алгоритмов №1, №2 и №3

Показано, что для выбора АКЗ, обеспечивающего работоспособность ИК, коэффициент р7 необходимо исследовать в зависимости от к п Р Определение границы области работоспособности АКЗ осуществляется в соответствии с критерием:

рж(Р„к)<1. (12)

Модель с колебательным звеном

Класс Т :

K/(T,{>+1)(T3P*1)(T^1)(T4p^2kT4p+1) f

Класс 5

ку<т,р+1 )С*Ра*лт4р+1)

---

Кпдос 3: K/CT4P*+2<T4f>*-1)

Модель апериодического а порядка N

Клаос.б;

Класс 4. Л'(Т,Р+1 J'.T^IKT^I)

Класс 2: ^C^Wjp+l)

Кпас9 1,

Рис.З. Классы линейного динамического оператора ИК

Исследовались помехоустойчивые алгоритмы экстраполяции 1-ого и 2-ого порядков, для которых зависимости рг = f (Pz, к) получены методом статистических испытаний. Показано, что в общем случае область предпочтения i-oro АКЗ перед j-м определяется из соотношения (Р2 ,k) - р -(Р2 ,k)j ^ 0.

Разработано правило выбора алгоритма коррекции запаздывания из базы знаний АСИ в соответствии со значениями мощности шумов измерений Р2 и времени запаздывания к > определенных по результатам пробной динамической градуировки.

На основании анализа результатов эксперимента для включения в базу знаний АСИ осуществлен выбор следующих алгоритмов коррекции запаздывания:

1. yj =(к + 1)-Х;-к-хм;

2. у 1 = -0.33 (к +1) ■ те<1 {х¡_2, х;_1, Х|} - 0.33 (4 + к) • те<1 {х^5, х^4 ,х;_3};

3. У( =0.333((0.055(к + 8)2 -1.333 -0.166к)^ +хы + х^2) +

+ (-0.111(к + 8)2 + 5.333+ 0.666 к) (хм + х;_4 +х^5) +

+ (0.055(к + 8)2 -3-0.5к)(х;_6 +х;_7 +хЬ8));

4. yi =-к-хм -0.005-(к + 2)-0.01-уы + (к +1)-(0.01 -уЬ2 +х;).

Установлено, что включение алгоритма коррекции запаздывания на установившемся режиме работы объекта испытаний (статическом режиме измерений) нецелесообразно. Обоснована необходимость синтеза алгоритма управления задачами ЙК, обеспечивающего изменение функционального назначения измерительного канала в соответствии с режимом измерения, и актуализацию базы данных АСИ на статическом режиме измерении.

Для формирования сигнала Ог, адекватно отражающего процесс изменения детерминированной составляющей выходного сигнала ИК, предложено использовать сигнал = у - у, где сигнал у получается сдвигом сигнала у на выходе ИК на к тактов.

В результате анализа качества функционирования ИК АСИ ГТД методом статистических испытаний, установлено, что на динамическом, режиме, измерений статистические характеристики сигнала описываются плотностью вероятности Р.,(Ог) с параметрами Еа (математическое ожидание) и (дисперсия):

Pd(Df) = (DfV2iD7)-1exp(-fl5(taDf -Е,)^"1), (13)

а на статическом режиме измерений сигнал будет определяться нормальными шумами измерения, плотность вероятности которых имеет вид:

Р,(Эг) = (27Ю,)-°"ехр(-0.5(П{ - Е5)205ч), (14)

где Р8фг) полностью определяется параметрами распределения Е5 (математическое ожидание) и Г)5 (дисперсия).

Показано, что зная плотности Р3(0(-) и (Ог), можно по текущей величине сигнала классифицировать текущий режим измерений как статический

при выполнении условия К(БГ) = Р5(ВГ )/РДОг ) > 1, и как динамический, если это условие не выполняется.

Предложен алгоритм управления задачами интеллектуальных измерительных каналов для актуализации базы данных АСИ и реконфигурации измерительного канала в соответствии, с режимом измерения.

В пятой главе рассмотрены вопросы экспериментальных исследований, внедрения и практической реализации, полученных результатов.

Получены условия, определяющие области работоспособности и неработоспособности интеллектуального ИК, функционирующего в условиях воздействия аномальных помех. Показано, что алгоритм выборочного среднего по сравнению с другими АФС обладает наименьшим коэффициентом сглаживания р в области, границы которой определяются значениями Роу = 0.95...0.99, рп =0.01...0.05.

Для оценки качества автоматической классификации линейного динамического оператора ИК использована функция риска, имеющая смысл средней ошибки в определении порядка линейного динамического оператора:

* = 05)

¡=1 и

где Б,. - расстояние между классами 1 и- вероятность распознавания ¿-ого класса ^м классом, определяемые по результатам имитационного моделирования; С(Оч) - функция потерь (штрафная) функция, значения которой определяются как разность порядков классов в случае ошибочно произведенной классификации.

Произведено обучение алгоритма автоматической классификации линейного динамического оператора методом последовательных приближений (методом обучающей выборки) с целью уточнения границ разделяющих поверхностей классов в пространстве диагностических параметров В и О. Показано, что до обучения качество классификации оценивалось функцией риска К =0.5, а после - средняя ошибка определения порядка динамического оператора составила 11=0.214.

Показано, что внедрение информационной технологии проектирования измерительных каналов на АООТ им. В.В. Чернышева (г. Москва) и ОАО Институт технологии и организации производства (г. Уфа) позволило обеспечить их метрологическую надежность, оцениваемую вероятностью нахождения погрешности результата измерений в установленном допуске, на переходных режимах - Р= 0.965 5 и на установившихся режимах - Р = 0.9977; что повысило достоверность контроля характеристик двигателя.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ

1) Показано, что основой создания функциональной структуры интеллектуальных измерительных каналов автоматизированных систем испытаний ГТД является анализ феноменологической модели инструментальной погрешности ИК. Разработана информационная технология построения интеллектуального измерительного канала автоматизированных систем испытаний ГТД как часть общей технологии испытаний ГТД.

2) Впервые на основе представления технических состояний ИК в пространстве параметров марковского процесса разработан алгоритм их автоматической классификации. Обоснована необходимость введения в базу знаний автоматизированной системы испытаний алгоритмов фильтрации сбоев выборочного среднего, выборочной медианы и апостериорного мгновенного гзвешива-ния. Определены области предпочтения для этих алгоритмов и сформулировано правило выбора алгоритма фильтрации сбоев по результатам проведения пробной статической градуировки измерительного канала.

3) На основе метода конечных элементов разработан алгоритм автоматической классификации линейного динамического оператора ИК, обеспечивающий качество распознавания линейного динамического оператора измерительного канала при средней ошибке определения порядка динамического оператора 11=0.214. Разработан алгоритм параметрической идентификации линейного динамического оператора ИК по переходной характеристике, позволяющий автоматизировать расчет параметров алгоритма коррекции динамических характеристик ИК.

4) На основании анализа результатов эксперимента разработаны рекомендации по включению в базу знаний АСИ алгоритмов коррекции запаздывания. Определены области предпочтения этих алгоритмов в функции мощности шумов измерений Вп и времени запаздывания к. Сформулировано правило выбора алгоритма коррекции запаздывания из базы знаний АСИ по результатам проведения пробной динамической градуировки измерительного канала.

5) С использованием положений концепции сущность-отношение (епЬ1у-ге1айопхЫр) разработана концептуальная модель автоматизированной системы испытаний ГТД с интеллектуальными измерительными каналами, включающая алгоритмы коррекции составляющих инструментальной погрешности ИК как объекта предметной области. Указаны источники информационного наполнения базы знаний АСИ, наличие которой дает возможность принимать решение об изменении технической структуры ИК по имеющемуся набору решающих правил. Предложен алгоритм управления задачами интеллектуальных измерительных каналов для актуализации базы данных АСИ и реконфигурации измерительного канала в соответствии с режимом измерения.

6) Внедрение информационной технологии проектирования измерительных каналов на АООТ им. В.В. Чернышева (г. Москва) и ОАО Институт технологии и организации производства (г. Уфа) позволило обеспечить их метрологическую надежность, оцениваемую вероятностью нахождения погрешности результата измерений в установленном допуску на переходных режимах -Р = 0.965, и на установившихся режимах - Р - 6.9977, «по повысило достоверность контроля технических состояний двигателя при испытаниях.

1. Волков АЛ., Щетишаш В.В. Опыт создания метрологического обеспечения стендовых испытаний ГТД на неустановившихся режимах работы. // Совершенствование методов и средств стендовых испытаний: Тез. докл. II Межотраслевой научно-технической конференции. - Лыткарино, 1995,-с.83-84.

2. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №950118. Система автоматизированных испытаний двигателя "Мшфон65ПК" //Щетинкин В.В., Уразбахтина Л.Б. и др. - Заявка №950028: Зарегистрир. в Реестре программ для ЭВМ 27.03.95.

3. Уразбахтина Л.Б., Щетинкин В.В. Адаптивный алгоритм обработки измерительной информации. // Интеллектуальные автономные системы: Международное научное издание. Уфа. Карлсруэ, 1996. - с,126-129.

4. Щетинкин ВВ., Уразбахтина Л.Б. Коррекция динамической погрешности измерительных каналов автоматизированных систем испытаний ГТД "Микрон-65ПК" //Техническая кибернетика, радиоэлектроника и системы управления: Тез. докл. Ш Всероссийской научной конференции студентов и аспирантов,- Таганрог, 1996. - с.117-120.

5. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №970266. Исследование надежности невосстанавливаемых резервированных измерительно-вычислительных комплексов. //Щетинкин В .В., Уразбахтина Л.Б. и др. - Заявка №970177: Зарегистрир. в Реестре программ для ЭВМ 13.06.97.

6. Уразбахтина ЛЯ, Уразбахтин Р.Н., Щетинкин ВБ. "Классификация технических состояний ИК с использованием марковских моделей помеховых сигналов". // Всероссийская научно-техническая конференция "Новые методы, технические средства и технологии получения измерительной информации", Уфа, 1997.-с.113-114.

7. Уразбахтина Л.Б., Уразбахтин Р.Н., Щетинкин В.В. "Оценка среднего значения периодического сигнала на фоне однополярных помех". // Всероссийская научно-техническая конференция "Новые методы, технические средства и технологии получения измерительной информации", Уфа, 1997. - с.96-98.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

УФИМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АВИАЦИОННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ

УНИВЕРСИТЕТ

ЩЕТИНКИН ВАДИМ ВАЛЕРЬЕВИЧ

ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ПОСТРОЕНИЯ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ КАНАЛОВ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ ИСПЫТАНИЙ ГАЗОТУРБИННЫХ ДВИГАТЕЛЕЙ

Специальности:

05.13.07 - Автоматизация технологических процессов и производств 05.11.16 - Информационно-измерительные системы

На правах рукописи

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель: кандидат технических наук, доцент Уразбахтина Л. Б.

Уфа - 1998

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ..............................................................................................................5

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ПОСТРОЕНИЯ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ КАНАЛОВ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ ИСПЫТАНИЙ ГАЗОТУРБИННЫХ ДВИГАТЕЛЕЙ.....................................................13

1.1. Технологический процесс испытаний газотурбинных двигателей и проблемы его автоматизации.......................................................................................13

1.2. Источники возникновения неопределенности результатов измерения параметров ГТД............................................................................................................25

1.3. Представление математической модели измерительного канала автоматизированной системы испытаний ГТД операторами.....................................27

1.4. Математические модели информационных процессов в измерительных каналах автоматизированных систем испытаний ГТД...............................................34

1.5. Технологии построения измерительных каналов автоматизированных систем испытаний ГТД.................................................................................................38

1.6. Выводы и постановка задачи исследований..............................................46

ГЛАВА 2. ПРОЕКТИРОВАНИЕ ФУНКЦИОНАЛЬНО-СТРУКТУРНОЙ

ОРГАНИЗАЦИИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ИК.............................................................48

2.1. Основные принципы интеллектуализации измерительных каналов автоматизированных систем испытаний ГТД и их реализация.................................48

2.2. Проектирование функциональной структуры измерительных каналов е ¡томагизированных систем испытаний ГТД.............................................................55

2.3. Выбор временной диаграммы работы интеллектуальных измерительных каналов автоматизированных систем испытаний ГТД...............................................60

2.4. Разработка концептуальной модели предметной области........................63

2.5. Разработка технологии построения интеллектуальных измерительных каналов автоматизированных систем испытаний ГТД...............................................70

2.6. Выводы и результаты..................................................................................73

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ РЕШЕНИЯ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ЗАДАЧ ПРОБНОЙ СТАТИЧЕСКОЙ ГРАДУИРОВКИ ИЗМЕРИТЕЛЬНОГО КАНАЛА..........................................................................................................................75

3.1. Технологическая операция коррекции аномальных результатов измерений.....................................................................................................................75

3.2. Технологическая операция коррекции статической характеристики ИК 76

3.3. Алгоритмы автоматической классификации технических состояний измерительного канала................................................................................................78

3.3Л. Алгоритмы фильтрации аномальных помех в измерительных каналах

и их системотехнические характеристики..............................................................78

3.3.2. Классификация технических состояний измерительного канала и формирование правила выбора алгоритма фильтрации аномальных помех........82

3.4. Разработка алгоритма коррекции статической характеристики на основе обобщенного метода наименьших квадратов.............................................................95

3.5. Выводы и результаты...............................................................................101

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ РЕШЕНИЯ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ

ЗАДАЧ ПРОБНОЙ ДИНАМИЧЕСКОЙ ГРАДУИРОВКИ ИЗМЕРИТЕЛЬНОГО КАНАЛА........................................................................................................................103

4.1. Технологическая операция коррекции динамических характеристик измерительного канала..............................................................................................103

4.2. Технологическая операция коррекции запаздывания............................106

4.3. Расчет параметров алгоритма коррекции динамических характеристик 107

4.3.1. Классификация линейного динамического оператора ИК..............107

4.3.2. Разработка алгоритма идентификации параметров линейного динамического оператора измерительного канала на основе метода регуляризации........................................................................................................115

4.3.3. Расчет параметров алгоритма коррекции динамических характеристик измерительного канала.................................................................120

4.4. Алгоритмы автоматической классификации операторов коррекции запаздывания..............................................................................................................124

4.5. Разработка алгоритма управления задачами измерительного канала

автоматизированной системы испытаний ГТД........................................................132

4.6. Выводы и результаты...............................................................................136

ГЛАВА 5. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ И РЕЗУЛЬТАТЫ ВНЕДРЕНИЯ.................................................................................................................138

5.1. Анализ качества классификации технических состояний измерительного канала.........................................................................................................................138

5.2. Анализ качества алгоритма принятия решения о выборе АФС из базы знаний АСИ................................................................................................................150

5.3. Анализ качества структурной и параметрической идентификации линейного динамического оператора измерительного канала................................151

5.4. Внедрение результатов диссертационной работы..................................159

5.5. Выводы и результаты...............................................................................164

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ........................................................166

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ...........................................168

ВВЕДЕНИЕ.

Актуальность темы. Оценка количественных характеристик авиационного газотурбинного двигателя (ГТД) на современном этапе развития измерительной техники осуществляется с использованием автоматизированных систем испытаний (АСИ), которые предназначены для реализации измерительных, информационных и управляющих операций технологического процесса испытаний ГТД.

Качество функционирования АСИ ГТД зависит от качества выполнения базовой операции технологического процесса испытаний - измерения параметров физических процессов, происходящих в объекте испытаний. Средством измерения параметров ГТД, а также элементом АСИ, является измерительный канал (ИК), выделяемый из АСИ по функциональным и структурным признакам. Требования к качеству выполнения измерений в соответствии с ОСТ 1.00487-83 и МУ 175-88 задаются вероятностью получения результата измерения с заданной погрешностью, которая характеризует метрологическую надежность ИК.

Построение АСИ в настоящее время осуществляется преимущественно на основе использования унифицированных модульных измерительных преобразователей и вычислительных средств, поэтому основная задача проектирования ИК АСИ состоит в разработке алгоритмических измерительных преобразований, обеспечивающих оценку параметров физических процессов в ГТД с требуемым качеством в реальном масштабе времени.

В этом случае ИК АСИ может быть представлен временной агрегатной цепью аппаратных и алгоритмических измерительных преобразователей, цель функционирования которой состоит в слежении за текущим значением измеряемого параметра ГТД.

Традиционные способы построения ИК по критерию динамической точности базируются на теории оптимального оценивания (оптимальная фильтрация и статистическое упреждение), использующей априорную информацию о вероятностных характеристиках погрешностей измерительных преобразователей и шумов измерений, действующих в ИК.

Однако, метрологические характеристики ИК и их достоверность в реальных

условиях эксплуатации могут быть неудовлетворительными из-за наличия значительного количества источников неопределенности результата измерения, таких как: физическая природа и конструктивные особенности объекта испытаний; особенности пространственного расположения и технической структуры АСИ; априорная неопределенность относительно характеристик модульных технических средств АСИ; дополнительная погрешность из-за отличия условий эксплуатации от расчетных.

Подходы, определяющие стратегию борьбы с неопределенностью результатов измерений параметров ГТД в рамках существующих технологий построения ИК АСИ (минимаксные, робастные и адаптивные оценки), имеют ряд недостатков. Их использование ужесточает требования к техническим ресурсам АСИ и обеспечивает метрологическую надежность измерительного канала в ограниченной области изменения влияющих факторов, при выходе из которой метрологические характеристики измерительного канала перестают удовлетворять заданным требованиям.

Таким образом, создание технологии построения измерительных каналов автоматизированных систем испытаний ГТД связано с проблемой обеспечения метрологической надежности измерительных каналов в условиях априорной неопределенности относительно влияющих величин и параметров технических средств АСИ, вызванной отличием реальных условий эксплуатации от расчетных.

Методам ее решения посвящены многочисленные работы отечественных (Фомин А.Ф., Новицкий П.В., Грановский В.А, Цветков Э.И., Новоселов О.Н.) и зарубежных (Винер Н., Калман Р., Бьюси Р., Пиотровский Я.) ученых.

Однако, несмотря на значительное количество методов обеспечения метрологической надежности измерительных каналов, до сих пор отсутствует системотехнический подход к организации алгоритмической коррекции погрешности измерений, обеспечивающей выбор решающего правила оценки в соответствии с реальными характеристиками погрешности измерений.

Априорная неопределенность относительно реальных характеристик инструментальной погрешности и операторов ИК на этапе его построения может быть уменьшена, если сведения, необходимые для синтеза алгоритмов коррекции, будут получены в процессе активного измерительного эксперимента, позволяющего скорректировать отдельные составляющие феноменологической модели инструменталь-

ной погрешности ИК в реальных условиях эксплуатации по результатам проведения предварительных метрологических исследований.

Для этого в состав функциональных задач ИК АСИ следует ввести дополнительные задачи, реализующие технологические операции получения информации об инструментальных погрешностях измерения и принятия решения о технической структуре измерительного канала АСИ, а также установить последовательность выполнения этих операций для организации целенаправленного процесса изменения технической структуры и параметров измерительного канала при изменении характера действия внешних влияющих величин.

Такой подход к построению измерительных каналов АСИ, обеспечивающих оптимальность оценки параметров ГТД, соответствует концепции построения интеллектуальных измерительных систем. При этом измерительный канал приобретает функции интеллектуального средства измерений, позволяющие сохранить заданный уровень качества ИК независимо от состояния внешней среды.

Таким образом, проблема обеспечения метрологической надежности измерительных каналов в условиях априорной неопределенности относительно влияющих величин и параметров технических средств АСИ может быть решена путем создания информационной технологии построения измерительных каналов АСИ ГТД в реальных условиях эксплуатации, являющейся частью общей технологии испытаний.

В связи с изложенным, тема диссертационной работы, посвященная созданию информационной технологии построения измерительных каналов автоматизированных систем испытаний ГТД, является актуальной.

Данная работа выполнена в соответствии с договором АП-АП-16-94-ОГ, выполненным на кафедре "Авиационное приборостроение" Уфимского государственного авиационного технического университета.

Целью работы является создание информационной технологии построения измерительных каналов автоматизированных систем испытаний ГТД, обеспечивающей требуемую вероятность нахождения погрешности оценок параметров в заданном допуске на основе классификации их операторов и технических состояний.

Для достижения поставленной цели в работе решены следующие задачи: 1) разработка функциональной структуры интеллектуального измерительного

канала автоматизированных систем испытаний ГТД и информационной технологии его построения;

2) разработка и исследование алгоритмов автоматической классификации технических состояний измерительных каналов в пространстве параметров марковских дискретных процессов;

3) разработка и исследование алгоритмов автоматической классификации динамических операторов измерительных каналов автоматизированных систем испытаний;

4) разработка алгоритма определения режимов измерения для управления задачами измерительного канала автоматизированных систем испытаний;

5) разработка программного обеспечения автоматизированной системы испытаний, реализующего информационную технологию построения измерительных каналов как часть общей технологии испытаний ГТД.

Методы исследования. Поставленные в диссертационной работе задачи решены с использованием методов теории измерений и оптимального оценивания, математической статистики и теории вероятностей, теории идентификации, теории распознавания образов, теории обратных задач. Проверка предлагаемых гипотез и качества синтезированных решающих правил проведена методом математического моделирования.

Научная новизна.

1) впервые показано, что основой создания функциональной структуры интеллектуальных измерительных каналов автоматизированных систем испытаний ГТД является анализ феноменологической модели инструментальной погрешности ИК;

2) впервые показано, что информационная технология построения измерительных каналов автоматизированных систем испытаний ГТД на основе классификации операторов и технических состояний ИК по результатам проведения пробных статической и динамической градуировок обеспечивает требуемую вероятность нахождения погрешности оценок параметров в заданном допуске;

3) впервые разработан алгоритм автоматической классификации технических состояний ИК в пространстве параметров марковских дискретных процессов для решения функциональной задачи коррекции аномальных погрешностей результатов из-

мерений, позволяющий получить решающее правило для выбора алгоритма фильтрации сбоев из базы знаний АСИ для обеспечения работоспособности ИК;

4) впервые получены атрибуты алгоритмов фильтрации сбоев и алгоритмов коррекции запаздывания в виде границ областей работоспособности и предпочтения;

5) впервые разработана концептуальная модель автоматизированной системы испытаний ГТД с интеллектуальными измерительными каналами, включающая алгоритмы коррекции составляющих инструментальной погрешности ИК как объекты предметной области.

Практическая ценность полученных результатов работы состоит:

1) в разработанном на основе метода конечных элементов алгоритме автоматической классификации линейного динамического оператора измерительных каналов, средняя ошибка определения порядка которого не превышает Я = 0.214, что обеспечивает требуемую точность оценки параметров алгоритма коррекции динамических характеристик;

2) в разработанном алгоритме автоматической классификации динамических операторов ИК для решения функциональной задачи коррекции запаздывания в реальном масштабе времени, позволяющем обеспечить требуемую метрологическую надежность ИК на динамических режимах измерений посредством выбора алгоритма коррекции запаздывания из базы знаний АСИ;

3) в разработанном алгоритме определения режимов измерения для управления задачами измерительного канала автоматизированных систем испытаний ГТД, обеспечивающем возможность актуализации базы данных в процессе функционирования ИК;

4) в полученных оценках эффективности автоматической классификации технических состояний и операторов ИК;

5) в разработанном методическом и программном обеспечении, реализующем информационную технологию построения ИК (свидетельство об официальной регистрации программы №950028 "Система автоматизированных испытаний двигателя "МИКРОН-65ПК").

Реализация результатов работы. Результаты работы в виде программного обеспечения автоматизированных систем испытаний ГТД внедрены на предприятии

АООТ им. В.В. Чернышева (г. Москва), осуществляющем стендовые испытания авиационных двигателей, и ОАО Институт технологии и организации производства (г. Уфа).

На защиту выносятся:

1) Функциональная структура интеллектуального измерительного канала автоматизированных систем испытаний и информационная технология его построения.

2) Алгоритм автоматической классификации технич�