автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Информационные технологии имитационного моделирования в автоматизированных системах контроля и управления

САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИй ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

аодннх коммуникаций

V.

ЛИХИ МУНИР БЕН МОНШИ

I

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИЙ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ В АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМАХ КОНТРОЛЯ И УПРАВЛЕНИЯ

Специальное■ь: 05.13.О б - Автоматизированные

системы управления

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических начк

АВТОРЕФЕРАТ

Санкт-Петербург - ''336

Работа выполнена в Сднкт-Петегочрггком гог ^дарственной университете водных коммуникаций

Научный руководитель:

диктор технических наук, профессор Гаскаров Д.З. Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Сикарев н.н. кандидат технических наук, доцент 5ескид П.П.

Ведущая организация - ни "Канонирек'»-1 сударемокт.чкй завод '

Завита диссертации состоится ? Ч 5 г.

р. ¡4 часов на заседании ¿¡¡соертамни.чного ссвета Л '!().01.03. при Санкт-Петерэургском государственном университете водных коммуникаций по адресу: 196035. Санкт-П^теосург. чд.двиь

с дис,сертаииеи мохно ознакокптьс:' б библиотеке университета

йьтиреферат разослан

<10. ■ :Л.

Ученый секретарь д и с с е р т а ц иоиного совета

д окт о р техничес к;: наук, профессор Кул планов К'.М.

¡?Б|Й5 ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТУ

н и и а л ь к о с т ь темы исследования. Интенсивное развитие и дифференциация производства в мировой экономической системе, расширение связей между отдельными регионами в настоящее время привели к резкому возрастанию роли морского и речного транспорта в мировой системе коммуникаций. Используемые на судах технологии по обработке и сохранению грузов, а также насыщенность флота энергетическим ооорудованием приводят к необходимости автоматизации твлпсЛогМийСКИХ операций, связанных с эксплуатацией судна в целом.

К основным судовым технологическим процессам следует отнести операции контроля, диагностирования и управления судовыми техническими средствами. Эти функции из-за своей слох-ности не могут эффективно выполняться только с помощью локальных микропроцессорных устройств, хотя они. безусловно, неооходимы. Для этих целей требуется автоматизированная система управления АСУ), которая охватывала бы все процессы на судах, превышающие определенный уровень сложности. Зто подтверждается активным развитием здесь в России и особенно за рубежом теоретических основ и технологических средств судовых йСУ.

Роль подобного АСУ особенно возрастает при функционировании такого сложного автономного ооъекта. каким является современное судно. Очевидно, что чем больше задач оудет решать АСУ в алгоритмическом плане оез увеличения сложности ее технических средств, тем выше будет эффективность всей системы.

Современный подход предполагает организацию в судовых АСУ нескольких подсистем, целью которых является контроль технического состояния и управление различным судовым оборудованием - главным двигателем, вспомогательными механизмами и другими системами.

Каядая подсистема представляет собой свою 'низу" в общей системе контроля и управления, имеет свой класс решаемых задач. свое алгоритмическое и программное обеспечение.

резуслорно. одной из важнейших задач оольыннства подсистем является задача контроля технического состояния судовых механизмов, когда необходимо оценивать изменение работоспособности контролируемых объектов, принимать решение о критическом состоянии ооъекта и необходимости профилактических

мероприятий (осмотра, ремонта и т.п.). Для этих целей необходимо в рамках АСУ иметь информационные основы контроля и анализа базы данных, алгоритмы имитационного моделирования ухудшения состояния объекта в зависимости от режимов работы и нагрузки на механизмы, принятия решения при деградации работоспособного состояния и дрейфе параметров,о профилактических мероприятиях при обслуживании судовых установок.

В связи с этим цел*-» исследования диссертаципннрл каооты является обоснование информационных .ехнологий.использующих разработанное алгоритмическое и программное обеспечение в автоматизированных системах контроля и управления, для имитационного моделирования изменения технического состояния объекта и принятия решения с целью профилактического обслуживания судовых энергетических установок ССЭН).

В соответствии с поставленной целью в работе решаются следующие основные задачи:

- формирование математических процедур и алгоритмизация вероятностного и корреляционного анализа информационной базы данных и получения количественных оценок изменения состояния работоспособности судовых энергетических установок в процессе эксплуатации:

- обоснование структуры имитационной модели, позволяющей учитывать специфическое содержание базы данных и связывающей моа&ли дс! уадации с основным комплексов программ моделирования

- организация имитационного моделирования, учитывающая синхронное влияние моделей деградации на стохастически задаваемых интервалах времени:

- разработка математического обеспечения автоматизированной системы контроля и управления, включающего в себя комплекс математических моделей деградации различного порядка:

- создание информационной технологии построения моделей деградации и их широкого применения для моделирования изменения работоспособности судовых энергетических установок:- выбор процедуры принятия решения о техническом состоянии

объекта по результатам контроля и анализа показателей работоспособности;

- разработка программного обеспечения для имитационного моделирования изменения технического состояния судовых механизмов и принятия решения об их работоспособности.

- О -

Предмет исследования диссертации составляют математические основы и алгоритмы информационных технологий моделирования изменения работоспособности и принятия решения о состоянии главного судового двигателя.

Методы исследования. Методологической основой и общей теоретической базой диссертационного исследования служат принципы вероятностно-стохастического подхода к анализу изменения технического состояния(нестационарного случайного процесса; на оснозе имитационного моделирования ухудшения работоспособности контролируемого объекта. Используются методы корреляционного и регрессионного анализа, теории случайных процессов, теории моделирования, теории планирования эксперимента и теории алгоритмизации.

Исследования опираются на материалы Департамента морского транспорта и Департамента речного транспорта Министерства транспорта России, специальную математическую и техническую литературу.

Научная новизна полученных в диссертации результатов заключается в следующем.

1. Для многопараметрического объекта '.главного дизеля) создано программное обеспечение для имитационного моделирования изменения технического состояния и принятия решения о начале профилактических мероприятий.

2. Предложена информационная технология построения моделей деградации как в теоретическом, так и в прикладном плане, для случаев аддитивного и неаддитивного дрейфа параметров объекта.

3. Для осуществления синхронного моделирования многопараметрического объекта контроля и управления выбран транзактный (заявочный) способ смены моделей деградации.

4. Обосновано правило принятия решения о техническом состоянии объекта в момент контроля показателей функции работоспособности.

'5. Предложена структура имитационной модели и организация моделирования, включающие в себя математическое и программное обеспечение.

Практическая ценность. В результате исследования доказана целесообразность к эффективность использования теоретических разработок и программных средств для моделирования изменения технического состояния объектов конт-

роля и управления с целью принятия решения о профилактических мероприятиях.

Полученное математическое обеспечение доведено до методик, алгоритмов и программного обеспечения и использованы в исследовательских разработках по повышению эффективности технического обслуживания судовых механизмов и оптимизации профилактических работ применительно к С39, проводимых Департаментами морского и речного флотов Министерства транспорта России.

Реализация работа. Разработанные в диссертации методика моделирования изменения работоспособности СЗЧ с применением моделей деградации, алгоримы принятия решения о состоянии объекта на основе вычисления логарифма отношения правдоподобия апробированы на экспериментальных данных, полученных-в процессе эксплуатации главных дизелей на морских судах и используются в научных исследованиях и учебном процессе в государственном университете водных коммуникаций (г. Санкт-Петербург).

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях и семинарах:

- на научно-технической конференции "Методы и средства оценки и повышения надежности приборов, устройств и систем" (27.06 - 2.07.94), г.Саратов:

- на Всероссийской научно - технической конференции "Транском-94" (11-13 октября 1994), г.Санкт-Петербург:

- на международной конференции "10-й симпозиум по надежности в электронике", 17 октября 1995 г. г.Будапешт, Венгрия.

Публикации. Основные положения диссертации изложены в 4 публикациях.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений. Содержит страниц машинописного текста, иллюстрирована рисунками на страницах и включает таблиц.

В первой главе осуществляется анализ отдельных аспектов состояния задачи моделирования и статистического анализа технического состояния судового оборудования. Проводится системный анализ судового двигателя как объекта исследования, у которого выделено четыре группы параметров.

Анализируются методы статистической классификации работоспособности объектов контроля и управления, а также методы моделирования изменения состояния технических объектов.

Зо второй главе- рассматриваются имитационные модели и их компоненты. Излагается организация имитационного моделирования изменения технического состояния СЭ9 и структурные схемы имитационных моделей.

3 третьей главе приводятся алгоритмы построения моделей деградации для имитационного моделирования изменения технического состояния объектов контроля и управления. Для этих целей рассматриваются пути формального описания подобных изменений, процедура алгоритмизации построения моделей деградации и алгоритмы принятия решений о работоспособности объекта методами статистической классификации.

Б четвертой г л а в-е излагается экспериментальная реализация предложенных алгоритмов на реальных данных.

В Приложениях приводятся вычислительные программы для решения поставленных задач.

ОСНОВНОЕ С ОДЕРЗАНИЕ РАБОТЫ

В первой главе диссертационной работы дан анализ методов моделирования и статистической обработки данных контроля состояния судового оборудования.

Эксплуатация судового оборудования в условиях длительного автономного плавания судов, при воздействии множества внешних и внутренних факторов при требовании высокой надежности всего комплекса судовых механизмов выдвигает на первый план необходимость регламентированного контроля технического состояния оборудования и принятия решения в рамках автоматизированных систем управления всеми процессами технического обслуживания судових систем.

Анализ судовой эйергетической установки (главного двигателя) сводится прежде всего к определению контроля пригодности, возможности измерения совокупности параметров и получения информационного массива данных, пригодного для имитационного моделирования с целью расширения базы данных и решения поставленных задач контроля и управления.

Техническое состояние двигателя можно охарактеризовать

набором параметров, измеряемых как прямыми, так и косвенными методами.Все его параметры можно разделить на четыре группы : входные, структурные, теплотехнические и энергетические.

Происходящие в двигателе отказы и. соответственно, изменения его параметроЕ, по своему характеру делятся на две группы - скачкообразные и постепенно развивающиеся отказы. Анализ отказов судовых двигателей за длительный период эксплуатации показывает, что для них характерны три вида рапре-деления времени отказов - экспоненциальное, характерное для приработочного периода; нормальное, более приемлемое для постепенно развивающихся отказов и равномерное, справедливое для скачкообразно возникающих отказов. Это свидетельствует о том, что изменения эксплуатационных параметров двигателя, рассматриваемые как случайные функции, могут быть обработаны с помощью статистических методов.

Существующие системы автоматизированного контроля обеспечивают необходимой информацией, анализ которой способствует оценить состояние судового оборудования. Наиболее развитые системы диагностики двигателей норвежской фирмы "flutronika Marin" типа NK-2. NK-3 и отечественная К-748 позволяют построить развернутую индикаторную диаграмму. При этом параметры определяются по информации от следующих датчиков: давления в цилиндре, среднего индикаторного давления, максимального давления сгорания, давления продувочного воздуха, угла поворота коленчатого вала, при котором достигается максимальное давление сгорания, индикаторной мощности, частоты вращения.

Упомянутые выше системы и другие, рассматриваемые в диссертационной работе и относящиеся к локальным, осуществляют измерения в автоматическом или в ручном реяиме, обрабатывают диагностическую информацию и представляют ее в удобном для пользователя виде. Встроенные микро-ЭБМ позволяют система« осуществлять анализ и моделирование по какой-либо методике. С этой целью рассмотрены используемые в локальных автоматизированных системах методики диагностирования и моделирования, в частности, на осноЕе использования эталонных математически? моделей.

Для эффективного моделирования с целью диагностировать необходимо такне оценивать дрейф перечисленных параметров н< только по разности их фактически измеренных и эталонных знач( ний. но и по разности наиболее вероятного текущего и эталон-

ного значения.

Подробно рассматривается удобный для автоматизации процесса диагностирования адаптивный алгоритм Качмажа, который относится к самообучающимся алгоритмам с поощерением. когда получаемые на каждом этапе уравнения не хчже предыдущих.

Для прогнозирования отказов реальных объектов путем моделирования кроме характеристик изменения состояния необходимо знать граничные значения диагностического параметра. Чтобы модели постоянно оставались адекватными техническому состоянию. они должны постоянно корректироваться в соответствии с текущими фактическими параметрами двигателя.

Судовые механизмы представляют собой сложные многопараметрические объекты, изменение состояния которых описывается как многомерный временной процесс. Анализ подобных процессов с целью принятия конкретных решений достаточно сложен, и поэтому. разрабатывая методы моделирования и оценивания технического состояния, необходимо представить многомерный моделируемый процесс в удобном для анализа виде.

Задачи оценки технического состояния, в которых контроль возможен в некотором ограниченном интервале или в отдельный момент времени в процессе эксплуатации, можно решать с помощью алгоритмов статистической классификации. В этом случае предлагается, что К параметров X,, Хг.....Хк . характеризующих

состояние оборудования, будут иметь идентичную совокупность для оборудования с примерно равным запасом работоспособности. Другими словами, группа устройств, механизмов, имеющие одинаковую работоспособность, будут отличаться от приборов, не входящих в эту группу, вектором или функцией состояния, которые описываются координатами-параметрами , .Таким образом, если состояние устройств характеризуется вектором X - {-^ч, • • V . в процессе обучения определявт-ЛГ. формирующие соответственно классы работоспособности Л'. Яг и т.д. Алгоритмы классификации векторов реализуют детерминированные или вероятностные методы.

3 детерминированном варианте в качестве меры связи или близости часто используют расстояние ^ в евклидовом пространстве _

Хз ~ХЬ В^-Хэ " Xь

где . X 3 - соответственно текущее и эталонное значение

вектора параметров для Л-го класса состояния.

Вероятностный метод предполагает вычисление величин вероятностей

Максимальная вероятность РрС^-К*} ~Рмакг говорит о принадлежности объекта из состава контролируемого оборудования к классу состояний .

3 автоматизированной системе контроля и управления подсистема обучения изменяет параметры подсистемы распознования в соответствии с отношением между векторами состояния, поданными на вход системы, и решениями, которые желательно при этом получить, Процесс обучения статистическим связям складывается из оптимального изменения этих параметров. Результат обучения или априорный- опыт при двух классах расютослособности можно выразить двумя совместными вероятностями:

; ^ £ - я2/Х;1

где- вектор состояния, задаваемого системой "учителем": Р(Х^)~ вероятность появления5(^,'Р/Х/^ ~ сов-

местная вероятность появления

условная вероятность появления , если наолюдается

образ, которому соответствует ^^ .

В этом случае решающее правило.' обеспечивающее минимум ошибки классификации для каждого входного вектора, будет имен

в и"

у- е Я4 для ¿"»о;

У е Яг для 8 < О, где ^ -ПЮ,

Оуннцпя о получила название "функции желательности" ил таблицей истинности (если она представлена в виде таблицы^,1 функции классификации синтезируют таким образом, чтобы получить ..минимальное значение среднеквадратической ошибки мен

дч значениями текуаей функции классификации ^(ЗС) и функции -

Далее анализируется алгоритм классификации технического состояния контролируемого объекта в целом рассматриваемым методом.

Реальные сложные технические объекты можно исследовать путем моделирования с помощью двух типов моделей: аналитических (математических) и имитационных (алгоритмических). В аналитических моделях поведение объекта записывается в виде некоторых функциональных соотношений или логических условий. Когда же явления в объекте контроля настолько сложны и многообразны, что аналитическая модель становится слишком грубым приближением к действительности, то необходимо использовать имитационное моделирование.

Существует множество толкований основных определений таких понятий, как имитационная модель, компоненты и параметры модели, функциональные зависимости, ограничения, целевые функции моделирования. 3 дальнейшем автор придерживается определений. сформулированных Р.Шенноном и состоящих из шести пунктов.

В заключение рассмотрена задача имитационного моделирования технического состояния объекта, которое было представлено непрерывным стационарным, случайным процессом с дробно -рациональной спектральной плотностью. В результате было получено описание процесса, характеризующего состояние контролируемого объекта, при изменении в имитационном эксперименте коэффициентов полиномов, связанных с техническими параметрами системы, и можно было оценить эффективность, устойчивость и работоспособность объекта при его функционировании в процессе эксплуатации.

Во второй главе приводятся результаты исследований по формированию теоретических аспектов имитационного моделирования процессов изменения технического состояния судового оборудования.

Процесс реализации имитационной модели предполагает выполнение следующих процедур:

- разработка модели Функционирования исследуемого объекта на основе частных имитационных моделей его подсистем и связей между ними;

- выбор информативных характеристик исследуемого объекта и способов их получения и анализа С интерпретация результатов);

- построение модели воздействия внешней среды на исследуе-

май объект в виде совокупности частных имитационных моделей внешних воздействующих факторов:

- выбор способов исследования имитационной модели.

Результатом выполнения с-тих процедур является совокуп-юстъ структурных компонентов модели: блок интерпретации результатов - ВИР, блок модели объекта - БМО. блок имитации внешних воздействий - 5ИВВ, блок управления имитационной моделью - БУИМ. Естественно, указанные блоки и их совместное Функционирование задаются программно.

Проблема точности результатов имитационного моделирования неразрывно связана с увеличением объема обрабатываемого статистического материала. Основными факторами, влияющими на соотношение точности и временных затрат; являются трудоемкость имитации внешних воздействующих факторов, реализации модели исследуемого объекта и вычислительных процедур, связанных с получением статистических оценок параметров модели.

При реализации имитационного моделирования необходимо, кроме того, учитывать следующие два фактора, во-первых, существование противоречия требований высокой адекватности имитационной модели реальному объекту и значительных временных затрат на моделирование, во-вторых, требование функционирования модели в реальном масштабе времени.

Рассматриваются различные варианты реализации имитационного моделирования и несколько структур имитационной модели, е которых вышеперечисленные блоки интерпретируются как программное обеспечение-, которое поддерживается специализированной базой данных.

Для рассмотрения механизма имитации изменения технического состояния рассматривается ¿-й параметр объекта <Х; , 1"1,К, эволюция которого ео времени описыьается моделью деградации 1ЫД}. Пусть каждый этап изменения параметра характеризуется сеоим номером^ . При начинается эксплуатация сбъекта контроля и управления (ОКН) и начинается контроль ОС^ На этом этапе справедлива МД^ . Изменение закономерности определяет выбор МДг,е . Следующее изменение требует выбора МД|.з . 3 результате изменение параметра Л; ОКУ можнс представить как последовательность MД¿J. . Можно считать. чт( г результате изменения технического состояния (НТО по модел) ЦДЦ в ОКУ происходит событие Сц . При этом любая МДц спр; недлива на некотором временном интервале Т^ . Для каждой

Xi введем понятие локального времени ~bi . 3 ОКУ все изменяются одновременно, однако характер этих изменений различен и определяется последовательностью временных интервалов {^¿jj-

При построении имитационной модели (ИМ) ИТС МЛ¿j аппроксимируются некоторыми чпроденным',! моделями - M/i;: . Степень

о /

этого упрощения определяет уровень детализации ИМ. Отличия Mflij от Hflij порождает ошибки имитации реального iiTC ОКУ. 3 VM МД; представляется парой i МД . Til ">. которая выполняется

в - п ' и-'

следующим ооразом.вначале реализуется МД ¿j при неизменном значении ~ЬL .а затем уже отображается изменение на величину Tij .инициируя таким ооразом появление события С/у. Так. если модели деградации сменяют во времени друг друга iy судна меняются режимы эксплуатации, районы плавания и т.д.), то параметр ЗСi изменяется псч'ледоватеяьно с закономерностями в

соответствии с МД;., .МД^^.МД^з..... а в ИТС ОКУ соответственно

происходят события in Л 1г.. -¿з.....Причем с появлением каждого нового lij происходит смена МДij и увеличение его временно!"! координаты ii соответственно на величину Тц. Тц.

3 ИМ появление сооытий реализуется ступеньчато. Сначала принимается пр-д неизменном ti . а затем уже отображается изменение bi на величину Тц .инициируя появление события Сц . Затем реализуется и т.д.З йй кашдая МД^ реализуется не-

которым алгоритмом hfiij . 3 ходе имитации реализуются МДпо соответствующим алгоритмом ti1 ¿j и последующее изменение tl на величину Z^y. Таким образом.любая ЛМ описывается набором некоторых "элементов", каждый из которых содержит в себе описание алгоритма выполнения кДЦ соответствующей МД¿J и оператора Mt ¿у.осуществляющего изменение временной координаты ti на величину Tij . Пару 1 »¡'ij . Tij ' г'Г:.;чно называют ¿у-ей активностью ИМ и обозначаю: itY.ij . Люб ад Lj-ая активность представляет собой запись поведения парай-тэа ДГ/ Ж ИТС. Реализация этой активности в /М приводит к появлению в модели ИТС ОКУ события lij .

~ри моделировании кя^г:п0раклтркчрск0гс. оогекта трепчет-:я ог,Ргпечить имитацию п^ллельках событий реального 0К1:.длл чего вводят некоторую глобальную переменную £ .которую на-

^ijpaitt м г| ^ н л ь.чн м 1 г и г ~ " м 1 ■ '1"!' г: ' ч ~ ; i, i м _< и; г гтмпрмми-

дой "Г'Ганиз'45тс д f '.'н'л^онивсех событий С ij е недели и выполнение алгоритмов -¡¡',j парчм-трпр . L = 1, К »'»дели

объекта.

Корректировка временных координат нескольких X; ;

ИМ осущестмяется с помощью модельного времени -Ь0 еледующи: образом.Если значения при выполнении АЛ у нескольких совпадают «.это означает.что в реальном объекте происходит од новременно несколько событий С ¿у), то последовательно обслу живаются ЙЛ^ .совпадающие по времени выполнения, т.е. имею щие одинаковые значения ■ Под понимается конкрет

ное значение .при котором происходит событие ílj . При

этом модельное время не меняется до окончания выполнени всех совпавших по времени реализации алгоритмов АЛ у .

Когда имитация одновременно появившихся событий С з вершена, выполнены соответствующие й/1 ^ и проведены кор ректировки ~ЬI .меняется значение tc .Существуют два способ изменения Ьс с помощью фиксированных и переменных интерва лов. В работе анализируются оба способа. На практике наиболь шее распространение получил способ до следующего события, он был выбран для исследования рассматриваемой задачи.

Последовательное обслуживание всех событий осуществляв управляющая программа моделирования 19ПМ). Кроме модификаци модельного времени 'Ъо и выполнения операторов Шу в фуь ции НИМ входят: запуск на выполнение алгоритмов йЛ;^ . орге низация взаимодействия АЛ^ друг с другом в ходе имитации проверка условий окончания имитации. Таким образом, любая \ представляет собой совокупность набора "молекул" ( МД¿у. отражающих поведение объекта имитации, и УПМ . организую^ взаимодействие этих "молекул".

Для задания входных условий, начальных значений парамет ров и запуска ИМ в состав модели включается подпрограмма^! организующая начало имитации. ИМ создается для изучения I основе статистики, характеризующей изменение реально/ объекта, е различных режимах его функционирования. Для сбо! статистики моделирования в ИМ вводится соответствующая по; программа.которая присутствует в ИМ либо в явном виде, лш рассредоточена пс. Есем параметрам ИМ. Наконец, пс достижеш условий окончания имитации УПК передает управление на ЛП ок< чания имитации. Все ПП взаимодействуют только с Ь'ПМ.

Таким образок, описание ИМ более объемно по сравнен: с собственно описанием объекта имитации. ИМ состоит из де частей: первая часть является переменной и создается исслед

вателем объекта с помощью имеющихся средств автоматизации моделирования. вторая часть представляет собой реализацию этих средств - процедуры выполнения операторов синхронизации модели (например,). ПП запуска и завершения имитации,УПМ и ГШ сбора статистики моделирования.3 результате любая МДу ОКУ в Ш описывается соответствующей активностью йК^'.которая представляет попарное сочетание АЛ^' и .УПМ передает управление на начало йЛ;^.возврат на УПМ имеет место при выполнении операторов Шц . УПМ и служебные ПП обычно являются универсальными и не изменяются при переходе от одной модели к другой.Однако принципы построения и способ управления выполнением активностей зависят от класса объектов моделирования.

Составление описания ИМ есть формализация объекта моделирования. Наибольшее распространение получили пять способов описания ИМ : непосредственно активностями,аппаратом событий, транзактами.агрегатами,процессами. Каждому способу формализации объекта моделирования соответствует свой способ организации синхронизации обслуяивания УПМ активностей.из которых составлена ИМ.Поэтому различают соответственно следующие способы организации синхронизации в ИМ : просмотр активностей, составление расписания событий, управление обслуживанием тран-зактов.управление агрегатами.синхронизация процессов.

В исследуемой задаче модели деградации МДд параметров ОТ; реальной системы можно принять одинаковыми. Общее число таких моделей ограничено. Каждая МД^ представляет собой набор простейших операторов и его можно аппроксимировать активностями.алгоритмы выполнения которых лишь корректируют значения временных координат параметров ооъекта.Взаимодействие такого вида активностей аналогично расюте систем массового обслуживания (СМО). Для имитации ИТС ОКУ в таких случаях достаточно эффективен транзактный способ организации синхронизации в ИМ. Однотипные активности пользователем называются приборами массового обслуживания. Инициатором появления событий С^ в ИМ становятся заявки >. транзактш на обслуживание этими приборами массового обслуянвания.Связь между обслуживающими приборами устанавливается с помощью системы очередей.вы-йранних дисциплин 'поступления и способов извлечения из них транзэктов.

Для описания ИМ создается достаточно широкий.но фиксированный набор стандартных блоков обслуживания транзактов. С их

» *

-11-

ломомьж представляются действия по образованию 1! исключения; транзактов из модели.по управлению движением транзактов.занятию и освобождению различных типов ресурсов объекта.по имитации задержек в продвижении транзактов. В общей сложности используются несколько десятков графически различимых блзков, позволяющих в наглядной форме представлять алгоритмы функционирования сложных объектов с дискретными сооытиямп.

На рисунке изображена схема взаимодействия УПМ с моделью трехпараметрпческого объекта при транзактном способе имитации реального объекта.Б источниках I ИСТ^ ) транзакты создаются.а ь блоке "Поглотитель" все добравшиеся до него транзакты уничтожаются. НПМ просматривает списки источников транзактов сканирует ' и. создает новые транзакты с заданной интенсивностью их поступления в системе.Кроме того. УПМ назначает транзактом новые моменты инициализации и закрепляет за трансзактом соответствующие олоки обслуживания (5Л,у..-.

Алгоритм работы 1!ПМ состоит в следующем. ГШ сканирования источников просматривает условия создания новых транзактов каждым из источников и передает управление ПП создания транзактов при. совпадении этих условий.формируются новые транзакты и помечаются в очередь к блокам пЛ^ .5Лг-, и . После создания всех транзактов УПМ приступает к просмотру поглотителей. ПП сканирования поглотителей просматривает очереди транзактов. завершивших свое пребывание в модели объекта, л передает управление ПП уничтожения транзактов. Далее управление передается ПП формирования списка инициализируемых транзактов .которая виоирает из них те. у которых время инициализации совпадет с Ьс . образуя список активизируемых транзактов. ¡гПК проверяет условие 'Список инициализируемых транзактов пуст?" Пели имеется хотя бы один транзакт. ПП завершения 1 * б с л у жив ан ля транзактов выбирает адрес свободного блока и. имя очереди >. очу > к блоку 5Л;у и т. д.При этом формируется момент будущей инициализации транзакта где длитель-

ность выполнения М«^'.которое имитируется обслуживанием транзактов блоком БЛ-у .Затем управление передается на ПП начал: обслуживания транзактов.

:лк только список активизируемых транзактов икогьверте; пустым. ПП сдвига модельного времени выбирает из списк; тов иниппд.пизаиии транзактов минимальной значение .ы-Т'

ри- г т"|Ц'1г.!тс; ьегцм модальным временем .лсли услогпя -¡у.ы

сканирования источников транзактов

Область действия Ш сканирования поглотителей транзактов

модель объекта

ПО сканирования источников

ГШ формирования списка инициализации транзактов

1

Ш завершения

обслуживания

транзактов

Ш1 начала обслуживания транзактов

ПП начала моделирования

^конец^)

начало)

ПП окончания моделирования

Ш сдвига

модельного

времени

-К ПП сканирования

-V поглотителей

нет

ПП уничтожения транзактов

Список модели объекта при транзактном способе имитации

чания имитации не выполнены, то управление передается на ПП сканирования источников. При выполнении условий окончания моделирования процесс имитации завершается и управление передается ПП окончания моделирования.которая выдает пользователю результаты моделирования.

В третьей главе излагаются алгоритмы построения моделей деградации МД для имитационного моделирования ЙТС 0К9. Выбор таких моделей является одним из важнейших этапов моделирования,так как от вида модели (детерминированный или стохастический). порядка (первый или второй) и типа (линейный или нелинейный по коэффициентам) модели зависит эффективность решения задачи.

Исследование моделей показало,что наиболее удобным методом описания ИТС компонентов СЭУ при воздействии множества факторов является метод наименьших квадратов (ИНК),использующий модели первого и второго порядка. Вопрос о порядке модели был решен путем анализа возможного характера поверхности функции работоспособности (поверхность отклика) ОКУ. Двумерная модель в этом случае имеет вид :

У= + + 4,

где Xi- контролируемые параметры ; &0/ßi неизвест-

ные коэффициенты, вычисляемые ИНК.

Считаем,что за определенный промежуток времени эксплуата ции ОКУ,его техническое состояние нельзя считать стационарным т.е. за эти промежутки времени в объекте происходят необратимые изменения,и состояние работоспособности объекта "дрейфует ("деградирует").Для построения модели деградации и оценки последствий дрейфа параметров и используется имитационное моделирование. В работе рассматриваются два наиболее распространенных случая :

1) взаимодействие временного дрейфа с параметрами, изменяемыми в процессе моделирования, отсутствует L аддитивный дрейф );

2) дрейф взаимодействует с изменяемыми параметрами ( неаддитивный дрейф ).

При аддитивном дрейфе план вычислительного эксперименте (БЗ) при имитационном моделировании зависит от вида модели. При линейной модели целесообразно использовать планы ВЭ не

основе ортогональных полиномов Чебышева, в которых линейные слагаемые модели находятся независимо от дрейфа :

где (2;- оценки коэффициентов .характеризующих необратимые изменения ь ОКУ: полиномы Чейнаева 1-го порядка; 6с -оценки коэффициентов уравнения регрессии.характеризующих влияние изменения параметров объекта Х£-.

При неаддитивном дрейфе нумны другие приемы планирования 83. которые рассматриваются в работе. Один из видов моделей можно записать для двухпараметрического объекта и кубического дрейфа :

у - а0 а£±г+а3^ * ^ +

где коэффициенты, характеризующие взаимодействие

параметров с линейной компонентой дрейфа.

3 результате ВЗ и имитационного моделирования удается получить определенного вида информацию об изменении тенничес-кого состояния объектов судовой энергетики для построения моделей деградации.В работе рассматриваются алгоритмы введения параметра времени в регрессионные модели деградации.

Применение моделей деградации для имитации ИТС целесообразно прежде всего в двух случаях :

1) при невозможности получить информацию о техническом состоянии объекта в интересующем нас временном' интервале и необходимости распространить действие модели.построенной в соседнем промежутке времени.на этот интервал:

2) при наличии неуправляемого дрейфа.характеризующего непрерывное ИТС ОКУ во времени или по какой-то другой координате.

Для определения порядка дрейфа следует анализировать остатки, определяемые как

й ~ У: - У: , 1-ТН ,

Л

где У1. У; - соответственно контролируемая и найденная по мо-

цели величина показателя работоспособности.

Анализ остатков позволяет корректировать вид модели дег-

- 18 -

радации с помощью выражения

Для моделирования ИТС ОКУ можно использовать модель вида

Л

V = HcLifL(t) J И)

I'D

где iPi(t) - некоторые функции времени.

Удобство этого выражения заключается в том. что оно отражает влияние условий эксплуатации • ■ • » • для которых найдены коэффициенты модели. Здесь - вектор, характеризующий ИТС объекта под действием факторов, которые определяют условия эксплуатации. Для оценки состояния объекта в новых условиях эксплуатации Ъи

= следует вычислять и новые коэффициенты

(Ц, что требует проведения дополнительного моделирования и усложняет решение поставленной задачи.

Считаем, что при изменении условий эксплуатации уровень работоспособности меняется (в соответствии с моделью деградации) лишь под действием обратимых изменений, т.е.

л

*

Y

Л

i'is

S+i

Л

t=±s Л 'М ; 12)

PTs

л

где АУЛН - обратимое приращение, вызванное изменением эксплуатационных факторов и определяемое выражением

/--i t.4 j-i J

плуатациокных факторов и определяемое выражением Л /С К к

(3)

. ~ V 1 > 1.5'

Г

В соответствии с предложенными моделями предлагается сле дующий алгоритм определения состояния объекта:

1. Оценивается состояние лУ* в начальный момент времЕ ни ¿=0, когда 3=0 . =0 : = д V*

2. Определяется конкретизированная модель зависимост! вида (1) подстановкой значения

3.Определяется степень работоспособности объекта в моме] времени подстановкой в выражение '■

t^+t^'ts

На первом шаге при ¿-о 'Ьса£с=о .

4. Оценивается состояние объекта в момент времени

при изменении условий эксплуатации с ^ = на 5" П0 выражению (2) с учетом уравнения (3).

5. Вычисляется время .которое соответствует степени работоспособности .при условии,что объект с самого начала работал в условиях т . Для этого следует решить отно-

уравнение Уз+г^У = • .правая часть которого

определена в п.4 данного алгоритма.

6. Повторяется процедура.начиная с п.2.при этом &~4 на втором шаге. на третьем.....%-■{ на "£-ом шаге.

После оценки точности моделирования рассматриваются вопросы статистической классификации и принятия решения о работоспособности объекта.

При имитационном моделировании для целей идентификации ИТС объекта необходимо формально описывать различными способами : отдельными выходными показателями функции работоспособности объекта: целым комплексом показателей: характеристиками надежности функционирования; одномерными или многомерными Функциями распределения параметров объекта и т.д. Другая не менее важная задача - это оценка отклонения контролируемого текущего состояния работоспособности объекта от номинальногоСэталонного).

Пусть определено несколько степеней (классов) работоспособности объекта и_пусть плотность распределения показателей объектов г) при условии, что они принадлежат к ^-му классу, -¡,2. ( 1-класс объектов с номинальной или отличной работоспособностью-с14. 2-класс с ухудшенной _ра-ботоспособностью - ). Тогда для контролируемого объекта У оптимальное решающее правило имеет вид

Ы, ЦГ)>Л, щ если. ЦЪ^К

где ЦУ) А

логарифм отношения правдоподобия. VI. - некоторый порог,величина которого устанавливается 6 зависимости от априорных вероятностей классов и принятой матрицы потерь.

При этом выбор порога монет пить произведен либо теоретически в соответствии с конкретным видом функции риска, при-

нятой для оценки качества моделирования.либо экспериментально на имеющейся базе данных, полученной в результате контроля реальных СЭУ.

Логарифм отношения правдоподобия при гауссовских плотностях распределения ^(У) к равен

Элементы ковариационных матриц \/ и векторы средних значений для каждого класса оцениваются по обучающей выборке :

где = : Л^' - число ооъектов( процессов ИТС).принадлежащих ^ -му классу.

Таким образом, принятие решений о состоянии контролируемого технического объекта С в том числе СЭУ удается осуществить .используя в имитационном моделировании приемы статистической классификации путем вычисления логарифма отношения правдоподобия.

В четвертой главе приводятся результаты имитационного моделирования ЙТС главных двигателей.при этом базу данных для осуществления моделирования составили данные контроля параметров главного дизеля, полученные в процессе эксплуатации в течение нескольких лет таких теплоходов, как "Новогрудок". "Джон Рид" и др. Периодически осуществлялась регистрация результатов измерений пяти наиболее информативных параметров для сорока точек контроля : _ среднего индикаторного

I — ~Г гМ

давления; 1*р - температуры крышки: у3= 1ель - температуры втулки цилиндра(левый борт>: Ц^-Т^б - температуры втулки цилиндра на зеркале '.левый борт): уг=Т1пе ~ температуры втулки цилиндра1правый борт).

В результате автоматизированного статистического анализа были вычислены :

- вектора средних значений

^ - [гпц /77уг /?1у3 т^ т;

- вектора среднеквадратических отлонений

- таблицы центрированных значений_параметров

- матрица коэффициентов взаимной корреляции

= , 5=1,5 , I- 1,5 ■

- автокорреляционные функции

Аналитический вид автокорреляционной функции 'для полученного экспериментального материала ( особенно для второго параметра ) выражается экспоненциально-косинусоидальной зависимостью

При выборе модели деградации руководствовались тем положением.что для практических целей порядок МД не может быть большим. Основываясь на результатах исследований второй и третьей глав,были выбраны :

- линейная модель

у= ;

- экспоненциальная модель

у ехр(-£±);

- полиномиальная модель второго порядка

У« Ь + +

где а,%,С,с[- неизвестные коэффициенты.

Дрейф состояния исследовался только во временной области, т.е. изменялся только, фактор времени, однако поскольку неизвестные коэффициенты является функциями контролируемых параметров

то дискретное изменение коэффициентов приводило к 'дрейфу" технического состояния объекта как в пространстве параметров.

так и во времени.

Для непосредственно вычислительного процесса моделирования вышеприведенные выражения МД перепишутся

с

где У5 ("¿¿^ - центрированное значение £ -го параметра в ¿-й момент.

Моделирование осуществлялось для различных значений коэффициентов МД.но били выделены ьерхние и нижние границы.

Все результаты статистического анализа и .имитационного моделирования сведены в многочисленные таблицы и представлены в диссертации графически.

Смена моделей деградации - это смена транзактов. Таким образом,при сколь-нибудь четком планировании на ближайшее будущее загрузки судна и района плавания можно программировать

N смену транзактов в соответствии с алгоритмом теории расписани Если же такого планирования не удается осуществить (нет долго срочных контрактов), то следует использовать стохастические алгоритмы,применяемые в теории 'систем массового обслуживания.

^\4адача статистической классификации в АСУ состоит в том. чтобы при принятии решения о состоянии объекта ответить на вопрос - случайны ли и необратимы ли наблюдаемые изменения влияют ли они существенно на работоспособность объекта.имевт ли они закономерность (тенденцию деградации или дрейфа),кото рая приводит к ухудшению или потере работоспособности.Естест венно необходимо фиксировать момент или интервал времени когда эти изменения значимо отличаются от номинального.

Выбранный алгоритм позволяет принять решение о состоянк работоспособности с помощью вычисления логарифма отношен!' правдоподобия (5) и правила (.4).

Так. при линейной модели деградации и выбранном лорсч А= О , ошибка первого рода <кх — Ч,5%, а второго при А = показатели значительно хуже

I дли нас опаснее увсличение ). При этом граничные-знамен

параметров классов с различными состояниями работоспособное

Х,ъ6,е0, СС^мо, Эс^ула .

Таким образом.АСУ и контроль за работоспособностью судовых механизмов имеет в своем обеспечении алгоритмы анализа информационного массива данных, моделирования 'ИТС объектов и принятия решения оо их работоспособности.

В Приложениях приведены действующие программы для осуществления большинства вычислительных и моделирующих процедур, изложенных в диссертации.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

При выполнении диссертационной работы получены следующие основные результаты.

1. С точки зрения диагностирования и имитационного моделирования судовой двигатель рассмотрен с системных позиций и выделены группы параметров (входные, структурные, теплотехнические и энергетические), определяющие его работоспособность. Проанализированы распространенные в отрасли математические модели, используемые для решения задач диагностирования и моделирования. Исследованы алгоритмы статистической классификации технического состояния объекта контроля и управления как в детерминированном, так и в стохастическом варианте. Показана целесообразность применения имитационного моделирования оценивания технического состояния контролируемых объектов.

2. Рассмотрены структуры имитационных моделей.содержащие специализированные базы данных и пакеты программных средств с управляющими блоками, и предложена организация имитационного моделирования, включающая в себя модели деградации, алгоритмы имитации, модельное и локальное время и время действия модели деградации.

3. Выбранная программа моделирования последовательно инициирует выполнение активностей синхронно с поступлением событий или сменой моделей дегр-адации в различные моменты времени. При этом имитационная модель показывает однозначную связь моделей деградации параметров ОКУ с алгоритмическими активностями и временной координатой с помощью управляющей программы моделирования и подпрограмм начала имитации, сбора статистики, окончания имитации.

4. Для организации синхронного моделирования многопара-

метрического ОКУ выбран транзактный (заявочный) способ появления событий, т.е. смены моделей деградации для всех параметров реального объекта в задаваемые моменты времени в соответствии с расписанием наступления транзактов.

5. Для имитационного моделирования исследован в качестве моделей деградации широкий класс моделей, выбираемых с учетом поверхности функции работоспособности объекта и изменения ее в процессе эксплуатации. Установлено, что для описания времен ного "дрейфа" ("деградации') Функции работоспособности несохо димо использовать регрессионно-временные модели с алгоритмами их построения как в случае аддитивного, так и неаддитивного дрейфа.

5. Предложена информационная технология и процедура алго ритмизации построения моделей деградации и их комплексного применения для моделирования поведения состояния работоспособ ности объекта при изменяющихся случайным образом условий эксплуатации на различных интервалах времени функционирования

оиъбкта.

7. Выбрано правило принятия решения о техническом состо; нии объекта в момент контроля показателей функции работосш: собности, основанное на вычислении логарифма отношения правде подобия при гауссовой аппроксимации функции плотности вероя-ностей классов состояний объектов при эмпирическом установлении порога классификации.

3. На экспериментальном материале исследован автомат?.; рованный статистический и корреляционный анализ информацио ного массива данных, имитация технического состояния С59 основе комплекса моделей деградации, практический алгорит принятия решений о состоянии ОКУ.

9. Разработано программное обеспечение, позволяющее осу цествить процесс имитационного моделирования, статиетическо классификации, определения работоспособности многопараметри ческого судового объекта.

ПУБЛИКАЦИИ ПС 7Е.МЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Бачурин А.Г., Гаскаров З.Д.. 2нхи М.5.М. Построение авто), тизированных систем технического обслуживания с уг.режденил Труды НТ Конференции "Методы и средства оценки повышен! надежности приборов. устройств и систем" . г.. с.25-27

Приволжский ЛНТП. г.Лон.-а.

2. Гаскаров 5.Д.. IÖhxh К.СО!.. нль-Рахаль Р. Алгоритмы распоз-нования в задачах прогнозирования. Сб.тезисов Всероссийской научно-технической конференции "Транском - 54". СПб.. СПГЗВК. 1994 г.

3. Кулибанов Э.М.. Сахаров В.5.. Гаскзров В.Д.. У и х и М.Б.М. Автоматизированные системы имитации в планировании вычислительных эксперимент! г. Труди С Л Г V В К. СПб., СПГ5ВК. 1935 г., с.35-47.

4. Bertha Uichrov ü.M., &askarov 'i.D.. 5chichi M.B.M. The pora! ¡el preoic.ion eathenatical model o; the device re i iah i i ity.

Procepchings of 0-*h íyisposiuni on Reliability in Electronics. Uni.I p.2^-2r'i, oktober 17-20. Budacest. Hungary.