автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Методы и алгоритмы диагностирования и параметрической оптимизации судовых электрических средств автоматизации

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ МОРСКАЯ АКАДЕМИЯ ИМЕНИ АДМИРАЛА С. О. МАКАРОВА

на правах рукописи

Пюкке Георгий Александрович

МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ И ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ ОПТИМИЗАЦИИ СУДОВЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СРЕДСТВ АВТОМАТИЗАЦИИ

Специальность 05. 13. 06. Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (технические системы)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Санкт - Петербург - 2006

Работа выполнена в Федеральном государственном образовательном учреждении «Государственная морская академия имени адмирала С.О. Макарова» на кафедре «Судовые автоматизированные электроэнергетические системы»

Научный консультант:

- доктор технических наук, профессор Кузнецов Сергей Емельянович

Официальные оппоненты: - заслуженный деятель науки РФ,

доктор технических наук, профессор Мясников Юрий Николаевич

• доктор технических наук, профессор Попов Станислав Александрович

- доктор технических наук, профессор Сахаров Владимир Васильевич

Ведущая организация: ВГУП ГИПРОРЫБФЛОТ (г. Санкт-Петербург)

Зашита диссертации состоится « 26 » октября 2006 года в 15 ч. на заседании диссертационного совета Д 223. 002. 02 при Государственной морской академии имени адм. С. О. Макарова по адресу: г. Санкт-Петербург, 21 линия В. О., д. 14а. С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГМА им. адм. С.О. Макарова

Автореферат разослан «_(_£_» (л НмЗ1 2006 года.

Ученый секретарь диссертационного совета Д223.002.02 доктор технических наук, профессор

Петухов В. А,

г

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

АКТУАЛЬНОСТЬ ТЕМЫ. Как показывает анализ аварийности рыбопромыслового флота Камчатки, удельный вес технического фактора причин аварийности составляет приблизительно 50%. В связи с этим, расходы, связанные с техническим обслуживанием и ремонтом судов, достаточно велики. Технико-экономические снижения этих расходов тесно связаны с необходимостью регулярного контроля технического состояния устройств и своевременным упреждающим их восстановлением.

^^ Обозначившееся в последнее время интенсивное внедрение вычислительной и микропроцессорной техники, а также применение в разработках новых мощных компонент силовой электроники требует разработки эффективных методов диагностирования и оптимизации процессов восстановления. Выполненное на высоком уровне диагностирование и своевременное восстановление надежности эксплуатируемой аппаратуры обеспечат высокие показатели безопасности мореплавания. Многие существующие методы диагностирования, достаточно успешно решающие ряд задач технической диагностики и оптимального регулирования, наряду с определенными преимуществами имеют ряд существенных недостатков, основными из которых являются: ограниченные возможности идентификации участков схем, охваченных петлей обратной связи; относительно небольшая глубина поиска дефектов, не позволяющая, в большинстве случаев, выполнять поиск до комплектующей компоненты; большое количество точек, необходимых для съема диагностической информации; рост необходимого 40^чества измерений при увеличении размерности диагностируемой цепи; возможность поиска только одиночных дефектов и др.

Не достаточно полно обеспечено решение задач мониторинга технического состояния объектов диагностирования (ОД). Существующие технические средства диагностирования не всегда позволяют перейти от технического обслуживания с регламентированным контролем технического состояния к техническому обслуживанию по фактическому техническому состоянию, при котором

максимально реализуется индивидуальны й ресурс оборудования и сокращаются затраты иа техническое обслуживание и ремонт.

Таким образом, тема диссертационной работы, посвященной решению крупкой научно-технической проблемы разработки новых методов диагностирования н параметрической оптимизации судовых ЭСА с использованием современных вычислительных средств и микропроцессорной техники, включая процедуры поиска дефектов, определения области работоспособных состояний, прогнозирования предотказных состояний, оптимизации и упреждающего регулирования параметров, является актуальной. ^^

ЦЕЛЬ ИССЛЕДОВАНИЯ И ЗАДАЧИ, РЕШАЕМЫЕ В РАБОТЕ Целью диссертационного исследования является разработка теоретических основ и методологии разработки диагностического обеспечения, позволяющих решить актуальную научно-техническую проблему совершенствования методов, алгоритмов и средств диагностирования н параметрической оптимизации судовых ЭСА при минимальных аппаратных затратах на диагностирование, путем использования современных средств вычислительной и микропроцессорной техники, включая процедуры поиска дефектов, определения области работоспособных состояний, прогнозирования предотказных состояний, параметрической оптимизации и упреждающего регулирования и организации мониторинга технического состояния в судовых ЭСА.

Для достижения поставленной цели решались следующие основные задачи:

1. Реализация принципиально нового подхода, включающего особенностей судовых ЭСА, методов и средств диагностирования ЭСА, разработку методов и средств оценки работоспособности ЭСА и поиска дефектов в судовых ЭСА и их частях при минимальных затратах на диагностирование.

2. Построение и анализ новых диагностике - регулировочных моделей ЭСА для решения задач диагностирования и параметрического регулирования.

3. Разработка методов, алгоритмов и методик диагностирования и регулирования судовых ЭСА.

4. Разработка процедур прогноза предотказных состояний и локализации дефектов в судовых ЭСА.

5. Разработка процедур определения технического состояния ОД на основе методики построения вероятностных областей работоспособности ОД.

6. Разработка технических средства диагностирования, реализующих предложенные методы диагностирования.

ОСНОВНЫЕ НАУЧНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ:

1. Теоретические основы метода исключения варьируемых параметров для ^^ решения основных задач параметрической оптимизации и диагностирования ^^ - оценки технического состояния и поиска дефектов в устройствах ЭСА,

описываемых цепями средней и высокой размерности.

2. Теоретические основы и методы построения диагностике - регулировочной

модели оптимизации и диагностирования устройств судовых ЭСА.

3. Теоретические основы, методы и алгоритмы формирования совокупности

основных диагностических признаков при анализе многополюсных систем.

4. Методика ротации топологического графа при выполнении процедуры

отбора знакопостоянных функций передачи многополюсной системы.

5. Теория и методы решения задачи локализации множественных дефектов в

электрических цепях средней и высокой размерности.

6. Методы оценки работоспособности устройств судовых ЭСА при использовании нечеткого логического вывода.

7. Методы оценки работоспособности устройств судовых ЭСА при

использовании нейронных сетей.

8. Теория и методы прогноза предотказных состояний судовых ЭСА.

9. Теория и методы определения степени работоспособности судовых ЭСА.

10. Теория и методы регулирования характеристик надежности судовых ЭСА. НАУЧНАЯ НОВИЗНА РАБОТЫ. Научная новизна результатов

диссертационного исследования состоит в разработке и исследовании следующих положений: Разработан метод исключения варьируемого параметра, на основе которого построена регулярная модель диагностирования судовых ЭСА,

аналитически связывающая совокупность основных диагностических признаков, доступных для измерения на ОД с множеством диагностируемых параметров ОД, недоступных для непосредственного измерения, без нарушения топологии злектрическов цепи.

Разработан метод и алгоритмы поиска одиночных дефектов в разветвленной электрической цепи, построенный на основе регулярной диагностической модели, позволяющей при диагностировании не увеличивать количества полюсов съема диагностической информации.

Разработана обобщенная алгоритмическая процедура построения стохастичеоай модели диагностирования ЭСА на основе регулярной модели, связывающая совокупность векторов вероятностей всех предварительно дифференцированных состояний ОД с множеством точек пространства основных диагностических признаков.

Разработана процедура построения и анализа многомерной регулярной модели диагностирования ЭСА, используемой для решения задачи поиска множественных дефектов, на основе методики поэтапного увеличения размерности пространства основных диагностических признаков.

Разработан метод и алгоритм поиска множественных дефектов и определения области работоспособности судовых ЭСА на основе использования вероятностной модели диагностирования.

Разработаны алгоритм и программы оценки основных диагностических признаков по критериям чувствительности, равномерности чувствительности^ и эквидистантности, результаты выполнения которых используются для построЯп моделей диагностирования и диагностических карт.

Разработана методика отбора знакопостоянных диагностических признаков на основе процедуры вращения топологического графа, используемая для формирования оптимальных товарных картин пространства диагностирования.

Построена обобщенная изоварно - марковская модель деградации системы, отражающая общие тенденции старения систем и содержащая информацию об

изменениях диагностических признаков в конкретном ОД для последующего вычисления апостериорных вероятностей состояний системы.

Разработан алгоритм и написана программа идентификации предотказн их состояний судовых ЭСА, разработан критерий определения предотказных состояний систем.

Построена обобщенная модель деградации-восстановления системы, отражающая общие процессы старения и восстановления систем. Модель позволяет на основе данных о конкретном ОД выполнять упреждающее регулирование с

Щ,о восстановления надежности ОД, близкой первоначальной, азработана методика и построены алгоритмы и написаны программы оптимизации процесса эксплуатации судовых ЭСА, на основе полученной модели.

Новизна предлагаемых решений защищена 3-мя патентами на изобретение [911], 2-мя свидетельствами на программу [14,17].

ДОСТОВЕРНОСТЬ РЕЗУЛЬТАТОВ. Достоверность полученных научных результатов, выводов и рекомендаций подтверждена корректным применением теории электрических цепей, математического анализа, линейной алгебры, теории вероятностей и математической статистики, теории массового обслуживания, теоретическим обоснованием применяемых методов и алгоритмов, результатами моделирования на ЭВМ и экспериментально при испытании действующих судовых электротехнических устройств.

НАУЧНОЕ ЗНАЧЕНИЕ РАБОТЫ заключается в разработке и обосновании исключения варьируемого параметра, используемого для построения диагностике - регулировочных моделей судовых ЭСА, позволяющих на практике реализовать методы диагностирования, выполняемые с минимальными затратами средств и времени, без нарушения топологии ОД, а также восстанавливать эксплуатационную надежность судовых ЭСА при регулировании.

ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗНАЧЕНИЕ РАБОТЫ. Практическая ценность работы состоит в следующем: разработаны инженерные методики для решения задач диагностирования и оптимизации; разработано алгоритмическое и программное

обеспечение для создания систем диагностики судовых ЭСА; разработаны технические средства диагностирования и мониторинга параметров судовых ЭСА.

Разработанные в диссертационной работе методики используются для выполнения следующих процедур: реализации в условиях автономного плавания и на берегу технологии диагностирования судовых ЭСА с наименьшими затратами средств и времени и без нарушения целостности диагностируемой схемы; прогнозирования предотказного состояния устройств ЭСА с выполнением упреждающего регулирования с целью восстановления надежности объектов; мониторинга текущего состояния судовых ЭСА с целью накопления данкы^о развитии процесса деградации ОД с последующим восстановлентам работоспособности системы; для выполнения профилактического регулирования систем судовых ЭСА, с целью повышения надежности эксплуатируемой аппаратуры; для повышения показателей эффективности ремонта ЭСА как на берегу так и в условиях автономного плавания; в учебном процессе, в частности при изучении дисциплины «Теория идентификации и диагностика систем».

Использование результатов работы позволяет создавать программно-аппаратные комплексы мониторинга технического состояния с выполнением функции регулирования надежности ЭСА. Результаты диссертационного исследования были использованы:

При модернизации сетей электропитания Камчатского центра связи и мониторинга (КЦСМ) (г. Петропавловск-Камчатский) для оценки работоспособности СЭСА, что в условиях нестабильности сети электропитания позволило добиться снижение аварийных сбоев системы.

При диагностике оборудования Центра тренажерной профессиональной подготовки плавсостава рыбопромыслового флота(г, Петропавловск-Камчатский). Использование программно-аппаратного комплекса мониторинга н диагностической информации позволило выполнять упреждающие ремонтные работы, повышающие эксплуатационную надежность электронных стабилизаторов переменного тока.

При эксплуатации сетей электропитания центра информационных технологий «АСМИ» г. Петропавловск-Камчатский для оценки работоспособности блоков

управления. В ходе экспериментов подтвердилась эффективность методики оценки состояния диагностируемой аппаратуры.

При выполнении упреждающего прогнозирования предотказного состояния объектов автономного контроля службы эксплуатации сетей электропитания ГУЛ «Камчатская дирекция по строительству». В ходе экспериментов были выработаны рекомендации по методике эксплуатации электронного оборудования.

При выполнении серии экспериментов по оценке технического состояния и регулирования блоков бесперебойного питания, стабилизации и управления в ООО ^^О «НОВИК». Предложенная методика позволила успешно решить эксплуатационные задачи контроля и обслуживания.

В учебном процессе КамчатГТУ при подготовке судовых электромехаников и специалистов по автоматизации и управлению. При изучении дисциплин «Теория идентификации и диагностика систем», «Микропроцессорные управляющие системы», в курсовом и дипломном проектировании, что позволило повысить качество профессиональной подготовки специалистов.

АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ. Научные положения, результаты расчетных и экспериментальных исследований докладывались автором и обсуждались на НТК, НПК и семинарах профессорско-преподавательского состава:

- Международной НТК (г. Калининград, КГТУ 2000г), Международной НПК (Теория, методы и средства измерений, контроля и диагностики, Новочеркасск, ЮРГТУ, 2000г.), 2-ой международной НПК/ (г. Санкт-Петербург, СПбГТУ, 2000 г.)

Международной НТК ТРАНСТЕК 2000(г. Санкт-Петербург), Международной НПК Рыбохозяйственное образование на Камчатке в 21 веке (КамчатГТУ г. Петропавловск-Камчатский 2002), международной НПК, посвященной 300-летию САНКТ-ПЕТЕРБУРГА, ТРАНСТЕК 2003.

- на Международной школе-семинаре «Методы и средства технической диагностики» (г. Ивано-Франковск с 1998-2004, г.Йошкар-Ола с 1997-2004)

- на НТК ППС ГМА им. адм. С.О.Макарова (2001, 2002, 2003, 2004, 2005 и КамчатГТУ 2002,2003,2004,2005)

ПУБЛИКАЦИИ. Основные научные результаты, изложенные в диссертации, опубликованы в 53 печатных работах, в том числе: 14 публикаций в ведущих рецензируемых научных изданиях и журналах, рекомендованных «Перечнем ВАК РФ» объёмом 7 п.л., 2 монографии объёмом 12 п.л., 20 работ в материалах международных конференций объёмом б пл., 19 публикациях в региональных изданиях объёмом 14 пл.

ЛИЧНЫЙ ВКЛАД АВТОРА. Все результаты, составляющие существо диссертации получены автором самостоятельно. В работах выполненных в соавторстве автором осуществлена постановка задач, разработка теоретиче^ф^ основ и методологии построения моделей, формирование критериев, алгоритмизация процессов и проведение компьютерных экспериментов.

Работа выполнена на кафедре судовых автоматизированных электроэнергетических систем ГМА им. адм. С.О.Макарова при содействии кафедр электротехники и электрооборудования судов Камча! 1 У, кафедры систем управления КамчатГТУ. Большую роль сыграло также содружество с рядом учебных, научно-исследовательских и производственных организаций: Санкт-Петербургским государственным политехническим университетом, Хабаровским государственным техническим университетом, Институтом космофизнческих исследований и распространения радиоволн ДВО РАН, Научно-исследовательским геотехнологическим центром ДВО РАН, Камчатским центром связи и мониторинга.

СТРУКТУРА И ОБЪЕМ РАБОТЫ. Диссертация объёмом 362 страницы машинописного текста состоит из введения, семи глав, заключения, сп^^а используемых источников из 145 наименований, содержит 124 рисунка. В приложение вынесены материалы, подтверждающие практическое использование полученных в диссертации результатов.

СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Во введении на основе существующей проблемы дано развернутое обоснование актуальности темы. Поставлена цель диссертационного исследования, в соответствии с которой сформулированы основные задачи, научная новизна и

практическая значимость работы. Дана характеристика и анализ состояния исследуемой проблемы повышения безопасности мореплавания, при снижении показателей аварийности за счет совершенствования методов и средств диагностирования и параметрической оптимизации судовых ЭСЛ, Обозначена проблема поддержания и восстановления эксплуатационной надежности систем и снижение роста затрат на эксплуатацию и восстановление. Приведены основные положения, выносимые автором на защиту.

В первой главе дан анализ состояния проблемы повышения эффективности

«тестирования судовых ЭСА. Выполнен обзор и сравнительный анализ естных методов диагностирования судовых ЭСА, представляющих электрические цепи высокой размерности и содержащих широкий класс комплектующих компонент. Рассмотрены задачи и методология диагностирования, дана оценка известных методов параметрического регулирования систем. Дана характеристика судовых ЭСА как объекта диагностирования, проведен анализ и даны характеристики средств технического диагностирования (ТСД) судового электрооборудования.

Проведенный анализ вопросов диагностирования и оптимизации судовых ЭСА указал на необходимость дальнейшего решения задач совершенствования методов и средств диагностирования, и параметрической оптимизации, так как известные методы не достаточно полно и эффективно решают совокупность поставленных задач. Большинство известных разработок решают задачи диагностирования и параметрического регулирования, как правило, с определенными ограничениями. VI, например, матричный метод предполагает рост количества измерений с увеличением размерности диагностируемой цепи. Определенный класс методов базируется на вероятностной оценке состояния ОД, не учитывающей структуры ОД, характера взаимосвязи элементов ОД что в итоге приводит к приближенному диагнозу. Рассмотрены формальные методы функционального диагностирования. Описаны неформальные методы поиска дефектов, основанные на проверке выдвинутых гипотез (логический метод).

и

Рассмотрены методы диагностирования, основанные на использовании аналитических диагностических моделей. Приведено описание метода граничных испытаний, позволяющего строить область работоспособных состояний. Дана классификация и рассмотрены особенности методов диагностирования, связанных с априорной и апостериорной процедурами моделирования проверяемой цепи. Среди них отмечен метод справочника неисправностей.

Рассмотрены методы поиска дефектов в динамическом режиме, использующие алгоритмы распознавания образов, а также методы базирующиеся на анализе таблицы состояний. Приведены поисково-аналитические методы определена запаса работоспособности. Дан анализ и характеристики средств техиическ^Ъ диагностирования, их типы, структура и градация.

Рассмотрены методы параметрической оптимизации судовых электрических средств автоматизации, их особенности и недостатки. В заключение дана количественная н качественная оценка эффективности методов диагностирования судовых электрических средств автоматизации.

На основании сделанных выводов по обзору и анализу существующих проблем сформулированы и поставлены основные задачи исследования; разработка теоретических основ более эффективных методов диагностирования судовых ЭСА, включающих разработку диагностических моделей и моделей параметрической оптимизации, алгоритмов и методик диагностирования и регулирования показателей надежности судовых ЭСА, а также разработку технических средств диагностирования, включающих современные программно-аппаратные комплексы мониторинга и оценки текущего состояния и предупреждения аварийных ситу^[Щ при эксплуатации судовых ЭСА.

Во второй главе приведены основные теоретические положения разработанного метода исключения варьируемого параметра. Рассмотрена процедура построения диагностике - регулировочной модели данным методом В качестве основных диагностических признаков выбрана совокупность функций передачи, в качестве контролируемого параметра - проводимость структурной единицы (СЕ) g1. ........двухполюсной компоненты эквивалентной схемы

замещения. Решаются основные задачи диагностики и задача упреждающего регулирования. Разрабатываемая методика позволяет идентифицировать состояние ОД посредством измерения величины только двух диагностических признаков при произвольной размерности диагностируемой цепи с глубиной поиска до комплектующей компоненты и малыми затратами средств и времени. При этом количество контролируемых диагностических признаков с ростом размерности электрической цепи не изменяется.

Диагностике - регулировочная модель строится на основе аналитических шгоажений двух функций передачи T„-Cj иТ^.м (ab, cd; kp.hl - индексы входных ^г выходных полюсов каналов диагностирования) оптимальных каналов прохождения тестового сигнала, выбранных из массива диагностических признаков по критериям чувствительности, равномерности чувствительности и эквидистантности. Для построения из соотношений функций передачи попарно исключаются варьируемые параметры от gi до gm и формируется система уравнений, связывающая основные диагностические признаки при вариациях параметров всех структурных единиц на интервале [0; Поэтапное исключение варьируемых параметров g¡ из систем

Та,-cd =F¡(gm)>' Тсн-а> = F¡ (gm-l).-........ Т„-с{ = Fm (gf)

Tty-ы -н,(gj; Tip.и = H¡(gm-t):........Tty-ы = Hm(g¡),

дает систему (1). В пространстве диагностирования {Tm _ tj Т^ _ система (1) изображается семейством нэовар: отрезков гипербол, пересекающихся в одной точке, координаты которой соответствуют значению диагностических

• т„-ы " o¡ (Тьр.ы);

Tat-cd = Gj(Tip-m);

Та,-cd = G„(Tip-u)-

признаков работоспособного объекта; координаты граничных точек соответствуют крайним значениям контролируемых параметров СЕ (рис. 1).

При вариации любого из параметров g¡ точка начнет движение по соответствующей изоваре и займет положение в пространстве диагностирования в соответствии с величиной отклонения контролируемого параметра. Идентификация состояния ОД будет сводиться к измерению значений выходных напряжений двух

выбранных каналов прохождения тестового сигнала. Процесс перемещения точки текущего состояния (из т. 1 в т. 2, Рис. 2) при вариации диагностируемого параметра дописывается одним из соотношений системы: Тм_сЛ= (Т^-«Л'' = <*1 ^ gi й Ьг = /, 2, где а;, £»; — соответственно, нижняя и верхняя границы

изменения параметра gi, г — номер варьируемого параметра. В точке 2 значение

электрической цепи. пространстве диагностических Примаков.

варьируемого параметра достигает предельной величины 6,. При вариации следующим параметром # |( - » + 1 траектория перехода точки состояния из положения 2 в положение 3 описывается новым соотношением: Т„ _ сЛ - ^ •= в! шш. (Т^р-ы Л ^ * 2 + аг £ а £ Ьг. отличным от исходного соотношения системы ы - С?( (Тцр > I = г + 1, описывающем траекторию движения точки состояния при вариации г + 1 — го параметра, но не имеющем предысторию вариации г — го параметра. После вариации всеми т параметрами в пределах, й g¡ £ £>;, » = система (1) преобразуется в новую систему (2), содержащую информацию о предыстории в виде измененных коэффициентов полиномов аналитических соотношений функций передачи каналов диагностирования.

Та, - «/ . уаг = (7/ (Тьр _ м):

^ов - Ы - уаг = С?2ояиа{Гкр-ы)! (2)

Тоа—сЛ *■ шг = ^я ели (^Лр—ы)*

Множество диагностических признаков формируется на основании

топологических матриц С"}, А: Е<*>--Е. <?>; С - С" Xм + С*'; = С^г -

14 4

Z ™ А' Мощность множества M определяется комбинаторно и для

безразмерных функций цепи составляет: М = (С* - 1)С„2, где п - порядок полной матрицы узловых проводимостей.

Массив функций передачи формируется машинным методом на основе единого соотношения: Kfg.im ^ А^ь^/Afgi /g, где fg, Im - входные и выходные полюсы каналов прохождения тестового сигнала многополюсной системы. Из полученного массива функций передачи, потенциально возможных для использования при диагностировании, выбираются две оптимальные. Отбор производится в

^^«тветствии с выбранным критерием чувствительности функций передачи к изменениям параметров структурных единиц, а также с использованием критериев равномерности чувствительности в виде комплексного критерия, объединяющего

эти критерии: Z » тах{Af2 - Ma }, где: М, а — соответственно математическое ожидание и среднее квадратическое отклонения чувствительностей каналов диагностирования. Рассматривается также минимаксный критерий эквидистантности изовар, позволяющий отсеять каналы, порождающие совпадающие и близко расположенные друг к другу изовары: eNkmi„ arctg (АК,т/ AKf° ) - arctg (АК^ t AKf*, где N, k - номера изовар; i, j - номера отбираемых функций передачи. Для реализации критериев отбора разработан алгоритм и пакет программ на языке Qbasik: OTBOR и IZOWAR, позволяющие выбрать чувствительные каналы и построить карту изовар, а также комплексная программа MATRIX на языке СИ**.

^^ Рассмотрен машинный метод построения совокупности знакопостоянных диагностических признаков методом ротации топологического графа, дающий возможность обеспечить знаковую однозначность функции передачи при диагностировании. При этом используется одно и то же сочетание индексов при вычислении множества миноров определителя матрицы узловых проводимосггей и одно и то же соотношение для вычисления всего подмножества функций передачи N¡1 /¿"„„j* = A s k / A S! . Метод позволяет сократить объем вычислений, объем резервирования памяти и устранить неоднозначность, В диссертации разработан алгоритм и программа формирования топологических матриц по исходному графу.

15

Создан пользовательский интерфейс формирования массивов функций передачи К(">; С; К®; 2 многополюсной системы. На полученную систему изовар накладываются условия работоспособности, определяемые методом граничных испытаний: Ги-^О^лпп Г(р_ы< g( тах).

В конце второй главы выполнено построение карт диагностирования на основе метода исключения варьируемого параметра (Рис. 3). Приведен алгоритм построения диагностической модели и текст программы КО^Л^АЯ (в приложении).

Рис. 3. Карта диагностирования выпрямителя переменного тока.

При диагностировании судовых ЭСА предложен иерархический принцип

диагностирования, основанный на процедуре последовательного применения различных методов на различных уровнях глубины поиска дефектов, позволяющий вести поиск дефектов до комплектующего компонента. На все этапы разработки диагностической модели построены алгоритмы и написаны программы.

В третьей главе рассмотрены вопросы, связанные с разработкой метода оценки работоспособности и локализации множественных дефектов. Предлож1Ш направления связанные с увеличением размерности пространства диагностирования и переходом от регулярных моделей диагностирования к вероятностным. Например, при переходе к трехмерному пространству основных диагностических признаков:

Кт„ =• F(gi, gh......g^; Kip = F(gu g3,.....,gj; K„ = F(g,, g2,......gj, можно

выполнить ту же операцию исключения параметра и записать систему: Кт„ = F( Kkp ); Ktp = F( К, ); Kn = F( Кт„). Тогда поверхностью идентификации двойного дефекта будет поверхность, образованная поступательным скольжением изовары

(гиперболы) р: А Кя/ + ВКт„ К„ + С К^ + О К^ + ЕК„ = 0, по изоваре (гиперболе) а: {(К„ — а)1 /а2 ] — К¥2/Ь2 = 1 в новой системе координат, где: 0 — вершина гиперболы а в плоскости К^ОКгг. Подсистема К^О К„- прямоугольная, Кт„ О К„ — косоугольная подсистема в плоскости гиперболы Д В новой системе О К^ К„„ Кп можно записать: [Ык^/Ъ2 + АК^ + СКГ/ + ВК^ К„+(Ва + £>ЖяЯ + (Е + 2С)К„ + (Еа +Са2))2 - а2(1+ К^/Ь2) (ВКтп + 2СК„ + 2Са + Е)1.

Решение задачи идентификации двойного дефекта сводится к установлению принадлежности точки состояния М (Рис. 4} с координатами М (К^ , К^,/, ^ной из поверхностей из данной совокупности. Для дефектов более высокого порядка однозначность решения задачи диагностирования восстанавливается увеличением размерности пространства прямых диагностических параметров.

Рассмотрен вопрос коррекции модели методом постепенных приближений. Точка состояния перемещается по каждой изоваре в соответствии с критерием

минимального расстояния: шш (<1 = л/~ [Кгищ, — К^ [К|тм — К^)]2), где К^,

Кгнзм - измеренные координаты точки равновесного состояния; К2 (а), К ¡(а) -текущие координаты точки равновесного состояния. При коррекции вся система

заданных уравнений изовар: К1 = К( = Р2 (а-);.............К| = Рт (&„). Кг =

^(ёО; К2 = Рг (&0..............К2 = рт ) исследуется по критерию минимального

расстояния и записывается вектор уточненных значений проводимостей (Рис. 5).

Рис. 4, Поверхность идентификации

двойного дефекта ^5- Процесс коррекции приближенной модели

Для адаптации моделей электрических цепей средней и высокой размерности разработана программа АО АР 400. Для построения области работоспособных состояний ОД используется методика, основанная на представлении

17

диагностируемой схемы системой изовар с последующим применением процедуры адаптации полученной модели к множеству точек двумерного пространства диагностирования.

При вероятностном подходе, построение модели начинается с рассмотрения различных вариантов сочетания вариаций параметров компонент в соотношениях (]). Количество попаданий в произвольную точку пространства диагностических признаков {Кг, К2) зависит от положения этой точки. Например, для трехизоварной картины (товары 1, 2, 3; рис. б) при заданных интервалах изменения параметров составляющих компонент I = 1, 2, 3, попадание в точку 1 можно выполнив посредством одновременной вариации второй и третьей компонент. Для попада^та в точку 2 - первой и второй или второй и третьей. Для попадания в точку 3 — первой и второй или второй и третьей или первой и третьей. Л для попадания в точку 4 необходима одновременная вариация уже трех компонент. Вариацией параметров трех компонент также можно переместиться в точки 1, 2, 3. То есть каждой точке плоскости К/ , К2 может быть поставлено в соответствие счетное множество векторов параметров компонент, а в поле пространства диагностирования имеет место статистическая устойчивость распределения событий. Вводится множество событий А, перечисляющее все возможные состояния системы N = 2". и состоящее

из конечного числа подмножеств А},} = 0,1,2......т\ каждое из которых включает в

себя состояния нулевых, одиночных, двойных и т. д., т - кратных дефектов. Их количество определяется комбинаторно (Ст° - количество нулевых; Ст' -одиночных; Ст3—двойных и т. д., Стт - т — кратных дефектов).

Под дефектом будем понимать выход параметра компоненты установленные пределы \gunb» а™»], и нарушение одного или нескольких соотношений наблюдаемых признаков Кг, Кз . Для каждой точки пространства диагностических признаков можно определить условную вероятность Р(А] \ В>) наступления события А} при условии нахождения системы в выбранной точке. Так как множество Вк состоит из непересекающихся элементов, то справедлива формула

■се

у

полной вероятности: Р(А) = *-1 Р(Ау | В/). где Р(А$ — вероятность наступления ] — то

события, удовлетворяющая следующим условиям: О < < 1, Р(А) ** £ Р(А^.

Это дает возможность каждой точке плоскости К/, Кг поставить в соответствие

вектор вероятностей всех 2™ возможных состояний: Р =* [Ро Р}(1) Р{(2)........Р}(ш)

Р2(П Р?(2)........Р2(СЯ2)........Рт(1) Р„(2)........Рт(Снт)} (индекс в круглых скобках

обозначает номер состояния в подмножестве данной кратности; нижний индекс обозначает кратность вариации), и построить трехмерный массив калибровки пространства диагностирования {К/, К]) по вероятностям состояний различной

Рис. 6. Трехизоварная картина вариации параметров Рис, 7, Массив калибровки пространства компонент диагвостированиэ

отказов различной кратности используется метод статистических испытаний с применением современных сред прикладного программирования, таких как MATLAB, VISUAL BASIC, EXEL и др. На рис. 8 построена функция вероятности

(аботоспособного состояния Р{К\, Kj} мостового выпрямителя, приведенного в loore [17]. Построив поверхность функции вероятности работоспособности и

определив на ней линии уровней с заданными вероятностями Р = 0.95; 0.9; 0.8;.......

получим границы области работоспособности ОД с заданными порогами вероятности.

На рис. 9 приведена экранная форма выполнения программы построения

области предотказного состояния электронного стабилизатора, полученная методом

исключения варьируемого параметра. Величины запаса работоспособности

определяется по логарифмическому критерию: R = lg (Pq/max PJ, где и «= I, 2т.

Здесь: Ро - функция вероятности работоспособных состояний ОД, с максимумом в

19

центре товарной картины. Функция max Р„ характеризует расположение максимума вероятности возникновения дефекта заданной кратности в выбранной точке. При R > 1 вероятность работоспособных состояний ОД на порядок превышает вероятности других событий и процедура определения предаварийных состояний ОД малоэффективна. При значениях 0< R < 1 ОД находится в работоспособном состоянии, но запас работоспособности невелик, и по условию: N<j - rt л max Ря можно определить номер наиболее вероятного дефекта. При значениях R<О ОД неработоспособен и находится в состоянии дефекта, процедура определения предаварийных состояний ОД нецелесообразна. ^^

Ряс. 8. Функция условной вероятности Рис. 9. Область работоспособности н

работоспособности выпрямителя предотказного состояния стабилизатора

Таким образом, получен теоретический результат, на основе которого

построена методика решения основных задач диагностирования, и построения

области предаварийных состояний.

В четвертой главе рассмотрены вопросы разработки метода прогнозирования

предотказных состояний судовых ЭСА, основанные на совместном исполъзовЛЩ

марковских априорных моделей и диагностических моделей, полученных методом

исключения варьируемых параметров. Используются данные, получаемые через

товарную модель от конкретного объекта диагностирования, при бейесовской

оценке компонент вектора вероятностей состояний системы.

Потоки событий, переводящие систему из состояния в состояние, принимаются

ординарными пуассоновскими, матрицу РР считаем матрицей единичных скачков.

Текущий вектор вероятностей состояний системы Рф - [Р1О) Р1О)........Р»0)]> будет

определяться рекуррентным соотношением: Р0) = Р0 - 1)*РР после этапов воздействия матрицы переходных вероятностей РР на вектор вероятностей

начальных состояний системы: Р(0) = [Р{(0) Рг(0).........Ря(0)]. Процесс деградации

сходится к конечному состоянию максимально возможного количества отказов. В множестве потенциально возможных состояний системы /ЗУ вводится совокупность подмножеств нулевых, одиночных, двойных и т. д. дефектов {8о};{81(1), 3,(2).....8,(Ст')}; /ЗД, ЗД-.. 32(Ст})};...;{3^(1), 3^,(2)...........8т.,(Сят-')}; {Б^.

Соответствующий граф состояний для простейшего потока событий лаеобразуется в граф, включающий все обозначенные подсостояния (Рис. 10). щюцедура подсчета количества состояний по каждой совокупности сочетания дефектов легко формализуется на основе треугольника Паскаля.

т = 1 I С!9+С,'-2

т = 2 121 С/+ С}' + С/ = 4

т-3 13 3 1 С/+С/+С/+С/ = «

т-4 1 4 6 4 1 С/ + С/ + С/+ С/+ С/™ 16

т-5 I 5 1010 5 1 С/ + С,' + С,2 + С/ + С,4 + С,'-32

т-б 1 6 152015 6 1 С° + Сб + С4г + С43 + С/ + С/ + С/-64

т-'т.....V"* /"" V "¿С7 +—

Построение графа состояний включает перечисление всех возможных сочетаний отказов Зс, I — 0, (2т -1) СЕ, установление всех разрешенных переходов и вычисления вероятностей этих переходов. При формализации процедуры формирования графа вводим новую величину: характеристику текущего состояния а, представляющую собой дробь, в числитель которой будут входить индексы отказавших СЕ, а в знаменатель СЕ, сохранивших работоспособность, ктеристика а(0)= 0/1,2,3,....т

Алгоритм формирования множества состояний системы начинается с а(0) и включает совокупность операций пошагового перемещения (инверсии) индексов из знаменателя в числитель с возвращением их в знаменатель на каждом очередном этапе инверсии. Алгоритм сходится к конечному состоянию неработоспособности

1.23 т

всех СЕ с характеристикой а(2т - I) " -. Массив всех возможных состояний

системы 5(0); 3(1); 3(2)......;3(2™ - I) формируется на основе стандартной

программы комбинаторного преобразования всех возможных сочетаний индексов

1, 2,...... т из т элементов по /, где / «= 1, т, кодирующих неработоспособные

состояния системы. Алгоритм вычисления разрешенных переходов выполняет сравнение характеристик предыдущих и последующих состояний, при этом каждая из характеристик подмножества к — кратных дефектов сравнивается со всеми

характеристиками подмножества к + 1 - кратных дефектов (к = 0, 1, 2,......т - I).

Наличие разрешенного перехода определяется по отсутствию в знаменателе характеристики из подмножества (к + I) — кратных дефектов совокупности цифр, принадлежащих числителю характеристики из подмножества к - кратных дефектов. В противном случае переход не разрешается. ^^

Машинная обработка данных в среде МАТЬАВ дает возможность построить зависимости перераспределения изменения вероятностей по каждому из состояний во времени {Рис. 11). Кривая 1 интерпретирует изменение во времени вероятности

работоспособного состояния ОД; кривые 2, 3, 4 - это зависимости измене^^ состояний одиночных отказов от времени; кривые 5, 6, 7 - это зависимости изменения состояний двойных отказов от времени. Приведенная модель отражает общие тенденции развития процесса деградации систем. Изоварная модель генерирует компоненты вектора в каждой точке пространства диагностирования [Ki, Ki) на основе данных о топологии ОД и номинальных значений параметров компонент. Полагая параметры, меняющимися по линейному закону = Vit + giliain а среднее время наработки на отказ „„„ по каждой компоненте известным, можно аналитически связать величину шага Ag{ с временным шагом At: Ag( = (\ gt„ou -g)tp\/

22

>ji ото )At- После согласования моделей в рассмотрение вводится время и вычисляются изменения условных вероятностей по всем 2т состояниям.

Программа моделирования временных зависимостей условных вероятностей по состояниям ОД выполнена на языке VISUAL BASIC, На рис. 12 приведены результаты моделирования, где даны временные зависимости условных вероятностей по каждому из 64 состояний вектора условных вероятностей для шести компонентной эквивалентной цепи схемы мостового выпрямителя. На рисунке 13 приведена трехмерная форма.

Рис. 12. Результаты моделирования выборок состояний Рис. 13. Трехмерная форма моделирования мостового выпрямителя состояний

При вариации параметров компонент, точка состояния перемещается по результирующей траектории в пространстве диагностических признаков {Ки Кг}. Параметр 1-й компоненты приближается к своему граничному значению gLv и в момент выхода за допустимые пределы, согласно установленной связи с марковской ^^эиорной моделью деградации, вероятность отказа соответствующей компоненты достигнет максимума (Рис. 14). Все условные вероятности вычисляются по формуле

ЛК1 j

ЛК]

Ка

Рис. 14. Согласование изоварной и марковской моделей

переоценки гипотез. Текущий вектор вероятностей состояний Р •= [Р0 Р1(1)

Р,(2)...Р,(т)Р10)Р2(2)...Р1(С„3)...Р„(1) Ря(2)......Рт(Стт)] является вектором

априорных вероятностей появления в системе отказов различной кратности или их отсутствия. Численные значения компонент вектора вероятностей состояний системы можно рассматривать как вероятности гипотез Д>, В?,...., В„, выдвинутых до проведения измерения. После проведения опыта на нэоварной модели

выполняется пересмотр вероятности гипотез РфО* Р(Вг),..... Р(В„) с учетом

информации полученной от изоварнон модели. Находятся вероятности появления кратных отказов при условии, что в результате измерения на товарной мод^^ появилось событие А, состоящее в регистрации отказа: РА (В)), РлФ2>>.....РаФп).

На рисунке 15 приведен алгоритм формирования вектора апостериорных вероятностей, описывающий динамический процесс старения системы.

| Дмиы*

V»

V

X1

ж

Степени» до« дццддлмр

ягрчвцнй мрмирев жвжгкмект е

_п_.

Вычиетммкпркусюиавираяппспй I

3

Модалъ фострАнлва «с ¿1 Мфинцшрюрш

«псяанА

Ж

мрагаэамК

кот мшрк ывспрврпв нрмвнс»!

\7

V

фуипяювмж. Внаатш стррмяромлнш кктс шнжпй отизо»

¥

IV)

Рис. 15. Алгоритм формирования вектора апостериорных вероятностей В результате становятся известными компоненты вектора апостериорных вероятностей. Коррекцию численных значений величин интенсивносгей отказов А*

выполняем посредством минимизации функционала расхождения апостериорных и априорных вероятностей состояний: | Рщюсгер 1 (к Л*; ^)-Р»при°р1(к А1; М | —►шт.

На рис. 16 приведен результат выполнения программы для шести компонентной схемы мостового выпрямителя. Как следует из графика, в результате корректировки модели закон поведения вероятности работоспособного состояния ОД принял пороговый характер.

Рис. 16. Результат моделирования компоненты работоспособного состояния вектора апостериорных вероятностей мостового выпрямителя

Компонента работоспособности сохраняет численное значение до момента появления единичного или кратных отказов. Это свидетельствует о том, что информация о конкретном ОД, полученная от товарной модели, скорректировала общий характер деградации системы и наступление предотказного состояния ОД может быть определено по быстрому уменьшению вероятности работоспособности в определенный момент времени.

В пятой главе рассмотрены вопросы разработки методов оптимизации процесса эксплуатации на основе модели (1) как в детерминированной так и в

|ероятностной постановке. В первом случае определяются компоненты вектора С (ё1ё2 -—Вт} > соответствующие положению точки внутри области работоспособности й, в пространстве диагностических признаков. При вариациях регулируемых параметров вид очередного аналитического выражения ставится в зависимость от предыстории и величины изменения очередного параметра. Смена текущего параметра выполняется в точках оптимума. Эти точки являются точками локального оптимума по регулируемому на данном этапе параметру Интервальными методами определяются границы изменения параметров компонент ОД. По найденным интервалам строится траектория движения точки

состояния в пространстве регулировочных признаков. Последовательность регулирования определяется по чувствительности регулировочных признаков 7/ и 7) к величине отклонения / — го регулируемого параметра: = 7}/ Максимум запаса работоспособности по каждому го регулируемых параметров ищется в пределах каждого текущего интервала Дg¡ (рис. 17) в соответствии с моделью (1). При этом не требуется увеличения размерности пространства регулировочных признаков при увеличении количества регулируемых компонент. Это дает возможность осуществлять контроль процесса регулирования непосредственно на объекте, не нарушая его топологии. Вычисляя значения признаков 7/ и Т2 в точ^^ ©■ giопт t получаем координаты точки оптимизации Т/о™ и Г;«п,в пространстве регулирования: Т1в1т<0 - 0ПВ1>;7>дат1№ = Т2('"У^«™./ Это дает возможность

<Т1ЯШ, Тьж)

Исключение £; ' 7] (ТУ

т " т (?1\ & = шг; АТ>~Т> (¿8*) Ъ-Т2(81) ЛТ2~Т2(Ш

т2=ЪШ

Исключение^; 7/ **/2 (^У

22 - \аг: А Т,-Т, (А£2> АТ2=Т2(А32)

Исключение Т/ —/„ (Т])

7/ = Т, (8т) = гаг; АТ1=Т1 (Аёя) Т2= АТ2- Тг(Аёа)

Рис. 17. Поинтервальная оптимизация выходных параметров устройства заменить громоздкие методики, построенные на основе использования единых аналитических выражений целевых функций градиентных, граничных и т. д. методов, традиционно применяемых при оптимизации СЭО.

Второй путь предполагает использование стохастических моделей с предварительной оценкой величин интервалов изменения параметров компонент на основе анализа статического режимов работы ЭСА, интервальными методами. В качестве первоначального приближения для системы интервальных значений

параметров „,„, gl ш], i = ï, m, входящих в коэффициенты уравнений выбираются оценки границ производственного разброса параметров компонент, полученных вероятностными методами. Записываются интервальная диагональная

матрица проводимостей CE: GG » diag (ggh gg2r ........ggj, где gg, принадлежит

интервалу [ggt „¡„, ggi m*J и соотношения для потенциалов в форме интервальных уравнений: <?G,M UUg "IIt! АА GG /Ы'= GGyl„ где АА - интервальная матрица шщиденций; GG>J3 - интервальная матрица узловых проводимостей; VU$ -интервальный вектор узловых напряжений; Щ - интервальный вектор источников ^ррка. Матрица GGyil вычисляется по правилам интервальной арифметики.

Рассчитываются напряжения, токи и мощности рассеивания каждой двухполюсной компоненты цепи и проверяются условия включения полученных интервалов в допустимые пределы: Я с ¡hon! UU с UU^0„ ; РР с, РР^п. При выполнении условий интервалы параметров компонент могут быть варьированы в пределах допустимых значений при выполнении оптимизации, в противном случае их необходимо сужать. Решая систему GGfV, Wo e По итерационным методом Ньютона — Зейделя относительно узловых потенциалов, или в координатной форме: ууу uuj = i = 1, п: получают следующую систему уравнений: ин/+' ~iï0i + (ууу &Ун)ии/- Компоненты вектора Vif задаются константами АА = ((Е/2), Е), где Е - величина эдс источника питания цепи. Итерационный процесс определения вектора UU заканчивается при выполнении следующего критерия: | uuj4 - uuf \ < S, где S - заданная точность решения. .

В диссертации приводится алгоритм вычисления границ вариации ^Диагностических параметров. Алгоритм сходится при любом начальном векторе Ulf. Алгоритм реализован на языке программирования VISUAL BASIC и опробован на контрольном примере тестовой цепи, рассмотренной в [17]. Теоретической основой для описания процесса управления надежностью систем автоматизации выбираем систему уравнений Колмогорова: dpk (t)/dt - Хц р, (t) - <Яи )Рк(0- Для формирования модели надежности ОД используем модель одноканальной СМО с ожиданием с потоком возникающих отказов и потоком устраненных неисправностей. Исходные данные включают совокупность потенциально

возможных состояний системы N = 2™ = Ст° + С„' + Стг + ......+ Ст". где т -

количество СБ в ОД), граф состояний системы построен на основе правила отбора разрешенных переходов (гл. 4), операторы переходов Хир.

Полный граф всех возможных состояний (Рис. 18) включает совокупность подсостояний системы. Это дает возможность построить совокупность выборок, каждая из которых будет сочетать определенную последовательность состояний, в которые будет переходить система с течением времени. То есть имеет место конечное множество сценариев развития процесса изменения состояния системы. После выбора в графе пути регулирования можно построить граф состоян^^ процесса гибели-размножения (Рис. 19). Из полученной системы находятся

Ъ )■ Ь V.

М И № fell

Рис. 19. Граф гибели - размножения

Рис. 18. Полный граф деградации -ь. ] восстановления

компоненты вектора предельных вероятностей: Р> = [Ьц^аЦРо; Pi =» fioi hfyio H2i]Po; Рз = fioi ¿12 Лз/рм M2J Мзг/Ро и т д. Р0 = [1+ Xoi/Цю + Л01 h/pioMii + hi&n

h&wPitPn......Т'- ф

Методика параметрического регулирования строится на согласованном использовании марковской и нзоварной моделей. Для ее реализации был использован метод статистических испытаний с использованием сред прикладного программирования MATLAB, VISUAL BASIC, EXEL. Вычисляется скорость появления отказов X' при заданном шаге вариации параметров Ag. При вариации параметров за время At изменение параметра СЕ произойдет на величину Ag = v At, а за Nt итераций - на величину | g, 9 - gmt>u | = v At N(. Вместе с тем время наступления отказа i - й компоненты t^, = At Nt. Тогда iDrro[i »= (\ giip - g,HBM | / Ag)

it. Вычислив величину математического ожидания по всем ¡стн, определяем Л*. На основе полученной А" вычисляется необходимый шаг дискретизации времени At « Ag/(X* J glip - giK3M который используется для задания критерия готовности Кг»lg (Ро/max PJ, где / •= 1, 2я, и априорной марковской модели. Здесь: Ро - функция вероятности работоспособных состояний ОД с максимумом в центре изоварной картины, max Р„ характеризует расположение максимума вероятности возникновения дефекта заданной кратности в выбранной точке.

При Кг > 1, вероятность работоспособных состояний ОД, на порядок ^^евышает вероятности других событий. При значениях 0< Кг <1 ОД находится в работоспособном состоянии, но запас работоспособности невелик, и по условию: Nd = п тах Ря можно определить номер наиболее вероятного дефекта. При Д<0 ОД неработоспособен и находится в состоянии дефекта. Задача регулирования состоит в том, чтобы при удержании ОД в пределах критерия готовности, соответствующем предотказному состоянию, выполнить упреждающее регулирование по соответствующим компонентам ОД. Для этого выбирается величина интенсивности восстановления /и и задается марковская априорная модель деградации-восстановления.

При выполнении восстановления с интенсивностью ¡л можно достичь надежности, близкой первоначальной, что приведет к упреждению аварийных отказов. Все условные вероятности вычисляются по формуле переоценки гипотез. Рассмотренный алгоритм представлен на рисунке 20, где представлены все этапы ^^ычислений компонент вектора апостериорных вероятностей состояний системы. ^^ На рисунках 21, 22 представлены результаты моделирования процесса деградации системы с восстановлением для случая ц > \ (в среде MatLab), для различных соотношений между ц и X. Анализ графиков показывает, что при заданных ц и X, большая часть относительного времени в среднем нахождения объекта в работоспособном состоянии (кривая 1) будет принадлежать случаю высокой интенсивности устранения первого отказа. Поэтому целесообразно упреждающее регулирование до первого отказа, что предполагает диагностику по текущему состоянию с упреждающим восстановлением. Функция ремонта для

номера состояния в которое перешла система при первом отказе на рис. 23. Функции работоспособного состояния и вероятности первого отказа принимают пороговый характер, усиливая степень определенности диагноза (рис. 24).

Рис. 20. Алгоритм формирования вектора апостериорных вероятностей

ОСП, О, 0; ооог, о»оь сон. о. сот, пат. вя

Рис, 21. Резулггаты моделирована прн Ц32 и Ц4з больше цц

ис ~ НомеР Г:У"'.У Л, У"-

состояния. ■.■; а-- . '...-"'■■'■..'

40

эо

еиг, ело), о. е.

одрц, «V. с (со. *

о. ш, • «та,

о. а оир, он

Рис. 22. Результат моделирования при рл

больше Д32 и Ц43

• р--

Рис. 23. Функция ремонта системы

Рис. 24. Результаты моделирования процесса деградации до регулирования

Не доводя ОД до состояния отказа, необходимо выполнить упреждающее регулирование по восстановлению надежности близкой к первоначальной. В следствие регулирования время пребывания ОД в работоспособном состоянии увеличилось от 100 до 160 ед. времени (рис. 25,26).

Рис. 25. Моделирование работоспособного Рис. 26. Моделирование первого отказа состоэния после выполнения восстановления после выполнения восстановления

В шестой главе рассмотрены вопросы разработки диагностического обеспечения нейросетевыми методами и диагностирования судовых ЭСЛ в условиях неполной информации при проведении диагностического эксперимента. Для описания зависимостей (1) формируется совокупность лингвистических правил на основе алгоритма Мамдани [2], имеющем базу знаний следующего

формата: ЕСЛИ (х, = а^О И (х2 - а1Л) И.........И (х„ = ап,л) | ИЛН(х, = И

(х2 = а2, л> И.........И (хя = а„, л) | .........ИЛИ (х, ** а,, И (х2 - а2, я)

И.........И (х„ = а„,}щ) | гаде ТО у = ^ ] ■= 1, т, где а,]р - лингвистический терм,

которым оценивается переменная в строчке (р = 1, А/); Ау - количество строк-конъюнкций, в которых выход у оценивается лингвистическим термом ^ ; со^ — ^совой коэффициент правила; т — количество термов, используемых для оценки выходной переменной; (х, х2.,„.х,) - вектор входов. Алгоритм аппроксимации зависимостей (1) приведен на рис. 27. На первом этапе выполняется введение нечеткости (фаззификация) для каждого значения входной базовой переменной X/

(I = 1, я). Для каждой входной лингвистической переменной Л/, Аг .......А„

формируются терм-множества {Т), Т2,......Т^; {Ти Т2,......ТУ;.........; {Т^ Т2,......7У-

выходы блоков 1-1. Выбираются функции принадлежности (¿¡, .......¡л„,

используемые для формализации термов лингвистических переменных Л, (7 = I, информируются множества функций принадлежности {ц?', р/2........,/</"7; {^2П,

pt}72,........f™};.........; {р» ". И"11 .........-Р*73} - выходы блоков 2-2, используемые

для формирования подусловий

w't») («■(»)----W(e) »'(»О ----м/ОЮ h'Mh'w . ww

и'|1) --и^СаД w'tpj m'jp)-И-' |Q j ДЯД,.J.C

ht

Ih'f») л »ц'ь^л A №*(■,>

1

I

Ш.

»1 »"1 У 1

14W" «"W V----v м.*<У>

_l_

V»

Рис. 27. Алгоритм аппроксимации изоварной модели. предпосылок базы знаний по каждой лингвистической переменной {р/ , р2

,........fil); fai Pi.........pi}: ...............;{Ря ', P*2..........Ря} - выходы блоков 3-3,

где г- количество правил в базе знаний. На этапе нечеткого логического вывода определяется значение выходной лингвистической переменной в виде нечеткого

множества prfy) на основе совокупности заключений базы знаний р'(у),.........р'(у)

и формализованной совокупности предпосылок нечетких правил aj, а?,......,аг ,

образующей числовой вектор уровней "отсечения" для предпосылок каждого из

правил (агрегирование). Для нахождения функций принадлежности заключений

каждого из правил fit*(у) Цг*(у).........И*(у) формируется совокупность нечетких

заключений по каждому из правил предпосылок. Объединение усеченных функций с использованием операции логического максимума приводит к получению нечеткого множества для переменной выхода с функцией: H2&)=Hi*(y) Нг*(у) •• Иг*(у)- Итоговое значение выходной лингвистической переменной уо определяется на этапе приведения к четкости (дефаззификация) центроидным методом. Для реализации алгоритма идентификации по адаптации фреткой модели используются численные значения (вход-выход) и вводится периодическое изменение численных значений компонент вектора входных переменных, находятся параметры функций принадлежности (I, Q, to) нечеткой модели, обеспечивающие минимальное значение невязки R=(I/g) \yj~ F (I, Q, ш, Xj)]2. Параметрическая идентификация нечеткой базы знаний может быть реализована в пакете расширения Optimization Toolbox многофункциональной системы автоматизации математических и научно-технических расчетов MATLAB.

Далее рассматривается построение и обучение нейросети, для выполнения процедур кластеризации и идентификации при оценке показателей диагностирования методом исключения варьируемого параметра. Выполнены процедуры обоснования выбора структуры нейросети. Структура нейросети (рис. 28) выбиралась исходя из заданных требований диагностике - регулировочной модели (1). Обучающие выборки Ki и Кг формировались на основе наблюдений за ^хостоянием электронного стабилизатора. Опробование обученной НС проводилось составе программно-аппаратного комплекса.

Анализ состояний ОД отображенных в пространстве основных диагностических признаков, выполняется при разбиении плоскости К,, IC2 на подобласти состояний ОД. При этом группируются входные данные по критерию близости. Сеть выполняет кластеризацию данных, которая позволяет построить эффективный анализ состояния ОД при выполнении локализации дефектов в схемах ЭСА, Были выбраны однонаправленные двухслойные сети (Рис. 29), дающие хорошие результаты сходимости и точности решений. Задавалось

множество пар входных и выходных векторов {Хь к •= 1, N , где N - размер обучающей выборки, а также количество нейронов, необходимое число синаптических связей и их веса Прн решении задач диагностики методом

Рис. 28. Структура нейросетн. Рис. 29. Однонаправленная двухслойная сеть

исключения варьируемого параметра пространство наблюдений состоит из двух диагностических признаков т. е. и = 2. Выбран алгоритм обратного распространения (back propagation}. Построен алгоритм обучения нейросети. При кодировании состояний ОД по координатам пространства основных диагностических признаков (Kj, Кг) строится конфигурация областей, которая соответствует реальным картам изойар. На плоскости К,, К2 вводится полярную систему координат с центром в т. (О, 5; О, J): К, = Äo Cos Fi + 0. 5; К2 = RoSin Fi + 0. 5. Изменением Ron Fi перебираются все точки пространства диагностирования. Одновременно, задаются точки тестирования внутри рассматриваемых областей. Для решения задач кластеризации, выделения и классификации областей состояний ОД на плоскости изоварных характеристик использовались сети с радиусными базисными функциями. В пакете Neural Networks Toolbox их три - newrbe, newpnn и neg отличающихся структурой и видом функции активации нейронов. Выбор нейросети можно осуществить, создав алгоритм и программу тестового опробования в соответствии с изложенной методикой. Тестовая обучающая последовательность построена на основе кластеризации. Для выбранной сети Кохонена критерий подстройки весов выражается соотношением: || х - wr || = min || х - w¡ II, где г - нейрон - победитель, соответствующий вектору весов w,, [| w¡ || = 1, i = 17"ш. На выходе нейрона-победителя устанавливается 1. При этом на выходе

остальных нейронов устанавливается 0. Веса входов корректируются из расчета минимума квадрата рассогласования: тш{|| х - щ Согласно градиентному методу будем иметь: || тл^1|2= 1, {|[ х - wr ||г=хтх- 2 + 1; \^гт«тах \У|Тх

; у/г := у/т - т]((1)| х - Ц2 / {1 <1]| х - V/, ||2 / <] 1УГ = -2(х - wг). Тогда получим выражение для корректировки: \уг := wr+ 2ц (х -

На основании полученных соотношений построен алгоритм Кохонена. На рис. 30 представлено пространство основных диагностических признаков и области состояний электронного стабилизатора, выделенные в результате анализа вектора рсловных вероятностей, а также детерминированная изоварная картина. После обучения и опроса нейросети предъявленный вектор отнесен к 5 кластеру, соответствующему короткому замыканию 4-го элемента.

Рис. 30. Область состояний электронного стабилизатора.

^ В седьмой главе проведены экспериментальные исследования и дано описание программно-аппаратного диагностического комплекса. Дается описание экспериментальной установки по отработке методики проведения диагностических экспериментов. Дано описание диагностических процедур по выявлению узлов и компонент схемы, близких к состоянию отказа, а также вырабатывались рекомендации по корректировке показателей надежности отдельных составляющих компонент и их замены на более надежные. Настройка регулярных, вероятностных, а также нейросетевых моделей диагностирования и проверка

алгоритмов локализации дефектов, определения области работоспособности, прогнозирование предотказных состояния судового электрооборудования, а также упреждающее регулирование выполнялись на основе реальных объектов промышленности.

Введено понятие единой величины эквивалентного сопротивления R3 (не зависимо от характера рассматриваемой компоненты), моделируемого для каждой компоненты при воздействии на схему случайного гауссовского процесса. Вычисления выполнялись в среде MATLAB (Simulink и др.). Метод расчета основывался на уравнивании значений потенциалов совокупности узлов цепи iuml замене всех составляющих компонент различного характера на резистнвньге компонент с последующим их регулированием. Полученные значения сопротивлений резистивных элементов приравнивались эквивалентным сопротивлениям соответствующих компонент.

На рис. 31. показана модель системы измерения при воздействии на RC -цепь шумового сигнала, которая включает модель интегрирующей RC - цепи, описываемой уравнением dU„jx(t) / dt ■» (l/RC)UBX(t) - (l/RC)U,ux(t); модель квадратичного вольтметра; блоки осреднения и интегрирования в интервале [О, Т]; блок нормирования; осциллографы; анализатор спектра; источник белого шума с ограниченным спектром; устройство представления цифровой информации (Display). На рис. 32 приведены сопрягающиеся графики пропорционального деления напряжения на RC и RR делителях. Моделирование выполняется на уровне дифференциального уравнения. В окне Blok Parameters: Band — Limited White Noise пакета Simulink задается фиксированное значение мощности бел^И шума для континуальных систем: Noise power ~ [0.1 ед.]. Измеряется среднеквадратичное значение сигнала на входе U,«* = 1 ед. При постоянном значении величины сопротивления резистора интегрирующей RC - цепи К=1кОм, выполняется варьирование величиной коэффициента пропорциональности а = 1/RC. Одновременно измеряется среднеквадратическое значение сигнала на выходе RC - цепи. При достижении величины выходного напряжения UBUx= 0.5ед, фиксируется значение коэффициента а = 64. 35 и вычисляется значение величины

емкости конденсатора С = 10'3/64.35тР. Если входное напряжение и„ разделится поровну между резистором н конденсатором при равенстве сопротивления резистора Я и эквивалентного сопротивления конденсатора Л, = Л, то имеет место алгебраическое (скалярное, а не векторное) сложение напряжений.

зависимостей

Как следует из результатов (рис. 33 а, в), величина напряжения в установившемся режиме составляет половину входного напряжения, что при заданной длине выборки 10 с, подтверждает предположение о скалярном характере

Рис. 33а. Результаты измерения сигнала на Рис. ЗЗв. Результаты измерения сигнала на

входе ЯС - цепи выходе КС - цепи

сложения величин напряжений. Это дает возможность исключить из рассмотрения анализ фазовых соотношений и использовать белый шум в качестве тестового сигнала при диагностировании электрических цепей, содержащих реактивные элементы. Проведены экспериментальные исследования на основе методики с использованием регулярных и вероятностных диагностических моделей. Настройка процесса измерения и проверка правильности выбранной методики

iCH^B

выполнялась на примере трехфазного шестиканального мостового инвертора. Для разработки диагностических карт использовался комплексный пакет программ MATRIX (СИ**). На рис. 34 приведена распечатка карты диагностирования блока шести канального трехфазного инвертора. Шесть изовар соответствуют вариациям параметров шести структурных единиц ОД. Все линии пересекаются в одной точке равновесия системы, которая соответствует состоянию работоспособности ОД в выбранном пространстве основных диагностических признаков (Kj , Kj). После разработки диагностического обеспечения выполнялась проверка соответствия координат точки состояния ОД, измеренных экспериментально, расчет координатам при изменении параметров каждой из составляющих компонент* отдельности. Построение области работоспособности, при вероятностной постановке задачи, выполнялось на примере схемы трехфазного мостового выпрямителя (Рис. 35). Задав линии уровней с вероятностями Р = 0.95; 0.9; 0.8;..., получим области работоспособности ОД с заданными порогами вероятности.

М ¿с:

o.s' 0,6 1

0,4Г .,

0.2 у

° ~ ~ ¡2

Рис. 35. Поверхность вероятностей работоспособного состояния

Рис. 34. Экранная форма карты диагностирования блоха инвертора

Исследование результатов моделирования при определении момента наступления предотказного состояния и выполнении упреждающего регулирования схемы мостового выпрямителя представлены на рис. 36,37. График регистрирует пороговый переход системы из состояния работоспособности в состояние отказа. Вследствие упреждающего регулирования время пребывания ОД в работоспособном состоянии увеличилось от 100 до 160 ед времени. Таким образом, упреждающее регулирование, выполняемое на основе данных о результатах прогнозирования предотказных состояний, дает возможность при

38

бейесовской оценке работоспособности ОД по текущему состоянию, поддерживать надежность ОД на необходимом уровне в течение процесса эксплуатации.

Гис. 36. Результаты моделирования компоненты работоспособного состояния

Рис. 37. Результаты моделирования работоспособного состояния после выполнения восстановления

Рассмотрено построение программно-аппаратного диагностического комплекса мониторинга технического состояния устройств судовых ЭСА, включающего устройство накопления данных о состоянии ОД, устройство регулярно-периодического контроля состояния ОД, устройство поиска дефектов (ПД), устройство считывания информации из FLASH памяти в персональный компьютер. Пакет программ "OTBOR", "IZOWAR", "MATRIX" реализуют основные алгоритмы диагностирования (рис. 38). Решалась задача контроля технического состояния силового стабилизатора, используемого для питания судового тренажерного комплекса (рис. 39). На рис. 40 представлена блок-схема устройства регулярно-периодического контроля работоспособности ЭСА. Устройство состоит из эталонного генератора, коммутатора, блока оптимизации, блока преобразования сигналов, содержащего сумматор, четыре интегратора, два ^^нвертора и амплитудный детектор, устройство сравнения, индикатор и регулятор. Устройство позволяет выполнять контроль по предупреждению аварийных ситуаций и регистрировать отклонение контролируемых параметров за допустимые пределы в судовых ЭСА. Данные о текущем состоянии ОД регистрируются устройством накопления данных, позволяющем проследить во времени направление и скорость изменения технического состояния ОД (Рис. 41). Устройство обеспечивает автоматическое измерение данных о положении точки

текущего состояния в пространстве диагностических признаков и регистрацию их в цифровой форме на FLASH память.

л*, пд и

1МГ

Пр«1>мм

О««*

црмрши» Вмм* |

Рис. 38. Структура программно-аппаратного Рве. 39. Стабилизатор напряжения комплекса

«•ли

1 Б ОД )

Iй

в V—

Б

в

I г rh

F

JL

Рис. 40. Устройство регулярно-периодического контроля

Рис. 41. Структурная схема устройства накопления данных ^^к

Структурная схема устройства ПД приведена на рисунке 42. Устройство состоит из блока управления (1), коммутатора (2), эталонного генератора (3), щупа (4), устройства сравнения (5), системы индикации (б), блока оптимизации (7), блока выдачи данных(8), арифметико-логического устройства (9, 10), цифроаналоговых преобразователей (11, 12, 13), аналого-цифровых преобразователей (14, 15, 16, 17, 18), ЭВМ (19), блок индикации (20). Устройство выполняет поиск дефектов в разветвленных цепях схем судовых ЭСА методом исключения варьируемого параметра. Один из вариантов диагностической карты

40

стабилизатора переменного напряжения, построенный программой MATRIX приведен на рисунке 43. Рассматривалась эквивалентная схема размерностью бх 15

дефектов

с хорошо обусловленными топологическими матрицами. Выбранная по оптимизационным критериям изоварная картина имеет среднюю равномерность чувствительности основных диагностических признаков к вариациям параметров составляющих компонент. Некоторые товары отражают малую чувствительность диагностических признаков к изменению параметра соответствующей компоненты. Картина имеет неплохую эквидистантность.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Выполненные в диссертации исследования позволили получить следующие результаты:

Ф 1. Теоретически обоснован и реализован новый метод исключения варьируемого параметра, используемый для построения моделей;

2. Построена методика диагностирования сколь угодно сложной разветвленной электрической цепи с минимальными затратами на проведение диагностического эксперимента (всего два измерения), что принципиально отличает разработанную модель от существующих при решении подобных задач;

3. Внедрено и обосновано применение метода конечных интервалов для определения границ параметров составляющих компонент с учетом

топологии их соединения, что дало возможность контролировать энергетический баланс при выполнении регулирования и повысить точность диагностирования;

4. Разработаны и теоретически обоснованы методы и алгоритмы поиска и локализации одиночных и множественных дефектов в схемах судовых ЭСЛ как на основе регулярных, так и вероятностных моделей;

5. Теоретически обоснованы методы и разработаны алгоритмы построения области работоспособных состояний судовых ЭСА, на основе использования изоварных моделей, как в детерминированной так вероятностной постановке;

6. Теоретически обоснованы методы и разработаны алгоритмы и программы вычислений компонент вектора апостериорных вероятностей состояний системы, включающие построение изоварной модели диагностирования, марковской априорной модели деградации-восстановления, используемые для прогнозирования предотказных состояний ОД

7. Применены нейросетевые методы и разработаны алгоритмы и программы для определения областей предотказных состояний составляющих компонент судовых ЭСА;

К. Разработана методика, построены алгоритмы и написана программа получения вектора апостериорных вероятностей, позволяющего выполнять покомпонентное упреждающее регулирование параметров компонент на основе информации о наличии предотказного состоягЯР ОД и на основе конкретной информации об объекте регулирования;

9. Построена автоматизированная микропроцессорная система диагностирования судовых ЭСА, выполняющая накопление и обработку диагностической информации с минимальным временем проведения диагностического эксперимента;

10. Реализована программно-аппаратная автоматизированная система тестового диагностирования на основе внедренного метода исключения варьируемого параметра;

11. Разработан и опробован на примере схемы шестиканального инвертора и электронного стабилизатора переменного тока алгоритм регистрации основных диагностических признаков для определения работоспособности ОД локализации дефектов, определения предотказных состояний судовых ЭСА, позволяющий регулировать

^^ уровень основных эксплуатационных показателей. Написаны программы;

12. Разработав и создан микропроцессорный программно-аппаратного комплекса на основе исследованных в диссертации алгоритмов и программной реализации решения диагностических задач судовых ЭСА. Проведены лабораторные и натурные испытания промышленных образцов аппаратуры электропитания в лабораториях КамчатГТУ и на промышленных предприятиях.

Основное содержание диссертации опубликовано в следующих работах:

Ведущие рецензируемые журналы и научные издания

1. ГЬокке Г. А., Кузнецов С. Е., Портнягин Н. Н Диагностирование электрических

цепей методом изовар//Изв. вузов. "Электромеханика".-Kai. - 1998. - с. 35 -40.

2. Пюкке Г. А. Диагностирование судовых электрических средств автоматизации в условиях неполной информации в диагностическом эксперименте // Изв. вузов. 'Технические науки". Приложение №4. - 2004. - с 125 -131

К Пюкке Г. А. Диагностирование дискретных комбинационных электрических схем//Изв. вузов. "Технические науки". Приложение №4.-2004.-с. 118-125.

4. Пюкке Г. А. Применение нейронных сетей для решения задач идентификации моделей диагностирования судовых электрических средств автоматизации // Изв. вузов. "Технические науки". Приложение №4.- 2004.- с. 110-118,

5. Пюкке Г. А. Применение метода статистических испытаний при диагностировании схем судовых электрических средств автоматизации // Изв. вузов, "Технические науки". Приложение №4.-2004.-с. 105-110.

6. Пюкке Г. А. Организация систем технического обслуживания при диагностике судовых электрических средств автоматизации // Изв. вузов. "Технические науки". Приложение №1.2005. - с. 36 - 40.

7. Пюкке Г.А. Портнягин H.H. Применение метода исключения варьируемого параметра при решении задач параметрической оптимизации судовых электрических средств автоматизации. // Изв. вузов. "Технические науки". Специальный выпуск. — 2005. - с. 24 - 28.

8. Пюкке Г.А., Портнягин H.H., Кузнецов С. Е. Использование марковских процессов при решении задач прогнозирования технического состоянш судовых электрических средств автоматизации. // Изв. вузов. "ТехничесЗ^га науки". Специальный выпуск. - 2005. - с. 28 - 33.

9. Пюкке ГЛ., Портнягин H.H. Устройство для проверки электронных схем: Патент на изобретение № 2137148 // Изобретения. Заявки и патенты. — М.: ФИПС, 1999, Бюл. 25,- С 32.

Ю.Пюкке Г.А., Портнягин H.H. Устройство для проверки электронных схем: Патент на изобретение № 2179729 // Изобретения. Заявки и патента. - М.: ФИПС, 2002, Бюл. 5. -С 44.

11.Пюкке Г.А., Портнягин H.H. Устройство регулярно-периодического контроля работоспособности электрических средств автоматизации: Патент на изобретение № 2196340 И Изобретения. Заявки и патенты — М.: ФИПС, 2003, Бюл. 1-С 27.

12.Пюкке Г.А., Портнягин H.H. Теория, метода и эксперименты решения диагностики судовых электрических средств автоматизации (монограф! СПб.: Судостроение,- 2004. - 162 с.

13.Пюкке Г.А., Портнягин H.H. Модель судового генераторного агрегата с САРН и АРЧ (программа). Программа и алгоритм ФАП ВШ Per. № 50200000187. 31. 10. 00. Гос. центр информацион. технологий. Информац. - библиотечный фонд РФ.

14.Пюкке Г. А., Портнягин Н. Н. Имитационная модель судового генераторного агрегата с САРН и АРЧ : ФАП номер гос. регистрации 50200000187 от 31.10.2000, ВТИНЦ.-М.-С. 1 -2.

задач афЦР

Материалы международных конференций и семинаров

15. Пюкке Г. А. Поиск множественных дефектов в разветвленных электрических цепях / Методы и средства технической диагностики: Сб. трудов международной школы - семинара. — Ивано — Франковск: - 1997.-е. 29 — 32.

16. Пюкке Г. А., Портнягин Н. Н., Водинчар Г. М. Метод матричных преобразований и пути его аппаратной реализации при диагностировании пассивных электрических цепей / Методы и средства технической диагностики: Сб. тр. международной школы-семинара. — Ив. — Франковск: - 1997. — с, 32 — 37. Пюкке Г. А., Портнягин Н. Н. Метод адаптации диагностической модели к точкам состояний при решении задачи поиска дефектов в электрических цепях. Сб. трудов 16-й Международной школы-семинара "МиСТД", Ив. - Франковск: -ИФГТУНГ.- 1999.-е. 15-21.

18. Пюкке Г. А., Портнягин И. Н. Отбор знакопостоянных функций передачи при формировании массива диагностических признаков. Сб. трудов 16-Й Международной школы-семинара "МнСТД", Ив. - Франковск: - ИФГТУНГ. -1999.-С.35-42.

19. Пюкке Г. А., Портнягин Н. Н. Контроль работоспособности судового электрооборудования методом коррекции состояний. Сб. научн. статей международной НТК "МиСТД", Йошкар-Ола.: "МарГУ", 2000. - с. 163 -168.

20.Пюкке Г. А., Портнягин Н. Н. Разработка диагностического обеспечения при контроле технического состояния судового электрооборудования методом коррекции состояний. Материалы международной научно-технической

^^ конференции. Часть 3. Калининград: - КГТУ, 2000. - с. 64 - 67.

21.Пюкке Г. А., Кузнецов С. Е., Портнягин Н. Н. Применение методов регулирования при решении задачи параметрической оптимизации судового электрооборудования. 7-я Международная НТК "Транстек 2000".-СПб: - 2000.- с. 70 - 75.

22.Пюкке Г. А., Портнягин Н. Н. Выбор диагностических параметров при решении задач диагностирования электронных цепей высокой размерности / Теория, методы и средства измерений, контроля и диагностики/ Материалы

международной научно-практической конференции, часть 10. — Новочеркасск: -"ЮРГТУ",2000. -с. 13 -19.

23. Пюкке Г.А., Портнягин H.H. Использование конформных отображений при построении моделей диагностирования электрических цепей/ Информационные технологии в моделировании и управлении / Труды 2-ой международной научно-практической конференции. СПб: - СПГТУ.- 2000.-е. 309-311.

24. Пюкке Г. А., Кузнецов С. Е., Портнягин Н. Н. Проблемы повышения технического уровня электроэнергетических систем и электрооборудования кораблей, плавучих сооружений и транспортных средств. Тезисы докладов 7-ой Между родной научно-технической конференции "ТРАНСТЕК 2000".-СПб:-2000.-с.

25. Пюкке Г. А., Портнягин Н. Н. Диагностирование и настройка динамических параметров системы автоматического регулирования генераторных агрегатов судовой электростанции. Державний м1жвщомчий науково-техничний зб]рник "Розвщка i розробка нафтових i газових родовищ" Cepifl: методи i засоби TexHi4HOi диагностики/ ВИПУСК 18 / 1вано - Франювськ: • 2001.-c.132 - 137.

26. Пюкке ГЛ. Вероятностные методы идентификации входных параметров схем судовых электрических средств автоматизации. Труды международной НПК «Безопасность водного транспорта». СПб: - СПбГУВК. - 2003. - с. 206 - 214.

27.Пюкке ГА., Портнягин H.H. Диагностирование цифровых схем методом матричных преобразований. Сборник научных статей международной школы-семинара(выпуск 19) «Методы и средства технической диагностики». Йошкар-Ола: - МарГУ. - 2002. - с. 99-108. _

28. Пюкке ГЛ., Портнягин H.H. Определение допустимых границ нзменеШР диагностических параметров интервальными методами. Сб. науч. стат. Междун. шк.-семинара"МиСТД", вып.21. -Йошкар-Ола: - МарГУ. -2004.- с. 120-126.

29. Пюкке ГЛ., Портнягин H.H. Применения статистических методов при решении задач диагностики судового электрооборудования. Сб. научных стат. международной школы-семинара "МиСТД", вып. 21.- Йошкар-Ола: - МарГУ. 2004.-е. 165-171.

Р

30. Пюкке ГА., Портнягин H.H. Применение аппарата нечетких множеств при построении моделей диагностирования судового электрооборудования. Сб. научных стат. международной школы-семинара "МиСТД", вып. 21.- Йошкар-Ола: - МарГУ, 2004.- с. 110 - 115.

31. Пюкке Г. А., Портнягин H.H. Программно-аппаратный комплекс решения задач диагностирования судового электрооборудования. Сб. научных стат. международной школы-семинара "МиСТД", вып. 21.- Йошкар-Ола: - МарГУ, 2004.- с. 20 -25.

^ß. Пюкке Г. А. Машинные методы формирования каналов прохождения тестового сигнала при диагностировании многополюсных систем. Сб. трудов 5-й международной НТК «Компьютерное моделирование 2004». - СПб.: СПГПУ. 2004.-с. 31-36.

33. Пюкке Г.А., Портнягин H.H., Бобровский В. Н, Реализация метода товарных характеристик с использованием программного пакета Elektronics Woikbench. Сб, трудов 5-й международной НТК «Компьютерное моделирование 2004»,-СПб.: СПГПУ. 2004. с. 18 - 20.

34.Пюкке Г.А., Кузнецов С. Е. Диагностирование судовых электрических средств автоматизации с применением нейросетей. Труды международной НТК «Инфор мационные системы н технологии» Транском 2004.-СП6.: СПбГУВК,-с ,300-305.

Региональные издания

35. Пюкке Г. А. Диагностика электрических цепей методом изовар. Сб. стат. НТК ^ ППС. П-Камчатский.: ПКВМУ. - 1995. - с. 114-118.

Пюкке Г. А., Кузнецов С. Е. Контроль работоспособности судового оборудования. Тезисы докладов Юб. НТК ППС. СПб.: ГМА имени адмирала С.О. Макарова. - 1996. - с. 52.

37. Пюкке Г. А., Кузнецов С. Е. Диагностика электрических цепей. Тезисы докладов. Всероссийская межвуз. НТК «Проблемы применения новой техники и технологий для предупреждения и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций на транспорте. - СПб.: ГМА им. адм. С.О. Макарова. - 1996. - с. 21.

38. Пюкке Г. А., Кузнецов С. Е„ Говорений А. Э. Диагностика электрических цепей методом изо вар. Тезисы докл. всероссийской НТК «Высшее образование в современных условиях» - СПб.: СПбГУВК. - 1996 с. 246.

39. Пюкке Г. А., Кузнецов С. Е. Контроль работоспособности судового электрооборудования. Тезисы докл. межвузовской НТК ППС. СПб.: ГМА им. адм. С. О. Макарова, - 1997. - с. 150.

40.Пюкке Г. А, Методы технической диагностики и возможности их реализации. Тезисы докладов на научно — практической конференции профессорско — преподавательского состава и сотрудников. Петропавловск — Камчатскш^ ПКВМУ. - 1992. - с. 70. ™

41. Пюкке Г. А., Портнягин Н. Н. Формирование множества основных диагностических признаков с использованием процедуры ротации топологического графа при диагностировании разветвленных электрических цепей: Сб. научных трудов. - Калининград.: БТУ, 1999, с. 57 - 64.

42. Пюкке Г. А., Портнягин Н. Н. Оценка влияния разброса параметров электронных компонент в системе управления генераторным агрегатом судовой электростанции методом компьютерного моделирования. Сб. статей межвузовской НТК ППС. П. - Камчатский.: КГПУ. - 2000.- с. 200-205.

43. Пюкке Г. А., Портнягин Н. Н. Формирование множества основных диагностических признаков с использованием процедуры ротации топологического графа при диагностировании разветвленных электрических цепей: Сб. научных трудов «Электрооборудование судов и энергетика».^= Калининград.: КГТУ. - 1998. - с. 44-47. ™

44 .Пюкке Г. А., Кузнецов С.Е., Портнягин H.H. Методы регулирования при решении задачи параметрической оптимизации судового электрооборудования/ Элек трофорум. Научн-инженерный журнал / ЦНИИСЭТ,- СПб.- 2001 №1.- с. 22 - 23.

45.Пюкке Г.А., Портнягин H.H. Диагностирование цифровых схем. Сб. научи, статей НТК ППС «Проблемы современного естествознания». П. - Камчатский.: КамчатГТУ, 2002. - с. 134 - 140.

46. Пюкке Г.А., Портнягин H.H. Теория и методы диагностики судовых электричес

ких средств автоматизации (монография). П.-Камчат.: КамчатГТУ, 2003.120с,

47. Пкжке Г.А. Метод построения вероятностной области работоспособности судовых электрических средств автоматизации на основе изоварной модели. Сб. трудов «Вестник Камчатского государственного университета». П-Камчатский.: КамчатГТУ, - 2003. - с. 256 - 261.

48. ГЬокке Г, А., Кузнецов С JE., Портнягнн Н.Н. Оптимизация варьируемых параметров судовых электрических средств автоматизации. Сборник тезисов докладов. НТК ППС и научных сотрудников. К 125 — летию со дня основания

t академии. Санкт-Петербург.: ГМА им. адм. С.О. Макарова. 2001.- с. 70 - 71, .Пюкке Г.А, Регулирование и контроль динамических параметров системы автоматического регулирования генераторных агрегатов судовой электростанции. Сб. статей «Эксплуатация морского транспорта»/Под ред. П. С. Емельянова,- СПб.: Наука, 2003. с. 356 - 359.

50. Пюкке Г.А., Портнягин НЛ. Организация гибких систем контроля и технического обслуживания судового электротехнического оборудования. Материалы per. НПК «Экономические, социальные, правовые и экологические проблемы Охотского моря и пути их решения». П.- Камчат.: КамчГТУ,- 2004,- с. 248 - 252.

51. Пюкке Г.А. Динамика надежности обслуживаемых систем. Науч. журнал Вестник КамчатГТУ. Изд. Северо-восточ. межрегионального территориального упра вления мин. Р.Ф. по делам печати. П.-Камчатский.:КамчГТУ.- 2005. с. 150-158.

52. Пюкке Г.А., Горева Т. И. Стохастические модели и товарные методы прогнозирования технического состояния судовых электрических средств

™ автоматизации. Материалы региональной научно-практической конференции «Рыбохозяйственное образование и научные исследования в камчатском регионе». П-КамчатскиЙ.: КамчатГТУ.- 2005. с.9-12.

53. Пюкке Г. А. Статистическая обработка данных разброса входных параметров при диагностировании судовых электрических средств автоматизации. Сб. Эксплуатация морского транспорта. Вып. 44. Под ред. П. С. Емельянова. СПб.: Наука, 2005.-с. 216-223.

Пюкке Георгий Александрович

МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ И ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ ОПТИМИЗАЦИИ СУДОВЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СРЕДСТВ АВТОМАТИЗАЦИИ

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

В авторской редакции Технический редактор Е.Е. Бабу* Набор текста, верстка Г.А. Пюкке Оригинал-макет АЛ. Лылова

Подписано в печать 25.06.2006 г. Формат 61*86/16, Печать офсетная. Гарнитура Times New Roman Ает, л. 2J>7. Уч.-иад. л, 2,73, Усл. печ, л, 3,15 Тираж 100 экз. Заказ № 660

Редакционно-иэдатвльский отдел Камчатского государственного технического университета

Отпечатано полиграфическим участком РНО КамчатГТУ 683003, г. Петропавловск-Камчатский, ул. Ключевская. 33

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ И ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ ОПТИМИЗАЦИИ СУДОВЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СРЕДСТВ

АВТОМАТИЗАЦИИ.

1.1. Исходное состояние проблемы повышения эффективности диагностирования судовых электрических средств автоматизации и этапы ее решения.

1. 2. Характеристика судовых электрических средств автоматизации как объекта диагностирования и регулирования.

1.3. Анализ методов оценки работоспособности, поиска дефектов и прогнозирования технического состояния судовых электрических средств автоматизации.

1. 4. Поисково - аналитические методы определения запаса работоспособ ности.

1.5. Экспериментальные методы разработки диагностического обеспечения.

1. 6. Средства технического диагностирования, анализ и характеристики средств диагностирования

1.7. Количественная и качественная оценка эффективности методов диагностирования судовых электрических средств автоматизации.

1.8. Методы параметрической оптимизации судовых электрических средств автоматизации.

1. 9. Выводы и постановка задач исследований.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ИСКЛЮЧЕНИЯ ВАРЬИРУЕМОГО ПАРАМЕТРА ПРИ ДИАГНОСТИРОВАНИИ И ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ ОПТИМИЗАЦИИ СУДОВЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СРЕДСТВ АВТОМАТИЗАЦИИ.

2. 1. Основные этапы построения и анализа моделей диагностирования.

2. 2. Формирование совокупности основных диагностических признаков. .72 2. 2. 1. Формирование массива коэффициентов передачи при анализе объекта диагностирования.

2. 2. 2. Машинные методы построения совокупности знакопостоянных диагностических признаков.

2. 2. 3. Построение совокупности аналитических выражений функций передачи каналов диагностирования.

2.2. 4. Использование методики построения массива основных диагностических признаков. Алгоритмизация прцесса разработки диагностического обеспечения.

2. 3. Упорядочение и минимизация множества основных диагностических признаков.

2. 4. Аналитическая диагностико - регулировочная модель электрической цепи, описанная на базе детерминированных процессов.

2. 5. Исследование поведения диагностико - регулировочной модели электрической цепи при вариации параметров диагностируемой системы.

2. 6. Построение карт диагностирования на основе метода исключения варьируемого параметра, и определение области работоспособности в пространстве основных диагностических признаков.

2.1. Основные результаты.

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ОЦЕНКИ РАБОТОСПОСОБНОСТИ И ЛОКАЛИЗАЦИИ МНОЖЕСТВЕННЫХ ДЕФЕКТОВ.

3.1. Построение диагностической модели в многомерном пространстве диагностирования.

3.2. Коррекция аналитической модели диагностирования по выборке опытных данных.

3.3. Построение области работоспособных состояний.

3. 4. Вероятностная модель диагностирования, получаемая на основе метода исключения варьируемого параметра.

3. 5. Методика и алгоритм построения области работоспособных состояний объектов судовых электрических средств автоматизации.

3. 6. Основные результаты.

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРЕДОТКАЗНЫХ СОСТОЯНИЙ СУДОВЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СРЕДСТВ АВТОМАТИЗАЦИИ.

4. 1. Построение априорной модели деградации системы на основе реализации марковского случайного процесса.

4. 2. Вероятностная модель диагностирования, получаемая на основе метода исключения варьируемого параметра.

4. 3. Построение апостериорной модели деградации систем, методика, алгоритм и программа определения предотказных состояний.

4. 4. Основные результаты.

ГЛАВА 5. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ОПТИМИЗАЦИИ ПРОЦЕССА ЭКСПЛУАТАЦИИ УСТРОЙСТВ СУДОВЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ

СРЕДСТВ АВТОМАТИЗАЦИИ.

5.1. Построение области идентификации в пространстве выходных параметров системы.

5. 2. Обоснование и теоретические предпосылки применения интервальных методов при решении задач оптимизации эксплуатации судового электрооборудования.

5.3. Регулярные методы оптимизации показателей надежности устройств судовых электрических средств автоматизации.

5. 4. Вероятностные методы оптимизации показателей надежности устройств судовых электрических средств автоматизации.

5. 5. Динамика надежности обслуживаемых систем. Методика и алгоритм процесса регулирования.

5.6. Основные результаты

ГЛАВА 6. РАЗРАБОТКА ПРОЦЕДУРЫ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ НЕЙРОСЕТЕВЫМИ МЕТОДАМИ ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ НЕЧЕТКОГО

ЛОГИЧЕСКОГО ВЫВОДА.

6. 1. Диагностирование судовых электрических средств автоматизации в условиях неполной информации в диагностическом эксперименте.

6. 2. Оценка показателей работоспособности нейросетевыми методами.

6. 3. Выбор и анализ архитектуры сети.

6. 4. Построение тестовых последовательностей для обучения сети.

6. 5. Применение нейросетевого подхода при диагностировании методом исключения варьируемого параметра.

6. 6. Выбор архитектуры, алгоритма и программы обучения нейросети при решении задач диагностирования методом исключения варьируемого параметра.

6. 7. Основные результаты.

ГЛАВА 7. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ И ПОСТРОЕНИЕ ПРОГРАММНО - АППАРАТНОГО ДИАГНОСТИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА

7. 1. Цели и методика проведения экспериментов и исследований.

7. 2. Описание экспериментальной установки.

7. 3. Методика проведения диагностического эксперимента.

7.4. Экспериментальные исследования на основе методики с использованием регулярных и вероятностных диагностических моделей.

1.5. Построение программно-аппаратного диагностического комплекса мониторинга технического состояния устройств судовых электрических средств автоматизации.

7. 6. Разработка микропроцессорного комплекса мониторинга технического состояния объектов судовых электрических средств автоматизации.

7. 7. Основные результаты.

Высокая техническая культура современного производства не мыслима без постоянного совершенствования методов контроля технического состояния объектов промышленности. Отсутствие технических средств контроля или регулирования их малая эффективность приводят к возникновению аварийных ситуаций и снижению эффективности эксплуатации, дополнительным затратам на техническое обслуживание и ремонт. Применение электрических средств автоматизации на судах современного флота позволяет повысить эффективность работы различных систем и технических средств, способствует повышению производительности труда судовых экипажей, дает значительный экономический эффект, сокращает затраты энергии и материалов [9, 6, 10, 11,46,47,123,125].

Техническое состояние современного рыбопромыслового флота страны характеризуется несколькими особенностями, которые порождены проблемами конкуренции и усилением требований к технологии добычи и обработки морепродуктов, которые ранее не проявлялись в такой значительной мере. Необходимо, прежде всего, отметить интенсивное расширение спектра предлагаемых на рынке средств автоматики. Зачастую эти устройства являются продукцией зарубежных компаний и попадают в состав судового электрооборудования во время переоснащения, ремонта и модернизаций промысловых судов.

Новейшие средства автоматизации содержат аналоговые и цифровые компоненты, комбинационные схемы и элементы с памятью: они применяются практически во всех устройствах автоматики, где требуется реализовать специальные характеристики, обеспечить плавность и точность регулирования, повысить производительность и мощность судовых электроэнергетических систем. Возросшие возможности мощной полупроводниковой техники, появление мощных транзисторов, способных управлять токами в сотни ампер и выдерживать напряжения до 1,5 тысячи вольт, а также мощных тиристоров и симисторов, фотосимисторов и других силовых электронных приборов, использующихся в разработках современных компаний, поставляющих аппаратуру для промысловых судов, делают актуальным рассмотрение вопросов диагностирования и регулирования устройств автоматики [4, 6, 16, 46, 47, 55, 56, 57, 59, 60, 58, 84,122,129].

Усложнение состава электрооборудования, рост его количества и широкое внедрение комплексных средств автоматизации на судах при отсутствии автоматизированных систем диагностирования, как правило, приводит к увеличению затрат на определение технического состояния, а при отказах - к увеличению затрат на поиск и устранение дефектов. Вследствие этого простои судов, вызванные ремонтом оборудования и связанные с ними убытки, существенно возрастают. В настоящее время совокупные затраты на техническое обслуживание судов за амортизационный срок службы в два-три раза превышают их строительную стоимость. Расходы, связанные с ежегодным ремонтом судов, достигают половины сумм, расходуемых на строительство нового флота. Технико-экономическая проблема снижения этих расходов в настоящее время является одной из важнейших задач.

Оборудование, поставляемое из-за границы, зачастую поступает без подробной технической документации и без детальной проработки вопросов электромагнитной совместимости. Кроме того, недостаточное качество электрической энергии на промысловых судах, ведет часто к снижению надежности установленного электронного оборудования и неоправданным экономическим потерям. В этой ситуации задачи диагностики и регулирования мощного судового электронного оборудования выступают на передний план, так как отказ мощных полупроводниковых приборов во время ведения промысла может приводить к значительным экономическим потерям, а отказ систем управления, ответственных за энергетические процессы, к потере безопасности мореплавания [4, 6, 8,11, 32, 33, 34, 36, 80, 81, 82].

Необходимо также отметить, что в силу уменьшения количественного состава промысловых судов (примерно в 2,5 раза за период 1992 - 2002 г, Камчатский регион), обострилась проблема повышения качества настройки систем автоматики СЭС. Участились случаи выхода генераторов из синхронизма из-за расстройки параметров электронной аппаратуры САРН и АРЧ. Отсутствие эффективной системы регулирования запаса работоспособности аппаратуры приводит к неоправданным временным потерям на межрейсовых стоянках судов. Не уделяется достаточного внимания и отстройке динамических параметров электронных регуляторов, что оборачивается неминуемыми потерями топлива. Исследование результатов обработки статистических данных по флоту (камчатский регион) показывают, что за период с 1987 по 2000 годы, при систематическом снижении количества судов на флоте, относительный процент аварийности возрастает. В работе [134] приводятся результаты мониторинга технического состояния флота: при 50% снижении количества судов, аварийность возрастает в два раза. Это свидетельствует о старении оборудования и недостаточной оснащенности современными средствами контроля технического состояния и диагностирования устройств, а также о низкой эффективности используемых методов, разработок и устройств, повышающих безаварийность работы.

Исследование процентной зависимости аварийности, вызванной навигационными, техническими и экстремальными факторами, показывает, что доля навигационных и технических факторов высока и одинакова и составляет соответственно 4, 9%, 5, 4% и 4%, 5, 4% за периоды 85-87 и 98-2000 годы. Однако динамика процесса во времени обнаруживает тенденцию роста аварийности, обусловленной техническими факторами. Это свидетельствует не только о старении судовых средств, но и о необходимости повышения эффективности контроля его технического состояния. Одним из факторов, повлиявших на значительный рост технической аварийности, является отсутствие методов надлежащего технического обслуживания и достаточно полной оснащенности техническими средствами диагностирования.

Одной из причин увеличения аварийности является также субъективный фактор, например, квалификация судового обслуживающего персонала и его отношение к своим обязанностям. Однако эффективность любого управления, прежде всего, требует наличия достоверной и своевременной информации об окружающей обстановке, о состоянии судна и даже самого экипажа.

С другой стороны, сложность современных технических систем требует компьютерной грамотности инженера и использования персональных ЭВМ, которые практически неограниченно расширили возможности для контроля и совершенствования эксплуатации. Квалификация современного инженера определяется умением использовать вычислительную технику, навыками программирования, математического моделирования, умением принятия адекватных решений при управлении в процессе эксплуатации.

В настоящее время математическое и программное обеспечения, направленные на решение актуальных задач контроля и регулирования технического состояния объектов производства, и, в частности, средств автоматики отстают от потребностей производства. Это объясняется недостаточной подготовкой инженеров данного профиля, низким кадровым обеспечением вузов рыбной промышленности специалистами в области технической диагностики и компьютерных технологий. Разрешить частично многие проблемные задачи эксплуатации на морском транспорте можно, при внедрении на флоте в эксплуатацию диагностических комплексов, позволяющих формализовать задачу и свести процедуру диагностирования к минимальной совокупности упрощенных манипуляций.

Актуальность темы. Подводя итог сказанному, можно заключить, что снижение как технических, навигационных так и субъективных факторов аварийности находится в прямой зависимости от оснащенности флота техническими средствами диагностирования, и успешное решение проблемы безаварийной эксплуатации в значительной мере определяется наличием новых подходов, методов и направлений в развитии технической диагностики. Снизить интенсивность отказов электрооборудования на стадии эксплуатации можно за счет регулярного оценивания состояния и своевременного восстановления работоспособности. Решить эти задачи позволяет своевременное и рациональное применение методов и средств диагностирования с последующей настройкой основных параметров ЭСА и правильной организацией процесса эксплуатации.

В настоящее время известно множество методов оценки степени работоспособности и поиска дефектов в судовых ЭСА. Подробный анализ их эффективности показывает, что наряду с множеством определенных достоинств они имеют ряд недостатков [9, 12, 14, 15, 16, 17, 18, 21, 22, 23, 24, 25]. Как правило, это методы, предусматривающие процедуру съема информации с достаточно большего количества контрольных точек ОД. При этом процесс диагностирования предполагает выполнение разветвленных алгоритмов, сложность которых увеличивается с ростом размерности диагностируемой электрической цепи. Методика построения таких алгоритмов основывается либо на показателях надежности структурных единиц (СЕ), без учета взаимосвязи между СЕ, либо основывается на логическом анализе, и позволяет обнаружить одиночные дефекты при съеме информации с большего количества полюсов ОД и т.д. Некоторые из существующих методов не достаточно полно учитывают особенности эксплуатации судового оборудования, требуют относительно больших затрат времени, сравнительно большого объема измерений и достаточно высокой квалификации обслуживающего персонала[32, 33, 34, 35, 36, 37 - 43, 44, 45, 48, 50, 51, 54, 55, 56, 57 - 61, 62, 63, 66, 67, 69, 121, 123, 124, 128,130, 131].

Актуальным является также разработка и внедрение новых методов параметрического регулирования и оптимизации процесса эксплуатации судовых ЭСА, которые в совокупности с правильно поставленными методиками контроля технического состояния составляют единый диагностико - регулировочный аппарат теоретических и производственных исследований повышения надежности современных ЭСА [27, 47, 50, 53, 82, 94,96, 114, 116,118,123, 124,125].

Подробный анализ современного программно - технического комплекса методов и средств технической диагностики и регулирования показывает, что существует проблема повышения эффективности эксплуатации судового электрооборудования и связанная с ней проблема безопасности эксплуатации морского флота. Настоящая работа направлена на разработку эффективных методов диагностирования, регулирования и оптимизации эксплуатации соответствующих методик и средств диагностирования для повышения эффективности ТЭ.

Существенным недостатком современных систем диагностики судовых ЭСА является относительно не высокий уровень автоматизации процессов поиска и локализации дефектов, контроля запаса работоспособности, а также прогноза технического состояния объектов ЭСА с учетом взаимосвязи с процедурами регулирования в автоматическом режиме. Однако, как видно из анализа аварийности судов промыслового флота Камчатки, соотношение технического и человеческого фактора составляет пропорцию примерно 1:1, а совершенствование систем диагностики позволит уменьшить влияние на аварийность как технического, так и человеческого фактора.

Решение перечисленных задач невозможно без применения математического аппарата технической диагностики. В настоящей работе развитие аналитического аппарата производится путем приложения теории многополюсника к задачам диагностики. Использование теории многополюсника для описания диагностических задач представляется весьма перспективным особенно для задач параметрической диагностики, так как позволяет построить эффективные процедуры поиска неисправных компонент электронной цепи и организовать слежение за состоянием ее элементов и прогнозировать это состояние при минимальных затратах на создание специальной аппаратуры. Алгоритмическое и программное обеспечение разрабатывается применительно к процедурам:

- контроля и оценки работоспособности судового электрооборудования;

- определения границ допуска параметров элементов ОД с учетом топологии их соединения;

- локализации и поиска дефектов;

- прогноза возможных дефектов и регулирования запаса работоспособности.

Последние достижения в области микропроцессорных технологий в значительной мере расширили потенциальные возможности создания и практической реализации сложных диагностических систем. Современные однокристальные микроконтроллеры: TMS компании Texas Instruments, ADSP компании Analog Devices, DSP компании Motorola, AVR компании INTEL по своим возможностям приблизились к возможностям персональных ЭВМ при решении специализированных задач

Современное состояние систем организации технического обслуживания и ремонта сложных технических объектов характеризуется переходом от систем планово-предупредительных ремонтов к стратегиям управления эксплуатационной надежностью объектов по их техническому состоянию. Преимущества такого подхода заключаются в экономии трудовых, материальных и финансовых ресурсов, что особенно важно в условиях развития рыночных отношений. Однако такой подход возможен при условии создании систем мониторинга технического состояния контролируемых объектов, которые в настоящее время на судах промыслового флота практически не применяются. Основной преградой на пути внедрения современной техники диагностирования на судах является отсутствие соответствующего алгоритмического и программного обеспечения и значительные дополнительные капитальные затраты на модернизацию систем контроля и управления судового электрооборудования из-за большого числа параметров за которыми необходимо установить непрерывный или периодический контроль.

Из изложенного следует, что необходим дальнейший поиск эффективных методов диагностирования и оптимизации. Разработка соответствующих методик и средств, позволяющих минимизировать объем и время диагностических процедур и повысить надежность эксплуатации, является актуальной научно-технической проблемой.

Цель диссертационного исследования состоит в построении методологической основы решения полного комплекса задач диагностирования и параметрической оптимизации, оценки и повышения эксплуатационной надежности судовых ЭСА.

Проблема поставленная в диссертационном исследовании состоит в разработке новых методов и алгоритмов диагностирования и параметрической оптимизации судовых ЭСА с использованием современных информационных технологий и микропроцессорной техники.

Задачи исследования. В соответствии с указанной проблемой в работе поставлены и исследованы следующие задачи:

1. Разработка принципиально нового подхода, оценки работоспособности и поиска дефектов в судовых ЭСА и их частях при минимальных затратах на диагностирование (тестовое диагностирование на основе контроля минимального количества диагностических признаков).

2. Построение и анализ новых диагностико-регулировочных моделей ЭСА для решения задач диагностирования и параметрического

16 регулирования (выполненных методом исключения варьируемого параметра).

3. Разработка методов, алгоритмов и методик диагностирования и регулирования судовых ЭСА.

4. Разработка процедур прогноза предотказных состояний и локализации дефектов в судовых ЭСА.

5. Разработка процедур определения технического состояния ОД на основе методики построения вероятностных областей работоспособности ОД.

6. Организация мониторинга технического состояния судовых ЭСА средствами детерминированных, вероятностных, нейро-нечетких методов с последующим их регулированием и выбором оптимальных режимов эксплуатации.

7. Разработки технических средства диагностирования, реализующих предложенный метод диагностирования. Перечисленные задачи исследования определили содержание рукописи.

В первой главе выполнен обзор и анализ методов и средств диагностирования судовых ЭСА, а также методы регулирования и оптимизации эксплуатации, рассмотрены их достоинства и недостатки.

Вторая глава посвящена разработке метода исключения варьируемого параметра, применяемого для диагностирования судовых ЭСА при одиночных дефектах, дано теоретическое обоснование и описана процедура формирования и минимизации основных диагностических признаков, разработаны алгоритмы и методика диагностирования. Изложена обобщенная процедура построения и анализа диагностико-регулировочной модели ЭСА.

В третьей главе приводится теоретическое и методологическое обоснование разработки метода оценки работоспособности и локализации множественных дефектов в схемах судовых ЭСА на основе использования регулярных и стохастических моделей диагностирования. Приведен алгоритм построения области работоспособных состояний.

Четвертая глава посвящена разработке метода определения предотказных состояний судовых ЭСА на основе рассмотрения марковского вероятностного процесса и изоварной модели диагностирования, получаемой методом исключения варьируемого параметра. Рассмотрена апостериорная модель деградации систем, позволяющая на основе данных о состоянии ОД получить картину распределения предотказных состояний исследуемой системы. Разработан алгоритм вычисления вектора состояний системы, приведены программы.

Пятая глава посвящена разработке метода оптимизации процесса эксплуатации устройств судовых ЭСА, дано теоретическое обоснование применения интервальных методов при решении задач оптимизации судового электрооборудования. Приведены регулярные и вероятностные методы оптимизации технического состояния устройств судовых электрических средств автоматизации на основе разработки детерминированных и вероятностных моделей регулирования. Построен обобщенный алгоритм формирования процесса регулирования, разработаны программы и представлены результаты исследований.

В шестой главе решается задача поиска и локализации дефектов нейросетевыми методами и использования нечеткого логического вывода при построении диагностических моделей.

Седьмая глава посвящена построению программно-аппаратного диагностического комплекса и организации экспериментов для проверки разработанных алгоритмов; вопросам реализации разработанных алгоритмов на основе современных микропроцессорных устройств; описанию экспериментальных установок; методике проведения исследований.

В приложении приводятся программы для ЭВМ, алгоритмы, и результаты моделирования диагностического обеспечения.

Методы исследований. При решении поставленных задач в работе используются методы теории графов, математического анализа, линейной алгебры, аналитической геометрии, моделирования электрических цепей, теории нечетких множеств и нейросетей, теории измерений, теории управления, теории надежности, теории вероятностей, теории массового обслуживания и технической диагностики.

Научная новизна результатов диссертационного исследования состоит в разработке и исследовании следующих положений:

Разработан метод исключения варьируемого параметра, на основе которого построена регулярная модель диагностирования судовых ЭСА, аналитически связывающая совокупность основных диагностических признаков, доступных для измерения на ОД, с множеством диагностируемых параметров ОД, недоступных для непосредственного измерения, без нарушения топологии электрической цепи.

Разработан метод и алгоритмы поиска одиночных дефектов в разветвленной электрической цепи, построенный на основе регулярной диагностической модели, позволяющей при диагностировании не увеличивать количество полюсов съема диагностической информации.

Разработана обобщенная алгоритмическая процедура построения стохастической модели диагностирования ЭСА на основе регулярной модели, связывающая совокупность векторов вероятностей всех предварительно дифференцированных состояний ОД с множеством точек пространства основных диагностических признаков.

Разработана процедура построения и анализа многомерной регулярной модели диагностирования ЭСА, используемой для решения задачи поиска множественных дефектов, на основе методики поэтапного увеличения размерности пространства основных диагностических признаков.

Разработан метод и алгоритм поиска множественных дефектов и определения области работоспособности судовых ЭСА на основе использования вероятностной модели диагностирования.

Разработаны алгоритм и программы оценки основных диагностических признаков по критериям чувствительности, равномерности чувствительности и эквидистантности,

Разработана методика отбора знакопостоянных диагностических признаков на основе процедуры вращения топологического графа, используемая для формирования оптимальных изоварных картин пространства диагностирования.

Построена обобщенная изоварно-марковская модель деградации системы, отражающая общие тенденции старения систем и содержащая информацию об изменениях диагностических признаков в конкретном ОД для последующего вычисления апостериорных вероятностей состояний системы.

Разработан алгоритм и написана программа идентификации предотказных состояний судовых ЭСА, разработан критерий определения предотказных состояний систем.

Построена обобщенная модель деградации-восстановления системы, отражающая общие процессы старения и восстановления систем. Модель позволяет на основе данных о конкретном ОД выполнять упреждающее регулирование с целью восстановления надежности ОД близкой к первоначальной.

Разработана методика и построены алгоритмы, написаны программы оптимизации процесса эксплуатации судовых ЭСА, на основе полученной модели.

Практическая ценность диссертационной работы состоит в следующем:

1. Разработана инженерная методика практического диагностирования на основе выполненного анализа и предложенных процедур построения алгоритмов диагностирования.

2. Написаны машинные программы диагностирования и разработаны технических средств диагностирования для широкого класса электрических схем ЭСА.

Результаты работы использованы при выполнении научно-исследовательских работ по созданию диагностического обеспечения и ТСД судовых систем (госбюджетная НИР КГАРФ, "Диагностика судового электрооборудования". 1998г.). Разработанные в диссертационной работе методики используются в учебном процессе в КамчатГТУ и для практического диагностирования систем электроснабжения организаций рыбной отрасли Камчатки - ФГУП КЦСМ, ООО Экспедиция, ООО Энергия, ТЦППКСРФ.

Достоверность результатов выводов и рекомендаций подтверждена корректным применением теории электрических цепей, математического анализа, линейной алгебры, теории вероятностей и математической статистики, теории массового обслуживания, результатами моделирования на ЭВМ и экспериментально при испытании макетных образцов действующих судовых ЭСА.

Апробация работы. Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях:

- Международной научно-технической конференции "Транском", "Управление и информационные технологии на транспорте". Санкт-Петербургский Государственный университет водных коммуникаций. 1997-2003г г.;

- Международной, межвузовской школе-семинаре "Методы и средства технической диагностики". Ивано-Франковский Государственный технический университет нефти и газа.1997-2000гг.

-Научно- технических конференциях профессорско-преподавательского состава ГМА им. адм. С. О. Макарова в 2000 - 2002 гг.;

- Научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава КамчатГТУ. г. Петропавловск-Камчатский в2001 - 2003 гг.;

- Международной межвузовской школе-семинаре "Методы и средства технической диагностики". Марийский Государственный университет, г. Йошкар-Ола. 1998-2000 гг.

- Международная научно-практическая конференция «Теория, методы и средства измерений, контроля и диагностики». ЮРГУ. г.Новочеркасск. 2000г.

- Основные положения диссертации изложены в 53 печатных работах: [69 - 121], в том числе: в 14 публикациях в ведущих рецензируемых научных изданиях и журналах, двух монографиях, трех патентах на изобретение, двух свидетельств на программы и алгоритмы. Получены следующие патенты на изобретение: Устройство для проверки электронных схем./ Патент на изобретение № 2137148 от24.03.97 г., Устройство для проверки электронных схем./ Патент на изобретение № 2179729 от25.02.2000 г. Устройство регулярно-периодического контроля работоспособности электрических средств автоматизации.//Патент на изобретение № 2196340 от 10.01.2003 г. Программа построения семейства изоварных характеристик объекта диагностирования. № 2004610272 //Программы. Базы данных. Топология интегральных микросхем.-М.: ФИПС, 2004, Бюл.1.-С23. Основные положения, выносимые на защиту:

1. Теоретические основы метода исключения варьируемых параметров для решения основных задач параметрической оптимизации и диагностирования - оценки технического состояния и поиска дефектов в устройствах ЭСА, описываемых цепями средней и высокой размерности.

2. Теоретические основы и методы построения диагностико -регулировочной модели оптимизации и диагностирования устройств судовых ЭСА.

3. Теоретические основы, методы и алгоритмы формирования совокупности основных диагностических признаков при анализе многополюсных систем.

4. Методика ротации топологического графа при выполнении процедуры отбора знакопостоянных функций передачи многополюсной системы.

5. Теория и методы решения задачи локализации множественных дефектов в электрических цепях средней и высокой размерности.

6. Методы оценки работоспособности устройств судовых ЭСА при использовании нечеткого логического вывода.

7. Методы оценки работоспособности устройств судовых ЭСА при использовании нейронных сетей.

8. Теория и методы прогноза предотказных состояний судовых ЭСА.

9. Теория и методы определения степени работоспособности судовых ЭСА.

10. Теория и методы регулирования характеристик надежности судовых ЭСА.

Далее приводится анализ и дается оценка существующих методов и средств диагностирования судового электрооборудования, методы его регулирования и оптимизации эксплуатации.

7. 7. Основные результаты.

В процессе проведения экспериментов выполнялась отработка методов и настройка алгоритмов диагностирования на основе вероятностных и регулярных моделей, построенных методом исключения варьируемого параметра. В результате проведения диагностических экспериментов выявлялись узлы и компоненты схемы близкие к состоянию отказа, а также прогнозировалась надежность ОД и вырабатывались рекомендации по повышению показателей надежности отдельных составляющих компонент и их замены на более надежные.

При диссертационном исследовании рассматривались вопросы, связанные с проблемой определения вероятностных характеристик источников тестовых сигналов, в качестве которых выбран гауссовский шум, и с проблемой определения вероятностных характеристик токов и напряжений, возникающих в цепи под действием этих возмущений. В результате была внедрена методика экспериментального расчета эквивалентного сопротивления составляющих компонент. Адекватность методики расчета эквивалентного сопротивления общепринятым методам анализа резистивных электрических цепей была дана при количественной оценке с использованием пакета моделирования динамических систем Simulink.

Построена модель системы измерения при воздействии на RC - цепь шумового сигнала. Проведенные исследования, дали удовлетворительный результат, позволяющий сделать вывод о возможности подбора параметров

289 шумового сигнала, обеспечивающих скалярные операции с величинами напряжений на реактивных элементах.

Проведены экспериментальные исследования и выполнена разработка диагностического обеспечения на основе использования регулярных диагностических моделей с использованием разработанных программ OTBOR; MATRIX; IZOVAR. Проверка подтвердила состоятельность разработанной методики: были получены удовлетворительные результаты, подтверждающие соответствие координат точки состояния ОД в пространстве диагностических признаков, измеренных экспериментально, расчетным координатам, при изменении параметров каждой из составляющих компонент в отдельности. Проведенный по такой методике эксперимент позволил при относительно несложном процессе разработки диагностического обеспечения ограничиться простой процедурой диагностирования, сводящейся к измерению двух диагностических признаков, при поиске любой отказавшей компоненты в сложной разветвленной электрической цепи без нарушения ее топологии.

Выполнялась настройка регулярных, вероятностных, а также нейросетевых моделей диагностирования и проверка алгоритмов локализации дефектов, определения области работоспособности, определения предотказных состояний судового электрооборудования на основе реальных объектов промышленности. Выполнялась также проверка работоспособности и адекватности выбранной структуры микропроцессорного комплекса диагностики СЭСА.

Разработан и построен программно-аппаратный диагностический комплекс мониторинга технического состояния устройств судовых ЭСА. Новизна разработок подтверждена тремя патентами на изобретение и свидетельствами на разработку алгоритмов и программ. Были отработаны задачи поиска дефектов в схеме трехфазного шестикаскадного мостового инвертора и задача регулярно-периодического контроля технического состояния силового стабилизатора, используемого для питания судового тренажерного комплекса.

Выполнено построение поверхности численных значений вероятности работоспособности мостового выпрямителя в калиброванном пространстве основных диагностических признаков. Предлагаемый вероятностный подход к оценке состояния объекта диагностирования позволил решить задачу локализации и определения множественных дефектов, а также задачу оценки и регулирования запаса работоспособности судовой аппаратуры.

При отладке программ и проверке алгоритмов были поставлены следующие машинные эксперименты:

• по проверке правильности методики построения диагностических карт, посредством сравнения результатов компьютерного и ручного построения на примерах цепей невысокой размерности, показавшие совпадение ручных расчетов и результатов работы алгоритма (Приложение 2: Руководство пользователя);

• по построению областей работоспособности с заданной вероятностью;

• по отбору совокупности основных диагностических признаков в соответствии с критериями чувствительности, равномерности чувствительности и эквидистантности;

• по разработке диагностического обеспечения для решения задач поиска дефектов в детерминированной и вероятностной постановке;

• по прогнозированию предотказных состояний ОД;

• по упреждающему регулированию с целью повышения эксплуатационной надежности системы.

Построение области работоспособности осуществлено программой, реализующей вышеописанный алгоритм метода статистических испытаний (Рис. 3. 8, 7. 23). Проверка выполнялась при отклонении величин параметров, составляющих компонент тестовой цепи, в пределах 25% по обе стороны от номиналов. Все полученные 20 точек наносились на карту изоварных характеристик в области работоспособности построенной программой (Приложение 3). Этот эксперимент подтверждает правильность работы алгоритма и программы метода статистических испытаний.

Осуществлена проверка алгоритма и программы прогноза предотказных состояний (Приложения 4, 5, 6 и программа в п. 4. 3). Было выполнено поочередное варьирование параметрами составляющих компонент в диапазоне 40% от номинальных значений. Результаты моделирования процесса для схемы мостового выпрямителя представлены в Приложении 8 (Даны временные зависимости условных вероятностей по состояниям работоспособности и кратных отказов) и в Приложении 9, где приведены результаты моделирования компоненты работоспособного состояния вектора апостериорных вероятностей.

Выполнена проверка алгоритма и программы по отбору совокупности основных диагностических признаков в соответствии с критериями чувствительности, равномерности чувствительности и эквидистантности на примере выпрямителя переменного тока, а также алгоритм и программы построения диагностических карт. Результаты моделирования приведены в приложении 10, программы отбора и построения в Приложении 11. Полученные результаты подтверждают наличие большого выбора различных вариантов диагностических карт одного и того же устройства, представленного в виде многополюсной системы, что всегда дает возможность выбора оптимального варианта.

Выполнена проверка алгоритма и программы вычислений компонент вектора апостериорных вероятностей состояний системы, включающие построение изоварной модели диагностирования, марковской априорной модели деградации-восстановления, а также этапы вычисления шага дискретизации времени и проверки выполнения критерия готовности. Получение вектора апостериорных вероятностей позволяет выполнять покомпонентное упреждающее регулирование параметров компонент на основе информации о наличии предотказного состояния ОД и на основе конкретной информации об объекте регулирования. Как показали полученные результаты (Приложение 16), после бейесовской оценки

292 функция состояния принимает пороговый характер, что свидетельствует о повышении детерминантности процесса оценки текущего состояния ОД.

Проведенные эксперименты на реальных объектах и посредством моделирования при реализации программ созданных на основе разработанных алгоритмов, подтвердили работоспособность алгоритмов метода исключения варьируемого параметра. Были выполнены диагностические процедуры по мониторингу основных диагностических признаков и регистрация основных параметров диагностирования разработанными методами блоков стабилизации напряжения сети переменного тока в производственных условиях организаций г.Петропавловска-Камчатского: ФГУП КЦСМ , ООО Экспедиция, ООО «АСНИ», ТЦППКамчатГТУ, ГУЛ КДпоС, ООО НТО «НОВИК».

Выполнено построение архитектуры и обоснована структура микропроцессорного комплекса решения задач диагностики судовых ЭСА; разработана совокупность алгоритмов для реализации разработанных диагностических процедур; выявлены компоненты принципиальной схемы электронного стабилизатора, близкие к отказу, что позволило произвести упреждающую замену ненадежных компонент и тем самым повысить эксплуатационную надежность аппаратуры; выполнена проверка алгоритма прогноза предотказных состояний, при вариации параметрами составляющих компонент, которая подтвердила эффективность использованного критерия определения предотказных состояний системы; проведена настройка нейросети в соответствии с методикой, изложенной в главе 6; проведена проверка алгоритма по упреждающему регулированию с целью повышения эксплуатационной надежности системы.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Как показали исследования, в целом метод исключения варьируемого параметра позволяет успешно решать основные задачи диагностирования и оптимизации параметров судовых ЭСА. Были использованы как регулярные так и стохастические подходы при решении основных задач диагностики и регулирования. Исследования показали, что часть задач диагностики и оптимизации могут быть решены на основе использования регулярных методов, в основе которых рассматриваются детерминированные диагностические модели. А часть задач может быть разрешена только с использованием вероятностного, нейросетевого или нечетко-множественного подходов. Такие задачи, как поиск и локализация одиночных дефектов или задача поиска множественных дефектов на основе реализации гиперпространства основных диагностических признаков, могут быть решены на основе детерминированных изоварных моделей. Однако, увеличение размерности пространства диагностирования быстро приводит к непомерно громоздким аналитическим моделям. Регистрация одиночных дефектов, как правило, эффективна при регулярно-периодическом контроле оборудования. При решении задач поиска дефектов, определения области работоспособности, в большинстве случаев, необходим переход от регулярных к стохастическим моделям, моделям на основе нечетких множеств и нейронных сетей, позволяющем решать поставленные задачи.

Успешное проведение диагностических экспериментов с применением широкого спектра комплектующих компонент, подтверждение состоятельности методики проведения диагностического эксперимента, подтверждение правильности методики разработки диагностического обеспечения свидетельствуют о возможности внедрения разработанных методов в производство. Разработанный программно-аппаратный комплекс позволяет совокупно решать все основные задачи диагностики: предусмотрена методика машинного отбора чувствительных каналов диагностирования с помощью программы OTBOR , а также процедура построения диагностической карты с помощью программы IZOWAR , разработана комплексная программа диагностирования, решающая совокупность всех этапов диагностирования, предусмотренных методом исключения варьируемого параметра, программа MATRIX.

Проведена проверка адекватности модели диагностирования, выполнены сопоставления диагностических карт разработанных вручную и с помощью ЭВМ. Разработаны и внедрены в производство устройство регулярно-периодического контроля и устройства поиска дефектов в СЭСА.

Успешное проведение исследований позволило внедрить экономически целесообразную методологию диагностирования и оптимизации судовых ЭСА, что дало возможность ее использования при построении автоматизированных диагностических комплексов судовых ЭСА. Разработанная методология предварительного диагноза и упреждающего регулирования позволили повысить эксплутационную надежность судовых электроэнергетических систем, повысить уровень безопасности мореплавания и снизить аварийность судов флота рыбной промышленности.

Внедрен комплексный подход к решению основных задач диагностики и регулирования электрических цепей средней и высокой размерности. Реализована идея снижения числа наблюдаемых диагностических признаков и объемов измеряемой и обрабатываемой диагностической информации. Внедрен иерархический принцип поэтапного увеличения глубины поиска дефекта вплоть до составляющей компоненты принципиальной схемы.

Получены следующие результаты:

1. Теоретически обоснован и реализован новый метод исключения варьируемого параметра, используемый для построения моделей;

2. Построена методика диагностирования сколь угодно сложной разветвленной электрической цепи с минимальными затратами на проведение диагностического эксперимента (всего два измерения), что принципиально отличает разработанную модель от существующих при решении подобных задач;

3. Внедрено и обосновано применение метода конечных интервалов для определения границ параметров составляющих компонент с учетом топологии их соединения, что дало возможность контролировать энергетический баланс при выполнении регулирования и повысить точность диагностирования;

4. Разработаны и теоретически обоснованы методы и алгоритмы поиска и локализации одиночных и множественных дефектов в схемах судовых ЭСА как на основе регулярных, так и вероятностных моделей;

5. Теоретически обоснованы методы и разработаны алгоритмы построения области работоспособных состояний судовых ЭСА, на основе использования изоварных моделей, как в детерминированной так и в вероятностной постановке;

6. Теоретически обоснованы методы и разработаны алгоритмы и программы вычислений компонент вектора апостериорных вероятностей состояний системы, включающие построение изоварной модели диагностирования, марковской априорной модели деградации-восстановления, используемые для прогнозирования предотказных состояний ОД;

7. Применены нейросетевые методы и разработаны алгоритмы и программы для определения областей предотказных состояний составляющих компонент судовых ЭСА;

8. Разработана методика, построены алгоритмы и написана программа получения вектора апостериорных вероятностей, позволяющего выполнять покомпонентное упреждающее регулирование параметров компонент на основе информации о наличии предотказного состояния ОД и на основе конкретной информации об объекте регулирования;

9. Построена автоматизированная микропроцессорная система диагностирования судовых ЭСА, выполняющая накопление и обработку диагностической информации с минимальным временем проведения диагностического эксперимента;

10. Реализована программно-аппаратная автоматизированная система тестового диагностирования на основе внедренного метода исключения варьируемого параметра;

11. Разработан и опробован на примере схемы шестиканального инвертора и электронного стабилизатора переменного тока алгоритм регистрации основных диагностических признаков для определения работоспособности ОД, локализации дефектов, определения предотказных состояний судовых ЭСА, позволяющий регулировать уровень основных эксплуатационных показателей. Написаны программы;

12. Разработан и создан микропроцессорный программно-аппаратного комплекса на основе исследованных в диссертации алгоритмов и программной реализации решения диагностических задач судовых ЭСА. Проведены лабораторные и натурные испытания промышленных образцов аппаратуры электропитания в лабораториях КамчатГТУ и на промышленных предприятиях.

1. Абрамович Ф.П., Вагенкнехт М.А., Хургин Я.И. Решение нечетких систем линейных алгебраических уравнений LR-типа.-В сб.: Методы и системы принятия решений.Рига:РПИ,1987,с.35-47.

2. Агафонов Н.П. Судовые микропроцессорные управляющие системы: Учебное пособие СПб.: 1994.-136с.: ил.

3. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях: Монография. Тюмень: Издательство Тюменского государственного университета, 2000. 352 с.

4. Агунов А.В., Дмитриев Б.Ф., Красовчиков В.Г. Параллельное соединение транзисторов IGBT в составных транзисторных ключах .- М.: Журнал Судостроение, 2000. №1. с 46-48.

5. Архангельский B.C. Регуляторы частоты вращения судовых дизелей JL: Судостроение, 1989.-173 е.: ил.

6. Акулов Ю. И., Коробков А. Ф., Мнушко Ю. В. Судовая электроника и электроавтоматика.- М.: Транспорт, 1982.- 271с.

7. Аленфельд Г., Херцбергер Ю. Введение в интервальные вычисления М: Мир, 1987, 360с.

8. Абрамов О. В. Параметрическая коррекция систем управления.- М. : Энергия, 1984. -180с.

9. Айзинов С.Д., Белавинский А.Ю., Солодовниченко М.Б. Комплексная оценка надежности судовых радиоэлектронных средств/ Эксплуатация морского транспорта //СпБ.: Наука, 2003.-е 242 247.

10. Ю.Баранов А.П., Кузнецов С.Е. Эксплуатационная надежность электроэнергетической системы атомного ледокола «Арктика»/ Эксплуатация морского транспорта(под ред. П.С.Емельянова) //СпБ.:Наука, 2003.-281-292.

11. П.Бабаев А. М., Ягодкин В. Я. Автоматизированные судовые электроприводы.- М.: Транспорт, 1986.- 448с.

12. Блинов Э.К., Розенберг Г.Ш. Техническое обслуживание и ремонт судов по состоянию: Справочник. СПб: Судостроение, 1992.- 189 е.: ил

13. Гаврилович М.В. Введение в нейроматематику. Обозрение прикладной и промышленной математики. М. ТВП, 1994, с.377-388.

14. Гаскаров Д. В. и др. Выбор информативных параметров при контроле качества изделий информационной техники. Л.: ЛДНТП, 1979. - 32с.

15. Грундсленькис Я. А. , Тенгерис Я. К. Автоматизация построения топологической модели сложной системы для решения задач диагностики / В кн.: Гибридные вычислительные машины и комплексы,- Киев: Наукова думка, 1980. Вып. 3.-е. 88-93.

16. Гаскаров Д. В., Попеначенко В. И., Попов С. А., Шаповалов В. И. Выбор информативных параметров при контроле качества изделий электронной техники. ЛДНТП.- Л.: Общество Знание, 1979.- 32с.

17. Гречухин Г.В. Диагностика и ремонт электронных устройств судовой автоматики зарубежного производства: Конспект лекций. Калининград.: ВИПК Минрыбхоз СССР, 1987.- 58с.; ил.

18. Голоскоков К.П. Алгоритмическое обеспечение ускоренных испытаний судовой электронной техники в АСУ качеством: Автореферат диссертации на соискание степени к.т.н.: 05.13.06. Л, 1990,-23 с.

19. ГОСТ 27518-87. Диагностирование изделий. Общие требования. М.: Издательство стандартов, 1988.- 6с.

20. Демирчян К. С., Бутырин П. А. Моделирование и машинный расчет электрических цепей.- М.: Высшая школа, 1988.- 335с.

21. Дубровский Л. К. Определение работоспрсобности сложных систем / Методы и системы технической диагностики: Сб. статей. Саратов: СГУД981. - Вып. 2.-е. 45-48.

22. Дмитриев А. К., Александров В. В. Применение алгоритмов распознавания образов в задачах технической диагностики / Техническая диагностика: Сб. статей. -М.: Наука, 1972. -с. 127-130.

23. Дялов В. А., Кабанов А. Н., Милов JI. Т. Контроль динамических систем. -Л.: Энергия, 1978.-88с.

24. Диагностическое обеспечение судовых технических средств: Диагностическое обеспечение электроэнергетических систем: Сборник статей./ отв.Редактор А.Д. Махоров. Л.: Судостроение, 1990.-55с.: ил.

25. Евланов Л.Г. Контроль динамических систем. М.: Наука, 1972. -424с.

26. Звонцов В.А. Методы и средства получения исходной информации для контроля и управления судовыми силовыми энергетическими комплексами (ССЭК): Автореферат диссертации на соискание степени д.т.н.: 05.13.07.- Спб. 1994,-50 с. :ил.

27. Ионкин П. А., Максимович Н. Г., Миронов В. Г., Перфильев Ю. С., Стахив П. Г. Синтез линейных электрических и электронных цепей.-Львов: Высшая школа. Издательство при Львовском университете, 1982.-312с.

28. Иорш В.И. Автоматизация дизель-генераторных агрегатов с применением микропроцессорных средств: Автореферат диссертации на соискание степени к.т.н.: 05.13.07. Л: 1988 - 17с.: ил.

29. ИванищевА.В. Инструментальная система диагностирования с алгоритмическими средствами анализа полноты экспертных знаний : Автореферат диссертации на соискание степени к.т.н.: Спб. 1992. - 18с.

30. Калявин В. П., Малышев А. М., Мозгалевский А. В. Организация систем диагностирования судового оборудования. Л.: Судостроение, 1991. -168с.

31. Калявин В. П. Корнильев О. П. Опыт разработки и применения средств контроля радиоэлектронной аппаратуры. JL: ЛДНТП, 1983. - 25с.

32. Калявин В. П., Красильников Н. И. Контроль работоспособности объектов с использованием эквивалентной модели / Техническая диагностика. Л.: 1974. - с. 27-34. - Изв. ЛЭТИ; Вып. 153.

33. Калявин В. П., Малышев А. М. Определение оптимального количества технических средств диагностирования / Электронное моделирование. -1985.-N1.-с. 66-71.

34. Калявин В. П., Мозгалевский А. В. Технические средства диагностирования. Л.: Судостроение, 1984.- 208 с.

35. Калявин В. П. Постановка задачи проектирования технических средств диагностирования / В кн.: Методы и системы технической диагностики. -Саратов: Изд. Саратовского университета, 1981; Вып. 2. с. 20-25.

36. Калявин В. П. Системный подход в проектировании технических средств диагностирования / Техническая диагностика. Л.: 1982. - с. 25-30. - Изв. ЛЭТИ; Вып. 313.

37. Калявин В. П., Хузин Р. 3. Оптимизация элементной базы автоматизированных средств диагностирования / Техническая диагностика. Л.: Изв. ЛЭТИ, Вып. 278, 1980. - с. 3-10.

38. Калявин В.П. Методы и средства технической диагностики: Сб.тр. 15-ой международной, межвызовской школы-семинара/ Под ред. В.П. Калявина, Рыбакова Л.М. Йошкар-Ола, 1998.-194с.: ил.

39. Калявин В.П.Технические средства поиска одиночных и кратных дефектов в логических блоках ЦВМ в условиях производства. Л, 1978.-31с.:ил.

40. Калявин В.П Прогнозирование технического состояния изделий электронной техники в процессе производства. Л, 1980,5 8с.: ил.

41. Климов Е. Н., Попов С. А., Сахаров В. В. Идентификация и диагностика судовых технических систем. Л.: Судостроение, 1978. - 176с.

42. Крутько П.Д. Решение задачи идентификации методом теории чувствительности / Изв. АН СССР. Техническая диагностика. -1969. -N6. -с.146-153.

43. Калявин В. П., Мозгалевский А. В., Галка В. Л. Надежность и техническая диагностика судового электрооборудования и автоматики: Учебник.-СПб.: Элмор, 1996.- 246с.

44. Кузнецов С. Е., Филев B.C. Основы технической эксплуатации судового электрооборудования и автоматики.- С.Петербург: Судостроение,1995.-448 с.

45. Кузнецов С. Е. Основы эксплуатации судового электрооборудования и средств автоматизации: Учеб. для вузов.- М.: Транспорт, 1991.-231 с.

46. Калявин В. П., Мозгалевский А. В. Технические средства диагностирования. JL: Судостроение, 1984. - 208 с.

47. Куриленко В.М., Дедовский А.Д. Качество судовых динамических систем управления. СПб.: Судостроение, 1994.- 174с.: ил.

48. Краснов И.А Методы управления запасом работоспособности судового электрооборудования: Учебное пособие. JL: УВК, 1991.- 64с.: ил.

49. Круликовский Б.Б. Разработка моделей, алгоритмов и средств диагностирования систем управления судовыми техническими средствами: Автореферат диссертации на соискание степени к.т.н.: 05.13.05,- Киев 1987.-16 с.

50. Латинский С. М., Шарапов В. И., Ксенз С. П., Афанасьев С. С. Теория и практика эксплуатации радиолокационных систем. Под ред. Латинского С. М.- М.: Советское радио, 1970.- 432 с.

51. Лукин С.А., Недялков К.В., Тихонович Е.Б. Автоматическое управление Электроэнергетической установкой природоохранного судна «Россия».-М.: Журнал Судостроение, 2000. №2. с 42-46

52. Мозгалевский А. В. Вопросы функционирования судового диагностического комплекса / В кн.: Совершенствование судоремонта. -Л.: Судостроение. 1974,- с. 206 210.

53. Мартынено О.Н., Сердаков А. С. Некоторые возможности оптимизации глубины контроля в радиоэлектронной аппаратуре / Автоматика и телемеханика. -1981. N8. - с. 17 -19.

54. Миронов В. Н., Обухов С. Г. Процедуры тестового диагноза вентильных преобразователей / Электричество.- 1983.- N2.-C. 53-55.

55. Мозгалевский А. В., Калявин В. П., Хузин Р. 3. Построение оптимальных алгоритмов поиска дефектов в сложных системах / Изв. вузов. Приборостроение.- 1979.- N 2.- с. 70-76.

56. Мозгалевский А. В., Калявин В. П. Системы диагностирования судового оборудования: Учеб. пособие. Л.: Судостроение, 1987.- 224 с.

57. Мозгалевский А. В., Волынский В. И., Гаскаров Д. В. Техническая диагностика судовой автоматики.- Л.: Судостроение, 1972.-224с.

58. Мозгалевский А. В., Гаскаров Д. В. Техническая диагностика. Учебное пособие для вузов. М.: Высшая школа, 1975.- 207с.

59. Мозгалевский А. В., Калявин В. П., Костанди Г. Г. Диагностирование электронных систем / Под ред. А. В. Мозгалевского.- Л.: Судостроение, 1984.-224 с.

60. Мозгалевский А. В., Гаскаров Д. В., Глазунов Л. П., Ерастов В. Д. Автоматический поиск неисправностей. М.: Машиностроение, 1967.

61. Мозгалевский А. В., Калявин В. П. Системы диагностирования судового оборудования Ю Л.: Судостроение, 1982.- 140 с.

62. Надежность и качество программного обеспечения СУТС(по публикациям и опыту разработки): Обзор СПб.: ЦНИМ «АВРОРА», 1992.-120 е.: ил.

63. Нейроинформатика / Горбань А. Н., Дунин Барковский В. Л., Кардин А. Н. и др., Новосибирск.: Наука, 1998. - 295с.

64. Основы технической диагностики / Под ред. П. П. Пархоменко.- М.: Энергия, 1976.- 464с.67.0сновы технической диагностики. В 2-х книгах. Кн. 1. Модели объектов, методы и алгоритмы диагноза. Под ред. П. П. Пархоменко. М.: Энергия, 1976. 464 с.

65. Пархоменко П. П., Согомонян Е. С. Основы технической диагностики.-М.: Энергия, 1981.-320с.

66. Пюкке Г. А. Диагностика электрических цепей методом изовар. П-Камчатский.: НТКППС, ПКВМУ, Сб. стат. 1995. 114с.

67. Пюкке Г. А., Кузнецов С. Е. Контроль работоспособности судового оборудования. СПб.: Юб. НТК ППС ГМА имени адмирала С.О. Макарова. 1996. -52с.

68. Пюкке Г. А., Кузнецов С. Е., Говорский А. Э. Диагностика электрических цепей методом изовар. СПб.: Всероссийская НМК «Высшее образование в современных условиях» СПбГУВК. - 1996 246с.

69. Пюкке Г. А., Кузнецов С. Е. Контроль работоспособности судового электрооборудования. СПб.: Межвузовская НТК ППС ГМА им. адм. С. О. Макарова. - 1997. -150с.

70. Пюкке Г. А. Поиск множественных дефектов в разветвленных электрических цепях / Методы и средства технической диагностики: Сб. материалов. Ивано - Франковск, 1997. - с. 29 - 32.

71. Пюкке Г. А. Методы технической диагностики и возможности их реализации. Тезисы докладов на научно практической конференции профессорско - преподавательского состава и сотрудников ПКВМУ. -Петропавловск - Камчатский, 1992. -с. 70.

72. Пюкке Г. А., Портнягин Н. Н. Формирование множества основных диагностических признаков с использованием процедуры ротации топологического графа при диагностировании разветвленных электрических цепей: Сб. научных трудов, Калининград: БТУ, 1999.

73. Пюкке Г. А., Портнягин Н. Н. Метод адаптации диагностической модели к точкам состояний при решении задачи поиска дефектов в электрических цепях. Ив. Франковск. 16-я Международная школа-семинар МиСТД, ИФГТУНГ.-1999.- 250с.

74. Пюкке Г. А., Портнягин Н. Н. Отбор знакопостоянных функций передачи при формировании массива диагностических признаков. Ив. Франковск. 16-я Международная школа-семинар МиСТД, ИФГТУНГ.-1999.- 250с.

75. Пюкке Г. А., Портнягин Н. Н. Контроль работоспособности судового электрооборудования методом коррекции состояний. Йошкар-Ола.: Сб. научн. Статей МиСТД, МарГУ, 2000.163с.

76. Пюкке Г. А., Кузнецов С. Е., Портнягин Н. Н. Применение методов регулирования при решении задачи параметрической оптимизации судового электрооборудования. 7-я Международная НТК Транстек 2000.-СПб.- 2000.- 80 с.

77. Пюкке Г. А., Кузнецов С. Е., Портнягин Н. Н. Диагностирование электрических цепей методом изовар / Изв. Вузов. Электромеханика.-ЮРГТУ, Новочеркасск. -1998.-№1.-с.35-40.

78. Пюкке Г. А., Портнягин Н. Н. Оценка влияния разброса параметров электронных компонент в системе управления генераторным агрегатом судовой электростенции методом компьютерного моделирования. П. -Камчатский, КГПУ, межвузовская НТК ППС.- 2000.-200с.

79. Пюкке Г. А., Портнягин Н. Н. Устройство для проверки электронных схем. Патент на изобретение № 2137148// Изобретения. Заявки и патенты. -М.: ФИПС, 1999, Бюл.25.- С 32.

80. Пюкке Г. А., Портнягин Н. Н. Устройство для проверки электронных схем. Патент на изобретение № 2179729// Изобретения. Заявки и патенты. М.: ФИПС, 2002, Бюл.5. - С 44.

81. Пюкке Г. А., Портнягин Н. Н. Устройство регулярно-периодического контроля работоспособности электрических средств автоматизации. Патент на изобретение, № 2196340 // Изобретения. Заявки и патенты-М.: ФИПС, 2003, Бюл.1.-С 27.

82. Пюкке Г. А., Портнягин Н. Н. Имитационная модель судового генераторного агрегата с САРН и АРЧ : ФАП номер гос. регистрации 50200000187 от 31.10.2000, ВТИНЦ.-М.- с. 1-2.

83. Пюкке Г. А., Кузнецов С.Е., Портнягин Н.Н. Методы регулирования при решении задачи параметрической оптимизации судового электрооборудования/ Электрофорум. Научно-инженерный журнал / ЦНИИСЭТ.- СПб.- 2001 №1.- с. 22 23.

84. Пюкке Г.А., Портнягин Н.Н. Диагностирование цифровых схем. П. -Камчатский, КамчатГТУ. НТК ППС «Проблемы современного естествознания», 2002.- 134с.

85. Пюкке Г.А. Регулирование и контроль динамических параметров системы автоматического регулирования генераторных агрегатов судовой электростанции. СПб, Наука, Сб. статей «Эксплуатация морского транспорта»/Под ред. П. С. Емельянова.- 2003. 359с.

86. Пюкке Г.А. Вероятностные методы идентификации входных параметров схем судовых электрических средств автоматизации. . СПб, . -СПбГУВК. Труды международной НПК «Безопасность водного транспорта».- 2003. 246с.

87. Пюкке Г.А., Портнягин Н.Н. Теория и методы диагностики судовых электрических средств автоматизации (монография). П.-Камчатский, КамчатГТУ, РИО, 2003. 120с.

88. Пюкке Г.А. Метод построения вероятностной области работоспособности судовых электрических средств автоматизации на основе изоварноймодели. П. - Камчатский, КамчатГТУ, Изд. «Вестник Камчатского государственного университета». - 2003. - 256с.

89. ЮО.Пюкке Г.А., Портнягин Н.Н. Диагностирование цифровых схем методом матричных преобразований // Методы и средства диагностики. Сборник научных статей (выпуск 19) Марийский государственный университет -Йошкар-Ола, 2002,- С 99-108.

90. Ю2.Пюкке Г.А., Портнягин Н.Н. Модель судового генераторного агрегата с САРН и АРЧ (программа). Программа и алгоритм ФАП ВШ Per. № 50200000187. 31. 10. 00. Гос. центр информационных технологий. Информационно библиотечный фонд РФ.

91. Пюкке Г.А., Портнягин Н.Н. Теория, методы и эксперименты решения задач диагностики судовых электрических средств автоматизации (монография). СПб.: Судостроение.- 2004. 162с.

92. Пюкке Г. А., Портнягин Н.Н. Определение допустимых границ изменения диагностических параметров интервальными методами. -Йошкар-Ола, МарГУ, Сб. научных стат. международной школы-семинара МиСТД, вып. 21.- 2004.- 195с.

93. Пюкке Г.А., Портнягин Н.Н. Применения статистических методов при решении задач диагностики судового электрооборудования. Йошкар-Ола, МарГУ, Сб. научных стат. международной школы-семинара МиСТД, вып. 21.- 2004.- 195 с.

94. Пюкке Г.А., Портнягин Н.Н. Применение аппарата нечетких множеств при построении моделей диагностирования судовогоэлектрооборудования. Йошкар-Ола, МарГУ, Сб. научных стат. международной школы-семинара МиСТД, вып. 21.- 2004.- 195с.

95. Ю7.Пюкке Г. А., Портнягин Н.Н. Программно-аппаратный комплекс решения задач диагностирования судового электрооборудования. -Йошкар-Ола, МарГУ, Сб. научных стат. международной школы-семинара МиСТД, вып. 21.- 2004,- 5с.

96. Ю8.Пюкке Г. А. Машинные методы формирования каналов прохождения тестового сигнала при диагностировании многополюсных систем. СПб.: СПГПУ 5-я международная НТК «Компьютерное моделирование 2004».-2004.218 с.

97. Ю9.Пюкке Г.А., Портнягин Н.Н., Бобровский В. Н. Реализация метода изоварных характеристик с использованием программного пакета Elektronics Workbench. СПб.: СПГПУ 5-я международная НТК «Компьютерное моделирование 2004».-2004. 218 с.

98. ПО.Пюкке Г. А. Диагностирование судовых электрических средств автоматизации в условиях неполной информации в диагностическом эксперименте. Новочеркасск.: "Известия вузов", Технические науки. Приложение №4.- 2004.- 131с.

99. Ш.Пюкке Г. А. Диагностирование дискретных комбинационных электрических схем. Новочеркасск.: "Известия вузов", Технические науки. Приложение №4.- 2004.- 131с.

100. Пюкке Г.А. Применение нейронных сетей для решения задач идентификации моделей диагностирования судовых электрических средств автоматизации. Новочеркасск.: "Известия вузов", Технические науки. Приложение №4.- 2004.- 131с.

101. ПЗ.Пюкке Г.А. Применение метода статистических испытаний при диагностировании схем судовых электрических средств автоматизации. -Новочеркасск.: "Известия вузов", Технические науки. Приложение №4.2004.- 131с.

102. Пюкке Г.А., Кузнецов С. Е. Диагностирование судовых электрических средств автоматизации с применением нейросетей.-СПб.: СПбГУВК, Международная НТК «Информационные системы и технологии» Транском 2004. 305с.

103. Пюкке Г.А.Организация систем технического обслуживания при диагностике судовых электрических средств автоматизации. Новочеркасск. ЮРГТУ Научно-образовательный и прикладной журнал «Известия вузов» Технические науки. Приложение №1. 2005.

104. Пюкке Г. А. Статистическая обработка данных разброса входных параметров при диагностировании судовых электрических средств автоматизации. Сб. Эксплуатация морского транспорта. Вып. 44. Под ред. П. С. Емельянова. СПб.: Наука, 2005.

105. Пюкке Г.А. Динамика надежности обслуживаемых систем. г. П.-Камчатский.: КамчатГТУ. Научный журнал Вестник КамчатГТУ. РИО

106. Изд. Северо восточного межрегионального территориального управления мин. Р.Ф. по делам печати. 2005. с. 150-158.

107. Сотсков Б. С. Основы теории и расчета элементов и устройств автоматики и вычислительной техники.- М.: Высшая школа, 1970.- 271с.

108. Судовые системы автоматического контроля / 3. Я. Вирьянский, Н. М. Пивневский и др.- JL: Судостроение, 1974.- 300с.

109. Ситников А.П. Исследование и разработка методов и аппаратурных средств диагностирования судовых систем управления: Автореферат диссертации на соискание степени к.т.н.: 05.13.05.-М, 1988.-18 с.

110. Ткаченко А. Н. Судовые системы автоматического управления и регулирования.- JL: Судостроение, 1984.- 288с.

111. Фрейдзон И. Р. Судовые автоматизированные электроприводы и системы.- JL: Судостроение, 1980.- 440с.

112. Фрейдзон И. Р. Моделирование корабельных систем управления.- JL: Судостроение, 1975.- 321с.

113. Хэпп X. Диагностика и электрические цепи.- М.: Мир, 1974.

114. Шаталов А. М. Процедура формирования диагностического словаря для поиска неисправностей в блоке судовой автоматики / Сб. трудов КТИРП и X.- Калининград, 1981.- с. 33-38.

115. Широков Н.В. Диагностирование систем управления автоматизированных судовых электростанций: Автореферат диссертации на соискание степени к.т.н.: 05.09.03,-Jl.1987.-19c.

116. Шор Я. Б. Статистические методы анализа и контроля качества и надежности. "Сов. радио", 1962.

117. Штовба С. Д. Идентификация нелинейных зависимостей с помощью нечеткого логического вывода // Exponenta Pro.- 2003.- № 2, с. 9-15.

118. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления.- М.: Мир, 1975.- 648 с.

119. Яцкевич Б. И., Бублык Б.С. Безопасность мореплавания, технология перевозки грузов. Петропавловск-Камчатский.: КГАРФ, 1998. - 50 с.

120. J. М. Brown, D. R. Towill and P. A. Payne, Predicting servo mechanism dynamic errors from freguensy recponse measurements," Radio Electron. Eng., vol 42 pp, 1972.

121. D. R. Towill and P. A. Payne, Freguensy domain apporoach to automatic testing of control Systems", Radio Electron Eng., vol, 41, pp. 51 60,1971.

122. C. J. Macleod, Parameter estimation using pseudorandom binary seguences," Electron. Lett., vol. 5, pp. 35 36,1970.

123. C. J. Macleod, "Comparison of methods of parameter estimation using pseudorandom seguences," Electron. Lett., vol. 9, pp. 342 343,1973.

124. H. H. Schreiber, "A state Space approach to analog fault signature generation", in Proc. 20th Midwest SYMP. Circuits and Systems, pp.200 205, 1977

125. H. H. Schreiber "Fault dictionary baset upon stimulus design", IEEE Trans. Circuits Syst.,vol CAS 26 , pp. 529 - 537,1979.

126. К. С Varghese, J. H. Williaqms, and D. R. Towill, "Simplified ATPG and analog fault logation via a clustering and separability technigue," IEEE Trans. Circuits Sist., vol. CAS-26, pp. 496-505,1979.

127. S. Freeman, "Optimum fault isolation by statistical inference," IEEE Trans. Circuits Sist., vol. CAS 26, pp. 505 - 512,1979.

128. P. M. Lin. "DC fault diagnosis using complementary pivot theory", in Proc. IEEE Int Symp. Circuits, pp. 1132 - 1135,1982.

129. J. W Bandler, R. M. Biernacki, "A linear programming approach to fault location in analog circuits," in Prog. IEEE Int. Symp Circuits and Systems, pp. 256-260,1981.

130. Jain A.K., Mohiuddin J.M. Artificial Neural Networks : A Tutorial Computer? March, 1996, p31-34.

131. По методике, предложенной Пюкке Г. А., были проведены эксперименты по отработке способов предварительного регулирования параметров компонент электронных блоков автоматики с целью увеличения периода безаварийной эксплуатации.

132. В результате выработанных рекомендаций были модернизированы устройства индикации и контроля технического состояния блоков автоматики и электронного стабилизатора, что привело к уменьшению количества отказов в контролирующей аппаратуре.

133. Начальник ЦТ и ПП КамчатГТУ1. А. К. Бикин1. В. С. Канн

134. Руководитель подготовки судомехаников1. А. В. Гончар1. УТВЕРЖДАЮпо учебной работе ^ : государственногоv техничеИ^шгйЛииверситетаf-ШЩ к'т'ы" д°4, л,с-Снегур-------2004 г.

135. Г. А.Птокке в учебном процессе позволяет повысить качество профессиональной подготовки морских электромехаников и специалистов ло направлению автоматизация и управление

136. Начальник учебно-методического Управления

137. Зав. кафедрой Электротехники и Электрооборудования судов

138. Доцент кафедры систем управления к т. и., доцент1. V г1. Ильюшко Л.А.1. Хатьшов А.А.1. Гудима В. Н.1. IS » ЛшА 2004 г.1. АКТоб использовании результатов докторской диссертации к.т.н. Пюкке Г. А. в производственной деятельности ООО «АСМИ»

139. Начальник центра информацж технологий1. Инженер-электрик1. Семенова Н.

140. Разработка диагностического обеспечения выполнялось на основе компьютерных программ с применением языков высокого уровня (СИ44", Visual Basic ) и использованием среды программирования MATLAB и пакетов ее расширения.

141. УТВЕРЖДАЮ ^^амчатского центра ^ощррринга (КЦСМ)л. J^TTT-fesi1. ЛД. Ю. Резников12005 г.об использовании результатов докторской диссертации к. т. н. Пюкке Г. А. в производственной деятельности КЦСМ

142. Разработка диагностического обеспечения выполнялось на основе компьютерных программ с применением языков высокого уровня (СИГ, Visual Basic ), использованием среды программирования MATLAB и пакетов ее расширения.

143. Проведенные эксперименты показали высокую эффективность решения задач диагностики при диагностировании цепей средней размерности, а также возможность аппаратной реализации метода.

144. Инженер-программист 1-й категории1. Б. Б. Дашиянжибон

145. УТВЕРЖДАЮ Генеральный директор ООО НТО1. Акто внедрении результатов докторской диссертации к. т. н. Пюкке Г. А. в производственный процесс ООО НТО «НОВИК»

146. Мы, нижеподписавшиеся, главный инженер А. П. Яковлев, инженер Ю. В. Зуев, инженер А. В. Буткач составили настоящий акт в том, что результаты научных исследований Пюкке Г. А. используются в производственной деятельности подразделений ООО НТО «НОВИК»

147. Закладка для ввода данных по K(i)

148. Флйны (к Расчет © Настройки ^ Оме 4ti Справка (5J Выход1. Поле числового ввода1. Отчистить таблицу1. Матрицгг инциденций (Ки)атрицы инциденции1. X Сброс1. Матрица диагональная (Ки)

149. Ст-ul | Ст-ц 2| Ст-цЗ | Ст-ц Ст-uS | Ст-ц 6 | Ст-и 7 | Стц 8 | Сг-цЭ| Ст-ц 10 | Ст-ц П | Стн>121. О / о о о о о о о о1. Ст-«.а1i3Готово

150. Рис. П. 2. 1. Структура главного окна.

151. Рис. П. 2. 2. Окно структуры графа.1. Поле графопостроителя1. Г Открыть j Сохрднкгь .1. Ребро Дерево1. Нуль полюс Полюс1. Удалитьреброкурсор1. ШШЯШ шнци1. Эл. 111. Дуга Прянао1. Угол 1 Угол 2

152. Номера узлов первого канала

153. Сумкар. Z Суммар. К Середин; Meci * А1. M1N« МАХ» MIN « MIN4 3