1) Синтез многосвязных автоматических систем с жесткой структурой

Такой подход предусматривает синтез регулятора постоянной структуры, который обеспечивал бы решение поставленной задачи при наличии в системе одного отказа в любом элементе кроме регулятора.

2) Синтез многосвязных автоматических систем с гибкой структурой

Позволяет обеспечить отказоустойчивость при отказах в регуляторе. Предполагается, что регулятор разбит на ряд элементов, причем отказавший элемент сразу же распознается и исключается из регулятора. Алгоритмическое обеспечение отказоустойчивости осуществляется путем изменения структуры и параметров регулятора. Возможно 2 способа:

а) путем включения дополнительных элементов в регулятор;

б) путем переключения имеющихся элементов.

В первом случае при отказе какого-либо элемента регулятора исключающий орган регулятора автоматически устанавливается в определенное положение и в управлении объектом не участвует. Для этого необходимо:

- наличие допустимого статического режима

- чтобы характеристический полином замкнутой системы имел желаемый вид.

26. Общие вопросы прогнозирования изменения технического состояния объектов

Процесс прогнозирования позволяет определить:

• протекание процесса на протяжении будущего отрезка времени в конкретной размерности;

• ожидаемую вероятность того, что исследуемый процесс не выйдет за границы допуска;

• к какому классу по долговечности следует отнести исследуемый процесс.

В зависимости от прогнозируемых параметров и целевой направленности выбираются имеющиеся методы и математический аппарат.

С точки зрения 1-го направления:

Поставленную задачу можно решать как в явном виде , так и косвенным путем .

Подобная постановка задачи справедлива в предположении, что предопределяют значения функции .

Идеальный случай – получение аналитического выражения для функции состояния. Задача формирования решается методами аналитического прогнозирования.

С точки зрения 2-го направления:

Связано с вероятностью невыхода процесса за установленные ограничения .

полностью характеризуется функцией распределения . Нужно по известным значениям параметров и по известной функции распределения , где вычислить функцию , где – допустимое, а – номинальное значение.

Методы, основанные на таком решении задачи, называются вероятностными методами.

С точки зрения 3-го направления:

Предусматривается отнесение контрольной аппаратуры к одному из временных классов. Пусть в момент времени t₀ или в ограниченный начальный период времени получены значения параметров . Необходимо по совокупности параметров принять решение о принадлежности аппаратуры к одному из классов (параметрические, временные и т.д.).

Методы, основанные на отнесении исследуемых объектов к одному из классов, называются методами статистической классификации.

В рамках указанных направлений существуют различные способы прогнозирования:

1) Прямое и обратное

прямое: предполагается наличие связей между характеристиками процесса.

, . Получая эксперимента-льным или расчетным путем функции состояния, находят аналитические выражения, которые связывают функции состояния в будущем

обратное: определение времени жизни изделия t_Ж, когда характеристика процесса или вероятность достигает предельных значений, задаваемых ограничениями.

2) по направлению аргумента при осуществлении прогнозирования

прогнозирование вперед: связано с определением состояния и последующего значения аргумента в области будущих моментов времени .

прогнозирование в настоящем: в результате контроля получена ограниченная выборка параметров, по которым можно свидетельствовать о состоянии диагностического множества L параметров . Необходимо оценить состояние всего множества, т.е. осуществить распределение свойств выборки на свойства генерируемой совокупности.

прогнозирование назад (генетическое): необходимо оценить процесс в прошлом по информации, полученной в определенный интервал времени. Чтобы обосновать выбор того или иного метода диагностирования необходимо количественно оценить качество прогнозирования:

• к_Т – показатель точности прогнозирования. Характеризуется степенью соответствия величины, полученной в результате прогноза, и величины действительной. Характеризуется величиной ошибки . Если прогноз осуществляется с некоторой вероятностью, то может носить случайный характер и характеризоваться .

• к_О – достоверность прогнозирования. Совпадает с понятием достоверности оценки, полученной в результате прогнозирования.

• к_Б – быстродействие. Определяется затратами времени на процесс прогнозирования. Разновидностью показателя является отношение .

• к_С – стоимость прогнозирования.

• к_П – качество прогнозирования. Указывает, на сколько увеличилась информация об исследуемом объекте в результате прогнозирования .

• к_ПП – полнота прогнозирования. Отношение числа параметров, охваченных контролем, к общему числу параметров, определяющих работоспособность системы. .

• к_Э – эффективность прогнозирования. На сколько улучшились эксплуатационные характеристики исследуемого изделия в результате прогноза и является обобщенным показателем качества прогноза.