- •1.2.1. Основные требования к модели
- •1.2.2. Абстрактная графовая модель. Некоторые понятия теории
- •1.2.3. Графовая модель процесса функционирования объекта
- •X „ Рис. 2.4. Построение граф-модели в пространстве свойств:
- •XI рассматриваются как основные функциональные сврйства
- •Xj. Такое ребро иногда называют дугой.
- •2.4. Переход от пространства свойств
- •2.5. Отображение неисправностей в объекте диагностирования
- •X, f, V, е, r, d рассмотрим процесс построения граф-
- •1 Там, где это необходимо, отдельной дугой могут учитываться и обратные
- •2.6.3. П ро ст ей ше е п ре дс та вл ен иег ра ф-м од ел ью а ви ац ио нн ог о г тд Авиационный газотурбинный двигатель представляет собой
- •6, 7. В результате этого этапа получают граф-модель в пространстве
- •I ямки сц
- •1. Формируется содержательное описание од
- •2. Создается принципиальная схема объекта
- •3. Представляются имеющиеся аналитические и качественные
- •1. Отождествление выбранных
- •2. Представление свойств (функций)
- •2. Строится укрупненная блочная функциональная
- •2. Входные и выходные воздействия функциональных
- •3.3), Можно представить определенным сочетанием элементов
- •2, Т; выходы блоков, являющиеся одновременно внешними
- •3 (Рг) включения наддува, а затем в коллекторы гермоотсека.
- •1. Составить в соответствии с (3.2) матрицу смежности
- •2. Вычислить матрицу
- •1 Это имеет место при решении задач диагностирования с помощью сложившихся
- •1 Импликантой булевой функции ф(*|, дг2, ..., * „) называется элементарная
- •4.3.1. А лг ор ит м п ро ст ог о г ол ос ов ан ия Использование любого из описанных подходов к решению
- •4.3.2. Алгоритм голосования с учетом весов
- •1. Множество в* диагностических параметров формируется
- •2. Если голоса всех вершин внутри рассмотренных трех групп
- •3. Если из-за одинакового числа голосов ряда вершин второй
- •4.3.3. Эвристический алгоритм
- •4.4, А), тупиковые (рис. 4.4,6);
- •4.2. Нумерация вершин граф-модели
- •10. Следующий по порядку за этим q номер должна получить
- •11. После выполнения правил п. 10 для каждой непронумерованной
- •5.1. Определение компонент достижимости
- •XI, соединяющих другие вершины графа с вершиной XI, называют
- •1.4 Будем множество вершин компоненты достижимости
- •Xj назовем число ребер простой ориентированной цепи, содержащей
- •XI и любой другой вершиной соответствуют условию:
- •1.10 Усеченным синдромом d(X{) будем называть множество вершин
- •5.2. Упорядочение вершин граф-модели
- •5.2.1. Оценка параметра по сводному фактору
- •5.2.2. Оценка параметра по фактору чувствительности
- •5.2.3. Оценка параметра по фактору разделительной
- •1 Выделение симптомов s, рассматривается ниже в § 5.6.
- •5.3. Экспертные методы в задаче упорядочения
- •5.3.1. Общие соображения
- •1 Имеется в виду объект упорядочения (а не диагностирования), в качестве
- •100 По усмотрению эксперта.
- •5.3) С обязательным учетом ограничений типа
- •5.3.3. Определение коэффициентов значимости факторов
- •I{Xj/XI) о состоянии параметра X/, получаемого при контроле
- •5.1. Весовая матрица с.,
- •5.2. Матрица частных расстояний Срас
- •1. Если какая-либо строка имеет несколько ненулевых элементов,
- •5.3. Таблица синдромов d (е,)
- •1 С е. Параметры ПараметD(
- •2 С еа 0 0 0 5 8 0 0 0 10 0 0 0 0 0 0 fu /2, г Diet)
- •2. Если к некоторой вершине х ведут несколько маршрутов от
- •3. Вершины ориентированного цикла учитываются только
- •5.4. Таблица усеченных синдромов d(ei)
- •5.5. Декомпозиция рабочей граф-модели
- •5.5.2. Декомпозиция граф-модели
- •5.6. Уточнение граф-модели и упорядочение вершин
- •5.6.1. Уточнение рабочей граф-модели
- •5.7. Таблица близости р
- •1 В табл. 5.6 сведены результирующие вектор-строки. Дальше в таблицах
- •5.7. Выявление эффективного множества диагностических
- •5.7.1. Динамическая перенумерация вершин
- •5.8. Таблица покрытия
- •Xk в состав множества в для получения информации о дефекте
- •5.7.2. Выбор диагностических параметров методом
- •4 И 5. Действия по шагам 3— повторять по порядку для
- •32 Характерных дефектов содержит 11 диагностических
- •5.7.3. Выбор диагностических параметров
- •5.7, 5.8, 5.9) Излагались относительно одной не разделенной
- •1,2,3 GTiyT
- •1. Описанная методика упорядочения вершин граф-модели
- •2. Для решения задачи векториальной оптимизации используется
- •3. Применение правил покрытия таблицы для определения
- •4. На базе выбранного множества диагностических параметров
- •6.1. О рг ан из ац ияд иа гн ос ти че ск оЙинфор м ации Важную роль в организации измерений Значений диагностических
- •6.2. Построение схемы диагностирования
- •6.3. Образование распознаваемых классов
- •6.3.1. М ет одп ос ле до ва те ль ны х д их от ом ийвз ад ач е
- •1 Если они не поименованы иначе.
- •2 От греческого бЫотоцла —разделение надвое.
- •1V точек, которые можно сделать плоскостью, имеющей
- •6.1. Таблица линейных классификаций
- •6.3, А и б). Процедура диагностирования
- •6.3.2. М ет одф ор ми ро ва ни я у сл ов ны х к ла сс ов Другим методом, позволяющим экономить машинные ресурсы
- •§ 6.2, Позволяет определить взаимосвязь между диагностическими
- •1000100...—Класс Рт.
- •6.4.1. О бо сн ов ан иев ыб ор а у сл ов ны х к ла сс ов Мы рассмотрим этот вопрос в соответствии с работой [13],
- •7.1. Интерактивные процедуры в системе функционального
- •7.2. Стадии и этапы обработки
- •1 Этап —определение компонент достижимости p(XI) для
- •2 Этап —определение интервала и границ варьирования значений
- •3 Этап —уточнение (конкретизация) подходящего (допустимого)
- •32 Дефектов.
- •2, 13 Двудольных графов на множествах вершин Хк- в качестве
- •1 Точнее, элементов множества z' (см. Гл. 5 ), так как z' включает в себя
- •Xе или множества неулучшаемых решений (множество Парето).
- •13 Значений ркр, среди которых необходимо найти оптимальное
- •7.4. Стадия формирования эффективного множества
- •4 Элемент для включения его в набор эффективных диагностических
- •7.5. Покрытие таблицы для двухуровневой задачи распознавания
- •7.7), В ряде случаев близкие состояния могут оказаться с помощью
- •7.6. Граф-модель проточной части авиационного двухконтурного
- •Xj. Это соответствует установлению между функциональными
- •§ 4.1 Применительно к авиационному гтд, производилось по
- •2 Например, при наличии технологических заглушек для измерений давления
- •7.1. Таблица близости
- •7.2. Погрешности измерения параметров гтд
- •1 В соответствии с техническими показателями системы измерения параметров
- •7.3. Покрытие диагностическими параметрами возможных состояний проточной части гтд
- •8.1. Алгебраические методы и граф-модели
- •8.2. Допустимые таблицы, различающая мера, вес признака
- •1 Равные строки в каждой отдельной таблице допускаются.
- •8.3. Выявление весов признаков
- •1. Формируется таблица т(1,0):
- •2. Таблица 7'(|,0) с целью сокращения времени машинной
- •3. Определяются тупиковые тесты. Процедура базируется на
- •2. Таблица преобразуется в таблицу т*. Подсчитывается число единиц
- •3. Определяются тупиковые тесты.
- •8.4. Процедуры классификации состояний
- •8.5. Метод декомпозиции в задаче распознавания
- •8.6. Система распознавания и классификация клара
- •8.1. Таблица функциональных назначений модулей
- •1 Уравнение Бернулли для реальной жидкости имеет вид:
- •14 (/З, Нр ). Этими параметрами покрываются все четыре7 дефекта
- •8.3. Таблица покрытия (для параметров работоспособности н)
- •8.4. Таблица покрытия (для диагностических параметров в)
- •1Дьлица I*1,3
- •I аьлина I*
- •ITTsITi I j*‘ 77i
- •1 Признак1числ0т/т18еса
- •I аьЛи на?&г• “
- •6≪ Класс 0
- •03.09.91. Формат 6 0 X 8 8 1 / 16- Бум. Офсетная № 2.
- •15,32. Тираж 800 экз. Заказ № 666. Цена 5 руб.
- •129041, Москва, б. Переяславская, 46.
- •103064, Москва, Басманный туп., 6а,
- •1Mmmmmm
- •Ihak1числ0т/тibeca Ri
- •5|Гап: класс I ≪ dv , класс 0 * d, , d≫ , d2
5.1. Определение компонент достижимости
И ВЫЯВЛЕНИЕ СИНДРОМОВ
Будем считать, что у графа с множеством вершин X и множеством
ребер U условие достижимости вершины xi из вершины х0
выполнено, если существует по крайней мере один ориентированный
маршрут Р(хо, xi) из вершины хо в вершину ди.
Определение 5.1. Конечную чередующуюся последовательность
вершин x e l и ориентированных ребер u e i7 :
называют маршрутом из вершины хо в вершину хt или маршрутом,
соединяющим хо с xi. Вершину хо называют начальной вершиной
маршрута Р(х0, */), вершину Xi —конечной вершиной
маршрута. Маршрут, у которого x0=xt, называют циклом.
Определение 5.2. Совокупность маршрутов с начальной вершиной
дго, соединяющих вершину х0 с другими вершинами графа,
называют компонентой достижимости Р(хо) для хо.
Определение 5.3. Совокупность маршрутов с конечной вершиной
XI, соединяющих другие вершины графа с вершиной XI, называют
компонентой достижения R(xi) для xi.
Определение 5.4. В соответствии с данным ранее определением
1.4 Будем множество вершин компоненты достижимости
Р(хо) называть синдромом, порожденным вершиной хо, и обозначать
его D(x0) , если выполняется условие
где D'(xо) —любое другое множество вершин компоненты Р(х0).
В общем случае £)(*,) f\D (X j ) ф 0 ; в случае ориентированного
цикла
где xi, хг, ..., хг —вершины цикла.
Компоненты достижимости P(xi) и синдром D(x,) могут быть
получены по следующему алгоритму.
Алгоритм 5.1.
1. Граф представляется матрицей смежности А = [а (/].
2. Вектор-строка AXi матрицы А, соответствующая вершине
Xi, логически складывается с теми вектор-строками АХ/, /’= 1,
..., k, которым соответствуют единицы в АХ[, т. е.:
P(XoXi)= < Х 0, U\, Х\, 1/2,..., X i- 1, М/, X l> (5.1)
D(x0) <£D\xo), (5.2)
(5.3)
(5.4)
109
Рис. 5.1. Компоненты граф-модели:
а—достижимости; б—достижения
3. Полученная вектор-строка Л*, логически складывается с
теми строками, которым соответствуют единицы в Акх. и т. д., пока
результат не перестанет изменяться, т. е. пока прибавление очередных
вектор-строк не изменяет числа единиц в результирующей
вектор-строке. Синдром D(xi) составляют все те вершины, на
соответствующих позициях которых в результирующей вектор-
строке находятся единицы.
4. Компонента достижимости Р(jc,) определяется в ходе выявления
синдрома D(Xi). Для ее выявления отмечаются последовательно
вершины по мере появления единиц на соответствующих
позициях вектор-строк АХ в процессе их логического сложения.
5. В том случае, если вектор-строка матрицы, прибавляемая
к АХ/, содержит несколько единиц, что означает разветвление
компоненты Р(х,-) и появление новых маршрутов, вершины,
соответствующие единицам, подсоединяются к предыдущей
параллельно.
6. Вершины компоненты Р(х/) соединяются с ребрами в направлении
от Xi к хj. Компонента достижения R(xj) находится аналогично
компоненте P(xi) по матрице, в которой вместо столбцов
рассматриваются строки. При этом ребра ориентированы к х;.
Если определить синдромы всех вершин, содержащихся в
матрице смежности, получим новую матрицу, в которой единицы
в строках указывают на элементы множества вершин компонент
достижимости Р(х), т. е. синдромы D(x).
Единицы в столбцах такой матрицы указывают на элементы
множества вершин компонент достижения R(x).
На рис. 5.1, а в качестве примера показана компонента
достижимости, состоящая из трех маршрутов:
Р(Х|, Хъ), Р{Х|, х6), Р(х 1, х7).
Соответствующий ей синдром образуется как
D(xi) = )x2, х3, Х\, Хъ, х6, х7\.
110
Вершина Х\ синдрома D(x\) ключевая. Компонента достижения
R(xб), состоящая из трех компонент
Р(Х|, *(,), Р(х2, хв), Р(х4, х6),
показана на рис. 5.1,6.
Определение 5.5. В соответствии с определением 1.5 асиндро-
мом S(x,) вершины х, назовем подмножество множества X вершин
графа, являющееся дополнением синдрома до множества X, т.
S(Xi) —X\D(xi). (5.5)
Определение 5.6. Длиной маршрута из вершины *,•в вершину
