- •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
5.2.1. Оценка параметра по сводному фактору
условий измерения (вес вершины >.)
Каждой вершине граф-модели может быть поставлено в соответствие
определенное число —вес вершины К по отношению к
рассматриваемым факторам. Обычно X рассматривают как линейную
функцию некоторых оценок каждого г-го параметра:
X; = в 1 £*≪ 1 -(- 820/2 “Ь • .•“Ь 8ца,-ц+ • .•"Ь 8vOiv (5.1 0)
Здесь а,ц —оценка г-вершины по ц-му фактору, ц= 1, 2, ..., v;
ец —коэффициент относительной значимости факторов:
е, + е2+... + е„1. (5.11)
В качестве факторов здесь удобно в первую очередь использовать
такие, как доступность параметра контролю без разборки
объекта; время, затрачиваемое для контроля; стоимость контроля;
достоверность результатов контроля.
Число, характеризующее доступность параметра для контроля,
определяется по экспертно установленной шкале, которая включает
в себя ряд ситуаций, определяющих измеримость (наблю113
даемость параметра). Так, например, для оценки вновь разрабатываемой
системы контроля авиационного ГТД можно ввести следующий
набор ситуаций контроля, вес которых устанавливается
экспертно в диапазоне значений от 1 до 0:
параметр измеряется непосредственно штатным датчиком;
параметр определяется косвенно штатными датчиками;
параметр может быть замерен установкой датчиков без доработок
двигателя;
параметр может быть замерен установкой датчиков с доработкой
двигателя;
параметр может быть замерен при подключении специальной
контрольной аппаратуры (например, приборов первичного
диагностирования);
параметр может быть замерен при снятии двигателя с
самолета;
параметр в принципе может быть замерен, но не существует
аппаратуры для контроля;
параметр не может быть замерен на двигателе при существующем
уровне средств и методов контроля.
Оценка параметра по фактору доступности, таким образом,
будет
0< ХД< 1.
Оценка параметра по фактору доступности тесно связана
с оценкой по достоверности. Последнюю можно интерпретировать
как оценку метрологических характеристик первичного
датчика и первичного преобразователя, которая может быть представлена,
в частности, дисперсией результатов измерений. Тогда
вес измерения параметра
где а?—дисперсия относительной погрешности измерений.
Суммарная оценка параметра по фактору доступности может
быть определена как
К = А,,д -)- л,п.
Отметим, что при а, = 0 необходимо также и А,- считать равным
нулю (А,, = 0), так как для недоступного параметра и вес его
будет равен 0.
Значения а1ц для каждого из параметров и коэффициенты
е1(1 определяются методами экспертных оценок. Они подробно
рассмотрены ниже. Аналогичным путем определяют входящие в
(5.8) коэффициенты а, р, у.
114
5.2.2. Оценка параметра по фактору чувствительности
и информативности
Оценки Q параметров по чувствительности и информативности
могут быть определены исходя из следующих соображений.
Параметр считается тем информативнее, чем от большего
количества значений структурных параметров е е £ зависят его
значения, и тем чувствительнее к появлению дефектов, чем теснее
связь между ним и структурными параметрами. Это означает,
что применительно к граф-модели показатель Q имеет большее
значение для вершин, достижимых из большего числа вершин
при меньших значениях расстояний p = minp.
В соответствии с определением можно записать, что расстояние
между вершинами х, и х■, вычисляется как:
I- 1
р(х„х, ) = min 2 T(x{/xi+i), (5.12)
i=i
где l(xt/xi+i) —l mail + l mm —l(xi/xi+, ) —≪перевернутые≫ значения весов ребер
или частные расстояния; /тах, /mjn —максимальное и минимальное значения весов
ребер в модели; l(xi/xi+i) —вес ребра, показывающий тесноту связи или
близость между параметрами х: и х1+\.
При этом принимается, что более тесной связи соответствует
большее значение веса ребра.
Таким образом, чем больше расстояние р, тем слабее связь
между xi и Xj. При некотором р> р кр связь между х, и х1+| может
считаться несущественной и далее не рассматриваться. Это означает,
что некоторые маршруты, ведущие из xt в другие вершины
и имеющие расстояние более чем критическое, на определенном
месте обрываются.
С учетом определений § 5.1 для компоненты достижимости,
достижения соответствующих усеченных компонент и синдромов
можно записать, что оценка Q вершины х, по информативности
определяется из выражения:
/
Q,= 2 Р/(<*/.*<)•(5-13)
/= |
где t —количество дефектов d, d ^ D , от изображения которых достижима вершина
xi по графу с расстоянием маршрута р< ркр^_или количество дефектов,
содержащихся в усеченной компоненте достижения /?(*,) вершины р(dj.Xi) — ≪перевернутые≫ значения минимальных расстояний маршрутов компоненты
R(xi) из элементов d, в (близость элементов d, и х,).
В свою очередь
р(dh *,) = ркр + р|ШП —р(dh х^. (5.14)
115
Нас интересует распознавание каждого из возможных дефектов.
Поэтому граф-модель перед определением оценки показателя
Ф, необходимо по возможности уточнить. Уточнение граф-модели
заключается в выделении у некоторых параметров характерных
значений —симптомов, у структурных параметров —значений, не
соответствующих норме и характерных для дефекта. Симптомы
и дефекты по методике, изложенной ранее, изображаются на
граф-модели и для них указываются маршруты отображения.
