- •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
1 Равные строки в каждой отдельной таблице допускаются.
214
личающую меру, позволяет сформулировать дискриминантную
функцию, обусловливающую решение задачи распознавания.
В рассматриваемом примере число тупиковых тестов k = 2.
При этом /ei = l ; /г2 = 2; /г3= 1 ; /г4 = 2; * 5 = 0. Тогда различающие
веса будут R(s\) = R(s3) —0,5; /?(s2) = /?(s4)= 1» R(sb) = 0.
8.3. Выявление весов признаков
В литературе [21, 78] описан ряд алгоритмов вычисления
весов признаков. Рассмотрим один из них, удобный для практической
реализации.
Исходная информация представляется таблицами Т1 и Т°. Над
элементами таблиц Т[ и Т° вводится расширенная операция
сложения по модулю 2, которая обозначается знаком R . Тогда
операция а,( ф р,; реализуется в соответствии с таблицей:
0 1 — 0 0 1 0
1 1 0 0
—0 0 0
Применение этой операции к строкам таблиц Г1 и Т° дает
следующий результат:
m'j фmf—< a i ,- ® а2/ ® Р г/, • •• ац ® р/, ..., а» , фР ш/ > (8.5)
Для выполнения отдельных шагов алгоритма вводятся понятия
≪расширение строки≫ и ≪сужение строки≫.
Строка rrij является ≪расширением≫ строки т ц, если все
элементы т,-й строки больше или равны соответствующим
элементам т^-й строки. В свою очередь такая-т^-я строка является
≪сужением≫ rrij-й строки, так как все элементы т^-й
строки меньше или равны соответствующим элементам т , -й
строки.
При этом необходимо помнить, что элементами строк таблиц
Г, Т , Т° являются конкретные значения набора признаков
s = < s i , s2, ..., Si, ..., sw> , которые и представляют собой
различные комбинации из 1 и 0.
Всего из w признаков может теоретически быть получено
2Ш различных строк, начиная со строки < 0 , 0, 0, ..., 0 > и
кончая строкой < 1 , 1, 1, ..., 1 > .
Для выделения тупиковых тестов таблиц Г 1 и Т° необходимо
произвести ряд преобразований.
215
1. Формируется таблица т(1,0):
каждая строка m} таблицы Т' складывается по модулю 2
с каждой строкой таблицы Т°:
строка таблицы Г(|,0) сравнивается с каждой строкой
таблицы Т{'-0>: если строка т\'Л) является ≪расширением≫ какой-
либо строки из Т(и°\ то тогда строка из таблицы 7^1,0^ удаляется.
После проверки всех (niX n o ) строк таблицы Т^: ' и
удаления ≪расширений≫ считается, что таблица Т(|,0) сформирована.
2. Таблица 7'(|,0) с целью сокращения времени машинной
обработки преобразовывается в таблицу Т*. Для ее формирования
переставляем строки, столбцы и соответствующие элементы таблицы
Г(|,0) так, чтобы сконцентрировать элементы, равные 1 в
левом нижнем углу таблицы, а нулевые элементы —в правом
верхнем углу. Переставляя столбцы, необходимо запомнить исходный
номер (признак s , ) , которому соответствуют значения,
представленные в данном столбце. Перестановки начинаются со
строки, содержащей минимальное число единиц —v,. Для оставшихся
строк повторяется процедура выбора строки с минимальным
числом единиц, начиная со столбца (ui + 1) и т. д.
3. Определяются тупиковые тесты. Процедура базируется на
сравнении строк таблицы Т* со строками т (, начиная со строки
< 0 , 0, 0, ..., 0 > и кончая строкой < 1 , 1, 1, ..., 1 > , число
элементов в строке одинаково с числом столбцов в таблице Т*
и равно w. Выясняется, является ли строка т , описанием
объекта, составленного по тестовому набору признаков.
Набор формируется из признаков, соответствующих единичным
элементам строки /л,. Проверка осуществляется следующим
образом. Строка rrij инверсируется в строку mh т. е. в строке-
единичные элементы заменяются нулевыми, а нулевые —единичными.
Отыскивается в таблице Т* такая строка mf.; которая
является ≪сужением≫ строки rrij. Если строка m f является ≪сужением
≫, то, следовательно, набор признаков, получаемый по
строке rrij, не является тестовым. При этом, если в строке mf
элемент номер h равен 1, а все последующие —0, то число строк,
соответствующих не тестовым наборам, определяется как
(2ш_/!—1), они опускаются из рассмотрения, так как соответствующие
строкам rrij инверсированные строки rrij будут ≪расширением
≫ строки mf из таблицы Т*.
Если строка mf не является ≪сужением≫ строки т , и ни одна
строка таблицы Т* не является ≪сужением≫ строки rrij, то
строка т ; соответствует тестовому набору.
216
Алгоритм 8.1.
Для этого случая определяется номер h единичного элемента,
после которого следуют нули не в строке таблицы Т*, а в строке
т „соответствующей тесту. Тогда (2Ш~А—1) строк опускаем
из рассмотрения, так как наборы признаков, соответствующие
этим строкам, являются ≪расширением≫ строки т , , соответствующей
тестовому набору;
набор проверяется на тупиковость: если строка m(, соответствующая
тестовому набору, не является ≪расширением≫ ранее
полученных строк, то строка т , соответствует тупиковому
тесту. Таким образом, перебирая наборы, определяются все
тупиковые тесты для конкретных таблиц Т' и Т°.
Пример
Рассмотрим пример из [211, исходные таблицы Т' и Т° представлены в § 8.2.
1. Формируется таблица 7^,0). Строки таблицы Т' складываются со строками
таблицы Т° по модулю 2. Так как число строк таблицы Т' равно n l = 3 , а число
строк таблицы 7" —л0 = 3, то первоначально в таблице Т(,’0) получается
п 1 Х п 0 = 9 строк:
1 1 0 1 1
0 0 0 1 0
1 0 1 0 0
0 0 1 1 0
1 1 1 1 1
0 1 0 0 1
0 0 1 11
1 1 1 1 0
0 1 0 0 0
Сравниваем каждую строку т } 1,0* со строками таблицы 7^1,0> и удаляем
из таблицы если является ≪расширением≫ какой-либо строки из
таблицы 7*1,01:
у( 1.0) _ 0 0 0 1 0
1 0 1 0 0
0 1 0 0 0
