Особенности оценки состояния технического объекта с использованием средств когнитивного моделирования

Данный метод представления графической информации дает очень большой выигрыш при рассмотрении изображения с более меньшим масштабом чем масштаб оцифровки. В этом случае детализация объектов теряет свой смысл, а принятые допущения при переводе в правильные геометрические формы становятся визуально незаметными. При необходимости детализации местности, обращаясь к код-книге, можно получить начальный вид изображения.

Аналогично, для изображений с еще более высоким масштабом рассмотрения, увеличив значение погрешности при определении самоподобия объектов, можно получить еще больший выигрыш по сжатию.

С.И.Клевцов, С.А.Радченко, А.Б.Клевцова ОСОБЕННОСТИ ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ ТЕХНИЧЕСКОГО ОБЪЕКТА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СРЕДСТВ КОГНИТИВНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Оценка состояния сложного технического объекта базируется на изучении его поведения, математические модели которого в общем случае описываются интегро-дифференциальными уравнениями [1, 2, 3]. Вид математических моделей объекта зависит от конечных целей мониторинга. Оценка состояния может основываться на различных уровнях представления технического объекта. Немаловажную роль в выборе модели объекта играют и те средства, с помощью которых будет осуществляться эта оценка, объем обрабатываемой информации, требуемая скорость обработки и т.д.

Для задач предварительной оценки состояния предпочтительнее использование упрощенных моделей технического объекта, построенных на основе приближенных функциональных зависимостей между переменными объекта, которые могут быть получены как в результате упрощения сложных математических соотношений, представляющих решения интегро-дифференциальных уравнений, так и в результате выявления и анализа экспертных и опытных знаний и данных. Часто такая оценка является достаточной для прогнозирования и предотвращения нештатных и аварийных ситуаций.

В настоящей статье рассматриваются особенности построения графоаналитической модели технического объекта для модели при решения задачи упрощенной оценки его состояния с использованием подходов и средств когнитивного моделирования. Это позволяет формировать и использовать функциональные и качественные зависимости между переменными на основе обработки экспертных знаний и опытных данных [4].

В основе модели лежит параметрическое представление технического объекта. Имеется технический объект О, характеризуемый переменными р,е {р(- }= ,

где т - количество переменных объекта.

Для каждой переменнойpi определена область значений:

а) область нормальных значений $ . Если р, е $ , то переменная р, находится в норме;

б) область предупреждения . Если р, е $ , то переменная р, находится в допустимых пределах, однако для предотвращения негативных последствий ее изменения необходимо выполнить исследование состояния объекта и провести анализ возможных изменений его состояния;

в) область опасных значений до . Если р1 е до , то переменная р, находится в опасной зоне. В этом случае объект в зависимости от номенклатуры таких р, и их значений может находиться в опасной зоне;

г) область аварийных значений да . Если $ I такое, что р,е да , то состояние объекта О , в зависимости от номенклатуры и значений остальных переменных р,, может характеризоваться как аварийное или функционально-ограниченное.

Таким образом, вводится следующая градация состояния объекта: нор-

мальное, опасное, функционально-ограниченное и аварийное.

При оценке состояния объекта О в общем случае следует учитывать взаимовлияние переменных. Будем исходить из того, что область нормальных значений дн охватывает такую область изменения переменной объекта р,, что при нормальных значениях остальных переменных объекта и разрешенных внешних воздействиях изменение р, не превысит границ области. Также будем считать, что

области аварийных значений да сформированы таким образом, что при сущест-

П

;_1 , если существует хотя бы одна переменная, значение которой р- е да , то влияние других переменных на нее можно не учитывать.

В итоге можно выделить следующие зоны состояния объекта:

- нормальное состояние - все переменные находятся в пределах нормы;

- опасное состояние - объект полностью работоспособен, но одна или несколько переменных находятся в опасной зоне;

- функционально-ограниченное - объект в целом работоспособен, однако несколько функций, не являющихся важными, он может не выполнять;

- аварийное - объект не выполняет одну или несколько основных функций.

Тогда последовательность проведения текущей и прогнозной оценки состояния технического объекта выглядит следующим образом:

1) на основе определения взаимосвязей переменных объекта формируется его когнитивная модель [4]. Функциональные связи формируются на основе упрощения более сложных зависимостей, анализа данных о значениях переменных состояния, например, методом статистического анализа или обработки экспертных знаний;

2) текущая оценка состояния объекта осуществляется на основе анализа значений его переменных;

3) прогнозная оценка состояния объекта проводится путем моделирования в рамках когнитивной модели объекта [4]. Вводится изменение одной из переменных объекта и фиксируется его возможное состояние.

Оценка состояния объекта может осуществляться:

- с помощью системы правил (четких или нечетких);

- с помощью вычисления функционала, зависящего от переменных объекта.

Алгоритм оценки технического объекта выглядит следующим образом.

Имеются переменные объекта {р- , где pi - 1-я переменная объекта, I -

количество переменных объекта. Переменные связаны между собой функциональными связями. Функции / , связывающие значения переменных р, и pj задаются. Функциональные связи существуют не между всеми переменными.

вующих функциональных отношениях между переменными {р

Задачи анализа.

1. Оценка состояния объекта в текущий момент времени.

2. Прогнозная оценка состояния объекта.

Для оценки состояния технического объекта вводится специальная матрица состояний объекта (МСО), которая связана с переменными объекта функциональными связями qi. МСО может быть связана не со всеми переменными объекта.

Функциональная связь qi определяется системой неравенств, характеризующих принадлежность значения переменной одной из зон идентификации ее состояния.

Для переменной объекта вводится 4 зоны идентификации ее состояния: зона безопасности (ЗБ), зона предупреждения (ЗП), зона опасности (ЗО) и запретная зона (ЗЗ).

Введем для переменной pi вектор-столбец параметров а1 :

'аи 4

а! =

02і

а3і

а

4і

где а, к=1,4 принимают значения 0 или 1 и показывают принадлежность значения переменной объекта к конкретной зоне:

ац - характеризует принадлежность значения 1 -й переменной ЗБ; а21 - характеризует принадлежность значения 1 -й переменной ЗП; азг - характеризует принадлежность значения 1 -й переменной ЗО; а41 - характеризует принадлежность значения 1 -й переменной ЗЗ.

Если а^ = 1, то значение параметра принадлежит к-й зоне, если аы = 0 - не принадлежит.

Таким образом, значения qi можно рассматривать как значения вектор-столбца а/, т.е. qi = аг , где а, к= 1,4 определяются в результате реакции следую-

щих соотношении:

Оя :

\1, если piminn < pi < Ріг

Озі =

О4і

Оі \0, если рі І

1, если Рі є ( рітахп,рітіпо ) или рі ^ (рітіпп> рітіпо ),

0, если рі ^

1, если Рі є (рітахо, рітах ) или рі ^ (рі тіпо > рітах ) ,

0, если Рі &

1, если Рі — рітах или рі £ рітіп

0, если Рі < рітах’ или рі > рітіп

Матрица состоянии объекта М состоит из вектор-столбцов д і=1,І, где і -определяет номер вектор - столбца в матрице М.

В итоге получим матрицу вида:

М=

'а11--ац--а11 4 a21a2ia2I

a31a3ia3I

a4l.^4i.CC4I

Для оценки состояния объекта вводится следующая градация оценок: нормальное, опасное, функционально-ограниченное, аварийное.

Таким образом, матрица формируется в результате реализации связей qi с переменными р1 объекта.

Оценка состояния объекта О может определяться следующим образом:

а) рассматриваются 1-я и 2-я строки матрицы М.

2 I

Если ЦаШ = 1 , то состояние объекта О -“нормальное”. к=П=1

2 I

Если ЪЪаш < I, то переходим к следующему этапу оценки; к=П=1 3 I

б) если ^^аш = I, то состояние объекта О -“опасное”.

к=1=1

3 I

Если '^Ъаш < I, то переходим к следующему этапу оценки; к=1=1

I

в) если ^а41 < 8, где 5 - задается, то состояние объекта О -

=1

“функционально-ограниченное”.

I

Если ^а41 >8 , то состояние объекта О - “аварийное”.

=1

В результате простых вычислений проводится упрощенная оценка состояния технического объекта, реализация которой возможна на нижних уровнях распределенной микрокомпьютерной системы мониторинга, что важно для оперативного мониторинга объекта в реальном масштабе времени.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Васильев В.В. Современные проблемы компьютерного мониторинга в энергетике. // Известия ТРТУ. - Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2001. № 3. - С.99-120.

2. Нетушил А.В. и др. Теория автоматического управления. - М.: Высшая школа. 1983. -432с.

3. Теория систем. Математические методы и моделирование// Новое в зарубежной науке. -1989. Т.44. - 382с.

4. Пьявченко О.Н., Горелова Г.В., Боженюк А.В., Клевцов С.И., Клевцова А.Б. Методы и алгоритмы моделирования развития сложных ситуаций: Монография / Под ред. О.Н. Пьявченко. - Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2003. - 157с.

Е.А.Башков МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ ДЛЯ ПОИСКА, ГЕНЕРАЦИИ, 3^ РЕКОНСТРУКЦИИ И МОДЕЛИРОВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ СЛОЖНЫХ ОБЪЕКТОВ

Научно-исследовательские работы в области компьютерной графике на факультете вычислительной техники и информатики Донецкого национального технического университета начинались в середине 70-х годов прошлого столетия, когда была выполнена первая НИР по заказу Московского машиностроительного завода им. А.И.Микояна, связанная с компьютерным моделирование динамики