СПОСОБ КОМПЬЮТЕРИЗОВАННОГО АНАЛИЗА ТЕХНИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ

1. Способ компьютеризованного анализа технической системы (GT), причем техническая система (GT) описана базой прецедентов (СВ), содержащей множество прецедентов (С), причем каждый прецедент (С) включает в себя вектор состояния (SV) с некоторым количеством атрибутов, причем вектор состояния (SV) относится к рабочему состоянию технической системы (GT), и при этом некоторый класс (CL, CL1, CL2) из ряда классов (CL, CL1, CL2) назначается каждому прецеденту (С), причем каждый класс (CL, CL1, CL2) относится к рабочему состоянию технической системы (GT), причем способ содержит этапы:
i) обработки каждого прецедента (С) в базе прецедентов (СВ) путем извлечения для каждого прецедента (С) вектора локальной информации (LI) в зависимости от классов (CL, CL1, CL2) одного или более прецедентов соседства (NC) в базе прецедентов (СВ), причем упомянутые прецеденты соседства (NC) подобны прецеденту (С), подвергаемому обработке в соответствии с мерой соседства;
ii) машинного обучения классификации на основе упомянутых извлеченных векторов локальной информации (LI) прецедентов (С) в базе прецедентов (СВ), приводя в результате к обученной функции адаптации (AF), обеспечивающей класс (CL, CL1, CL2) в зависимости от вектора локальной информации (LI), извлеченного для прецедента (С).
2. Способ по п.1, в котором техническая система (GT), описываемая базой прецедентов (СВ), является турбиной, в частности, газовой турбиной для генерации мощности.
3. Способ по п.1 или 2, в котором упомянутое число атрибутов вектора состояния (SV) включает в себя сенсорные данные (SD) и/или одну или более спецификаций технической системы (GT), и/или признаки, извлеченные из сенсорных данных (SD).
4. Способ по п.1, в котором мера соседства, используемая на этапе i), представляет собой расстояние между векторами состояния (SV) двух прецедентов, причем упомянутое расстояние выводится из ряда атрибутов упомянутых векторов состояния (SV).
5. Способ по п.4, в котором вектор локальной информации (LI) для по меньшей мере одного прецедента (С) из базы прецедентов (СВ) содержит элемент для каждого класса (CL, CL1, CL2) из числа классов (CL, CL1, CL2), где элемент класса (CL, CL1, CL2) является минимальным расстоянием между вектором состояния (SV) упомянутого по меньшей мере одного прецедента (С) и векторами состояний прецедентов, классифицированных в классе (CL, CL1, CL2) упомянутого элемента.
6. Способ по п.1, в котором вектор локальной информации (LI) для по меньшей мере одного прецедента (С) из базы прецедентов (СВ) содержит элемент для каждого класса (CL, CL1, CL2) из числа классов (CL, CL1, CL2), где упомянутый элемент является элементом для класса прецедента соседства (NC), являющегося наиболее подобным упомянутому по меньшей мере одному прецеденту (С) и где упомянутый элемент является нулем в ином случае.
7. Способ по п.1, в котором предварительно определенное число прецедентов (NC), являющихся наиболее подобными прецеденту (С), подлежащему обработке, используется на этапе i) как упомянутые один или более прецедентов соседства (NC).
8. Способ по п.1, в котором вектор локальной информации (LI) для по меньшей мере одного прецедента (С) из базы прецедентов (СВ) содержит один из следующих векторов:
- вектор, содержащий элемент для каждого прецедента (NC) из предварительно определенного числа прецедентов (NC), где упомянутый элемент является классом (CL, CL1, CL2) прецедента (С), назначенным упомянутому элементу;
- вектор, содержащий элемент для каждого класса (CL, CL1, CL2) из некоторого числа классов (CL, CL1, CL2), где упомянутый элемент является счетом прецедентов (NC), классифицированных в классе упомянутого элемента из предварительно определенного числа прецедентов (NC).
9. Способ по п.1, в котором вектор локальной информации (LI) для по меньшей мере одного прецедента (С) из базы прецедентов (СВ) содержит элемент для каждого класса (CL, CL1, CL2) из числа классов (CL, CL1, CL2), где упомянутый элемент содержит сумму весовых коэффициентов для прецедентов (NC), классифицированных в классе (CL, CL1, CL2) упомянутого элемента из предварительно определенного числа прецедентов (NC), каждый весовой коэффициент является обратной величиной расстояния между вектором состояния соответствующего прецедента (NC), классифицированного в классе (CL, CL1, CL2) упомянутого элемента из предварительно определенного числа прецедентов (NC), и вектором состояния (SV) упомянутого по меньшей мере одного прецедента (С).
10. Способ по п.1, в котором машинное обучение на этапе ii) содержит один или более из следующих методов обучения:
- обучение искусственной нейронной сети, в частности, многоуровневого перцептрона;
- обучение на основе дерева решений, в частности, дерева классификации и регрессии;
- обучение на основе правил классификации с использованием генетического программирования.
11. Способ по п.1, в котором число классов (CL, CL1, CL2) содержит два класса, один класс (CL1) относится к нормальному рабочему состоянию технической системы (GT), а другой класс (CL2) относится к аномальному рабочему состоянию технической системы (GT).
12. Способ по п.1, в котором предусмотрено несколько баз прецедентов (СВ), относящихся к различным режимам работы технической системы (GT), причем каждая база прецедентов (СВ, CB1, CB2) обрабатывается отдельно посредством этапов i) и ii) по п.1.
13. Способ по п.12, в котором один режим работы относится к фазе запуска турбины, а другой режим работы относится к работе турбины после фазы запуска.
14. Способ компьютеризованной диагностики технической системы (GT), в котором неклассифицированный прецедент (UC), включающий в себя вектор состояния (SV), относящийся к текущему рабочему состоянию технической системы (GT) во время ее работы, классифицируется посредством классификации, обучаемой посредством способа по любому из предыдущих пунктов, где для применения классификации вектор локальной информации (LI) извлекается для неклассифицированного прецедента.
15. Способ по п.14, в котором неклассифицированный прецедент (UC) добавляется к базе прецедентов (СВ) после того, как упомянутый прецедент (NV) был проклассифицирован.
16. Способ по п.14 или 15, в котором режим работы технической системы (GT) определяется во время ее работы, и неклассифицированный прецедент (UC) классифицируется посредством обученной классификации базы прецедентов (СВ) определенного режима работы.
17. Техническая система, причем техническая система (GT) конфигурирована таким образом, что способ диагностики по любому из пп.14-16 выполняется во время работы технической системы (GT).
18. Компьютерный программный продукт, непосредственно загружаемый во внутреннюю память цифрового компьютера, содержащий части кода программного обеспечения для выполнения способа по любому из пп.1-16, когда упомянутый продукт выполняется на компьютере.