Использование информационных технологий при диагностировании сложных подвижных объектов

ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ И ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ПРИ ДИАГНОСТИРОВАНИИ СЛОЖНЫХ ПОДВИЖНЫХ ОБЪЕКТОВ

Н.И. МОШКИН, доц. каф. «Автомобили» Восточно-сибирского ГТУ, канд. техн. наук

Известно, что важнейшим средством повышения эффективности использования автотранспортных средств в эксплуатации является техническая диагностика. Вместе с тем, процесс диагностирования определенного технического объекта, каким является, автомобиль, может сильно отличаться в зависимости от квалификации и опыта оператора-диагноста. Оператор-диагност является основным звеном при реализации большинства существующих методов диагностирования. Начинающий оператор собирает информацию со всех датчиков и сравнивает ее с эталонами, тратя на это массу времени, что отражается на простое машин, автомобилей и другой техники, являющейся объектом диагностирования. Более опытный оператор, учитывая предыдущие диагностические случаи, предварительно ставит диагноз в нужном, характерном для конкретной марки и состояния направлении.

Именно опыт оператора заставляет его менять алгоритм поиска неисправности, он освобождает его от постоянного следования формуле «ДП-ПТС-Д». Оператор реализует собственную формулу «Состояние (С)-диагноз (Д)». Критерием, определяющим направление поиска неисправности, является множество факторов, которые учитываются оператором. Это информация водителя, возраст автомобиля, марка, типовые неисправности, погода на улице и масса других вещей. Анализ такой входящей информации при совокупном анализе и текущем состоянии автомобиля или любого другого объекта дает направление поиска неисправности, при этом достоверность тем выше, чем больше факторов было учтено и правильно обработано. Это, как правило, зависит от опыта оператора.

Можно предположить, что опыт в диагностировании - это совокупность накопленной априорной информации о состояниях объектов диагностирования и их взаимосвязи с диагнозом или причинами, вызвавшими какое-либо следствие. Взаимосвязи ранжируются по частоте их проявления, вновь выявляемые формулы «следствие-причина» запоминаются оператором и затем используются им без диагностирования по сход-

ным следствиям и факторам при возникновении в случаях с другими объектами. Поэтому человек с опытом, работающий в качестве оператора, не станет выявлять одну и ту же неисправность у разных объектов, повторяя полный алгоритм диагностирования.

Таким образом, текущее состояние объекта диагностирования при сочетании ряда факторов может являться источником диагноза. Безусловно, это позволяет оператору значительно экономить рабочее время, сокращать трудоемкость и затраты на проведение диагностирования при одновременном повышении качества диагноза. Конечно, этот алгоритм несколько напоминает типичный подход на основе структурно-следственной модели [1]. И, разумеется, оператор реализует его.

Использование компьютерных технологий позволило применить в технической диагностике такие инструменты, как теория распознавания образов [2, 3, 4]. Теория распознавания образов своим развитием обязана работам по разработке искусственного интеллекта. Математическим аппаратом постановки и решения задач распознавания образов явилась теория статистических решений [3].

Рассматривая процесс диагностирования, можно наблюдать, что, оператор выполняет задачу распознавания, оперируя априорными и апостериорными данными. Результат диагностирования оператор усваивает, и полученные апостериорные данные в связи с этим диагнозом добавляются в априорную. То есть оператор, по сути, реализует алгоритм самообучения. Если же оператор выполняет процесс диагностирования совместно с более опытным оператором, то реализуется алгоритм обучения. Важно отметить, что при смене оператора накопленные им связи априорной информации нельзя сохранить и передать в полном объеме вновь начинающему диагносту. Любой оператор в начале деятельности допускает множество ошибок первого и второго рода, количество которых постоянно снижается, приближаясь к погрешности методов и диагностических средств, которые он использует.

166

ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 2/2007

ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ И ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Рис.1. Структура объединенной диагностической системы

Сервер сетевой объединенной г —

Рис. 2. Структурная схема алгоритма связи внутри объединенной диагностической системы

Отсутствие преемственности от одного оператора к другому вызывает появление этапов работы операторов, когда их ошибки максимальны. Продолжительность таких этапов, этапов обучения может быть достаточно большой, что, безусловно, сказывается на работоспособности диагностируемых объектов и степени их использования. При

таком подходе также невозможно использование опыта и навыков других операторов-диагностов, выполняющих диагностирование в других предприятиях. Удаленные друг от друга, они лишены такого важного элемента, как обмен опытом.

Решить такую проблему в рамках существующих подходов достаточно сложно, но с разви-

ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 2/2007

167

ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ И ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

тием новых технологий в области компьютерной техники возможно. Многие исследователи подчеркивают сложность постановки диагноза методами при помощи вероятностных моделей. Это обусловлено необходимостью иметь большое количество информации. Собрать необходимую априорную информацию о техническом состоянии диагностируемых объектов на одном диагностическом посту и при помощи одного диагноста невозможно. Но эту проблему вполне можно решить в рамках действия компьютерной информационной сети. Корпоративная компьютерная сеть является для этого достаточно удобным и универсальным инструментом.

Рассмотрим процесс диагностирования сложного технического объекта в составе объединенной диагностической системы (ОДС) с элементами обучения и дистанционным обменом данными (рис. 2.). Комплекс, включающий объект диагностирования, средства и алгоритмы, образует систему диагностирования. В основу работы системы заложена идея диагностирования в составе сколь угодно большой сети, состоящей из отдельных постов диагностирования или предприятий, осуществляющих диагностирование однотипных объектов. Результаты диагностирования суммируются и, накапливаясь, становятся неотъемлемой частью самой диагностической системы.

Такой подход к процессу диагностирования является важнейшей предпосылкой, поскольку реализует принцип непрерывного накопления информации, обучения, а также взаимного анализа результатов диагностирования для аналогичных объектов, находящихся в зоне действия системы. Связь элементов в системе удобно представить в виде взаимодействия следующих подсистем: подсистема «Объект - локальный диагностический комплекс», подсистема «Локальный диагностический комплекс - сервер объединенной диагностической системы» (ЛДК-СОДС).

В состав подсистемы (ЛДК-СОДС) входит также локальный диагностический комплекс и сервер объединенной диагностической системы. ЛДК в составе этой подсистемы осуществляет сбор диагностической информации от объекта технического диагностирования, результатов этого диагностирования, систематизирует и представляет в типовом виде для передачи на сервер объединенной диагностической системы. В то же время получает информацию по диагностической сети, представляя ее оператору-диагносту в удоб-

ном виде. Диагностическая информация формируется в виде баз данных, обработанных по особому алгоритму, о котором речь пойдет ниже.

Сервер объединенной диагностической системы является центром всей диагностической «паутины», в которую включено большое количество локальных диагностических комплексов. СОДС собирает и обрабатывает диагностическую информацию со всех точек диагностирования при помощи ЛДК. Формируя единую базу данных о неисправностях однотипных объектов и сопровождающих их симптомах и диагностических признаках, сервер осуществляет ее систематизацию и насыщение ЛДК, находящихся в сети, результатами диагностирования схожего объекта, чем значительно расширяет его возможности в плане достоверности диагноза и оперативности его постановки.

Такая система диагностирования способна реализовать очень важные в процессе диагностирования задачи. Первая задача - «обучение» самой системы, представляется как процесс накопления информации о состояниях объектов, их неисправностях и сопровождающих их симптомах и признаках. При наличии связи между сколь угодно большим количеством диагностируемых объектов эта задача решается быстро, поскольку все случаи и неисправности однотипных объектов формируют единую базу данных.

Вторая задача реализуется одновременно с первой - связана с «обучением» оператора, когда накопленная информация системы в виде, удобном для восприятия, становится достоянием сколь угодно большого количества операторов-диагностов, находящихся в объединенной сети. Чем больше количество продиагностированных объектов, тем «умнее» становится ОДС. Учитывая вышесказанное, а также изложенное в первой главе, корпоративная диагностическая сеть должна реализовать процесс распознавания, т.е. ОДС является системой распознавания. Решая параллельно две вышесказанные задачи, эта система является еще и обучаемой системой.

Совершенно очевидно, что точность постановки диагноза зависит от количества объектов, а следовательно, от продолжительности процесса обучения системы распознавания. Кроме того, ряд сочетаний симптомов может очень продолжительное время не встретиться в одном локальном диагностическом комплексе.

Результаты процесса диагностирования, полученные в локальных диагностических ком-

168

ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 2/2007

ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ И ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

плексах, могут стать необходимым дополнением друг друга. Процесс обучения системы распознавания, равно как и самообучения, может быть значительно облегчен. У системы появляются не один, а бесконечное множество «учителей», одновременно проводящих диагностирование в разных местах при помощи ЛДК.

Объединенная диагностическая система представляет собой совокупность локальных диагностических комплексов, соединенных в единую модульную сеть. Каждый из ЛДК представляет собой модуль общей информационной системы. В задачи таких модулей входит сбор информации и формирование баз данных симптомов и признаков технического состояния объекта диагностирования. Программа, реализующая соответствующие мате-магические выражения, находится на сервере ОДС и обрабатывает все данные, поступающие с ЛДК.

Таким образом, алгоритм связи между ЛДК и сервером ОДС реализует процесс передачи данных и формирования их баз. Связь внутри сети, или топология, обеспечивается в виде звездообразного графа, в центре которого находится концентратор, или сервер.

При работе в составе объединенной сети все операторы-диагносты, находящиеся в пределах ее действия, являются пользователями с ограниченными возможностями. Работа пользователя на компьютере ЛДК происходит в режиме прямой связи с сервером - on-line, при которой происходит обмен документами (данными). С сервера происходит опрос периферийных ЛДК в виде интерактивных матриц симптомов и признаков. Оператор-диагност пользователь локального диагностического комплекса вводит интерактивную информацию в виде ответов «да» или «нет» на вопросы программы сервера ОДС. Ответ «да» означает присутствие симптома и присваивание ему кода 1, отрицательный ответ - 0. Коды мгновенно поступают в центр системы и обрабатываются, соотносясь с выявленной неисправностью. Оператор не может изменять названия симптомов и признаков, но может добавлять информацию, подтверждающую или опровергающую поставленный системой диагноз, а также вводить дополнительные симптомы и неисправности, появившиеся вновь. Дополнительная информация от оператора поступает в СОДС и соотносится с другими видами аналогичных проявлений, поступивших с остальных ЛДК.

После анализа оператор, управляющий сервером - сетевой администратор может доба-

вить ее в основные матрицы симптомов и признаков. Алгоритм связи ЛДК и сервера ОДС показан на рис. 2. В целом он разбит на пять этапов:

1 этап. Программа, расположенная на сервере ОДС, в интерактивном режиме опрашивает ЛДК о наличии симптомов и признаков неисправностей. Оператор ЛДК, отвечая на простые вопросы системы, регистрирует наличие и отсутствие таких симптомов в виде кодов 0 или 1. Коды симптомов и признаков поступают в СОДС.

2 этап. Поступившие коды симптомов обрабатываются, выявляется сочетание и при помощи расчетного выражения определяется наиболее вероятный диагноз, который направляется в локальный диагностический комплекс.

3 этап. На этом этапе осуществляется ремонтное воздействие на объект диагностирования и подтверждается, а возможно, и опровергается поставленный диагноз.

4 этап. При выполнении данного этапа осуществляется подтверждение или опровержение поставленного диагноза в виде кода 1 или 0, отправляемого на сервер ОДС. Здесь же выполняется процедура добавления неисправности или симптома, которые проявились у диагностируемого объекта и описание которых в системе отсутствовало - выполняется функция обучения.

5 этап. Поступившая информация из ЛДК на СОДС обрабатывается в соответствии с общими критериями, принятыми в сети, и добавляется в базу данных.

Таким образом, получаемая диагностическая информация становится достоянием всех участвующих в диагностировании операторов в виде формируемых таблиц симптомов и признаков, независимо от степени удаленности.

Библиографический список

1. Техническая эксплуатация автомобилей: Учебник для вузов / Под ред. Г.В. Крамаренко. - 2-е изд. - М.: Транспорт, 1983. - 488 с.

2. Патрик, Э. Основы теории распознавания образов: пер. с англ. / Э. Патрик; под ред. Б.Р. Левина. - М.: Сов. радио, 1980. - 408 с.

3. Горелик, А.Л. Методы распознавания / А.Л. Горелик, В.А. Скрипкин. - М.: Высшая школа, 1977. - 222 с.

4. Биргер, И.А. Техническая диагностика / И.А.Биргер. - М: Машиностроение, 1978. - 239 с.

5. Олифер, В.Г Компьютерные сети / В.Г Олифер, Н.А. Олифер. - СПб.: Питер, 2000. -672 с.

6. Технология корпоративных сетей. Энциклопедия / М.В. Кульгин. - СПб.: Питер, 1999. - 704 с.

7. Челли, Дж.с. Основы построения сетей / Дж.с. Челли, Ч. Перкинс, М. Стриб: учебное рукаводство для специалистов МСSE; пер. с англ. - Лори, 1997.

ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 2/2007

169