Сайт Информационных Технологий

ЭВРИСТИЧЕСКИЕ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЕ ПРОЦЕДУРЫ В ТЕХНИЧЕСКОМ ДИАГНОСТИРОВАНИИ

З.Я. Вирьянский

Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет “ЛЭТИ” им. В.И.Ульянова (Ленина)

Abstract – He personnel serving complex technical objects accumulate large volume of knowledge. The measuring procedures for formalization of this information are offered in view of features of its carriers and inclusion it in base of knowledge for decision support.

Диагностирование является одной из самых интеллектуальноемких процедур в процессе эксплуатации сложных технических объектов (СТО). Однако в процессе создания объектов диагностирования (ОД) знания о них, закладываемые в алгоритмы, программы и технические средства диагностирования, часто оказываются недостаточными для обеспечения требуемого уровня готовности ОД в процессе его эксплуатации. Это относится к таким ОД, как, например, автономные электроэнергетические установки. Такого рода ОД представляют собой сложные динамические системы со значительной структурной, временной и функциональной избыточностями, состоящие из большого числа элементов с различными принципами действия, режимами работы, процедурами обслуживания и условиями эксплуатации. Процессы деградации в элементах таких систем имеют различные закономерности и часто недостаточно изучены. Весьма проблематичной является установка необходимых датчиков (даже если они существуют) на ряде элементов и организация интерфейса для передачи диагностической информации. Все это обуславливает ограниченность исходной базы знаний (БЗ) системы диагностирования и приводит к снижению уровня достоверности принимаемых решений об актуальных и прогнозных технических состояниях ОД.

Вместе с тем, рассматриваемые ОД являются обслуживаемыми объектами. Специалисты, составляющие вахтенный и обслуживающий персонал, накапливают большой практический опыт, использование которого для решения различных задач диагностирования играет существенную роль. Поэтому представляет существенный интерес возможность использования этих знаний в процессе интеллектуальной поддержки процедуры принятия решения о техническом состоянии ОД.

Специалисты, входящие в состав вахтенных и обслуживающих бригад, в процессе выполнения своих функций с помощью органов зрения, слуха, обоняния, других органов чувств воспринимают изменения уровней и характера шума, вибрации, цвета, запаха и других параметров элементов ОД. Отмечают возникновение различного рода стуков, скрипов, изменения в расходовании и выделении расходных материалов и отходов, фиксируют ряд других факторов, которые играют значительную роль в процессе определения текущего и (или) прогнозного технического состояния и последующих эксплуатационных действий. Выражение в том или ином формализованном виде уровней замеченных специалистами вахтенных и обслуживающих бригад изменений значений параметров элементов ОД практически реализует процедуру измерения, в котором указанные специалисты играют роль измерительных приборов.

В общей теории измерений [1] под измерительной процедурой понимается операция сравнения объектов по некоторым признакам, включающая в себя определение отношений между объектами и способ их сравнения. При этом под объектом понимается уровень выраженности (интенсивности) того или иного свойства или качества.

Пусть имеется множество S уровней выраженности некоторого диагностического признака и на этом уровне существует множество отношений R, например, отношений доминирования. Введем множество L некоторых элементов (терминов, символов, наименований) и множество Q отношений на нем, например, отношений порядка, а также однозначное отображение g элементов множества S на множество L. Совокупность процедур формирования указанных множеств, а также отображения g и представляет собой процедуру измерения, а пятерка <S, R, L, Q, g> является шкалой.

Рассматриваемая нами измерительная процедура (ИП) характерна тем, что множества S, R, L, Q формируются специалистами вахтенных и обслуживающих бригад (далее будем их называть группой специалистов – ГС), и ими же осуществляется отображение g. Все эти операции вследствие указанной особенности процедуры являются эвристическими, поэтому данные ИП мы называем эвристическими ИП (ЭИП).

Как и другие ИП, ЭИП могут осуществляться в различных шкалах. Выбор шкалы в каждом конкретном случае вытекает из контекста процедуры. Различия между шкалами определяются допустимым преобразованием g, устанавливающим связь между всеми парами <S,R>, выбираемыми для описания пар <L,Q>. Потенциально ЭИП могут осуществляться в любой из трех известных в теории измерений шкал: номинальной, порядковой, интервальной.

Пусть S - множество выделенных значений некоторого диагностического показателя (ДП), а R – множество отношений доминирования на нем. Пусть, далее, Lмножество некоторых терминов, содержательно обозначающих значение ДП в принятом языке, а Qмножество отношений эквивалентности на множестве L. Задача измерения состоит в приписывании каждому si I S некоторого термина ljI L. Такая процедура представляет собой процедуру измерения в номинальной шкале. Ее особенность в нашем представлении имеет ту особенность, что она осуществляется членами некоторой ГС, при этом каждый член ГС выполняет ее индивидуально в процессе несения вахты, проведения регламентных работ или работ по восстановлению работоспособности соответствующих элементов ОД. Задача состоит в получении некоторой агрегированной оценки значения ДП, которая в некотором смысле наилучшим образом согласуется с оценками всех членов ГС.

Будем считать, что термин ljI L является истинным для значения ДП siI S, и что si и lj связаны отношением эквивалентности gij. Получаемая от k-го члена ГС оценка gijk с некоторой вероятностью p определяет истинное отношение gij между наблюдаемым уровнем ДП si и соответствующим ему термином или обозначением lj. Вследствие возможных ошибок членов ГС, участвующих в ИП в качестве измерительных приборов с ограниченной разрешающей способностью и присущим им случайной и систематической ошибками, получаемые значения gijk общем случае могут не совпадать с gij. Необходимо построить такую процедуру агрегирования оценок gijk, которая позволяет минимизировать несовпадение агрегированной оценки ` gij с gij.

Получение оценок gijk осуществляется следующим образом. Будем считать, что gijk=1, если k-й член ГС оценивает наблюдаемое им значение ДП термином l, и gijk=0 – в противном случае. Агрегированную оценку ` gij значения ДП сформируем по правилу ` gij = a gijk, а принятие решения о том, что измеряемое значение ДП оценивается термином lj, осуществим в соответствии с условием max ` gij ? zn, где n – число участвующих в проведении ЭИП членов ГС, а z варьируемая величина порога. Можно показать, что максимальная вероятность совпадения lj с истинным значением ДП достигается при z = 0.5.

Возможность ошибок в оценках членов ГС вызывает необходимость анализа их согласованности, которая, в свою очередь, является мерой достоверности получаемой в результате проведения ЭИП информации. Так как рассматриваемая процедура является разновидностью операции ранжирования, для оценки согласованности здесь целесообразно применять известный в теории порядковых статистик [2] математический аппарат.

Рассмотрим другую организацию той же процедуры, отличающуюся тем, что каждый ее участник упорядочивает используемые термины множества L в соответствии с тем, насколько адекватно они характеризуют значение ДП. Формальное отличие этой процедуры, осуществляемой, очевидно, в порядковой шкале, от рассмотренной процедуры в номинальной шкале состоит в том, что между терминами множества L возможно отношение эквивалентности. Это означает, что наблюдаемое (измеряемое) значение ДП одним и тем же членом ГС может быть в одном акте измерения определено разными терминами из L. При этом могут быть использованы технологии непосредственного упорядочения и парных сравнений.

Область применения ЭИП в номинальной и порядковой шкалах – это, в основном, непосредственное определение типа или места локализации дефекта (постановка диагноза), хотя они применимы, очевидно, и при измерении интенсивности проявления того или другого ДП. Однако часто, для интегрирования в соответствующую автоматизированную систему поддержки принятия решений информацию, получаемую в результате ЭИП, желательно получать в интервальной шкале. Это связано с тем, что именно в таких шкалах представляется информация, получаемая от первичных измерительных приборов (датчиков).

Разработка ЭИП в интервальных шкалах, как и в предыдущих случаях, требует формализации операций получения первичной информации от членов ГС. Для повышения достоверности и точности этой информации члены ГС должны выполнять действия, которые они могут достаточно просто осуществлять в реальных условиях эксплуатации ОД. Как показывает накопленный опыт и имеющиеся результаты психологических исследований, такими действиями являются упорядочение и назначение вероятного интервала значений ДП. На эти две операции мы и будем ориентироваться.

Основной принцип, реализуемый в предлагаемых далее процедурах, состоит в следующем. Оцениваемые значения ДП рассматриваются как случайные величины, исчерпывающей характеристикой которых являются законы их распределения. Конкретный вид закона определяется конкретными же физическими особенностями процессов деградации, а параметры обычно оцениваются на основе статистических данных. Недостаточное количество последних и может быть компенсировано с помощью рассматриваемых методов.

Наиболее часто значения ДП описываются нормальным распределением. Для оценки параметров такого распределения разработаны 2 метода. Первый основан на упорядочении членами ГС интервалов возможных значений ДП по вероятности попадания в них наблюдаемого значения с использованием процедур ранжирования (упорядочения). Вероятность попадания значения ДП в i-й интервал определяется величиной

где rij – ранг i-го интервала значения ДП в упорядочении j-го члена ГС, n – число интервалов, m – число членов ГС.

Полученное значение можно рассматривать как частость попадания значения ДП в i-й интервал, т.е. как ординату гистограммы случайной величины. Эта гистограмма может быть сглажена соответствующим непрерывным распределением, для которого стандартным способом получаются оценки параметров.

Второй метод оценки параметров распределения основан на задании квантилей этого распределения. Каждый член ГС указывает интервал [a, b], в котором находится оцениваемое значение ДП, и величину a , характеризующую степень его уверенности в этом. Считая a и b соответственно [(1 + a )/2]· 100% и [(1 - a )/2]· 100% квантилями, параметры законов распределения определяются известными методами математической статистики.

Получаемая рассмотренным образом информация может рассматриваться как важная составляющая базы знаний системы поддержки принятия решений при определении технического состояния сложных технических объектов в процессе их эксплуатации.

Литература

  1. Берка К. Измерения – понятия теория, проблемы. М.:Прогресс, 1987.
  2. Гаек Я., Шидак З. Теория ранговых критериев. М.:Наука, 1971.
  3. Вирьянский З.Я., Калявин В.П. Использование информации операторов в системах диагностирования транспортных средств/Труды Академии транспорта. Вып 1, 1994.

Site of Information Technologies
Designed by  inftech@webservis.ru.