Спосіб автоматизованої обробки і аналізу телеметричної інформації багатопараметричного об'єкта та система для його здійснення

 

Пропоноване винахід відноситься до галузі технічної кібернетики в частині способів здійснення комплексного контролю стану багатопараметричних об'єктів (динамічних систем, процесів) з різнорідною вимірювальної інформації і може бути використане в автоматизованих експертних системах обробки і аналізу телеметричної інформації багатопараметричного об'єкта.

Відомий спосіб контролю і оцінки технічного стану багатопараметричного об'єкта за даними телеметричної інформації [Росія, патент №2099792, МПК G08C 15/06, 1997], в якому пропонується на екран відеомонітора одночасно видавати весь потік телеметричної інформації про стан об'єкта у вигляді матриці [n×t], де n - кількість телеметрируемих параметрів, t - час їх реєстрації, а амплітуду телеметричних сигналів представляють в колірному коді видимого спектру, що дозволяє, використовуючи принцип просторово-часової залежності реєстрованих процесів, однозначно оперативно визначити джерело і місце виникнення збурення на телеметрируемом об'єкті.

Недоліком даного способу є те, що в даному способі існує обмеження на застосування існуючих бортовихсонала і керівників робіт на процесах об'єкта і його компонентів, які можуть бути причиною відхилень, нештатних ситуацій і аварій.

Найбільш близьким аналогом (прототипом) заявленого способу є спосіб комплексного багатопараметричного контролю стану об'єкта за різнорідної інформації [Росія, патент №2459245, МПК G06F 19/00, 2011], що полягає в оперативному перетворенні результатів допусковой оцінки параметрів у відповідні інформаційні колірні сигнали видимого спектру в залежності від результатів допусковой оцінки, факту і напрями зміни динамічного параметра з узагальненням по всьому безлічі параметрів на заданому часовому інтервалі і їх відображенні допомогою цветокодовой матриці-діаграми, на основі якої формують матрицю стану багатопараметричного об'єкта контролю, кількість і номери елементів якої відповідають кількості і номерів контрольованих параметрів об'єкта, при цьому елементам матриці присвоюють обчислені значення ознак відповідності, після чого формують цветографическую форму, що представляє собою сформовану в полярній системі координат фігуру, яку інтерпретують як образ стану об'єкта контролю в момент закінчення вимірювань (у момент ідентифікації не�атент №2417442, МПК G06N 7/02, 2008], який включає пристрій введення даних, мультиплексор, навчену нейронну мережу та пристрій виведення даних, причому вхідна інформація надходить на входи пристрою введення даних, яка з'єднана послідовно з мультиплексором, виходи якого підключені до входів нейронної мережі, а виходи нейронної мережі під'єднані до входу пристрою виводу даних, вхід якого є входом пристрою, який відрізняється тим, що навчена нейронна мережа складається з фрагментів (доменів), що реалізують правила нечіткої логіки, певного числа резервних доменів і домену з можливістю виконання функції арбітра, який комутує виходи доменів з виходами нейронної мережі з урахуванням показника якості управління.

Недоліками відомих технічних рішень (прототипів) є:

- низька ефективність, яка полягає у відсутності оперативного виявлення нештатної ситуації та причин її виникнення;

- обмежена можливість візуалізації оцінки відхилення процесів на об'єкті з метою виявлення схожих ознак нештатних ситуацій.

Метою (технічним результатом) заявленого технічного рішення є підвищення ефективності і розширення можливостей�штатних ситуацій та причин її виникнення;

- скорочення термінів аналізу телеметричної інформації;

- комплексне підвищення якості робіт при відхиленнях від нормального перебігу процесів на контрольованому об'єкті;

- більш повну інформаційну підтримку персоналу за рахунок накопичення даних в базі нештатних ситуацій.

Мета досягається реалізацією заявленого способу з допомогою:

- оперативного перетворення результатів допусковой оцінки параметрів у відповідні інформаційні колірні сигнали видимого спектру в залежності від результатів допусковой оцінки, факту і напрями зміни динамічного параметра;

- узагальнення значення параметрів по всьому безлічі параметрів на заданому часовому інтервалі для перенесення фізичного параметра в область допустимої відносної оцінки;

- формування матриці станів багатопараметричного об'єкта контролю, кількість і номери елементів якої відповідають кількості і номерів контрольованих параметрів об'єкта, причому елементів матриці присвоюють обчислені значення ознак відповідності;

- формування (відображення) кольорографічного форми (фігури), яку представляють в полярній системі координат і інтерпретують ситуації в заданому часовому інтервалі.

Представлений спосіб відрізняється від відомого наявністю і послідовністю виконання нових дій.

1) Перетворення (введення) результатів функціонування кожної i групи параметрів агрегатів або вузлів об'єкта відносним багатовимірних параметричних простором, в якому:

- нуль на осі вимірювання встановлюють при знаходженні параметра в «нормі»,

- відхилення від норми цієї групи представляють довжиною вектора групи в параметричному просторі та положенням параметра відносно еталону на осі вимірювання в «мінусовій», або «нульовий», або «плюсовій» областях.

Вектор визначають функцією відхилення Ai,n(t), при якій кожен параметр ai,n(t) в кожен момент часу статистично аналізують, для чого ставлять інтервал Ti,n(t), обчислюють математичне очікування ami,n(t), порівнюють з еталоном, який визначають кортежем [математичне очікування еталонного значення на інтервалі Ti,n(t), амплітуда еталонного значення на інтервалі Ti,n(t), Ti,n(t)], кортеж зберігається на сервері бази знань для проведення обчислень безперервної аналогової функції відхилення:

Ai,n(t)=2(ami,n(Ti,n(t))-ai,n пов(Tn(t)))/Pi,n �е Ti,n(t);

Pi,n пов(Ti,n(t)) - амплітуда еталонного значення на інтервалі Ti,n(t);

i=1...k, k - кількість груп параметрів агрегатів або вузлів об'єкта;

n=1...Ni, Ni- кількість параметрів у групі i.

Для кожної групи параметрів ai,n(t), що відноситься до вузла чи агрегату (i=1...k), в кожен момент часу обчислюють вектор відхиленняФ(A/i,n(t)):

2) Після визначення вектора формують дворівневу локалізацію несправності, за якої:

- на першому рівні візуалізації формують графічний образ виробу по групах, об'єднують параметри i=1...k груп агрегатів і вузлів з числом параметрів n=1...Niаналізують довжину векторів груп, виділяють групи з векторами завдовжки більше одиниці першим цвітом видимого світла - «не норма», з іншою довжиною вектора - другим кольором видимого спектру;

- для груп «не норма» запускають другий рівень локалізації, для якого використовують елементи теорії нечіткої л�я, є матрицею-системою дискретних характеристик ADi,n(t) контрольованого об'єкта:

де aq- порогове значення функції відхилення.

При необхідності за представленим принципом можна створити будь-яку кількість дискретних станів, у найпростішому випадку в якості порогового значення може бути обраний один коефіцієнт, рівний «1», при цьому aq+1=∞, або обчислюють нечітку матрицю дискретних характеристик

де q=1...Q - кількість дискретних станів фазифікаціі.

Що аналогічно наступного запису: клітинці матриці ADi,n(t) присвоюють значення нуль, якщо функція відхилення Ai,n(t) більше негативного, але менше позитивного значення першого коефіцієнта граничного відхилення функції відхилення, привласнюють значення q, якщо функція відхилення Ai,n(t) більше або дорівнює позитивному значенню поточного коефіцієнта граничного відхилення функції відхилення, але менше позитивного значення подальшого порогового коефіцієнта відхилення функції відхилення, привласнюють значення-q, якщо функція відхилення Ai,n(t) менше або дорівнює отриц�про значення подальшого порогового коефіцієнта відхилення функції відхилення.

3) По довжині вектора групи і положення на дискретній осі системи дискретних характеристик контрольованого об'єкта визначають, наскільки істотна аномалія, чи приводить вона до нештатної ситуації і який конкретно з аналізу належності нечіткій множині нештатних ситуацій Mj={Adi,n(t), m(Adi,n(t))}, де j=1...I, для чого вектор ADi,n(t) перетворюють у нечіткий вектор {Ai,n(t), m(Adi,n(t))} у відповідності зі значенням ADi,n(t) і кількістю дискретних станів фазифікаціі, оцінку проводять шляхом нечіткого виводу накопиченої інформації з сервера бази знань нештатних ситуацій відомими методами з використанням апарату теорії нечітких множин (нечіткої логіки).

4) Проводять дефазификацию, для чого:

- знаходять вагові коефіцієнти kjматриці комутації kmiдля кожної i-ї групи параметрів (підсистеми) - блоку нечіткого виводу. Вагові коефіцієнти кожної i-ї групи параметрів можна знайти відомими способами, наприклад щодо середнього центру за формулою:

де ADcj- центр j-го нечіткого правила;

m(ADcj) - відповідна функція приналежності;

- елементам матриці комутації ки по другому, при цьому загальна кількість індексів Ind одно I;

- знаходять найбільший коефіцієнт Kmi=max(kj) в кожної матриці комутацій kmiз другого вимірювання матриць комутацій вибирають індекс нештатної ситуації нештатної ситуації Ind.

5) Формують послідовність рекомендацій по виходу з тяжкої ситуації, в відповідності з індексом нештатної ситуації Ind з бази знань, на пристрої виводу. Крім того, експерт пристрої виводу має можливість оцінити ідентифіковану нештатну ситуацію графічно, для чого систему дискретних характеристик контрольованого об'єкта характеризують положенням групи параметрів Ni-мірному просторі радіальної системі координат, яка графічно зображують у вигляді зірки осей Ni-вимірного простору, які з'єднують в точці «мінусовій області» з радіальним кроком, рівним 360/Ni градусів, на осях Ni-вимірного простору, фіксують відносне положення кожного параметра у вигляді точки (мітки) на осі, отриману конфігурацію оцінюють візуально, якщо конфігурація цього простору - правильне коло, то агрегат знаходиться в штатному стані, в іншому випадку, якщо конфігурація простору - деформована окружн�штатної ситуації, в результаті інтерпретації кольорографічного форми оператор (спеціаліст-аналізатор) визначає нове правило MI+1ідентифікації нештатної ситуації, визначає послідовність рекомендацій по виходу з нештатної ситуації Ind, записує правило і рекомендації в базу знань, виробляючи навчання системи, а осі, на яких виявлені аномальні значення параметрів в окремому графічному вікні, перетворять в двомірний графік залежності фізичного параметра в часі.

Система для здійснення способу містить пристрій введення даних, мультиплексор, обучаемую нейронну мережу, пристрої виводу даних, вхід пристрою вводу даних є входом системи для вхідної інформації, а вихід сполучений з першим входом мультиплексора, перший вихід якого з'єднаний з входом навчальної нейронної мережі, вихід якого з'єднаний до входів пристрою виводу даних, що відрізняється тим, що навчальна нейронна мережа містить:

- блок візуалізації моделі виробу, вхід якого з'єднаний з входом навчальної нейронної мережі,

- сервер баз знань, входи якого з'єднані з другими виходами мультиплексора, а виходи - з другими входами мультиплексора,

- блок фазификатора, вхо�

- блок дефазификатора, входи якого з'єднані з третіми виходами мультиплексора, а вихід з'єднаний з виходами навчальної нейронної мережі,

- блоки нечіткого логічного висновку по числу k контрольованих вузлів і агрегатів контрольованого об'єкта, причому входи блоків нечіткого логічного виводу з'єднані відповідно з четвертими, п'ятими і до 3+k виходами мультиплексора,

- пристрій виводу містить k блоків виводу, виходи яких з'єднані з другим входом сервера баз знань, що є зворотним зв'язком нейронної мережі для її навчання.

Запропонований спосіб пояснюється кресленнями.

Фіг.1 - приклад еталона параметра.

Фіг.2 - схема екрану основного вікна.

На Фіг.3 представлена інтегральна функція відхилення Ф(Ai,n(t)) при штатному функціонування агрегату.

На Фіг.4 представлена інтегральна функція відхилення Ф(Ai,n(t)) при виникненні нештатної ситуації агрегату. Нехай в момент часу t1 в агрегаті А6 сталася нештатна ситуація №1, у результаті чого параметри a2, a3, a6відхилилися від нормального (еталонного). Система визначить інтегральну функцію відхилення Ф(Ai,n(t)), яка в основному вікні вплине на колір графічного образу а� вказівкою на конкретну позаштатну ситуацію. Прийняття рішення здійснюється з використанням механізмів нечіткого виводу, оперуючи нечіткими моделями нештатних ситуацій. У додатковому вікні інтегральна функція відхилення Ф(Ai,n(t)) відображається в графічному вигляді, показуючи оператору цветографическую форму, що представляє собою сформовану в полярній системі координат фігуру, яку інтерпретують як образ стану об'єкта контролю у момент виникнення нештатної ситуації.

Запропонований спосіб реалізується системою (пристроєм), представленої на Фіг.5, що складається з:

1 - пристрої введення даних;

2 - блоку візуалізація моделі виробу;

3 - фазификатора;

4 - сервера баз знань);

5 - блоків нечіткого логічного виводу;

6 - дефазификатора;

7 - пристрої виводу даних;

8 - мультиплексора.

Пристрій введення даних 1 - блок прийому і реєстрації вимірювальної інформації, підключений до входу джерела інформації (ТМІ), який здійснює реєстрацію, декоммутацию, первинну обробку та отримання Ni-мірного чіткого (числового) вектора ai(t)=[a(t)i,1a(t)i,2,---a(t)i,N].

Блок візуалізації 2 моделі виробу з інтегрованим відображенням стану каждогоt)i,N] в безперервний (аналоговий) функцію відхилення Ai,n(t) і вектор відхиленняФ(A/i,n(t)),за яким визначають, в якому агрегаті сталася нештатна ситуація (за засобом допусковой оцінки), за його станом також запускається нечітке моделювання. Ці дії виконуються наступним чином: кожен параметр ai,n(t) в кожен момент часу піддається статистичному аналізу шляхом обчислення математичного очікування ami,n(t) на заданому інтервалі Ti,n(t) з метою порівняння з еталоном, що зберігається в базі знань [ai,n пов(t), Pi,n пов(t), Ti,n(t)] (див. Фіг.1), для чого обчислюють безперервний (аналоговий) функцію відхилення:

Ai,n(t)=2(ami,n(Ti,n(t))-ai,n пов(Tn(t)))/Pi,n пов(Ti,n(t)),

де ai,n пов(Ti,n(t)) - математичне очікування еталонного значення на інтервалі Ti,n(t);

Pi,n пов(Ti,n(t)) - амплітуда еталонного значення на інтервалі Ti,n(t);

i=1...кв в i групі.

Для кожної групи параметрів ai,n(t), що відноситься до вузла чи агрегату (i=1...k), в кожен момент часу обчислюють вектор відхиленняФ(A/i,n(t)):

На екрані основного вікна проводиться візуалізація моделі виробу з інтегрованим відображенням стану кожного агрегату (Фіг.2), при цьому зображення агрегату приймає значення «зелене» (норма), якщо величина вектора відхилення менше «1», або приймає значення «червоне» (не норма), якщо величина вектора відхилення більше або дорівнює «1».

У разі виявлення аномалії задіюється механізм прийняття рішення.

Цей механізм дозволяє з інтегрованого відображення досить тонко (точно) судити про ступінь штатного стан об'єкта, а в разі відхилення від штатного з чіткою оцінкою діагностувати настання тієї або іншої позаштатної ситуації. Крім того, даний спосіб дозволяє постійно навчати систему при виявленні нових нештатних ситуацій.

Блок фазификатечеткое безліч дискретних станів об'єкта (ADi,n(t)), визначається функцією належності m(ADi,n(t)) у відповідності з раніше описаним способом. Для чого проводяться такі дії: визначаються дискретні стану об'єкта (дискретна функція відхилення):

де aq- порогове значення функції відхилення,

q=1...Q - кількість дискретних станів фазифікаціі.

При необхідності за представленим принципом можна створити будь-яку кількість дискретних станів, у найпростішому випадку в якості порогового значення може бути обраний один коефіцієнт, рівний «1», при цьому aq+1=∞.

Потім обчислюється інтегральна функція відхилення Ф(Ai,n(t)), що представляє собою Ni-вимірний простір (де Ni- кількість параметрів у групі i, а кожне вимірювання - дискретна функція відхилення ADi,n(t)), тобто систему дискретних характеристик контрольованого об'єкта:

Таким чином, формують цветографическую матрицю станів об'єкта, кількість і номери елементів якої відповідають кількості і номерів контрольованих параметрів об'єкта, при цьому елементам матриці присвоюють обчислені значення дискретної функції отклоне�,n(t))} у відповідності зі значенням ADi,n(t) і кількістю дискретних станів фазифікаціі:

Сервер 4 баз знань, на якому зберігаються еталонні (чіткі) моделі параметрів у штатному стані і нечіткі моделі у вигляді ієрархічної каталожної системи на жорсткому диску (або структурованої СУБД) нештатних станів вироби. На верхньому рівні в кореневому каталозі розташовується батьківська модель нештатної ситуації, розміщуються в підкаталогах дочірні моделі, що уточнюють конкретну ситуацію, переходи зі стану в стан. Фактично сервер зберігає конфігурацію нейронної мережі: описує нейрон (вирішальні правила) і комутаційну матрицю km транспорту між нейронами (з урахуванням ваги дуг мережі k). Таким чином, формується нейронна мережа нештатних ситуацій, в кожному каталозі якій зберігаються масиви вимірювальної інформації зареєстрованої на момент виникнення нештатної ситуації, дискретна характеристика контрольованого об'єкта Mj={Adi,n(t), m(Adi,n(t))}, комутаційна матриця (km) з ваговими коефіцієнтами, яким відповідає індекс нештатної ситуації (Ind), послідовність інструкцій і�ивода 5, які реалізують систему нечіткого виводу на базі універсальних персональних машин або просто обчислювачів (за кількістю контрольованих підсистем рівних k). Ці пристрої на основі нечіткого виводу по вхідному значенню, що належить одному нечіткій множині і є результатом роботи фазификатора, визначають вихідні значення, що належать іншій нечіткій множині, які визначають позаштатні стану відповідних підсистем за вихідними даними бази знань відповідної батьківської моделі. Блоки нечіткого виводу роблять дії по прийняттю рішення з використанням механізмів нечіткого виводу, оперуючи нечіткими моделями нештатних ситуацій Mj={Adi,n(t), m(Adi,n(t))}, при цьому Adi,n(t) приймає значення«1», «0», «-1», що відповідає «0» - «норма», «1»=«не норма», «-1»=«не норма». Кожна нечітка модель зберігається у базі знань у вигляді ієрархічної каталожної системи на жорсткому диску сервера баз знань. На верхньому рівні в кореневому каталозі розташовується батьківська модель нештатної ситуації, розміщуються в підкаталогах дочірні моделі, що уточнюють конкретну ситуацію. Таким чином, формується нейронна мережа нештатних ситуацій, в кожному �татной ситуації, дискретна характеристика контрольованого об'єкта Mj={Adi,n(t), m(Adi,n(t))}, послідовність інструкцій і рекомендацій по виходу з тяжкої ситуації. Обчислювачі скомпоновані з контрольованим підсистемам і звертаються до свого батьківського каталогу для отримання вирішальних правил, комп'ютери працюють паралельно і дають незалежні висновки щодо кожної з підсистем. Алгоритм роботи обчислювача заснований на оперативному перетворенні результатів допусковой оцінки параметрів у відповідні інформаційні сигнали в залежності від результатів допусковой оцінки, факту і напрями зміни динамічного параметра з узагальненням по всьому безлічі параметрів на заданому часовому інтервалі і аналізу матриці-діаграми, яка є матрицею стану багатопараметричного об'єкта контролю, кількість і номери елементів якої відповідають кількості і номерів контрольованих параметрів об'єкта, при цьому елементам матриці присвоюють обчислені значення ознак відповідності, після чого формують цифрову форму-матрицю, що представляє собою сформовану в полярній системі координат фігуру, яку інтерпретують як образ стану об'єкта конт�. Навчена нейронна мережа є навчаються штучною нейронною мережею, причому кожен клас правил нечіткої логіки реалізують окремим фрагментом навчальної великий штучної нейронної мережі (доменом або поддоменом), де число доменів (піддоменів) відповідає числу класів правил нечіткої логіки в ієрархії підсистем.

Дефазификатор 6 ставить у відповідність нечіткій вхідному значенню, отриманому в результаті роботи системи нечіткого виведення, деякий чітке (цифрове) значення вихідного параметра, за яким визначають послідовність інструкцій і рекомендацій по виходу з нештатної ситуації для кожної з батьківської моделі. Результатом роботи дефазификатора є визначення вагових коефіцієнтів комутаційної матриці (km). Вагові коефіцієнти можна знайти відомими способами, наприклад, щодо середнього центру за формулою:

де ADcj- центр j-го нечіткого правила;

m(ADcj) - відповідна функція приналежності.

За індексом нештатної ситуації (Ind) визначають послідовність інструкцій і рекомендацій по виходу з тяжкої ситуації.

Пристрій виведення даних 7 - кольорові відео монітори і вус�егральной функції відхилення у просторі моделей нештатних ситуацій з відображенням діагностичного повідомлення дефазификатора і можливістю проводити навчання системи. На екранах діалогових вікон (кольорових відео моніторів), що відносяться до відповідного агрегату, відображається поточна інтегральна функція відхилення у просторі моделей нештатних ситуацій з відображенням діагностичного повідомлення.

Інтегральна функція відхилення i-ї групи параметрів графічно зображується Ni-мірному просторі. Для зручності сприйняття на екрані монітора Ni-мірний простір зображують у вигляді Ni-кінцевої зірки наступним чином: осі Ni-вимірного простору з'єднують в точці «мінусовій області» з радіальним кроком рівним 360/Niградусів, на осях Ni-вимірного простору фіксують відносне положення кожного параметра у вигляді точки на осі, при цьому осі калібрувальних параметрів (каналів) розташовують через 180 градусів. Отриману конфігурацію легко оцінити за правилом:

- якщо конфігурація ADi,n(t) простору - правильне коло, то агрегат знаходиться в штатному стані;

- якщо конфігурація ADi,n(t) простору - деформована окружність, то можна зробити висновок, що в агрегаті виникли нештатні ситуації, для чого проводиться виявлення нештатних ситуацій Mj, які відповідають�сперт може здійснити корекцію нечіткої моделі, тим самим виробляє системи навчання із зазначенням ієрархії і зв'язку у нечіткої моделі.

Мультиплексор 8 - канал передачі даних та комутаційне обладнання, призначене для здійснення передачі даних між входами і виходами пристроїв системи.

В результаті застосування винаходу, у порівнянні з відомими способами, досягається первинний ефект, що полягає в оперативному виявленні нештатної ситуації та причин її виникнення, скорочення термінів аналізу телеметрируемих об'єктів за рахунок відображення на екрані багатоколірного монітора оціночних образів виробу на основі порівняння з еталонними моделями; візуалізації оцінки відхилення процесів на об'єкті з метою виявлення схожих ознак нештатних ситуацій.

Від використання винаходу слід очікувати і вторинний ефект, що полягає в створенні потужного інформаційного компонента, що дозволяє виробляти накопичення бази даних (знань) нештатних ситуацій і згодом розвинути систему контролю в системі підтримки прийняття рішень.

Особливо актуальне використання даного винаходу в системах контролю ракетної техніки на технічних і стартових комплексах сучасних і перспективних до�історичної об'єкта, при якому оперативно перетворюють результати допусковой оцінки параметрів у відповідні інформаційні колірні сигнали видимого спектру в залежності від результатів допусковой оцінки, факту і напрями зміни динамічного параметра, узагальнюють по всьому безлічі параметрів на заданому часовому інтервалі і відображають цветокодовой матрицею-діаграмою, на її основі формують матрицю станів багатопараметричного об'єкта контролю, кількість і номери елементів якої відповідають кількості і номерів контрольованих параметрів об'єкта, причому елементів матриці присвоюють обчислені значення ознак відповідності, після чого формують цветографическую форму, яку представляють в полярній системі координат і інтерпретують як образ стану об'єкта контролю в момент закінчення вимірювань або в момент ідентифікації нештатної ситуації в заданому часовому інтервалі, який відрізняється тим, що операцією перетворення представляють результати функціонування групи параметрів агрегатів або вузлів об'єкта відносним багатовимірних параметричних простором, в якому нуль на осі вимірювання встановлюють при знаходженні параметра в «нормі», отклоненметра відносно еталону на осі вимірювання в «мінусовій», або «нульовий», або «плюсовій» областях, вектор визначають функцією відхилення Ai,n(t), при якій кожен параметр ai,n(t) в кожен момент часу статистично аналізують, для чого ставлять інтервал Ti,n(t), обчислюють математичне очікування ami,n(t), порівнюють з еталоном, який визначають кортежем [математичне очікування еталонного значення на інтервалі Ti,n(t), амплітуда еталонного значення на інтервалі Ti,n(t), Ti,n(t)], зберігають кортеж у базі знань, обчислюють безперервну аналогову функцію відхилення Ai,n(t) за формулою, дорівнює відношенню різниці математичного очікування поточного значення параметра і еталонного значення на інтервалі Ti,n(t) до половині амплітуди еталонного значення на цьому інтервалі вимірювання, після визначення вектора формують дворівневу локалізацію несправності, при якій на першому рівні візуалізації формують графічний образ виробу по групах, об'єднують параметри i=1...k груп агрегатів і вузлів з числом параметрів n=1...Niаналізують довжину векторів груп, виділяють групи з векторами завдовжки більше одиниці першим цвітом видимого світла - «не норма», з іншою довжиною вектора - другим кольором видимого ѽечеткой логіки, для чого проводять фазифікацію шляхом обчислення матриці станів багатопараметричного об'єкта контролю, що є матрицею-системою дискретних характеристик ADi,n(t) контрольованого об'єкта, клітинці якої присвоюють значення нуль, якщо функція відхилення Ai,n(t) більше негативного, але менше позитивного значення першого коефіцієнта граничного відхилення функції відхилення, привласнюють значення q, якщо функція відхилення Ai,n(t) більше або дорівнює позитивному значенню поточного коефіцієнта граничного відхилення функції відхилення, але менше позитивного значення подальшого порогового коефіцієнта відхилення функції відхилення, привласнюють значення-q, якщо функція відхилення Ai,n(t) менше або дорівнює від'ємному значенню поточного коефіцієнта граничного відхилення функції відхилення, але більше від'ємного значення подальшого порогового коефіцієнта відхилення функції відхилення, при цьому q - номер коефіцієнта граничного відхилення, а кількість коефіцієнтів дорівнює кількості дискретних станів фазифікаціі Q, по довжині вектора групи і положення на дискретній осі системи дискретних характеристик контрольованого об'єкта про�належності нечіткій множині нештатних ситуацій Mj={Adi,n(t), m(Adi,n(t))}, де j=1...I - кількість позаштатних ситуацій, визначених індексами Ind, для чого вектор ADi,n(t) перетворюють у нечіткий вектор {Adi,n(t), m(Adi,n(t))} у відповідності зі значенням ADi;n(t) і кількістю дискретних станів фазифікаціі Q, при цьому значення Adi,n(t) присвоюють одне з трьох станів або «нуль», якщо ADi,n(t) дорівнює нулю або «мінус одиниця», якщо ADi,n(t) більше нуля або «плюс одиниця», якщо ADi,n(t) менше нуля, значення m(Adi,n(t)) присвоюють одиницю, якщо ADi,n(t) дорівнює нулю і q*1/Q в інших випадках, оцінку виробляють нечітким виведенням з накопиченої інформації з сервера бази знань нештатних ситуацій відомими методами з використанням апарату теорії нечітких множин, проводять дефазификацию, для чого знаходять вагові коефіцієнти kjматриці комутації kmiкожної групи параметрів, елементів матриці комутації присвоюють вагові коефіцієнти kjпо першому вимірювання та індекс Ind нештатної ситуації з другого, знаходять найбільший коефіцієнт в кожній матриці комутацій kmi,з другого вимірювання матриць комутацій вибирають індекс нештатної ситуації нештатної ситуації Ind і формують ить ідентифіковану нештатну ситуацію графічно, для чого систему дискретних характеристик контрольованого об'єкта характеризують положенням групи параметрів Ni-мірному просторі радіальної системі координат, яка графічно зображують у вигляді зірки осей Ni-вимірного простору, які з'єднують в точці «мінусовій області» з радіальним кроком, рівним 360/Niградусів, на осях Ni-вимірного простору, фіксують відносне положення кожного параметра у вигляді точки на осі, отриману конфігурацію оцінюють візуально, якщо конфігурація цього простору - правильне коло, то агрегат знаходиться в штатному стані, в іншому випадку, якщо конфігурація простору - деформована окружність, то можна зробити висновок, що в агрегаті виникли нештатні ситуації, за видом деформації визначають тип нештатної ситуації, в результаті інтерпретації кольорографічного форми оператор визначає нове правило MI+1ідентифікації нештатної ситуації, визначає послідовність рекомендацій по виходу з нештатної ситуації Ind, записує правило і рекомендації в базу знань, виробляючи навчання системи, а осі, на яких виявлені аномальні значення параметрів в окремому графічному вікні, преЕтвления способу, яка містить пристрій введення даних, вхід якого є входом системи для вхідної інформації, а вихід сполучений з першим входом мультиплексора, перший вихід якого приєднаний з входом навчальної нейронної мережі, вихід якого з'єднаний до входів пристрою виводу даних, що відрізняється тим, що навчальна нейронна мережа містить блок візуалізації моделі виробу, вхід якого з'єднаний з входом навчальної нейронної мережі, сервер баз знань, входи якого з'єднані з другими виходами мультиплексора, а виходи - з другими входами мультиплексора, блок фазификатора, вхід якого з'єднаний з виходом блоку візуалізації моделі виробу, а вихід - з третім входом мультиплексора, блок дефазификатора, входи якого з'єднані з третіми виходами мультиплексора, а вихід з'єднаний з виходами навчальної нейронної мережі, блоки нечіткого логічного висновку по числу k контрольованих вузлів і агрегатів контрольованого об'єкта, причому входи блоків нечіткого логічного виводу з'єднані відповідно з четвертими, п'ятими і до 3+k виходами мультиплексора, крім того, пристрій виводу містить k блоків виводу, виходи яких з'єднані з другим входом сервера баз знань, одночасно являющи�

 

Схожі патенти:

Спосіб оперативного динамічного аналізу нечіткого стану багатопараметричного об'єкта або процесу

Винахід відноситься до способу оперативного динамічного аналізу нечіткого стану систем опалення будівель і водопостачання джерелами НВЧ-випромінювання. Технічний результат полягає в підвищенні енергетичної ефективності систем опалення будівель і споруд за рахунок можливості автоматичного прийняття рішень і реалізації оптимальних керуючих впливів за допомогою синтезованих когнітивних образів еквівалентів в n-мірних розподілених структурах джерел НВЧ-випромінювання, в масштабі реального часу з телеметричної інформації датчиків. Спосіб полягає в ідентифікації поточного стану вибраної характеристики і представлення її у вигляді матриці відповідних інформаційних цветокодових сигналів видимого спектру послідовно у часі з узагальненням по всьому безлічі параметрів, при цьому матриця відповідних інформаційних цветокодових сигналів являє собою безліч синтезованих когнітивних образів еквівалентів, тотожних адресного простору ПЗУ оптимального управління n-мірної розподіленою структурою джерел НВЧ-випромінювання, які формують в масштабі реального часу з телеметричної інформації датѾстояний систем опалення будівель і водопостачання на множині станів їх функціонування. 6 іл., 2 табл.

Модифікований інтелектуальний контролер з нечіткими правилами

Винахід відноситься до інтелектуальних контролерів, що використовують принцип навчання з підкріпленням і нечітку логіку, і може бути використано для створення систем управління об'єктами, що працюють у недетермінованою середовищі. Технічним результатом є підвищення адаптаційних властивостей системи управління. Пристрій містить об'єкт управління, блок коефіцієнта ефективності, блок правил самонавчання керуючої нейромережі, блок історії роботи системи, керуючу нейромережа, блок фазифікації, блок нечіткого виводу, блок дефаззіфікації. 5 іл., 1 табл.

Спосіб реєстрації одиничного елемента з використанням методів нечіткої логіки

Винахід відноситься до техніки зв'язку, зокрема до пристроїв, призначених для прийняття рішення про значення отриманого одиничного елемента (е е)

Оптоелектронний дефаззификатор

Винахід відноситься до обчислювальної техніки і може бути використане в оптичних пристроях обробки інформації, побудованих на основі безперервної (нечіткої) логіки

Оптичний граничний дизъюнктор нечітких множин

Винахід відноситься до обчислювальної техніки і може бути використане в оптичних пристроях обробки інформації, побудованих на основі безперервної (нечіткої) логіки

Оптичний дизъюнктор безперервних (нечітких) множин

Винахід відноситься до обчислювальної техніки і може бути використане в оптичних пристроях обробки інформації, побудованих на основі безперервної (нечіткої) логіки

Оптичний дизъюнктор нечітких множин

Винахід відноситься до обчислювальної техніки і може бути використане в оптичних пристроях обробки інформації, побудованих на основі нечіткої логіки

Оптичний конъюнктор безперервних множин

Винахід відноситься до обчислювальної техніки і може бути використане в оптичних пристроях обробки інформації, побудованих на основі безперервної (нечіткої) логіки

Оптичний дизъюнктор безперервних множин

Винахід відноситься до обчислювальної техніки і може бути використане в оптичних пристроях обробки інформації, побудованих на основі безперервної (нечіткої) логіки

Спосіб побудови систем нечіткої логіки та пристрій для його реалізації

Винахід відноситься до обчислювальної техніки

Спосіб забезпечення візуалізації даних давності

Винахід відноситься до медичної техніки, а саме до техніки для відображення фізіологічних даних. Спосіб моніторингу фізіологічних параметрів містить етапи, на яких вимірюють періодично або аперіодично фізіологічні параметри щонайменше одним електронним датчиком, причому кожне виміряне значення фізіологічного параметра має відповідний медичний термін придатності, визначають і безперервно відображають: останнє виміряне значення кожного виміряного фізіологічного параметра і його позначення, медичний термін придатності для кожного виміряного значення фізіологічного параметра, який являє собою попередньо заданий максимальний час, протягом якого відображається фізіологічного значення параметра, визначають залишився медичний термін придатності кожного виміряного значення фізіологічного параметра на найпопулярніший момент часу, для кожного виміряного фізіологічного параметра з ненульовим терміном придатності визначають і відображають на дисплеї останнє виміряне значення фізіологічного параметра, його позначення та індикацію медичного терміну придатності у вигляді указанва часу, поки не буде виведено наступне показання, і видаляють показання з дисплея в реальному часі після закінчення попередньо настроєний медичного терміну придатності, заміщають відсутність зображення символом, що вказує на відсутність поточного свідчення. Спосіб здійснюють з використанням машиночитаемого носія, що містить записану на ньому програму, і пристрої для відображення значень даних і позначень фізіологічних параметрів пацієнта, що містить електронні датчики для періодичного або апериодического вимірювання значень фізіологічних параметрів, процесор, запрограмований для визначення самого останнього вимірювання фізіологічного параметра і управління дисплейним пристроєм. Використання винаходу дозволяє підвищити швидкість визначення давності показань на екрані. 3 н. і 5 з.п. ф-ли, 13 іл.

Торговельне пристрій управління зміненим кліматом

Винахід відноситься до комп'ютерної техніки. Технічний результат - автоматизоване управління кліматом на обмеженій території. Пристрій керування кліматом, що містить мережевий інтерфейс, виконаний з можливістю приймати запит на використання пристрою керування кліматом; передавати запит авторизації до системи розрахунків у відповідь на прийом згаданого запиту; приймати повідомлення активації, що містить інформацію, асоційовану з системою розрахунків, у відповідь на запит авторизації; передавати платіжне повідомлення до системи розрахунків на основі безлічі параметрів використання, причому платіжне повідомлення призводить до стягування коштів з рахунку користувача; користувальницький інтерфейс, виконаний з можливістю приймати користувальницький введення, ідентифікує програму управління кліматом, що містить параметр температури, параметр вологості, параметр іонізації, параметр осушувача, параметр очищення повітря, звуковий параметр параметр аромату, причому кожен зі згаданих параметрів асоційований з відповідним одним з безлічі часів, безлічі тривалостей і безлічі встановлених значень; і підсистему управління кліматом, виконану �.

Діагностика регулюючого клапана

Винахід відноситься до способів для визначення зміни параметра клапана для управління клапаном. Технічний результат полягає в підвищенні точності діагностики клапанів в онлайн режимах. У способі діагностики регулюючого клапана дані про положення, що відображають положення регулюючого клапана, і дані тиску, що відображають перепад тиску на приводі клапана, і необов'язково напрямок ходу регулюючого клапана вимірюють (41) під час роботи регулюючого клапана в онлайн режимі. Дані про стан і дані про перепаді тиску обробляють (42), щоб вони містили дані поблизу вихідних точок множини окремих переміщень ходу регулюючого клапана під час нормальної роботи регулюючого клапана в онлайн режимі. Нарешті, графік зміни параметра клапана регулюючого клапана визначають (44) на основі оброблених даних про стан і про перепаді тиску, зібраних в безлічі точок вздовж діапазону ходу регулюючого клапана під час роботи регулюючого клапана в онлайн режимі. 7 н. і 9 з.п. ф-ли, 10 іл.

Спосіб встановлення граничного тиску в шинах транспортного засобу

Винахід відноситься до способу визначення тиску в шинах автомобіля. Технічний результат полягає в можливості виявлення низького тиску в шинах і контролю тиску в шинах. Спосіб включає в себе запуск системи контролю в режимі навчання, запуск таймера, якщо швидкість автомобіля перевищив встановлене граничне значення, зупинку таймера, якщо швидкість менше або дорівнює граничному значенню швидкості або якщо заздалегідь заданий проміжок часу минув, зчитування декількох значень тиску в різних шинах під час роботи таймера, збереження цих значень у пам'яті та їх усереднення для визначення рекомендованого порогового значення тиску після закінчення заздалегідь заданого періоду часу, а також встановлення рекомендованого порогового значення тиску в системі контролю тиску в шинах. 2 н. і 9 з.п. ф-ли, 3 іл.

Пристрій для розрахунку розмірів області ймовірного знаходження цілі

Винахід відноситься до техніки автоматизованого управління військами і може бути використане в автоматизованих системах управління (АСУ) Військ повітряно-космічної оборони (ВКО). Технічний результат полягає в підвищенні точності знаходження мети. Технічний результат досягається за рахунок пристрою, який містить блок завдання вихідних даних, вісім умножителей, чотири суматора, два дільника, два обчислювача квадратного кореня і вичитатель, введені нові блоки: вісім умножителей, два дільника, два від'ємника, два обчислювача квадратного кореня, два обчислювача синуса, а також два додаткових виходу блоку завдання вихідних даних, зв'язку між зазначеними блоками та іншими елементами пристрою. 3 іл.

Пристрій контролю ділянки інфузії, засноване на моделі

Група винаходів відноситься до медицини. Пристрій контролю доставки медикаментів містить користувальницький інтерфейс, виконаний з можливістю прийому вхідної інформації. Вхідна інформація містить інформацію про пацієнта, та/або інформацію про медикаменту, та/або інформацію про пристрої судинного доступу. Датчик виконаний з можливістю вимірювання швидкості зміни тиску рідини в каналі доставки рідини, через який за допомогою пристрою судинного доступу доставляється медикамент до місця інфузії пацієнта. Процесор виконаний з можливістю визначення модельного стану галузі місця інфузії на основі швидкості зміни тиску в каналі доставки рідини та вхідної інформації. Вихідний пристрій надає попередження, сигнал тривоги і/або графічну/цифрову індикацію стану, коли встановлене модельне стан галузі місця інфузії і швидкість зміни тиску рідини в каналі доставки рідини до місця інфузії вказують на інфільтрацію. Розкрито спосіб контролю доставки медикаментів і зчитаний комп'ютером носій, що містить команди для виконання способу. Винаходи дозволяють визначити і попередити про упоряд

Способи визначення концентрації аналіту і пристрій для розрахунку терапевтичної дози базального інсуліну

Група винаходів відноситься до галузі медицини, а саме до організації і проведення інсулінотерапії для пацієнта. Для визначення дози базального інсуліну користувача використовують пристрій для введення інсуліну і портативний пристрій управління діабетичними даними. Вимірюють безліч значень концентрації глюкози в крові користувача за безліч тимчасових інтервалів. Встановлюють на підставі зібраних даних, виконав користувач мінімальну кількість вимірювань концентрації глюкози в крові натщесерце протягом щонайменше одного з чотирьох запропонованих тимчасових інтервалів. Визначають, чи вказують зібрані дані на одну з першої схеми, що відповідає низькій концентрації глюкози в крові, і другої схеми, відповідної концентрації глюкози в крові більш низькою, ніж в першій схемі, що відповідає низькій концентрації глюкози в крові. Оцінюють відповідність коригування дози базального інсуліну в портативному пристрої для першої та другої схем, виводять попереджувальні повідомлення і забороняють коригувати дози базального інсуліну в одному з пристроїв. Для прийняття профілактичних заходів при зміні дози базального інсуліну за допомогою пристроїв собибретений дозволяє надати допомогу пацієнтам, страждаючим діабетом шляхом прийняття профілактичних заходів, спрямованих на запобігання гіпоглікемічного стану користувача перед будь-якою зміною дози базального інсуліну на підставі безлічі даних про рівень глюкози в крові і дозі інсуліну. 2 н. і 25 з.п. ф-ли, 11 іл.

Спосіб управління процесами підготовки і експлуатації складних технічних об'єктів та система для його здійснення

Винахід відноситься до способів контролю, управління і контрольно-вимірювальної техніки і може бути використано в системах керування та контролю експлуатації складних технічних об'єктів. Технічний результат - підвищення оперативності прийняття рішень при відхиленнях від нормального перебігу операцій з об'єктом. Спосіб дозволяє візуалізувати контрольовані параметри об'єкта, хід робіт з об'єктом і оперативно формувати. В систему на додаток до блоку візуалізації контрольованих параметрів і блокам зберігання планових, фактичних і архівних графіків операцій з об'єктом включені елементи формування керуючих та інформаційних повідомлень. 2 н. і 16 з.п. ф-ли, 4 іл.

Спосіб, пристрій і програма для автоматичної обробки сигналів кров'яного тиску

Винахід відноситься до засобів оцінки енергетичної ефективності серцево-судинної системи. Спосіб автоматичної обробки сигналів кров'яного тиску містить етапи, на яких дискретизируют виявлений сигнал тиску P(t) для одного або більше серцевих скорочень, причому кожне серцеве починається в початковий момент збігається з моментом діастолічного тиску, і закінчується в останній момент, збігається з моментом наступного діастолічного тиску, і містить дикротическую точку, аналізують і виділяють морфологію дискретизированного сигналу тиску P(t) для кожного серцевого скорочення, визначають момент і значення тиску в одній чи більше характерних точках сигналу P(t). Для кожного серцевого скорочення визначають значення енергетичної ефективності за допомогою визначення імпедансу Zd-D(t) прямої динамічної хвилі тиску для кожної з однієї або більше характеристичних точок, за винятком точки початкового діастолічного тиску, і визначають імпеданс ZD прямої хвилі тиску шляхом складання з чергуються знаками значень імпедансів Zd-D(t) прямої динамічної хвилі тиску, впорядкованих згідно прямим часів�а, визначають для кожної з однієї або більше характеристичних точок динамічний відбитий імпеданс Zd_R(t) і визначають значення імпедансу ZR відбитих хвиль тиску, визначають енергетичну ефективність як співвідношення між імпедансом ZD тиску прямої хвилі і імпедансом ZR відбитих хвиль: RES=ZD/ZR. Спосіб здійснюється за допомогою автоматичного пристрою для обробки сигналу кров'яного тиску з використанням пам'яті носія, на якому збережена комп'ютерна програма. Використання винаходу дозволяє підвищити надійність оцінки енергетичної ефективності. 3 н. і 11 з.п. ф-ли, 6 іл.

Системи і способи контролю діабету

Винахід відноситься до засобів контролю рівня глюкози. Спосіб надання інформації про концентрації аналіту полягає в тому, що вимірюють з допомогою датчика аналіту значення концентрації щонайменше одного аналіту, присутнього в кожному з безлічі фізіологічних зразків, взятих протягом першого попередньо визначеного часового інтервалу, зберігають значення концентрації аналіту, визначають відповідність кількості збережених значень концентрації аналіту, мінімального порогового значення, становлять поточне вимірювання концентрації аналіту одночасно з принаймні одним з двох вибраних заголовків повідомлення, містять огляд збережених значень концентрації аналіту за попередньо визначений тимчасової інтервал або модель тенденції зміни збережених значень концентрації аналіту і демонструють повідомлення після вибору заголовка для моделі тенденції зміни за другий попередньо визначений часовий інтервал. У другому варіанті способу додатково повідомляють повідомленням після вибору заголовка для огляду збережених значень концентрації аналіту, що вказують розподіл значень за один з предварит варіанті оцінюють після визначення відповідності кількості вимірювань мінімального порогового значення відповідність збережених значень концентрації аналіту одному або декільком правилам, попередньо збережених у пристрої вимірювання, для утворення повідомлення, що містить деякі зі збережених значень в якості частини повідомлення, що направляється користувачеві, представляють поточне вимірювання аналіту і також одночасно демонструють повідомлення користувачу в якості першого повідомлення, яке отримує користувач до появи будь-яких інших повідомлень. У четвертому варіанті виконання способу оцінюють після визначення відповідності кількості вимірювань мінімального порогового значення відповідність збережених значень концентрації аналіту одному або декільком правилам, попередньо збережених у пристрої вимірювання, для утворення повідомлення, що містить деякі зі збережених значень в якості частини повідомлення, що направляється користувачеві, представляють поточне вимірювання концентрації аналіту з етапу вимірювання і також одночасно демонструють повідомлення користувачу після етапу вимірювання. У п'ятому варіанті додатково автоматично ідентифікують для конкретного дня тенденцію зміни значень концентрації глюкози в бік зниження, виявлену в конкретний день, в який принаймні одне значення концентрації глюкози зміни значень концентрації глюкози в бік підвищення, виявлену в конкретний день, в який принаймні одне значення концентрації глюкози вище першого попередньо визначеного порогу в кожний з трьох останніх днів протягом одного і того ж часового інтервалу, і повідомляють користувачеві безліч дат, в кожній з яких є тільки одне відповідне повідомлення, причому таке відповідне повідомлення містить дані про тенденції зміни значень у бік підвищення, або про тенденції зміни значень у бік зниження, при цьому, якщо в одну конкретну дату виявлені обидві тенденції, то користувачеві повідомляється лише про тенденції зміни значень у бік пониження. Використання винаходу дозволяє спростити контроль і підвищити точність вимірювання рівня глюкози в крові. 5 н. і 13 з.п. ф-ли, 8 іл.
Up!