Постановка задач технической диагностики

Вводные замечания. Пусть требуется определить состояние шлицевого соединения валов редуктора в эксплуатационных усло­виях. При большом износе шлицев появляются перекосы и устало­стные разрушения. Непосредственный осмотр шлицев невозможен, так как требует разборки редуктора, т. е. прекращения эксплуата­ции. Неисправность шлицевого соединения может повлиять на спектр колебаний корпуса редуктора, акустические колебания, содержание железа в масле и другие параметры.

Задача технической диагностики состоит в определении сте­пени износа шлицев (глубины разрушенного поверхностного слоя) по данным измерений ряда косвенных параметров. Как указы­валось, одной из важных особенностей технической диагностики является распознавание в условиях ограниченной информации, когда требуется руководствоваться определенными приемами и правилами для принятия обоснованного решения.

Состояние системы описывается совокупностью (множеством) определяющих ее параметров (признаков). Разумеется, что мно­жество определяющих параметров (признаков) может быть раз­личным, в первую очередь, в связи с самой задачей распознава­ния. Например, для распознавания состояния шлицевого соеди­нения двигателя достаточна некоторая группа параметров, но она должна быть дополнена, если проводится диагностика и других деталей.

Распознавание состояния системы — отнесение состояния си­стемы к одному из возможных классов (диагнозов). Число диагно­зов (классов, типичных состояний, эталонов) зависит от особенно­стей задачи и целей исследования.

Часто требуется провести выбор одного из двух диагнозов (дифференциальная диагностика или дихотомия); например, «исправное состояние» и «неисправное состояние». В других слу­чаях необходимо более подробно охарактеризовать неисправное состояние, например повышенный износ шлицев, возрастание вибра­ций лопаток и т. п. В большинстве задач технической диагностики диагнозы (классы) устанавливаются заранее, и в этих условиях задачу распознавания часто называют задачей классифи­кации.

Так как техническая диагностика связана с обработкой боль­шого объема информации, то принятие решений (распознавание) часто осуществляется с помощью электронных вычислительных машин (ЭВМ).

Совокупность последовательных действий в процессе распоз­навания называется алгоритмом распознавания. Существенной частью процесса распознавания является выбор параметров, описывающих состояние системы. Они должны быть достаточно информативны, чтобы при выбранном числе диагнозов процесс разделения (распознавания) мог быть осуществлен.

Существуют два основных подхода к задаче распознавания: вероятностный и детерминистский. Постановка задачи при ве­роятностных методах распознавания такова. Имеется система, которая находится в одном из п случайных состояний Д. Известна совокупность признаков (параметров), каждый из которых с определенной вероятностью характеризует состояние системы. Требуется построить решающее правило, с помощью которого предъявленная (диагностируемая) совокупность признаков была бы отнесена к одному из возможных состояний (диагнозов). Жела­тельно также оценить достоверность принятого решения и сте­пень риска ошибочного решения.

При детерминистских методах распознавания удобно форму­лировать задачу на геометрическом языке. Если система харак­теризуется v-мерным вектором X, то любое состояние системы представляет собой точку в v-мерном пространстве параметров (признаков). Предполагается, что диагноз Д соответствует не­которой области рассматриваемого пространства признаков. Тре­буется найти решающее правило, в соответствии с которым предъ­явленный вектор X* (диагностируемый объект) будет отнесен к определенной области диагноза. Таким образом задача сводится к разделению пространства признаков на области диагнозов.

При детерминистском подходе области диагнозов обычно счи­таются «непересекающимися», т. е. вероятность одного диагноза (в область которого попадает точка) равна единице, вероятность других равна нулю. Подобным образом предполагается, что и каждый признак либо встречается при данном диагнозе, либо отсутствует.

Вероятностный и детерминистский подходы не имеют прин­ципиальных различий. Более общими являются вероятностные методы, но они часто требуют и значительно большего объема предварительной информации. Детерминистские подходы более кратко описывают существенные стороны процесса распозна­вания, меньше зависят от избыточной, малоценной информации, больше соответствуют логике мышления человека.

Дата добавления: 2013-12-13