Название: Математическое моделирование диагностических параметров агрегатов летальных аппаратов на основе гранулированных временных рядов(Воронина В.В.)

Жанр: Информационные системы и технологии

Просмотров: 3359


Актуальность исследования

Эффективность         использования           авиации          очень  сильно            зависит           отобеспечения высокого уровня безопасности полетов в ожидаемых условиях эксплуатации.  На  безопасность  полетов  влияет  множество  факторов: надежность самого летательного аппарата, систем, обеспечивающих его функционирование, эксплуатационный режим, человеческий фактор и неблагоприятное стечение обстоятельств. Один из прогнозируемых факторов, влияющий на безопасность полетов – отказ оборудования машины.Для вертолетной техники задача контроля технического состояния важных агрегатов машины решается с использованием систем, называемых HUMS (Health & Usage Monitoring Systems). Системы класса HUMS позволяют производить оперативный контроль отказов узлов машины в течение полета и прогнозирование отказа оборудования. Однако данные системы не позволяют диагностировать возможные отказы машины перед ее выходом в рейс. Для повышения безопасности полетов необходимо в период между ними не только обнаруживать существующие, но и прогнозировать возможные дефекты. В настоящее время такие работы не осуществляются при штатном техническом осмотре, отсутствует инструментарий для проведения такого прогнозирования.Диагностика агрегатов летательного аппарата с целью выявления потенциальных дефектов может производиться на основе экспертного анализа временных рядов ключевых физических величин. При этом основное внимание уделяется опасным тенденциям изменения показателей. Для повышения эффективности работы эксперта возможно     создание инструмента, применяемого для диагностики узлов летательного аппарата между техническими осмотрами. В основе этого инструмента будут лежать формализованные экспертные знания, а его назначением – выявление потенциально дефектных агрегатов летательного аппарата.Обычно состояние технической системы описывается совокупностью некоторых параметров, характеризующих объект и изменяющихся во времени.Следовательно,      моделирование      и      прогнозирование      диагностическихпараметров  объекта  может  быть  осуществлено  через  анализ  их  временных рядов. Опасными могут быть тенденции длительного роста (спада) или длительной стабильности определенного показателя, если его значение велико или слишком мало. Все данные о нормативном поведении агрегата, в том числе и о длительности сохранения тенденции выражаются в лингвистической форме. Современные интеллектуальные методы анализа временных рядов опираются на определение информационной гранулы, объединяющей тенденцию и ее длительность в единое понятие.Перечисленные особенности диагностики летательных аппаратов определяют актуальность математического моделирования и численного исследования  поведения  агрегатов  летательных  аппаратов  в  задачах диагностики на основе анализа гранулированных временных рядов.

Цель работыЦелью   данного          исследования является          повышение    эффективностидиагностики  возможных  отказов  агрегатов  летательных  аппаратов  в  период между  полетами  на  основе  математического  моделирования  динамики  ихдиагностических       параметров,   выраженной            гранулированными  временнымирядами.Предмет исследованияМатематическое     моделирование            и          численное                  исследование диагностических      параметров    технических              систем,           представленныхгранулированными временными рядами.Объект исследованияОбъектом  исследования  являются            дигностические  параметры  силовойустановки двигателя и главного редуктор вертолета.Задачи исследованияДля  достижения  поставленной  цели  необходимо  решить  следующиезадачи.1. Провести сравнительный анализ  существующих  методов  обработки нечетких  временных рядов,  выявить  их  возможности и  ограничения врешении обозначенной проблемы.2. Адаптировать   теорию   гранулярных   вычислений   для   построения математической модели диагностических параметров агрегатов летательных аппаратов.3.                   Построить  методику  распознавания  нечетких  тенденций  на  нечетких временных рядах.4.  Сформировать алгоритм выявления гранул для нечеткого временного ряд(НВР),        позволяющий            генерировать гранулированный     ВР            (ГрВР)            из нечеткого ВР на основе численного метода кластеризации ВР5.                 Построить   алгоритм      прогнозирования   тенденций   НВР,   провести вычислительные    эксперименты    и    получить    оценки    адекватностиматематических моделей и качества прогнозирования.6.                        Разработать    модель    экспертного    правила    диагностики    агрегатов летательных аппаратов.7.            Разработать комплекс программ для математического  моделирования ипрогнозирования поведения агрегатов летательных аппаратов на основе гранулированного временного ряда.Научная новизна результатов исследования заключается в следующем.  Предложена математическая модель динамики диагностических параметров агрегатов    летательных    аппаратов        на    базе    разработанной    моделиинформационной гранулы временного ряда.    Разработан алгоритм обобщения объектов временного ряда в гранулы  на интервалах времени, позволяющий выполнить прогнозирование поведения ВР.

         Предложена   адаптация   численного   алгоритма   fcm   (fuzzy   C-means)- кластеризации для оптимизации параметров лингвистической шкалы оценок ВР.Методы исследованияВ диссертационной работе применяются методы теории нечетких систем,теории гранулярных вычислений, численного кластерного анализа, объектно-ориентированного программирования.На защиту выносятся следующие положения: Математическая модель диагностических параметров агрегатов летательных аппаратов   на   базе   разработанной   модели      информационной   гранулывременного ряда является адекватной и эффективной для решения   задачдиагностики. Алгоритм обобщения объектов временного ряда в гранулы на интервалах времени,  позволяющий  перейти  от  нечеткого  ВР  к  гранулированному,строится на основе базовых операций   обработки гранулированного ВР, вчастности, операции помещения объекта ВР в гранулу, формирование новой гранулы и резюмирования гранул. Адаптация   численного   FCM-алгоритма   кластеризации   для   построения лингвистической шкалы позволяет улучшить качество прогноза.     Разработанный комплекс программ в полной мере реализует все описанные теоретические методы и алгоритмы.Достоверность          научных         положений,    выводов        и          рекомендаций подтверждена            результатами вычислительных       экспериментов,           результатамипрактического            использования                       комплекса      программ       и          методик диагностирования             параметров    агрегатов  летательных  аппаратов  на  ОАО«Ульяновское конструкторское бюро приборостроения».АпробацияРезультаты исследования докладывались на международных  конференциях  и  семинарах:  Семинар  с  международным участием «Интеллектуальный анализ временных рядов», 15 июня 2010 г.;Двенадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту смеждународным участием КИИ-2010(20 сентября-24 сентября, 2010г., Тверь, Россия); 9th Int. Conf. on Application of Fuzzy Systems and Soft Computing (ICAFS 2010). Prague, August 26-27, 2010, 13-th International Conf. RSFDGrC-2011. Springer-Verlag, 2011            всероссийских  конференциях:  Всероссийская  конференция  с  элементами научной  школы  для  молодежи   «Проведение  научных  исследований  в области обработки, хранения, передачи и защиты информации»,1-5 декабря2009г.; Третья Всероссийская научная Конференция «Нечеткие системы и мягкие вычисления  (НСМВ-2009)Неоднократно          докладывались          на            научно-технических конференцияхУльяновского государственного технического университета.Разработанная           методика        внедрена        на        предприятии  «ОАО УКБП». Программная система, в которой реализован метод анализа гранулированного

временного ряда, была удостоена медали на конференции Seoul InternationalInvention Fair 2010, проходившей в Корее 2-5 декабря 2010 года.Научные публикацииПо результатам работы было опубликовано 15 статей, из которых 3 вжурналах из перечня ВАК, и 5 тезисов докладов. Получено свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2011614304, 2011.Структура работыДиссертационная работа состоит из введения, четырех глав,  заключения, списка   использованной   литературы,   списка   публикаций   и   приложений,изложена на 170 страницах, содержит 13 таблиц, 26 рисунков, список используемых источников включает 110 наименований.