Інформаційна технологія структурно-параметричної ідентифікації систем на основі адаптивних багатокомпонентних моделей

Размещено на http://www.allbest.ru/

Міністерство освіти і науки України

Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського

«Харківський авіаційний інститут»

УДК 621.452.3.02:004.9:519.876.5

Спеціальність 05.13.06 - інформаційні технології

Автореферат

дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата технічних наук

ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ СТРУКТУРНО-ПАРАМЕТРИЧНОЇ ІДЕНТИФІКАЦІЇ СИСТЕМ ГТД НА ОСНОВІ АДАПТИВНИХ БАГАТОКОМПОНЕНТНИХ МОДЕЛЕЙ

Олійник Антон Олексійович

Харків - 2009

Дисертацією є рукопис.

Робота виконана в Національному аерокосмічному університеті ім. М.Є. Жуковського «Харківський авіаційний інститут» Міністерства освіти і науки.

Науковий керівник: доктор технічних наук, професор Єпіфанов Сергій Валерійович, Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського «Харківський авіаційний інститут», м. Харків, завідувач кафедри конструкції авіаційних двигунів

Офіційні опоненти: доктор технічних наук, професор Литвинов Віталій Васильович, Інститут проблем математичних машин та систем НАН України, м. Київ, завідуючий відділом спеціалізованих комп'ютерних систем;

доктор технічних наук, професор Раскін Лев Григорович, Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут», м. Харків, професор кафедри економічної кібернетики і маркетингового менеджменту.

Захист відбудеться 5 червня 2009 року о 14 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д64.062.01 у Національному аерокосмічному університеті ім. М.Є. Жуковського «Харківський авіаційний інститут» за адресою: 61070, м. Харків, вул. Чкалова, 17, ауд. 232 радіотехнічного корпусу.

З дисертацією можна ознайомитись в науково-технічній бібліотеці Національного аерокосмічного університету ім. М.Є. Жуковського «Харківський авіаційний інститут» за адресою: 61070, м. Харків, вул. Чкалова, 17.

Автореферат розісланий 29 квітня 2009 року.

Вчений секретар спеціалізованої вченої ради Д 64.062.01М.О. Латкін



ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми дослідження. Важливим елементом сучасних стратегій експлуатації ГТД є використання автоматизованого діагностування, зокрема контролю технічного стану систем двигуна з використанням математичних моделей нормального стану. Методи діагностування ГТД і його систем наведено в роботах А.М.Ахмедзянова, В.О.Боровика, В.Т.Дедеша, С.А.Дмитрієва, С.В.Єпіфанова, Н.С.Кулика, Л.П.Лозицького, Д.Ф.Симбірського, В.Т.Шепеля, В.І.Ямпольського, M.P.Boyce, K.Mathiodakis, H.I.H.Saravanamuttoo та інших. Ці роботи є фундаментом сучасних підходів до розроблення методів і систем параметричного діагностування. Системи ГТД як складні технічні об'єкти мають високу індивідуальність характеристик, що обумовлює необхідність використання методів параметричної ідентифікації для визначення індивідуальних значень параметрів моделей нормального стану за значеннями вимірюваних показників кожного екземпляра об'єкта у справному стані.

Однак виконання випробувань ГТД і його систем за оптимальним планом експерименту для моделей нормального стану часто утруднено реальними умовами експлуатації. Бажано починати діагностичний контроль якомога раніше, навіть якщо отримана обчислювальна модель буде придатна до застосування лише у відносно невеликій області значень діючих факторів. Для цього при розробленні переважної більшості систем діагностування ГТД з моделей нормального стану виключаються фактори, вплив яких не може бути вірогідно визначено за результатами вимірювання параметрів об'єкта в заданий період явно справного функціонування, що приводить до суттєвого звуження області діагностичного контролю та, відповідно, до зниження якості діагностування.

Альтернативним рішенням цієї проблеми є використання адаптивних багатокомпонентних моделей нормального стану -- математичних моделей, що складаються з множини компонентів, які є самостійними математичними моделями, параметри яких можуть оцінюватися незалежно в різний час і за різними вибірками вихідних даних. Це дозволяє починати діагностичний контроль у відносно вузькій області значень діючих факторів із використанням моделі, для якої визначено параметри лише частини компонентів. Згодом, із нагромадженням достатньої множини вимірювань і при підтвердженні справного стану технічного об'єкта, визначаються параметри останніх компонентів, що дозволяє розширити область діагностування.

Однак використання багатокомпонентних моделей потребує використання спеціалізованих алгоритмів параметричної ідентифікації, більш складних порівняно з традиційними алгоритмами оцінювання параметрів однокомпонентних моделей, і призначених для точно визначеної структури багатокомпонентної моделі нормального стану. У результаті процес структурної ідентифікації (вибору структури моделі) нерозривно пов'язаний з необхідністю розроблення алгоритмівпараметричної ідентифікації, що крім власної трудомісткості потребує також додаткових витрат на налагодження та тестування. У практиці розроблення і супроводження систем діагностування до перегляду структур моделей нормального стану можуть звертатися неодноразово, що кожного разу приводить до необхідності розроблення або модифікації програмного забезпечення. Слід також мати на увазі, що для деяких систем діагностування, наприклад бортових, заміна програмного забезпечення суттєво утруднена.

Нами пропонується розробити методи та програмні засоби, які дозволять виконувати програмний синтез спеціалізованих алгоритмів параметричної ідентифікації відповідно до інформаційної моделі технічного об'єкта, яка містить необхідні відомості про його багатокомпонентну модель нормального стану. Використання програмного синтезу алгоритмів параметричної ідентифікації дозволить подолати практичні труднощі, пов'язані з трудомісткістю їх розроблення та реалізації. Раніше таке рішення не використовувалось, перш за все за відсутності принципів побудови інформаційної моделі технічного об'єкта, яка містить інформацію про вибрану структуру багатокомпонентної моделі.

Таким чином, актуальною науково-технічною задачею є розроблення інформаційної технології структурно-параметричної ідентифікації складних технічних об'єктів, яка забезпечує використання інформації про вибрану структуру багатокомпонентної моделі технічного об'єкта для програмного синтезу спеціалізованого алгоритму його параметричної ідентифікації.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Роботу виконано в Національному аерокосмічному університеті ім. М.Є. Жуковського «ХАІ» відповідно до планів Державної програми розвитку авіаційної промисловості за держбюджетною темою № Г 203-4/03 «Створення наукових засад удосконалення систем керування, діагностування та ресурсного проектування авіаційних ГТД» (РК 0103U004078), а також при проведенні науково-дослідної роботи за госпдоговірною темою № 203-26/05 «Розробка наземного програмного забезпечення діагностування двигуна ТВ3-117ВМА-СБМ1, установленого на літаку Ан-140», яку автор виконував як відповідальний виконавець.

Мета і завдання дослідження. Метою дисертаційної роботи є зниження трудомісткості та підвищення ефективності структурно-параметричної ідентифікації складних технічних об'єктів із використанням адаптивних багатокомпонентних моделей шляхом застосування інформаційної технології з програмним синтезом алгоритмів параметричної ідентифікації.

Для досягнення цієї мети необхідно вирішити такі завдання:

Огляд і аналіз інформаційних технологій ідентифікації систем ГТД.

Виявлення загальних закономірностей декомпозиції моделей нормального стану складних технічних об'єктів.

Розроблення структури інформаційної моделі складного технічного об'єкта для програмного синтезу алгоритмів параметричної ідентифікації.

Розроблення методів програмного синтезу алгоритмів параметричної ідентифікації складних технічних об'єктів.

Розроблення моделей, алгоритмів, програмного забезпечення та інших елементів інформаційної технології структурно-параметричної ідентифікації складних технічних об'єктів.

Опробування на реальній інформації та практичне впровадження інформаційної технології структурно-параметричної ідентифікації систем ГТД.

Об'єкт дослідження - процеси структурної і параметричної ідентифікації складних технічних об'єктів у системах діагностування.

Предмет дослідження - інформаційна технологія структурно-параметричної ідентифікації складних технічних об'єктів на основі адаптивних багатокомпонентних моделей.

Методи дослідження. При проведенні досліджень використано методи системного аналізу, теорії графів та інформаційного моделювання для розроблення методу побудови інформаційної моделі складного технічного об'єкта, методи теорії алгоритмів, теорії множин, оцінювання параметрів та теорії реляційних баз даних для розроблення методу синтезу алгоритмів параметричної ідентифікації, методи інженерії знань, інфологічного моделювання та об'єктно-орієнтованого аналізу, моделювання і програмування для розроблення інфологічної та об'єктно-орієнтованої моделей технічного об'єкта.

Наукова новизна одержаних результатів.

Вперше одержано метод побудови інформаційної моделі складного технічного об'єкта, оснований на описі графом ієрархії компонентів адаптивної багатокомпонентної моделі, що дозволило подати знання про результати структурної ідентифікації з метою автоматичного синтезу алгоритмів параметричної ідентифікації програмними засобами.

Удосконалено методи синтезу алгоритмів параметричної ідентифікації складних технічних об'єктів на основі запропонованого методу комбінування типових алгоритмів відповідно до структури адаптивної багатокомпонентної моделі, який дозволяє виконати синтез алгоритмів параметричної ідентифікації програмними засобами.

Дістала подальшого розвитку інформаційна технологія діагностування складних технічних об'єктів на основі запропонованих інфологічної та об'єктно-орієнтованої моделей технічного об'єкта, які забезпечують використання інформації про вибрану структуру математичної моделі для програмного синтезу алгоритму параметричної ідентифікації.

Практичне значення отриманих результатів полягає у розробленні та удосконаленні:

методу структурної ідентифікації складних технічних об'єктів шляхом побудови їх інформаційних моделей;

графічної мови моделювання складних технічних об'єктів для представлення структури адаптивної багатокомпонентної моделі;

бібліотеки класів компонентів моделі, яка містить програмну реалізацію типових алгоритмів параметричної ідентифікації;

програмного забезпечення структурно-параметричної ідентифікації систем ГТД, яке реалізує розроблену інформаційну технологію.

Результати дослідження впроваджено:

на ДП «Івченко-Прогрес» і АНТК «Антонов» при ідентифікації систем двигуна Д_18Т літака Ан_124 «Руслан» у складі програмного комплексу «Діагностика»;

у компанії Compressor Controls Corporation (США) при ідентифікації компресорного обладнання у складі системи параметричного діагностування (Parametric Diagnostic System) із використанням програми «Structor», розробленої автором.

Особистий внесок здобувача. Усі основні результати отримано автором самостійно. Робота [2] була опублікована без співавторів. У працях, опублікованих у співавторстві, здобувачу належить: [1] -- архітектура і основні елементи програмного забезпечення оптимального розподілу навантаження багатодвигунової силової установки; [3] -- метод формування моделей нормального стану паливорегулюючої апаратури на основі програмного синтезу алгоритмів параметричної ідентифікації, інформаційні моделі для подання знань про програми регулювання двигуна Д-18Т, принципи взаємодії типових алгоритмів параметричної ідентифікації; [4] -- адаптивний метод допускового контролю параметрів ГТД; [5] -- архітектура й основні елементи програмного комплексу структурно-параметричної ідентифікації систем ГТД, принципи взаємодії розробленого програмного комплексу з системою діагностування, що обслуговується; [6] -- принципи і особливості структурно-параметричної ідентифікації систем наземних ГТД; [7, 8] -- розроблення і реалізація запропонованих інформаційних технологій.

Апробація результатів дослідження. Наукові положення і результати досліджень, отримані автором при виконанні дисертаційної роботи неодноразово доповідались на Міжнародних конгресах двигунобудівників (п. Рибаче, АР Крим), на третій науково-практичній конференції з міжнародною участю «Математичне та імітаційне моделювання систем. МОДС '2008» (м. Київ) і восьмій міжнародній науково-технічній конференції «Проблеми інформатики і моделювання» (2008 р., м. Харків).

Публікації. За темою дисертації опубліковано 8 робіт, з яких 5 опубліковано в наукових журналах, які входять до переліку спеціалізованих видань ВАК України і відповідають вимогам ВАК України, а також 3 тези доповідей.

Структура и обсяг дисертації: Дисертаційна робота складається з вступу, 5 розділів, загальних висновків та списку використаних джерел.

Повний обсяг дисертації -- 150 сторінок, в тому числі 9 рисунків, 3 додатки на 10 сторінках, списку використаних джерел з 120 найменувань на 9 сторінках.

інформаційний ідентифікація багатокомпонентний трудомісткість

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У першому розділі наведено огляд моделей нормального стану складних технічних об'єктів і методів їх параметричної ідентифікації, які використовуються в автоматизованих системах діагностування; розглянуто процес структурно-параметричної ідентифікації складних технічних об'єктів; визначено мету та завдання даного дослідження.

В основі більшості автоматизованих систем діагностування ГТД лежить використання математичних моделей нормального стану для визначення значень контрольованих показників, які відповідають справному стану для поточних експлуатаційних умов. Контроль технічного стану виконується за відхиленням поточних значень контрольованих показників системи ГТД від їх нормальних значень, які визначаються за цими моделями. Структура моделей нормального стану формується у процесі структурної ідентифікації при розробленні системи діагностування для нового ГТД.

Як правило, використовуються спрощені моделі нормального стану (рис. 1), які є результатом апроксимації характеристик технічного об'єкта.

Спрощена модель нормального стану описує контрольовану характеристику технічного об'єкта у вигляді функціональної залежності між вектором діючих факторів і контрольованим показником технічного об'єкта:

де -- контрольований показник;

-- діючі фактори;

-- параметри моделі.

Проведення випробувань ГТД відповідно до оптимальних планів експериментів для параметричної ідентифікації часто утруднено в умовах експлуатації. Це змушує розробників систем діагностування виконувати додаткове спрощення моделей з метою виключення факторів, вплив яких не може бути достовірно визначено за вимірами показників двигуна в період явно справного функціонування, що звужує область діагностування і, таким чином, знижує його вірогідність.

Альтернативний підхід ґрунтується на декомпозиції моделі стану на множину компонентів, які є самостійними математичними моделями. Це дозволяє визначати їх параметри окремо, в різний час і за різними вихідними даними. Зазначені моделі в подальшому будемо називати адаптивними багатокомпонентними моделями. Відомі приклади практичного використання моделей такого виду для діагностування ГТД, однак цей вид моделей не став предметом досліджень і значного поширення не набув. Основним утрудненням при їх застосуванні є необхідність розроблення спеціалізованих алгоритмів параметричної ідентифікації для кожної структури адаптивної багатокомпонентної моделі. На практиці це означає необхідність розроблення нового алгоритму для кожної контрольованої характеристики технічного об'єкта, що суттєво утруднює розроблення системи діагностування для нового виду технічного об'єкта.

Нами пропонується розробити інформаційну технологію структурно-параметричної ідентифікації (рис. 2), яка забезпечує використання інформації про вибрану структуру адаптивної багатокомпонентної моделі технічного об'єкта для програмного синтезу алгоритму його параметричної ідентифікації, що дозволить виключити витрати на розроблення, реалізацію, налагодження і тестування спеціалізованих алгоритмів параметричної ідентифікації, які раніше утруднювали їх практичне використання.

На основі виконаного аналізу обґрунтовано наведені вище мету та завдання роботи, вибрано відповідні методи дослідження.

У другому розділі виконано аналіз процесів структурної та параметричної ідентифікації технічних об'єктів із використанням адаптивних багатокомпонентних моделей і виявлено загальні закономірності цих процесів; проведено аналіз методів, які передбачається використовувати при розробленні елементів інформаційної технології; сформульовано концепцію інформаційної технології, що розробляється.

Під час структурної ідентифікації з використанням адаптивних багатокомпонентних моделей виконується виділення компонентів моделі (декомпозиція) за результатами аналізу характеристик технічного об'єкта і особливостей його експлуатації. У загальному випадку рівняння кожного компонента моделі справедливо тільки при певних значеннях деякого фактора, який називається фактором декомпозиції. Тому багатокомпонентна модель описується агрегатною функцією , визначеною в просторі компонентів моделі таким чином, що кожний компонент дійсно є аргументом агрегатної функції тільки у певній області значень фактора декомпозиції s:

де -- множина компонентів моделі, які є аргументами функції F при поточному значенні фактора декомпозиції ; -- область значень фактора декомпозиції, при яких компонент є аргументом функції .

Під час декомпозиції визначається множина обов'язкових компонентів моделі, без яких неможливе виконання діагностичного контролю. Визначення параметрів останніх необов'язкових компонентів може бути відкладено до нагромадження достатньої множини вимірювань у відповідній області значень фактора декомпозиції .

Декомпозиція моделі нормального стану може бути продовжена для урахування двох і більше факторів декомпозиції. Для урахування кожного нового фактора один або більше з виділених раніше компонентів моделі також піддають декомпозиції. Ті компоненти моделі, які піддано декомпозиції, далі називатимемо складеними компонентами моделі, на відміну від елементарних компонентів, декомпозиція яких не виконувалась. Компоненти моделі, виділені при декомпозиції якогось складеного компонента, будемо називати його підкомпонентами, а параметри елементарного компонента моделі -- його власними параметрами.

У загальному випадку багатокомпонентну модель, яка враховує декілька факторів декомпозиції, описує функція , визначена в просторі елементарних компонентів моделі таким чином, що кожний елементарний компонент є її аргументом тільки у певній області значень вектора факторів декомпозиції :



де -- залежна змінна елементарного компонента моделі; -- область значень факторів декомпозиції, при яких елементарний компонент моделі є аргументом функції .

Функція є композицією всіх агрегатних функцій рівняння моделі (2), а область -- перетином областей , які визначають входження підкомпонентів до агрегатних функцій.

У результаті аналізу ряду характеристик систем ГТД виявлено множину класів алгебричних функцій, які використовуються для опису компонентів моделі. Сформульовано загальні вимоги до алгебричних функцій, які можливо використовувати для опису компонентів моделі.

Виконано аналіз алгоритмів параметричної ідентифікації для адаптивних багатокомпонентних моделей з метою виявлення загальних принципів їх формування. Виявлено, що для оцінювання параметрів елементарного компонента моделі насамперед необхідно розв'язати відносно нього рівняння моделі нормального стану:

де -- очікуване значення залежної змінної оцінюваного елементарного компоненту моделі; -- функція, обернена відносно ; -- оцінки інших елементарних компонентів моделі; -- область значень факторів декомпозиції, в якій відбираються виміри для оцінювання параметрів елементарного компонента моделі .

На основі одержаного рішення формується навчаюча вибірка шляхом відбору вимірювань за умови , і обчислення для них значень . Отримана вибірка використовується для визначення параметрів алгоритмом оцінювання, призначеним для класу алгебричних функцій, до якого відноситься .

У системах діагностування описані дії мають виконуватись автоматично спеціалізованими алгоритмами параметричної ідентифікації. Задача програмного синтезу такого алгоритму за інформацією про вибрану структуру моделі відноситься до задач високорівневого програмування. При цьому як високорівневий язик програмування може розглядатися сама інформаційна модель технічного об'єкта. У результаті аналізу переваг і недоліків різних підходів до вирішення подібних задач виявлено раціональність використання методів об'єктно-орієнтованого програмування для формування бібліотеки класів, яка реалізує розв'язання задачі програмного синтезу алгоритму параметричної ідентифікації.

Отже, основою інформаційної технології, що розроблюється, є інформаційна модель складного технічного об'єкта, яка забезпечує подання всіх необхідних відомостей про структуру його адаптивної багатокомпонентної моделі нормального стану. Для подання цієї інформації запропоновано використовувати семантичну сітку. Для виконання параметричної ідентифікації передбачається розробити програмний засіб синтезу спеціалізованого алгоритму параметричної ідентифікації на основі інформаційної моделі технічного об'єкта.

Таким чином, нами запропоновано концепцію інформаційної технології ідентифікації складних технічних об'єктів на основі адаптивних багатокомпонентних моделей, яка забезпечує інтеграцію процесів структурної та параметричної ідентифікації завдяки використанню інформаційної моделі технічного об'єкта.

Основні положення розділу розглянуті у роботах [2, 3, 4].

У третьому розділі сформульовано вимоги та запропоновано структуру інформаційної моделі складного технічного об'єкта для його ідентифікації; запропоновано метод формування цієї інформаційної моделі; отримані результати узагальнено у вигляді інфологічної моделі «сутність-зв'язок».

Для формування спеціалізованого алгоритму параметричної ідентифікації використовується два види інформації про вибрану адаптивну багатокомпонентну модель: структура функції Ш і структура елементарних компонентів моделі. Подання інформації про елементарні компоненти моделі є простим завданням, тому зупинимося тільки на описі структури функції Ш. Інформація про її структуру необхідна для розв'язання двох завдань: визначення розв'язків рівняння моделі відносно елементарних компонентів (4) і побудова виразу функції Ш за результатами оцінювання компонентів моделі.

Нами запропоновано метод формування інформаційної моделі технічного об'єкта в процесі декомпозиції його моделі нормального стану. Суть запропонованого методу полягає в описі структури багатокомпонентної моделі графом (семантичною сіткою), у вершинах якого знаходяться компоненти моделі, а ребра з'єднують складені компоненти з їх підкомпонентами. Такий граф є кореневим деревом, яке будемо називати деревом структури багатокомпонентної моделі (рис. 3).

Запропонована інформаційна модель дозволяє подати всю необхідну інформацію для вирішення поставлених завдань, проте вона недостатньо формалізована для реалізації на її основі моделі даних. Дерева структур для різних моделей нормального стану суттєво відрізняються, проте для множини можливих варіантів такого графа виявлено ряд загальних властивостей, які було узагальнено у вигляді інфологічної моделі технічного об'єкта.

Нами запропоновано інфологичну модель «сутність-зв'язок» (рис. 4), яка описує основні види елементів інформаційної моделі технічного об'єкта та їх взаємозв'язки. Спочатку ця модель містила два типи сутностей -- «Складений компонент» і «Елементарний компонент». У результаті аналізу було введено додаткові типи сутностей:

«Підкомпонент» -- опис компонента моделі як частини складеного компонента (тобто як аргументу агрегатної функції);

«Параметр» -- параметр елементарного компонента моделі;

«Перетворення» -- тип сутності, який описує додаткову операцію перетворення значень залежної змінної компонента моделі, таку, як зміщення або масштабування.

Усі названі типи сутностей є абстрактними. Конкретні типі, які відповідають класам алгебричних функцій, визначають специфічні атрибути кожного класу і пов'язані з абстрактними типами відношенням наслідування.



Слід відзначити, що розвиток запропонованої інформаційної технології потребує введення нових класів алгебричних функцій або модифікації атрибутів раніше реалізованих функцій. При цьому структури даних можуть непередбачено змінюватись, що утворює відомі труднощі при поданні інформації у реляційних базах даних. Тому для подання даних можуть використовуватися таблиці схеми «сутність-атрибут-значення», документи XML або сценарії на інтерпретованій мові програмування.

Основні положення розділу розглянуті у роботах [2, 7, 8].

У четвертому розділі формалізовано принципи формування спеціалізованих алгоритмів параметричної ідентифікації складних технічних об'єктів; описано метод програмного синтезу таких алгоритмів; показано, що цей метод дозволяє програмно формувати алгоритми, еквівалентні тим, що раніше розроблялися із використанням алгоритмічних мов програмування.

Задача формування навчаючих вибірок для оцінювання компонентів моделі потребує розроблення методів формування алгебричних виразів функцій і областей на основі дерева структури багатокомпонентної моделі. Для цього розглянемо ієрархію входження елементарного компонента моделі як аргументу в агрегатні функції рівняння моделі.

У загальному випадку кожний елементарний компонент моделі знаходиться на деякій відстані від кореня дерева структури багатокомпонентної моделі. Ланцюжок вершин, які знаходяться на шляху від листа до кореня дерева, включаючи сам корінь, -- є множина агрегатних функцій, які залежать від , якщо . Якщо для кожної з цих функцій виконується умова адитивності, то багатокомпонентна модель може бути подана у вигляді системи з рівнянь складених компонентів моделі, які знаходяться на шляху від до , включаючи :



де -- складений компонент моделі, який знаходиться на шляху від листа до кореня дерева; -- фактор декомпозиції компонента ; -- область значень фактора , при яких підкомпонент є аргументом функції ; -- множина всіх підкомпонентів складеного компонента моделі крім , які є аргументами функції при поточному значенні фактора декомпозиції .

Розв'язуючи систему рівнянь (5) відносно і враховуючи, що при послідовній ідентифікації оцінки елементарних компонентів моделі, які містяться після , ще не відомі, отримаємо розв'язок у вигляді композиції функцій, обернених до агрегатних функцій рівняння моделі:

де -- функція, обернена до функції відносно , з множини аргументів якої виключено компоненти моделі, оцінки яких ще не відомі; -- функція, обернена до функції ; -- область значень факторів декомпозиції, у якій відбираються виміри для оцінювання параметрів елементарного компонента ; -- область значень фактора декомпозиції , у якій відбираються виміри для оцінювання параметрів підкомпонента ; --оцінка підкомпонента складеного компонента моделі -- множина підкомпонентів складеного компонента моделі , оцінки параметрів яких вже відомі та які є аргументами функції при поточному значенні фактора декомпозиції .

Оскільки вид кожної функції і області визначається, головним чином, класом функції , нами запропоновано використання множини типових алгоритмів ідентифікації для складених компонентів моделі, кожний з яких призначений для певного класу агрегатних функцій. Ці алгоритми далі називаються алгоритмами верхнього рівня (рис. 5). Аналогічну множину алгоритмів запропоновано для компонентів моделі типу «Перетворення».



Оскільки вибір алгоритму оцінювання параметрів для елементарного компонента моделі визначається класом алгебричної функції , для елементарних компонентів також запропоновано множину типових алгоритмів, які реалізують методи лінійного і нелінійного оцінювання параметрів. Такі типові алгоритми далі називатимемо алгоритмами нижнього рівня.

На основі узагальнених структур типових алгоритмів нами розроблено метод синтезу спеціалізованих алгоритмів параметричної ідентифікації шляхом комбінування типових алгоритмів відповідно до дерева структури багатокомпонентної моделі:

З кожним компонентом моделі відповідно до класу його алгебричної функції зіставляється процедура, яка виконує типовий алгоритм параметричної ідентифікації.

для кожної процедури забезпечується доступ до атрибутів компонента моделі, а для алгоритмів верхнього рівня -- також и до множини підкомпонентів.

забезпечується можливість виклику з алгоритмів верхнього рівня процедур, зіставлених підкомпонентам.

процес параметричної ідентифікації ініціюється передаванням вихідної навчаючої вибірки процедурі, зіставленої з коренем дерева, і завершується формуванням в цій процедурі результату ідентифікації технічного об'єкта.

Використання для доступу до даних декларативної мови запитів (SQL) дозволяє відмовитися від безпосереднього перетворення даних в алгоритмах верхнього рівня і замінити його алгебричними перетвореннями виразів. При цьому вираз, який формується у процедурі, зіставленій з коренем дерева, є результатом параметричної ідентифікації -- обчислювальною моделлю для діагностичного контролю.

Основні положення розділу розглянуті у роботах [2, 8].

У п'ятому розділі сформульовано вимоги до елементів запропонованої інформаційної технології; розглянуто архітектуру програмного забезпечення і об'єктно-орієнтовану модель складного технічного об'єкта; наведено результати практичного використання.

Запропонована нами інформаційна технологія (рис. 6) містить три групи засобів обробки даних:

засоби формування інформаційних моделей (структурної ідентифікації);

засоби синтезу алгоритмів параметричної ідентифікації;

засоби параметричної ідентифікації.

Описані програмні засоби обслуговуються двома групами користувачів: розробниками і операторами системи діагностування. Відповідно, інформаційна система структурно-параметричної ідентифікації (рис. 7) підтримує два варіанти використання -- розроблення моделей нормального стану і виконання параметричної ідентифікації технічного об'єкта. При впровадженні даної інформаційної технології зберігаються загальні методи структурно-параметричної ідентифікації, які використовувались раніше. Якісно новими елементами технології є інформаційна модель технічного об'єкта і програмний синтез спеціалізованих алгоритмів параметричної ідентифікації.

Як основу засобів програмного синтезу алгоритмів параметричної ідентифікацій нами запропоновано об'єктно-орієнтовану модель (рис. 8), побудовану на основі раніше запропонованої інфологічної моделі складного технічного об'єкта. При цьому об'єктно-орієнтована модель конкретного технічного об'єкта (рис. 9) являє собою множину взаємозв'язаних об'єктів, які відповідають вершинам і ребрам дерева структури моделі, а точніше сутностям інфологічної моделі.



Використання об'єктно-орієнтованого програмування для реалізації засобів синтезу алгоритму параметричної ідентифікації дозволяє автоматично виконувати комбінування типових алгоритмів відповідно до дерева структури моделі. Для цього з кожною вершиної дерева структури моделі зіставляється об'єкт відповідного класу, який реалізує типовий алгоритм параметричної ідентифікації у методі оцінювання. Процес параметричної ідентифікації ініціюється передаванням вихідних даних кореневому об'єкту ієрархії, і необхідний алгоритм ідентифікації відтворюється автоматично під час взаємодії об'єктів.

Для підтвердження достовірності та працездатності запропонованої технології виконано структурно-параметричну ідентифікацію різних систем ГТД із використанням імітаційного моделювання і реальних даних. Отримано практичне підтвердження зниження трудомісткості та підвищення ефективності структурно-параметричної ідентифікації за рахунок заміні розробки алгоритмів параметричної ідентифікації автоматичним синтезом.



Основні положення розділу розглянуті у роботах [1, 2, 5, 6, 7].



ВИСНОВКИ

В дисертаційній роботі розв'язано актуальну науково-технічну задачу розробки інформаційної технології структурно-параметричної ідентифікації складних технічних об'єктів, яка забезпечує використання інформації про обрану структуру багатокомпонентної моделі технічного об'єкта для програмного синтезу спеціалізованого алгоритму його параметричної ідентифікації.

До цього часу була відсутня необхідна сукупність методів і засобів структурно-параметричної ідентифікації технічних об'єктів на основі адаптивних багатокомпонентних моделей, що спричиняло високу трудомісткість та низку ефективність структурно-параметричної ідентифікації з використанням цього виду моделей. У результаті цього, його переваги майже не реалізовувались у практиці технічного діагностування.

У результаті виконаних наукових досліджень здійснено теоретичне узагальнення і розв'язання наукового завдання побудови інформаційної технології структурно-параметричної ідентифікації з програмним синтезом алгоритмів параметричної ідентифікації. Вирішене практичне завдання розроблення програмного забезпечення структурно-параметричної ідентифікації технічних об'єктів, призначеного для взаємодії із системами діагностування и вирішення дослідницьких завдань. Виконано узагальнення властивостей адаптивних багатокомпонентних моделей и процесів структурної і параметричної ідентифікації з їх використанням. Визначено єдині принципи декомпозиції математичних моделей на компоненти і вимоги до спеціалізованих алгоритмів параметричної ідентифікації. Установлено, що процеси параметричної ідентифікації для різних структур моделей не можуть бути зведені до єдиного узагальненого алгоритму, однак отримані результати дозволяють розробити єдиний метод програмного синтезу спеціалізованих алгоритмів параметричної ідентифікації різних технічних об'єктів.

Запропоновано метод побудови інформаційної моделі складного технічного об'єкта, оснований на описі графом ієрархії компонентів адаптивної багатокомпонентної моделі. Розроблено інфологічну модель складного технічного об'єкта, яка узагальнює базові типи і взаємозв'язки сутностей запропонованої інформаційної моделі. Отримані моделі дозволили забезпечити подання інформації про результати структурної ідентифікації у вигляді, зрозумілому для експерта предметної області та зручному для наступного оброблення програмними засобами з метою синтезу алгоритмів параметричної ідентифікації.

Розроблено метод синтезу алгоритмів параметричної ідентифікації шляхом комбінування типових алгоритмів відповідно до структури адаптивної багатокомпонентної моделі технічного об'єкта. Показано, що цей метод дозволяє формувати необхідні алгоритми параметричної ідентифікації різних технічних об'єктів на основі порівняно невеликої кількості типових алгоритмів. Запропоновані узагальнені структури типових алгоритмів і принципи їх взаємодії дозволили розробити множину алгоритмів для найчастіше використовуваних класів алгебричних функцій.

Запропоновано архітектуру інформаційної технології і програмного забезпечення структурно-параметричної ідентифікації, в основу якої покладено об'єктно-орієнтовану модель технічного об'єкта, яка забезпечує використання інформації про вибрану структуру моделі для автоматичного відтворення необхідного алгоритму параметричної ідентифікації. Розроблено і впроваджено в експлуатацію програмне забезпечення структурно-параметричної ідентифікації складних технічних об'єктів на основі адаптивних багатокомпонентних моделей. Для підтвердження достовірності та працездатності запропонованої технології виконано структурно-параметричну ідентифікацію різних систем ГТД із використанням імітаційного моделювання і реальних даних. Отримано практичне підтвердження зниження трудомісткості та підвищення ефективності структурно-параметричної ідентифікації за рахунок заміні розробки алгоритмів параметричної ідентифікації автоматичним синтезом.

СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ праць ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

1. ОлейникА.А. Оптимальное распределение нагрузки между двигателями многодвигательной силовой установки по критерию топливной экономичности /А.А.Олейник, С.В.Епифанов //Авиационно-космическая техника и технология. - 2004. - №7/15. - С.154--157.

2. ОлейникА.А. Методы автоматизации структурно-параметрической идентификации систем ГТД /А.А.Олейник //Авиационно-космическая техника и технология. - 2007. - №9/45. - С.184--188

3. Определение индивидуальных характеристик и контроль топливорегулирующей аппаратуры авиационных двигателей на установившихся режимах по результатам полетной регистрации параметров /[ОлейникА.А., ВолковВ.Г., ЕпифановС.В., СедристыйВ.А.] //Авиационно-космическая техника и технология: сб. научн. тр. Нац. аэрокосм. ун-та «ХАИ» -- Х., 2000. - Вып. 19. Тепловые двигатели и энергоустановки. - С.377--379.

4. ОлейникА.А. Адаптивная методика допускового контроля параметров ГТД /ОлейникА.А., ВолковВ.Г., ЕпифановС.В. //Авиационно-космическая техника и технология: сб. научн. тр. Нац. аэрокосм. ун-та «ХАИ» -- Х., 2001. - Вып. 23. Двигатели и энергоустановки. - С.177--182.

5. ОлейникА.А. Программный комплекс адаптивной идентификации моделей нормального состояния подсистем ГТД /ОлейникА.А., ВолковВ.Г., ЕпифановС.В. //Авиационно-космическая техника и технология: сб. научн. тр. Нац. аэрокосм. ун-т «ХАИ» - Х., 2002. - Вып. 31. Двигатели и энергоустановки. - С.186--190.

6. Gas Turbine Engine Parametric Diagnostics /[YepifanovS., GoryachiyA., ZelenskiyR., MazurkovA., NerubasskiyV., OleynikA.] //The 3rd Korea-Ukraine gas turbine technology symposium, November 20-23.2006. -- Korea: Institute of Machinery & Materials (KIMM). - Daejon, 2006 - P.36--43.

7. ОлейникА.А. Информационная технология структурно-параметрической идентификации систем ГТД на основе адаптивных многокомпонентных моделей /А.А. Олейник, С.В. Епифанов //Математичне та імітаційне моделювання систем МОДС'2008: тез. доп. Третя наук.-практ. конф. з міжнар. участю. (23-27 червня 2008р.) - К., 2008. - С. 103--107.

8. ОлейникА.А. Информационная технология программного синтеза алгоритмов параметрической идентификации на основе адаптивных многокомпонентных моделей /А.А. Олейник, С.В. Епифанов //Проблемы информатики и моделирования: материалы восьмой Междунар. научн.-техн. конф. (26-28 ноября 2008 г.) -- Х., 2008. - С.45--46.



АНОТАЦІЯ

Олійник А.О. Інформаційна технологія структурно-параметричної ідентифікації систем ГТД на основі адаптивних багатокомпонентних моделей. -- Рукопис. Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за фахом 05.13.06 -- інформаційні технології. -- Національний аерокосмічний університет ім. Н.Є.Жуковського «ХАІ», Харків, 2009.

Дисертацію присвячено задачі зниження трудомісткості та підвищення ефективності структурно-параметричної ідентифікації складних технічних об'єктів з використанням адаптивних багатокомпонентних моделей.

Запропоновано зниження трудомісткості ідентифікації шляхом програмного синтезу алгоритмів параметричної ідентифікації за інформацією про структуру моделі нормального стану. Розроблено метод побудови інформаційної моделі складного технічного об'єкта за інформацією про структуру моделі нормального стану, оснований на описі ієрархії входження її компонентів до агрегатних функцій рівняння моделі. Результати дослідження інформаційних моделей різноманітних технічних об'єктів узагальнені у інфологичній моделі технічного об'єкта. Запропоновано метод програмного синтезу алгоритмів параметричної ідентифікації шляхом комбінування типових алгоритмів за інформаційною моделлю технічного об'єкта. На підставі запропонованої об'єктно-орієнтованої моделі розроблено і впроваджено засоби інформаційної технології структурно-параметричної ідентифікації складних технічних об'єктів. Отримані практичні підтвердження зниження трудомісткості та підвищення ефективності структурно-параметричної ідентифікації з використанням адаптивних багатокомпонентних моделей.

Ключові слова: адаптивні багатокомпонентні моделі, діагностування ГТД, програмний синтез алгоритмів, структурно-параметрична ідентифікація.

АННОТАЦИЯ

Олейник А.А. Информационная технология структурно-параметрической идентификации систем ГТД на основе адаптивных многокомпонентных моделей. -- Рукопись. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 - Информационные технологии. -- Национальный аэрокосмический университет им. Н.Е. Жуковского «ХАИ», Харьков, 2009.

Диссертация посвящена задаче снижения трудоемкости и повышения эффективности структурно-параметрической идентификации сложных технических объектов с использованием адаптивных многокомпонентных моделей.

В результате анализа литературных источников и известных систем диагностирования ГТД установлено, что перспективным направлением повышения достоверности диагностирования является применение адаптивных многокомпонентных моделей нормального состояния контролируемых систем двигателя. Системы ГТД отличаются высокой индивидуальностью характеристик в нормальном состоянии, что обуславливает необходимость применения методов параметрической идентификации для определения индивидуальных значений параметров моделей нормального состояния. При этом зачастую возникает проблема несоответствия доступных исходных данных требованиям планирования эксперимента, поскольку проведение специальных испытаний ГТД в эксплуатации либо невозможно, либо экономически нецелесообразно. В отличие от традиционных моделей нормального состояния, адаптивные многокомпонентные модели состоят из множества компонентов, параметрическая идентификация которых может выполняться отдельно в различное время по различным выборкам исходных данных. Это позволяет преодолеть указанную проблему и оперативно начинать диагностический контроль, используя модели, в которых идентифицирована лишь часть компонентов, а впоследствии расширять область диагностического контроля по мере поступления исходных данных и идентификации остальных компонентов модели.

Однако применение адаптивных многокомпонентных моделей существенно затрудняет разработку систем диагностирования, так как для каждой модели такого вида требуется разработка специализированного алгоритма параметрической идентификации. Помимо повышения трудоемкости, это также создает риск снижения надежности или достоверности системы диагностирования при доработках, связанных с изменением моделей нормального состояния и, как следствие, модификации соответствующих алгоритмов параметрической идентификации. Поэтому широкого применения в практике технического диагностирования такие модели не получили.

Актуальной признана задача программного синтеза специализированных алгоритмов параметрической идентификации по информации о выбранной структуре модели технического объекта. Это позволит преодолеть практические трудности, связанные с применением адаптивных многокомпонентных моделей нормального состояния в системах автоматизированного диагностирования.

Выполнен анализ адаптивных многокомпонентных моделей нормального состояния технических объектов и методов их идентификации. Выявлены общие закономерности построения моделей такого вида и формирования специализированных алгоритмов параметрической идентификации.

Разработан метод формирования информационной модели технического объекта для целей идентификации, основанный на отображении семантической сетью иерархии вхождения компонентов модели в агрегатные функции. Выявлены общие свойства информационных моделей такого вида. Установлена их пригодность для программного синтеза алгоритмов параметрической идентификации.

Результаты исследования информационных моделей технических объектов обобщены в виде информационной модели «сущность связь», определяющей основные виды элементов информационной модели технического объекта и их взаимосвязи. Показано, что данные о структуре адаптивной многокомпонентной модели являются слабоструктурированными и требуют соответствующих подходов при их представлении в формальных моделях данных.

В результате анализа специализированных алгоритмов параметрической идентификации установлена возможность их программного синтеза по информационной модели технического объекта путем комбинирования типовых алгоритмов, каждый из которых предназначен для определенного класса алгебраических функций. Выполнена классификация типовых алгоритмов и сформированы их обобщенные структуры.

На основе инфологической модели технического объекта и метода комбинирования типовых алгоритмов разработана объектно-ориентированная модель технического объекта для целей программного синтеза специализированных алгоритмов параметрической идентификации. Установлено, что необходимый алгоритм воспроизводится автоматически при взаимодействии объектов, созданных в соответствии с информационной моделью технического объекта.

Определены основные компоненты информационной технологии структурно-параметрической идентификации и варианты ее использования на основании чего разработана архитектура программного обеспечения и методы взаимодействия с системой автоматизированного диагностирования. Проведена структурно-параметрическая идентификация ряда систем ГТД с использованием имитационного моделирования и реальных данных. Получены подтверждения снижения трудоемкости и повышения эффективности структурно-параметрической идентификации сложных технических объектов за счет исключения этапа разработки алгоритмов параметрической идентификации, замененного автоматическим синтезом алгоритмов программными средствами.

Ключевые слова: адаптивные многокомпонентные модели, диагностирование ГТД, программный синтез алгоритмов, структурно-параметрическая идентификация.



ABSTRACT

A. Oliinyk. The information technology for structural-parametric identification of GTE systems based on adaptive multi-component models. -- The manuscript. Thesis for scientific degree of the Candidate of Engineering Science on the specialty 05.13.06 -- information technology. -- National aerospace university “Kharkov aviation institute”, Kharkov, 2009.

The dissertation is devoted to the task of decreasing laboriousness and increasing efficiency of structural-parametric identification of complex technical objects using adaptive multi-component models.

The way to decrease identification laboriousness by programmatic synthesis of parametric identification algorithms using information about model structure was proposed. The method developed for building an information model of complex technical object using information on baseline model structure by describing hierarchy of its component entry to aggregate functions of model equation. The results of researching information models for various technical objects are generalized in a form of infological model of complex technical object. The method proposed for programmatic synthesis of parametric identification algorithms by combining typical algorithms following the information model of the technical object. Proposed object-oriented model was used as a base for development of information technology for structural-parametric identification of complex technical objects. Practical endorsements of structural-parametric laboriousness decrease and efficiency increase for structural-parametric identification using adaptive multi-component models.

Keywords: adaptive multi-component models, GTE diagnostics, programmatic synthesis of algorithms, structural-parametric identification.

Размещено на Allbest.ru