Проверяемый текст
Деев Валерий Геннадьевич. Обеспечение безопасности эксплуатации нефтегазодобывающего оборудования на основе использования информационно-измерительных систем (Диссертация 2001)
[стр. 48]

сумму Sijy другой такую же сумму проигрывает.
Правила выбора решений называются стратегией игрока.
Требуется определить такую стратегию игрока А, которая приносит ему максимальный выигрыш (или минимальный проигрыш при заведомо невыгодной игре).
Применение теоретико-игровых методов позволяет принимать обоснованные решения при минимальных сведениях о статистике процессов.
Теория игр позволяет
поучить ряд возможных решений, каждое из которых в определенном смысле оптимально.
Единственное решение из предлагаемых должен принять специалист (лицо, принимающее решение
ЛИР), задача которого значительно упрощается вследствие сокращения допустимых решений.
Широкое внедрение информационно-измерительных систем для прогнозирования аварийных ситуаций зданий, сооружений и технически сложных объектов позволяет накопить обширный массив данных по измерениям текущих параметров эксплуатации — изменения напряжений, потребления электрической энергии и т.д.
Последовательные значения какой-либо измеренной
величины представляют собой временной ряд, обработка которого позволяет прогнозировать будущее поведение этого ряда.
Методы обработки временных рядов в настоящее время хорошо разработаны и широко применяются как для целей прогнозирования,
гак и в диагностике технического состояния зданий [32,45, 77].
Одним из традиционно применяемых методов обработки временных рядов является спектральный анализ основа вибродиагностических методов оценки технического состояния механизмов [14, 24, 88].
Перспективным методом обработки временных рядов является метод порядковых статистик, разработанный в работах [52, 59].
Ранговые порядковые статистики могут быть вычислены по любым временным рядам, имеющим характерное положение экстремума.

Использование теории рангов для распознавания изменения в
во временных рядах удобно тем, что такой подход позволяет избежать трудностей, связанных с построением
48
[стр. 43]

43 объект, и тем самым сократить время простоя оборудования.
Удачное размещение трансформаторных подстанций на территории куста скважин позволяет сократить тепловые потери в линиях электропередач и т.п.
Задачи, подобные перечисленным выше, решаются методами бурно развивающейся науки, основанной на применений современных разделов математики и тесно связанной с кибернетикой, теорией автоматического управления, экономикой и рядом других наук, и получившей название «исследование операций» [26,49, 113].
К методам исследований операций можно отнести и другую lpyniiy методов получения решений, близких к оптимальному.
Они носят название теории игр, или теоретико-игровые методы [29, 74].
Классическая постановка задачи о принятии решения в теории игр выглядит следующим образом.
Каждый из двух игроков А и В может принять одно из некоторой совокупности решений.
Пусть для игрока А это будут А, (1< i В результате принятия определенного решения каждым из игроков Aj и Bj один из них выигрывает некоторую сумму Sy, другой такую же сумму проигрывает.
Правила выбора решений называются стратегией игрока.
Требуется определить такую стратегию игрока А, которая приносит ему максимальный выигрыш (или минимальный проигрыш при заведомо невыгодной игре).
Применение теоретико-игровых методов позволяет принимать обоснованные решения при минимальных сведениях о статистике процессов.
Теория игр позволяет
получить ряд возможных решений, каждое из которых в определенном смысле оптимально.
Единственное решение из предлагаемых должен принять специалист (лицо, принимающее решение
ЛПР), задача которого значительно упрощается вследствие сокращения числа допустимых решений.
Широкое внедрение ИИС на нефтепромыслах позволяет накопить обширный массив данных по измерениям текущих параметров эксплуатации дебитов скважин, расходов и давлений закачиваемой в пласт воды, потребления электрической энергии и т.д.
Последовательные значения какой-либо измерен


[стр.,44]

44 ной величины представляют собой временной ряд, обработка которого позволяет прогнозировать будущее поведение этого ряда.
Методы обработки временных рядов в настоящее время хорошо разработаны и широко применяются как для целей прогнозирования,
так и в диагностике технического состояния оборудования [32, 45, 77, 97, 98, 99].
Одним из традиционно применяемых методов обработки временных рядов является спектральный анализ основа вибродиагностических методов оценки технического состояния механизмов [14, 24, 88].
Перспективным методом обработки временных рядов является метод порядковых статистик, разработанный в работах [52, 59].
Ранговые порядковые статистики могут быть вычислены по любым временным рядам, имеющим характерное положение экстремума.
Использование теории рангов для распознавания изменения в во временных рядах удобно тем, что такой подход позволяет избежать трудностей, связанных с построением
объективной шкалы абсолютных значений измеряемой величины, так как этот параметр зачастую является существенно вариабельным.
Во многих случаях удовлетворительный прогноз развития системы может быть получен с помощью методов обработки временных рядов таких как метод авторегрессии, построения предикторных моделей [77] и др.
К развивающимся относится и метод обработки временных рядов, основанный на весьма общих предположениях о поведении динамических систем, предложенный в работах [97, 98].
Он представляет собой попытку нахождения общеприродных законов, однако в настоящее время расчетных алгоритмов, реализующих предложенную процедуру, не существует.
Следует упомянуть еще один современный метод прогнозирования на основе построения феноменологической модели нейронные сети.
В основе такого подхода лежит мысль о том, что свойства целого, состоящего из простейших элементов нейронов отличаются от свойств составляющих элементов.
Важнейшим свойством нейронной сети является ее способность к обучению, суть которого заключается в изменении связей между нейронами.
Возможность рас

[стр.,82]

82 тельные значения измеряемого временного ряда какого-либо параметра.
Изменив исходное расположение этих элементов в соответствии с их возрастанием (или убыванием), мы получим ряд: Хо,<х,2)<...
<Х(П).
В таком случае в соответствии с определением [52] элементы x(i) представляют собой i-ю порядковую статистику в выборке объема п из генеральной совокупности.
При подобном подходе генеральная совокупность представляет собой комплекс случайных величин х<{).
При использовании порядковых статистик для обработки динамограмм нет необходимости построения динамограммы в ее стандартном виде в виде замкнутой кривой.
В нашем случае динамограммы представляют собой временные ряды данных {Х(,-)}, по своей сути аналогичные осциллограммам.
На практике ранговые порядковые статистики могут быть вычислены по любым временным рядам, имеющим характерное положение экстремума.
С учетом случайной составляющей измеренных значений нагрузок зависимость нагрузки в точке подвеса колонны штанг от времени можно представить в виде: F(t) = 0(t) + $(t), (2.6) где Fусилие в точке подвеса штанг в момент времени t; 0функция, описывающая изменение нагрузки во времени; ^ф-шумовая составляющая измерения, имеющая в общем случае произвольное распределение.
Использование теории рангов для распознавания изменения в
динамограммах удобно тем, что такой подход позволяет избежать трудностей, связанных с построением объективной шкалы абсолютных значений нагрузок, так как этот параметр является существенно вариабельным.
В дальнейших построениях под рангом измерения будем понимать номер R(Fj), который приобретает это измерение в упорядоченном по возрастанию ряду значений Fj, при k

[Back]