|
агностикой состояния системы будем понимать процесс, при котором на основании имеющихся данных наблюдений и исследований системы определяются несколько наиболее существенных, но недоступных для непосредственного измерения, показателей системы, полно характеризующих ее с позиций определенной цели и позволяющих непрерывно следить за переходом системы из начального в интересующее нас состояние. В настоящее время известны четыре основных метода диагностики нарушений в непрерывном процессе. 1. Статистический метод основан на известных вероятных соотношениях между неисправностью и ее симптомами и на оценке функций правдоподобия методами байесовского анализа. Основным недостатком статистического метода является/9 невозможность непрерывного контроля перехода динамической системы из одного состояния в другое, т.е. мы можем лишь констатировать некоторые состояния системы, но фактически лишены возможности управлять ими. К тому же, статистический метод требует большого объема информации, не позволяет учитывать некоторые физические закономерности в системе и в условиях неоднородности информации просто неработоспособен. 2. Детерминистический метод основан на анализе схемы технологического процесса и выявлении тех точек, в которых необходимо проверять наличие симптомов нарушений. Этот подход не охватывает всех функций, возлагаемых на систему контроля сложного процесса, и поэтому не может быть принят в качестве основного метода. К его недостаткам можно отнести также большую субъективность при анализе системы, слабую способность к обобщению и полное отсутствие возможности адаптации и обучения системы контроля. 3. Распознавание последовательности симптомов — метод, основанный на сравнении реальной последовательности симптомов с эталонными, которые хранятся в памяти ЭВМ. Этот метод обладает тем преимуществом, что позволяет легко расширять "словарь" эталонных последовательностей сим14 |
ГЛАВА 4. МЕТОДЫ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ, ХРАНЕНИЯ И ОБРАБОТКИ НЕЧЕТКОЙ ИНФОРМАЦИИ 4.1. Некоторые особенности методов диагностики и формирования понятий Анализ методов диагностики и формирования понятий Несмотря на появление в последние годы все большего числа новых методов контроля и диагностики основных показателей процессов, эффективность заключений разработчиков повышается медленно. В основном это связано с тем, что методы извлечения информации из получаемых данных остаются весьма примитивными, отсутствует системный подход при формировании показателей, характеризующих состояние системы, и остается открытым вопрос о необходимости и достаточности этой системы показателей для целей управления. Существенно усложняет ситуацию и тот факт, что существующие определения процессов, недостаточно формализованы. Для точного определения понятия процесса, мы должны указать признак (или совокупность признаков), который позволил бы решить следующую задачу; имеются данные о реальном процессе в системе, необходимо определить, каким процессом он является, и дать ему количественную характеристику. Таким образом, все основные показатели, используемые в настоящее время, являются некомплексными (каждый из них отражает состояние системы лишь частично) и непосредственно входят в исходное описание системы (т.е. или замеряются непосредственно, или рассчитываются по технологическим формулам). Во всех задачах диагностики приходится учитывать те или иные свойства объекта по косвенным характеристикам, причем для увеличения достоверности ответа необходимо использовать комплекс характеристик. Под диагностикой состояния системы будем понимать процесс, при котором на основании имеющихся данных наблюдений и исследований системы определяются несколько наиболее существенных, но недоступных для непосредственного измерения, показателей системы, полно характеризующих ее с позиций определенной цели и позволяющих непрерывно следить за переходом системы из начального в интересующее нас состояние. В настоящее время известны четыре основных метода диагностики нарушений в непрерывном процессе. 1. Статистический метод основан на известных вероятных соотношениях между неисправностью и ее симптомами и на оценке функций правдоподобия методами байесовского анализа. Основным недостатком статистического метода является невозможность непрерывного контроля перехода динамической системы из одного состояния в другое, т.е. мы можем лишь констатировать некоторые состояния системы, но фактически лишены возможности управлять ими. К тому же, статистический метод требует большого объема информации, не позволяет учитывать некоторые физические закономерности в системе и в условиях неоднородности информации просто неработоспособен. 2. Детерминистический метод основан на анализе схемы технологического процесса и выявлении тех точек, в которых необходимо проверять наличие симптомов нарушений. Этот подход не охватывает всех функций, возлагаемых на систему контроля сложного процесса, и поэтому не может быть принят в качестве основного метода. К его недостаткам можно отнести также большую субъективность при анализе системы, слабую способность к обобщению и полное отсутствие возможности адаптации и обучения системы контроля. 3. Распознавание последовательности симптомов — метод, основанный на сравнении реальной последовательности симптомов с эталонными, которые хранятся в памяти ЭВМ. Этот метод обладает тем преимуществом, что позволяет легко расширять "словарь" эталонных последовательностей симптомов, но имеет некоторые недостатки: необходимость хранения нескольких однотипных эталонных последовательностей симптомов; трудность представления нецифровой информации (например, описание структуры процесса); трудность учета влияния субъективного фактора при разработке эталонов; в существующих системах кодируется лишь наличие или отсутствие симптома (0 или 1) и эталоны записываются в виде кодовых последовательностей. Применение одного лишь этого подхода едва ли перспективно, поскольку в лучшем случае позволяет автоматизировать процесс нахождения уже известных способов описания и формирования признаков. При этом многие кардинальные вопросы (о полноте признаков и т.д.) остаются открытыми. Часто такие признаки бывают неточными, плохо формализуются и их выработка специалистами представляет собой очень длительный и неформальный процесс. 4. Создание достаточно полных математических моделей дифференцируемых процессов. Тогда задачу дифференциальной диагностики обычно сводят к отнесению наблюдаемого состояния к такому виду, модели которого оно больше соответствует. Для условий сложных одновременно протекающих процессов эта задача становится далеко не тривиальной, и создание полной математической модели сложного процесса пока невозможно. В данной работе главное внимание уделено проблеме получения интегральных показателей, позволяющих с позиций системы управления "сжать" исходную информацию и предоставить ее разработчику в виде, удобном для принятия решений. Значение показателя R будет определяться исходя не только из текущего состояния процесса на основе функционального преобразования вектора , но и из компетентности каждого измерения xi в данной ситуации, т.е. задача оценки ситуации напоминает процесс принятия решения с помощью коллектива решающих правил. При создании системы контроля и управления необходимо учитывать, что создание отдельных (даже очень эффективных) методов и программ мало вносит нового в процесс контроля и управления системой, предоставляя разработчику лишь некоторое количество разрозненной информации к размышлению. Методы принятия решений остаются неформальными и малоэффективными. Поэтому встает неотложная задача определения формальных объективных характеристик ситуаций. Причем для целей управления эти характеристики должны отражать не только текущую ситуацию, но и динамику процессов, давать возможность для сравнения различных подсистем в целом и по отдельным процессам с выделением доминирующих процессов. Система должна осуществлять контроль, прогноз и управление при значительной неопределенности информации, управлять самим процессом диагностики и помогать разработчику в процессе принятия самых различных решений. В связи с тем что система управления является многоуровневой, необходимо выделить имеющиеся уровни управления и создать на каждом уровне управления систему контроля состояния процессов, обладающую необходимым разнообразием для целей управления. Для создания системы контроля состояния процессов с позиций каждого уровня управления нужно будет построить систему обобщенных показателей процессов и найти методы, |