Cтраница 1
Модели диагностирования, описывающие процедуры систематизированного поиска в случае каких-либо сбоев в работе систем. С их помощью можно учесть как скачкообразные, так и постепенные изменения, происходящие в исследуемой системе. Модели диагностики связаны с более широким классом моделей таксономии ( гл. [1]
В качестве модели диагностирования - математического описания поведения исправного электродвигателя и его неисправных модификаций могут быть использованы формализованные модели объекта или его составляющих. [2]
На защиту выносятся методы и модели диагностирования технического состояния газоперекачивающего оборудования, основанные на результатах исследований и данных производственного мониторинга на компрессорных станциях. [3]
Наиболее целесообразной и наиболее дешевой для реализации при выборе модели диагностирования электродвигателей магистральных насосов является функциональная диагностическая модель, при использовании которой входные воздействия элементарных проверок определены заранее рабочим алгоритмом функционирования объекта, и выбору подлежат только составы контролируемых параметров объекта диагностирования. При таком подходе средства диагностирования, как правило, являются встроенными в объект диагностирования, а сигналы об изменении диагностируемого объекта изменяются при нарушении правильности функционирования электродвигателя. В этом случае для контроля и диагностики электродвигателя могут быть использованы существующие и вновь разработанные датчики режимных электромагнитных и механических величин, характеризующих работу исследуемого электродвигателя, а функциональную модель исправного двигателя легко формализовать с помощью ЭВМ. В данном случае такую модель можно использовать и при диагностировании состояния электродвигателя, так как в результате диагностирования каждый раз определяется не более, чем одна характеристика указанного процесса эволюции для текущего момента времени. [4]
Чтобы выстроить алгоритм диагностики, устанавливается связь между отклонениями параметров и причинами, которые эти отклонения вызывают, - так разрабатывается структурно-иерархическая модель диагностирования. Графически это можно представить в виде дерева - со стволом, основными ветвями, малыми ответвлениями, отростками. [5]
В частности, в [92] рассмотрен подход для описания модели диагностирования, когда объект представлен в виде графа причинно-следственных связей. Вершины в ориентированном графе представляют собой параметры, события или явления, а дуги отражают причинно-следственные отношения между соответствующими вершинами. [6]
Необходимо учесть, что речь идет о ситуации 30-летней давности. Кроме того, среди практикующих специалистов имеется мнение о европейской и американской моделях диагностирования. Первые более доверяют собственному опыту и интуиции, вторые - показателям очень больших комплексных анализов и исследований. Такое соотношение, видимо, сохраняется и сейчас, потому как самая современная аппаратура значения опыта и интуиции не отменяет. [7]
К этапу диагностического анализа в рамках рассматриваемой процедуры не предъявляется каких-либо особых требований. Здесь прежде всего, необходима разработка диагностического обеспечения: нужно иметь набор ( библиотеку) методов и моделей диагностирования, инструментальные средства диагностирования, позволяющие оценить текущее техническое состояние объекта с необходимой точностью. [8]
Ситуации, входящие в набор Ss, называются эталонными. Sn) ( nN) эталонных ситуаций не содержит нечетко равных при заданном пороге равенства ситуаций. Это способствует уменьшению размерности системы и не снижает эффективности модели диагностирования в пределах достоверности, ограничиваемых порогом равенства. [9]
Данные модели отражают факт наличия информационной избыточности, которая позволяет выявить неисправности на основе проверки инвариантности некоторых характеристик к изменению параметров объекта диагностирования. Например, значения ПК, вычисляемых по моделям вида (17.1) - (17.2), не должны отличаться на некоторую величину, которая может быть рассчитана на основе метрологических характеристик информационно-измерительных каналов и погрешности прогнозирования самих моделей. При этом значения ПК могут изменяться в широких пределах. Невыполнение инвариантности свидетельствует или о возникновении неисправности элементов информационно-измерительных каналов, или о неадекватности моделей диагностирования, или об изменении характеристик технологического оборудования. [10]