Диагностика - неполадка
Cтраница 1
Диагностика неполадок в ХТС предполагает: обнаружение зарождающейся неисправности и выяснение ее причин: предсказание тенденции изменения процесса в сторону нарушения его нормального течения; выбор способа предотвращения возникающего нарушения. [1]
Степень трудности обнаружения и диагностики неполадки во многом зависит от природы самой неполадки. Полностью неудовлетворительная работа части оборудования обычно обнаруживается сравнительно легко, хотя в таких случаях предприятию уже может быть нанесен значительный экономический ущерб. [2]
Если при обнаружении и диагностике неполадок применяется линейная модель, то можно использовать или построение доверительной области, или проверку статистической гипотезы. [3]
Кроме использования в анализе и диагностике неполадок модели могут служить и для других целей. В общем случае они полезны в прогнозировании поведения системы при воздействии на нее различных возмущений, в углублении новых представлений о системе и в планировании экспериментов. Удовлетворительно адекватная модель может быть использована для воспроизведения работы системы, а также для описания изменений в системе. [4]
Данное ниже краткое описание случая обнаружения и диагностики неполадки сделано по материалу статьи Очиаи [62] с разрешения автора; рисунки взяты из того же источника. [5]
В дополнение к проблеме, удовлетворительная схема диагностики неполадок должна быть способна справиться с присутствием шумового фона измерений, а также с явлением дрейфа параметров. Диагностирование является задачей принятия статистического решения, во многом похожей на обнаружение сигнала на фоне шума. Когда сигнал слабый, трудно решить, видишь или не видишь его; скорее, наблюдатель должен определить степень своей уверенности в том, что сигнал существует, а затем уже выносить решение, как поступить в зависимости от того, есть сигнал или его нет. Когда полученная информация неясна, должны приниматься к сведению другие виды информации, такие как вероятность, риск. Диагностическое решение ( различимость, обнаружаемость) сводится к точности, с которой неполадка может быть идентифицирована в случае других возможных неполадок. [6]
В этой главе мы рассматриваем обнаружение и диагностику неполадок как проблему распознавания образов. Сначала объясняется, что такое образ, затем описываются три общих метода для классификации и анализа образов: 1) словари неполадок; 2) кластерный анализ и 3) анализ шумов и вибраций. Каждый из указанных методов играет свою определенную роль при диагностировании неполадок, существенно отличаясь от тех методов, которые обсуждались в предыдущих главах. [7]
 |
Автоматизированная система обнаружения и диагностики неполадок. [8] |
На рис. 1.2 приведена автоматизированная система обнаружения и диагностики неполадок, которая может быть выполнена с использованием миникомпьютеров. [9]
Наиболее частые приложения распознавания образов для обнаружения и диагностики неполадок основаны на непараметрическом ( со свободными распределениями) подходе к установлению стратегии классификации. В числе таких методов включают следующие. [10]
В этой главе будет дана необходимая статистическая основа для обнаружения и диагностики неполадок, а также приведены примеры принятия решений с использованием статистических методов для иллюстрации главных принципов. Вместо того, чтобы задавать вопрос работает ли это. [11]
Для того чтобы использовать оценивание параметров как средство для обнаружения и диагностики неполадок исследователь должен быть уверен, что параметры модели процесса могут быть определены однозначно по данному набору экспериментальных данных. В противном случае выводы, основанные на оценках, могут быть весьма сомнительными. Если оценки не могут быть найдены однозначно, то или модель, или набор данных должны быть изменены. [12]
В этой главе дается общее представление о целях, объектах и методах обнаружения и диагностики неполадок в химических установках, а также указываются практические типы неполадок. Затем обсуждается проектирование систем обнаружения неполадок, включая виды проводимых испытаний и роль оператора и ЭВМ как в обнаружении, так и в диагностике неполадок. [13]
Функции распределения времени пребывания ( РВП) были описаны в разделе 3.3.2. Для обнаружения и диагностики неполадок интерес представляют: 1) временные характеристики функций РВП и 2) коэффициенты моделей, определенные на основании функций РВП. [14]
В этой главе мы рассматриваем сущность построения моделей с точки зрения их ценности в обнаружении и диагностике неполадок. Мы выбираем наиболее элементарный из всех возможных подходов, чтобы свести до минимума необходимые математические выкладки. Описываются и сопоставляются различные типы моделей, изложение иллюстрируется краткими примерами. [15]
Страницы: 1 2