Принципы интеллектуализации мониторинга и диагностики состояния передвижных миксеров

Размещено на http://www.allbest.ru/

Принципы интеллектуализации мониторинга и диагностики состояния передвижных миксеров

Емельянова Наталия Юрьевна,

кандидат наук, доцент

Показано отсутствие системного подхода к созданию интеллектуальных информационных технологий для диагностики состояния передвижных миксеров. Предложены принципы построения интеллектуальной системы технической диагностики передвижных миксеров. Описано иерархическое представление интеллектуальной системы технической диагностики передвижных миксеров.

Глобализация технической диагностики предусматривает прежде всего крупномасштабное увеличение количества диагностических операций и технологий для контроля качества и технического состояния различных объектов промышленного производства, что в свою очередь требует разработки новых технических средств и информационных технологий. На металлургическом производстве, такими объектами могут быть: передвижные миксеры, чугуновозы, ковши, доменные печи. Они представляют собой отдельную группу объектов диагностики, содержащих огнеупорный компонент - футеровку. Особенностью диагностики представленных объектов является то, что изменение их технического состояния (футеровки) можно фиксировать при помощи теплового метода [1-3] контроля на основе анализа изображений термограмм этих объектов. Интеллектуализация систем технической диагностики (СТД) данных объектов позволит вывести сам процесс их диагностики на качественно новый уровень, в первую очередь, за счет способности обучения таких систем к идентификации новых видов дефектов, неисправностей и адаптации таких систем на новые условия производства. Проведя анализ источников [4-8], можно сделать вывод о том, что в настоящее время отсутствует системный подход к созданию интеллектуальных информационных технологий для диагностики представленных выше объектов.

Концепция построения интеллектуальной СТД передвижных миксеров предполагает решение следующих основных задач:

1. Формирование эталонного изображения термограммы футеровки и исходных данных о миксере.

2. Формирование изображения термограммы передвижного миксера, характеризующего его фактическое состояние.

3. Анализ изображений термограмм, с целью выявления участков прогара футеровки миксера.

4. Управление информацией о техническом состоянии миксера.

5. Получение информации о времени разливки чугуна, весе пустого миксера и миксера с чугуном.

6. Анализ информации, с целью уточнения массы транспортируемого чугуна.

7. Накопление опыта и знаний о техническом состоянии миксера.

8. Поддержка принятия решений относительно исследуемого миксера.

Выполнив анализ данных задач можно сделать вывод о том, что для их решения необходима разработка интеллектуальной системы. Целевой функцией интеллектуальной СТД передвижных миксеров является формирование информации относительно исследуемого технического состояния передвижного миксера, с возможностью генерации управляющих рекомендаций, а также возможностью обучения на основе накопленного опыта. технический диагностика передвижной миксер

Исходя из выше изложенных задач, можно сформулировать следующие основные принципы построения разрабатываемой интеллектуальной СТД передвижных миксеров:

1. Распознавание и классификация изображений термограмм миксеров - интеллектуальная СТД передвижных миксеров должна предоставлять возможность компьютерной обработки изображений термограмм с накоплением опыта распознавания изображений.

2. Система должна выполнять интеллектуальный анализ данных, целью которого является извлечение знаний термограмм футеровки миксеров для принятия решений относительно исследуемого технического состояния миксера посредством методов интеллектуального анализа данных (методы нечеткого представления данных и нейросети).

3. Обучение - система должна обладать свойством обучаемости, реализация чего представляется возможным с помощью аппарата нейронных сетей [9-10].

4. Гибкость и масштабируемость - интеллектуальная СТД передвижных миксеров допускает расширение, способна к интеграции в свою среду новых, в том числе заимствованных задач и подсистем. Увеличение размеров системы, связанное с ростом количества пользователей и миксеров, территориальным распределением рабочих мест не должно нарушить работоспособность системы.

5. Комплексность - интеллектуальная СТД передвижных миксеров должна охватывать все основные направления мониторинга и диагностики передвижных миксеров.

6. Компьютерная система должна иметь минимально возможное количество иерархических уровней, обеспечивающих ее функциональность.

В соответствии с принципами построения интеллектуальная СТД передвижных миксеров может быть представлена иерархической моделью (рис. 1).

Рисунок 1 Иерархическое представление

Уровень планирования - это уровень описания поставленной задачи, т.е. описания тех характеристик миксера и чугуна, которые требуется получить в ходе мониторинга их состояния.

Уровень подготовки предназначен для получения первичной информации (изображения термограмм) и формирования базы термограмм для обучения системы.

На уровне интеллектуального анализа выполняется обработка изображения термограммы футеровки миксера одной из нейронных сетей. Кроме того, обработке нейронной сетью подвергается информация, характеризующая фактическое состояние передвижного миксера.

Уровень оценивания - под этим уровнем понимаются программные средства для интерпретации полученных количественных и качественных оценок исследуемого миксера.

Для реализации функций этих уровней необходимо произвести разработку методов, которые позволять определять требуемые характеристики.

Таким образом, в работе сформулированы основные принципы интеллектуализации мониторинга и диагностики состояния передвижных миксеров для систем технической диагностики их состояния по изображениям.

Список литературы

1. Емельянов В.А. Метод обработки изображений теплового контроля футерованных объектов [Текст] / В.А. Емельянов // Научный Вестник Национального горного университета. Днепропетровск: Изд-во НГУ, 2014. №6(144). С. 137-143.

2. Емельянов В.А. Автоматизированная система мониторинга состояния сталеразливочных ковшей [Текст] / В.А. Емельянов // «Достижения и проблемы современной науки»: Сборник статей международной научно-практической конференции. Уфа, 2015. Ч.1. С. 12-14.

3. Емельянов В.А. Интеллектуальная информационная технология обработки визуальной информации для диагностики состояния металлов [Текст] / В.А. Емельянов // Научный Вестник Национального горного университета. Днепропетровск: Изд-во НГУ, 2014. №4(142). С. 66-73.

4. Czichos H. Handbook of Technical Diagnostics. [Текст] / H. Czichos. Springer, 2013. 566 p.

5. Korbicz J. Intelligent Systems in Technical and Medical Diagnostics [Текст] / J. Korbicz, M. Kowal. Springer, 2014. 536 p.

6. Бигус Г. Техническая диагностика опасных производственных объектов [Текст] / Г. Бигус, Ю. Даниев. Наука, 2010. 418 с.

7. Сафарбаков А.М. Основы технической диагностики деталей и оборудования [Текст] / А.М. Сафарбаков, А.В. Лукьянов, С.В. Пахомов. Иркутск: ИрГУПС, 2007. 110 с.

8. Блинников В.В. О некоторых проблемах техногенной безопасности доменного производства [Текст] / В.В. Блинников, С.П. Сущев, А.Л. Чайка // Фундаментальные исследования. 2011. № 8 - С. 106-111.

9. Горбань А. Н. Обучение нейронных сетей. [Текст] / А. Н. Горбань. М.: СП “ПараГраф”, 1990. 159 с.

10. Головко В.А. Нейроинтеллект: Теория и применения. Организация и обучение нейронных сетей с прямыми и обратными связями. [Текст] / В.А. Головко. Брест: БПИ, 1999. 260 с.

Размещено на Allbest.ru