Разработка структурной схемы и алгоритма мониторинга технического состояния судовых систем автоматического управления

Размещено на http://www.allbest.ru/

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Разработка структурной схемы и алгоритма мониторинга технического состояния судовых систем автоматического управления

Специальность 05.13.06 - Автоматизация и управление

технологическими процессами и производствами

(кораблестроение) по техническим наукам

Гора Григорий Алексеевич

Нижний Новгород - 2013



Работа выполнена на кафедре «Информатики, систем управления и телекоммуникаций» Федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Волжская государственная академия водного транспорта».

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор Чиркова Маргарита Макаровна

Официальные оппоненты: Скороходов Дмитрий Алексеевич доктор технических наук, профессор, главный научный сотрудник Института проблем транспорта им. Н. С. Соломенко Российской академии наук, г. Санкт-Петербург

Гурылев Михаил Викторович кандидат технических наук,начальник электротехнического отдела ООО « Проминжиниринг», г. Н. Новгород

Ведущая организация: Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева, г. Н. Новгород

Защита диссертации состоится « 27 » декабря 2013 г. в 13 часов в ауд. 281 на заседании диссертационного совета Д 223.001.02 Волжской государственной академии водного транспорта по адресу: 603950, г. Нижний Новгород, ул. Нестерова, 5а.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГОУ ВПО «ВГАВТ».

Автореферат разослан «____»___________2013г.

Ученый секретарь

диссертационного совета

кандидат технических наук, доцент А.А. Кеслер



ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Обеспечение технической безопасности плаванья судов осуществляется работой большого количества судовых систем и комплексов, к которым предъявляются высокие требования по надежности. В связи с тем, что работа систем взаимосвязана, то сбой в работе одной из них отражается на работе других. По опубликованным данным (Скороходов, Д.А. Принципы построения системы информационной поддержки для принятия решений в аварийных ситуациях / Д.А.Скороходов, А.Л.Стариченков // Морские интеллектуальные технологии. №1(3), 2009. - С. 35-39), “…около 15 % аварий на флоте являются следствием внезапного отказа судового оборудования”. Традиционная технология принятия управленческих решений при возникновении нештатных ситуаций основывается на использовании документации на бумажных носителях, её объем и правила применения не обеспечивают оперативного проведения оценок процессов, которые должны быть выполнены с упреждением по отношению к результатам возникших нештатных ситуаций.

Современный уровень состояния вычислительной техники и компьютерных технологий позволяет объединить ЭВМ, управляющие судовыми системами, в локальные сети. Это даст возможность построить систему мониторинга технического состояния объектов, одной из задач которой может быть анализ возможного изменения работы одной контролируемой системы, в связи с нарушением работы другой.

Создание такой судовой локальной вычислительной сети и системы упреждающего мониторинга о протекающих процессах позволит снизить количество аварий.

На данный момент времени в различных областях деятельности подобными задачами занимаются: Пономарев А.А., Гаскаров В.Д., Абрамов О.В., Розенбаум А.Н., Кузякин В.И., Пименов М.Ю., Ефремов Л.В., и др. Существует достаточное количество систем, которые решают большой круг задач, в том числе контроля и прогнозирования технического состояния устройства, но ни одна из них не учитывает взаимное влияния систем и не определяет место и момент возникновения нештатной ситуации. Так, например, известна характерная особенность речных водоизмещающих судов - изменять свою характеристику управляемости при выходе на мелководье (Поселенов Е.Н., Чиркова М.М. Выбор критерия для параметрической оптимизации алгоритма управления объектом в условиях быстроменяющейся внешней среды. // Журнал университета водных коммуникаций. -2012. Вып. 1 (13). - С. 132-136). В этом случае для достижения нужного эффекта углы перекладки рулей увеличиваются в разы. Если одна из судовых систем - система энергоснабжения судна -по каким-либо причинам не обеспечивает необходимое напряжение в сети, то показатели качества работы другой системы -движительно-рулевого комплекса - меняются, в частности может уменьшиться быстродействие и точность отработки положения руля. Совпадение во времени этих двух явлений - пониженное напряжение в сети и выход на мелководье, может привести к аварийной ситуации при нормальном техническом состоянии систем.

Таким образом, создание системы мониторинга для оценки взаимного влияния объектов одной или разных, но взаимосвязанных в работе систем и предсказания места, времени и возможного пути развития нештатной ситуации, возникшей на каком- либо объекте системы, является актуальной задачей.

Система мониторинга состоит из двух подсистем:

а) подсистемы сбора, обработки и кодирования информации для определения момента, места возникновения и типа нештатной ситуации;

б) экспертной подсистемой, прогнозирующей возможные отдаленные результаты возникшей ситуации.

В работе рассматривается задача создания 1-й подсистемы. Для решения второй задачи необходимо иметь базу знаний, основанных на экспериментальных данных. Использование математических моделей для формирования базы знаний нежелательно в связи со сложностью получения адекватных моделей для всех контролируемых объектов, внешняя среда функционирования которых и соответственно их характеристики (уравнения динамики) меняются.

Цель и задачи диссертационной работы. Целью работы является повышение безопасности движения судна по заданной траектории за счет мониторинга технического состояния взаимосвязанных в работе объектов и формировании информации о времени, месте и тенденции развития возникшей нештатной ситуации.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи. судовой автоматический управление матрица

1. Разработать схему локальной сети с учетом судовой специфики - приоритетов контролируемых объектов, позволит построить систему упреждающего мониторинга.

2. Разработать способ представления функциональной схемы контролируемой системы в виде схемы информационного потока.

3. Составить информационная модель контролируемого объекта системы.

4. Разработать информационную модель системы в виде набора матриц, хранящих информацию о состоянии всех объектов системы за определенное время.

Объектом исследования являются взаимосвязанные в работе судовые устройства (например, для системы электрогидравлического привода руля объектами исследования являются гидравлический двигатель, насос, датчики положений, …).

Методы исследования. В работе использованы методы математического моделирования, численные методы анализа Расчеты проводились на ПК, использовались как стандартные пакеты программ, так и программы собственной разработки.

Научная новизна работы состоит в следующих, выносимых на защиту результатах:

1. Введено понятия информационного пространства для управляемого технического объекта.

2. Функциональная схема системы взаимосвязанных в работе объектов заменена схемой информационных потоков.

3. Информационная модель объектов контролируемой системы представлена в виде функции связей.

4. Предложен способ кодирования состояния объектов контроля.

5. Введено понятия матрицы ситуационных кодов объекта.

6. Разработана методика представления состояния системы управления с использованием ситуационных кодов.

Практическая ценность работы заключается в следующих положениях:

1. Разработана схема локальной сети с учетом судовой специфики - приоритетов контролируемых объектов, позволяющей построить систему упреждающего мониторинга.

2. Обоснован способ кодирования ситуаций на контролируемых объектах системы.

3. Разработана методика оценки информационного пространства вокруг контролируемого объекта, анализ которого позволит определить момент и место возникновения нештатных ситуаций в системе автоматического управления приводом руля.

Обоснованность и достоверность результатов. Достоверность полученных результатов обеспечивается корректным применением методов математического моделирования с использованием данных натурных экспериментов. Программа мониторинга отлаживалась с использованием общепризнанных математических моделей элементов судовой системы рулевого привода.

Реализация и внедрение результатов работы. Результаты исследований представлены для рассмотрения в Главное управление Российского Речного Регистра.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на XI Международной конференции «Устойчивость и колебания нелинейных систем управления» (Москва, ИПУ РАН, 2012); на XXXVIII Всероссийской конференции по управлению движением корабля и специальных подводных аппаратов (Москва, ИПУ РАН, 2012), на конгрессе международного научно-промышленного форума «Великие реки' 2012» (Н. Новгород, ВГАВТ, 2012), на конференции «Современные тенденции и перспективы развития водного транспорта» (г. Санкт-Петербург, СПГУВК, 2012), на научно-практической конференции «Информационные управляющие системы и технологии» (Одесса, ОНМУ, 2012), на международной научно-технической конференции «Информационные системы и технологии (ИСТ-2013)» (Н. Новгород, НГТУ, 2013), на XII Международной молодежной научно-техническая конференция «Будущее технической науки» (Н. Новгород, НГТУ, 2013), на конгрессе Международного научно-промышленного форума «Великие реки' 2013» (Н. Новгород, ВГАВТ, 2013).

Публикации. Основные результаты диссертационных исследований отражены в 11 работах, опубликованных соискателем лично или в соавторстве в научных изданиях, в том числе в двух статьях, представленных в Перечне рецензируемых научных журналов. Список публикаций приведен в конце автореферата.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и приложения; содержит 110 страниц текста, 18 рисунков, 9 таблиц и список литературы из 90 наименований.



СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении дается общая характеристика работы по созданию системы мониторинга для получения упреждающей информации о нежелательном развитии ситуации в работе судовых автоматических систем, обосновывается актуальность исследований, раскрывается научная новизна и практическая значимость полученных результатов, приводятся сведения об их апробации.

В первой главе рассматриваются вопросы построения структурной схемы локальной сети с учетом судовой специфики и построения на её основе системы мониторинга работоспособности судовых автоматизированных систем.

Для создания системы мониторинга управляющие и контролирующие ЭВМ (или контроллеры) необходимо объединить в локальную сеть. Типовая схема организации сети (рис. 1, а) не может быть рекомендована в связи со спецификой функционирования судна - повышенными требованиями к надежности работы систем для обеспечения жизненной безопасности людей, сохранности и соблюдения сроков доставки груза. Структуру сети организуем с учетом приоритетности судовых систем (рис. 1, б, рис. 2).

Определим три уровня приоритетности систем.

Системы (судовые комплексы) высшего приоритета, к которым выставляются самые жесткие требования на техническое состояние: движительный комплекс (рис. 2, система 1), дизель-генераторная установка (система 2), рулевой привод (система 3). Отсутствие наблюдаемости за объектами систем высшего приоритета может привести к потере управляемости судна, аварийным ситуациям, штрафным санкциям и, как следствие, к экономическим убыткам.



Рис. 1. Структурные схемы судовой локальной сети

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рис. 2. Схема сбора информации с учетом приоритетов.



В качестве связующего элемента датчиков состояния объектов системы с контроллером, собирающим и обрабатывающим данные для дальнейшей передачи их по коммуникационному каналу (А - длинная линия, последовательная передача данных), используем приемо-передающие модули (п/п модули 1-6), расположенные в непосредственной близости от объектов контроля. Связь датчиков с приемо-передающими модулями необходимо организовать по основному и резервирующему каналам (Б - короткая линия, параллельная передача данных). В случае выхода из строя основного канала система продолжит функционирование.

Объекты среднего приоритета выполняют значимые функции системы, при выходе их из строя системы высшего приоритета некоторое время сохраняют свою работоспособность. Подключение к контроллеру может быть как непосредственным, так и через каналы других объектов сети.

Объекты низкого приоритета выполняют функции, не влияющие на работу систем более высокого приоритета. Данные объекты могут подключаться магистральным способом через каналы других объектов этого же приоритета. Резервирование канала не обязательно.

Учет приоритетности объекта дает структуру системы, представленную на рис. 1, б.

Выводы

1. Разработана схема системы мониторинга, учитывающая судовую специфику. Данная структура позволит обеспечить своевременное, бесперебойное получение необходимой информации о функционировании систем путем организации:

- дублирующего канала передачи информации от датчиков до приемо-передающего устройства для объектов систем высшего приоритета;

- возможности передачи информации через канал связи другой системы этого же приоритета для объектов систем среднего приоритета;

- передачи информации через последовательно соединенные приемо-передающие модули без резервирования каналов для объектов систем низшего приоритета.

2. Данная структура судовой сети позволит:

- поднять частоту опроса датчиков более чем на порядок;

- выполнять часть задач мониторинга на контроллере;

- уменьшить расходы на каналы связи судовых систем с серверной ЭВМ. за счет увеличения числа «кротких» (Б) и уменьшения числа «длинных, коммуникационных» (А) линий.

Во второй главе рассматривается методика перехода от функциональной схемы системы управления к информационному пространству - пространству окружения управляемого объекта. Контроль состояния окружения позволит получить упреждающую информацию о возможном изменении работы системы.

Для решения задачи определения момента и места возникновения, а так же возможности распространения нештатной ситуации в системе управления предлагается новый способ представления системы в виде информационной модели. На примере системы электрогидравлического привода руля (рис. 3), состоящей из ряда контролируемых объектов, рассматривается методика перехода из предметной области (конкретных судовых объектов и их взаимосвязей) в информационное пространство - пространство состояний, записанных в виде кодов и представленных в матричной форме.

Рис. 3. Функциональная схема привода руля: Yi - координаты состояния i-того объекта системы, Fi - состояние внешней среды (напряжение сети), б - заданный, д - отработанный угол поворота руля.

Информационное пространство системы представляет собой набор матриц, хранящих результаты опроса датчиков состояний линий Y_i. F_i за определенный промежуток времени и кодов состояний линий: матрица данных текущего опроса, матрицы состояний объектов систем и итоговая матрица - матрица ситуационных кодов или кодов окружения конкретного объекта, состояние которого контролируется.

1. Матрица текущих опросов МТО(m) - одномерная матрица хранит результаты текущего опроса m входных линий и их производных.

Таблица 1. Матрица текущих опросов

	время	Линии Y i	Линии Fi
Заголовки	t	Y1	dY1/dt	Y2	dY2/dt	Y3	dY3/dt	Y4	dY4/dt	Y5	dY5/dt	F1	F3	F4	F5
Текущие значения координат	20	.5	.05	1.5	0.15	…	…	…	…	…	…	220 (1)	…	…	…
Счетчик позиций m	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15



Обозначения: t - текущее время опроса; m - номер элемента матрицы; Y₁ - F₅ - текущие значения контролируемых параметров.

В программе мониторинга матрица текущих опросов описывается следующими данными:

- массив заголовков столбцов МТО$(15), хранит символьную информацию:

МТО$(1) = «t», МТО$(2) = «Y₁», МТО$(3) = «dY₁ /dt», … ;

- массив данных текущих опросов МТО(m), хранит численные значения контролируемых параметров: МТО(1) = 20 (текущее время), МТО(2) = 0.5 (значение координаты Y₁), … .

2. Матрицы состояний объектов MСО(i, k, j) заполняются программой обработки текущих данных матрицы МТО(m) и представляют совокупность двумерных матриц, составленных для каждого i -го объекта системы (рис. 4).

Матрицы описываются следующими параметрами: i - номер объекта, k - счетчик количества хранимых результатов опросов; j - счетчик столбцов матриц, хранящих информацию, определенную массивом заголовков. В примерах, рассмотренных в главе 4, i_max = 5, k_max = 60, j_max = 17. Матрицы хранят информацию о значениях физических величин, зафиксированных датчиками в течение определенного времени. Кроме этих данных в матрицу каждого объекта заносятся коды состояния его входных и выходных линий. Расчет этих кодов рассмотрен в следующей главе работы.

В программе мониторинга матрица состояния конкретного объекта i* описывается массивом заголовков столбцов МСО$(i*, j):

МСО$(i*, 1)= «t», МСО$(i*, 2)= «Y₁», МСО$(i*, 3)= «dY₁/dt», …



и массивом данных опросов и рассчитанных программой мониторинга кодов состояний входных и выходных линий МСО(i, k, j).

Рис.4. Набор матриц состояний объектов системы - МСО(i, k, j)

Таблица 2. Матрица состояния для ОК1

I = 1	Выходная линия	Входные линии	Коды состояний линий
			Код состояния объекта 1 (КСО1)	Коды окружения объекта 1 (КОО1)
Заголовки	t	Y1	dY?1/dt	d2Y?1/dt2	F1	dF1	Y2	dY?2/dt		kY 1	kF1	kY 2
k j	1	2	3	4	5	6	7	8	9-12	13	14	15	16-17
60
59

Для каждого объекта по данным МСО(i, k, j) составляется матрица ситуационных кодов - кодов окружения объекта, анализ изменения которых позволит сделать предсказания дальнейшего его состояния.



Таблица 3. Матрица состояния для ОК2

I = 2	Выходная линия	Входные линии	Коды состояний линий
			Код состояния объекта 2 (КСО2)	Коды окружения объекта 2 (КОО2)
Заголовки	t	Y2	dY?2/dt	d2Y?2/dt2	Y3	dY?3/dt	Y4	dY?4/dt		kY2	kY3	kY4
k j	1	2	3	4	5	6	7	8	9-12	13	14	15	16-17
60
59
….

3. Матрицы ситуационных кодов МСК (i, j, k, n), или кодов окружения объектов, - следующий блок информационного пространства. Матрицы составляются для каждого объекта системы, и хранят данные о его внешнем окружении - кодах состояний как непосредственно, так и опосредованно с ним связанных объектов.

На первом этапе составления матриц ситуационных кодов для каждого объекта системы (см. рис. 3) определим воздействия, непосредственно влияющие на его координаты состояния, не указывая вид уравнений связи (математической модели) ( рис.5).

Рис.5. Координаты выходов и входов ОК

Модель связей или схему информационных потоков составим, используя данные рис. 5. В качестве примера на рис. 6, 7 для ОК1 и ОК2 показаны два варианта модели связи координат состояния (Y₁ и Y₂) с координатами состояния других объектов. Эти модели определяют пути влияния на ОК1 и ОК2 как непосредственно, так и опосредовано с ним связанных в работе объектов. Пунктиром указаны обратные связи - выходная координата третьего объекта Y₃ через ОК5 подается на его вход. Модель связей позволит составить информационную модель объекта в виде функции связи (1) или (2).

Чем более опосредованно влияние, тем более дальнюю позицию занимает координата.

(1)

Рис.6. Модель связей ОК1 с окружающей его средой (Yi), (Fi)

Для координаты Y₂ на рис. 7 представлен второй способ изображения модели связей и информационной модели (2).

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рис. 7. Второй способ представления модели связей. n1- 1-й уровень, ближайшее окружение, n2 - 2-й и n3 - 3-й уровень

Информационная модель в этом случае примет вид



(2)

Такой способ записи позволяет более наглядно показать связь объектов всех уровней отдаленности .

Информационные модели будут использоваться при организации матриц ситуационных кодов каждого объекта (МСК(i, j, k, n)). Данные матриц фиксируют (в виде кодов) текущую обстановку на всех взаимосвязанных в работе объектах. Отслеживая изменение этих кодов во времени, можно следить за развитием процессов в системе.

На основании (1) или (2) формируем матрицу ситуационных кодов МСК(i, k, j) -табл. 4 или МСК(i, k, n, nj) -табл. 5.

В программе мониторинга матрица ситуационных кодов описывается массивом заголовков столбцов МСK$(i, n, j) и массивом МСK(i, k, n, j) - кодов состояний, перенесенных из всех матриц МСО(i, k, j).

Таблица 4. Матрица ситуационных кодов для ОК1

		Коды состояний взаимосвязанных с ОК1объектов Yi и линий Fi KCYi(t) и KCFi(t)	Ситуационный код окружения ОК1
Заголовки	t	Y1	F1	Y2	Y4	F4	Y3	F3	Y0	F0	Y1	Y5	F5	Y3	Код состояния системы
k j	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15
60	22	0	0	1	1	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0011010000000
59	21.5	1	1	1	1	0	1	0	1	0	1	0	0	1	111010101001
58	21.0	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	111111111111

Таблица 5. Матрица ситуационных кодов для ОК2

Уровни (n)	0	1	2	3
Заголовки	t	kY2	kY3	kY4	kF4	kF3	kY0	kY1	kY5	kF0	kF1	kY2	kF5	kY3
k nj	1	2…	1	2	1	2	3	4	5	1	2	3	4	5
60	22	1	1	1	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0
59	21.5	1	1	1	0	0	1	1	1	0	0	1	0	1
58	21.0	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1



Выводы. Введение понятий информационной модели, матриц текущих опросов, матриц состояний и матриц ситуационных кодов объектов позволяет состояние системы представить в виде кодового набора информации о протекающих в ней процессах.

1. Анализ изменения данных матрицы ситуационных кодов позволяет определить место и время появления нештатной ситуации, возникшей на любом отдалении от контролируемого объекта.

В третьей главе рассматривается методика переноса и принцип кодирования информации, основанный на анализе вторых производных координаты состояний. Такой анализ обоснован тем, что первая (в меньшей) и вторая производная (в большей степени) имеют перепады значений, если закон изменения координаты состояния меняется.

В работе рассмотрена ситуация для минимального количества уровней состояний . Код состояния kY принимается за «1» - процесс развивается нормально, если значения второй производной измеряемой координаты не выходят за допустимые пределы:

, (3)

в иных ситуациях:

(4)

(5)

где е - экспериментально полученная величина максимального значения углового ускорения выходного вала в рабочем режиме. Эта величина для каждой контролируемой координаты является уникальной.

На рис. 8 представлен качественный вид осциллограмм для ситуации: понижения напряжения сети.

Рис. 8. Качественный вид осциллограмм изменения координат состояния

После кодирования осуществляется распределение информации по матрицам. Методика переноса информации после заполнения МТО основана на совпадении имен столбцов матриц МТО, МСО, МСК.

1-я процедура: результаты текущего опроса заносятся в матрицу МТО, первая строка которой является строкой имен столбцов матрицы.

Массив заголовков столбцов МТО(m):

МТО$(m)={t, Y1, dY₁dt, d²Y₁dt² , Y₂, dY₂/dt, d²Y₂dt², Y₃, dY₃/dt, d²Y₃dt², Y₄,… .

2-я процедура: перенос информации из МТО в матрицы состояний объектов, в строку текущего состояния, k = k_max.

Массив заголовков столбцов матриц состояний объектов:

МСО$(1, j)= {t, Y₁, dY₁dt, d²Y_1/dt², F₁, dF₁/dt, Y₂, dY₂/dt, d²Y₂/dt², 0, 0, 0, 0, kY₁, kF_1,,... . МСО$(2, j)= {t, Y₂, dY_2/dt, d²Y_2/dt², Y₃, dY_3/dt, d²Y₃/dt₂, Y₄, dY₄/dt, d²Y₄/dt², 0, 0, 0, 0,… . МСО$(3, j)=…, МСО$(4, j)=…, МСО$(5, j)=… .

Распределение информации по матрицам МСО(i, k, j) осуществляется следующим образом:

1) Последовательно (от m = 1 до m = m_max) из МТО(m) выбираем данные столбца, имя которого запоминаем МТО$(m*).

2) Последовательно для I = 1 до i_max перебираем номера j заполняемых столбцов матрицы МСО$(i, j), сравниваем МТО$(m*) с МСО$(i*, j*) при совпадении имён осуществляем перенос данных, предварительно осуществляем сдвиг старых данных вниз:

If MTO$(m) = MCO$( i, j) then

МСО(i, k_max-1, j) = МСО(i, k_max, j)

MCO( i, k_max, j)= MTO(m)

end if

Вторая часть матриц - «коды состояния линий» с j = 13-17 заполняется после анализа и кодирования данных всех матриц.

3-я процедура: перенос информации из МСО(i, k, j) в матрицу ситуационных кодов объектов МСК(i, k, j), при первом способе описания системы, или МСК(i, k, n, nj) при втором, многоуровневом, способе, осуществляется аналогичным образом.

Массив заголовков столбцов МСК$(i, n, nj):

МСК$(i, n, nj) = {t, kY_2, kY_3, kY₄ , kF₄ , kF₃ , kY₀ , kY₁ , kY₅ , kF₀ , … .}.



При совпадении имен заголовков осуществляется процедура переноса кодов

If МСК$(i, n, nj) = MCO$(i, j) then

МСК(i, k_max, n,nj) = МСО(i, k_max, j)

end if

После заполнения текущей строки МСК код окружения контролируемого объекта сравнивается с предыдущим кодом и в случае ухудшения ситуации оба кода (значения информационной функции) передаются в базу знаний для оценки развития процесса и возможных последствий. Примеры кодов МСК при понижении напряжения сети даны в табл. 6, 7.

Таюлица 6. Первый способ представления информационного пространства

		Коды состояний взаимосвязанных с ОК1 объектов Yi и линий Fi	Ситуационный код окружения ОК1
Заголовки	t	Y1	F1	Y2	Y4	F4	Y3	F3	Y0	F0	Y1	Y5	F5	Y3	Код состояния ОК1
k j	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15
60	21.5	1	0	1	1	0	1	0	1	0	1	1	0	1	1011010101101
59	21	2	0	2	2	0	0	0	0	0	2	2	0	0	2002000002200
58	20.5	0	0	0	0	0	2	0	0	0	0	0	0	2	0010020000002
57	20	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1111111111111

Таблица 7. Второй способ представления информационного пространства

Уровни (n)	0	1	2	3
Заголовки	T	Y2	Y3	Y4	F4	F3	Y0	Y1	Y5	F0	F1	Y2	F5	Y3
k nj	1	2…	1	2	1	2	3	4	5	1	2	3	4	5
60	21.5	1	1	1	0	0	1	1	1	0	0	1	0	1
59	21.0	2	2	2	0	0	0	2	2	0	0	1	0	2
58	20.5	0	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2
57	20.0	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1

Значение информационной функции (2) до t<20с . На следующем опросе фиксируются изменения состояния на линиях, которые в дальнейшем развиваются по новому сценарию. Если код в столбце меняется по закону «111022011», или «111200211», то состояние линии возвращается в исходное.

Выводы

1. Анализ второй производной координаты состояния дает достоверную информацию о протекающих процессах в системе.

2. Замена физических значений координат кодами позволяет значительно упростить процедуру определения момента и места возникновения нештатной ситуации в системе.

3. Каждой отклоненной от нормы последовательности кодов в базе знаний должна соответствовать определенная текстовая информация. Этот текст должен нести информацию о состоянии объектов системы, времени, месте и причине возникших отклонений и о возможном направлении развития ситуации.

В четвертой главе рассматриваются примеры расчетов различных нештатных ситуаций, оценивается возможность неоднозначной интерпретации ситуационных кодов, чувствительность метода, возможность оценки возврата в штатный режим, возможность оценки нештатной ситуации при отсутствии реакции объекта, но значительных удаленных последствиях.

Пример 1. Падение напряжения сети .

Моделирование данной ситуации на ЭВМ дало следующие зависимости:



Рис. 9. Уровень перепадов ускорений при различных перепадах напряжения сети

Рис. 10. Изменение показателей работы привода при различных перепадах напряжения сети

Падение напряжения сети на 5%.

Данные МТО(m)

T Y₀ Y₁ dY₁ d²Y₁ Y₂ d Y₂ d² Y₂ Y₃ dY₃ d²Y₃ Y₄ dY₄ d²Y₄ Y₅ dY₅ d²Y₅ F₁ F₃ F₄ F₅

19.96 10. 1.48 0.06 -0.001 4.96 0.22 -0.01 4.41 -0.17 0.00 1.00 0.00 0.00 1.76 -0.07 0.00 1 1 1 1

19.98 10 1.49 0.06 -0.003 4.96 0.22 -0.01 4.40 -0.17 0.00 1.00 0.00 0.00 1.76 -0.07 0.00 0 0 0 0

20.00 10 1.4 -3.66 -186.46 4.97 0.22 -0.00 4.40 -0.16 0.44 0.95 -2.50 -125.00 1.67 -4.47 -220.12 1 1 1 1

20.02 10 1.41 0.06 186.13 4.97 0.20 -0.55 4.40 -0.06 5.41 0.95 0.00 125.00 1.67 -0.02 222.52 1 1 1 1

20.04 10 1.41 0.06 -0.003 4.98 0.20 -0.00 4.40 -0.06 -0.02 0.95 0.00 0.00 1.67 -0.02 -0.01 1 1 1 1

В приведенных данных отмечено поведение d²Y_i / dt² - уровни реакций - на возникшую ситуацию.

Таблица 8. Данные матрицы ситуационных кодов для ОК1

		Коды состояний взаимосвязанных с ОК1 объектов Yi и и линий Fi	Ситуационный код окружения ОК1
Заголовки	t	Y1	F1	Y2	Y4	F4	Y3	F3	Y0	F0	Y1	Y5	F5	Y3	Код состояния ОК1
k j	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15
	20.04	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1111111111111
60	20.02	2	1	0	2	1	2	1	2	1	0	0	1	2	2102121210012
59	20.0	0	1	0	0	1	2	1	0	1	2	2	1	2	0100121012212
58	19.98	1	0	1	1	0	1	0	1	0	1	1	0	1	1011010101101
57	19.9620	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1111111111111

Пример 2. Падение оборотов насоса на 50%.

T Y₀ Y₁ dY₁ d²Y₁ Y₂ d Y₂ d² Y₂ Y₃ dY₃ d²Y₃ Y₄ dY₄ d²Y₄ Y₅ dY₅ d²Y₅ F

19.96 10 1.48 0.06 -0.00 4.96 0.22 -0.01 4.41 -0.17 0.00 1.00 0.00 0.00 1.76 -0.07 0.00 1

19.98 10 1.49 0.06 -0.00 4.96 0.22 -0.01 4.40 -0.17 0.00 1.00 0.00 0.00 1.76 -0.07 0.00 1

20.00 10 1.49 0.06 -0.00 4.97 0.22 -0.00 4.40 -0.17 0.00 0.50 -25.00-1250.00 1.76 -0.07 0.00 1

20.02 10 1.49 0.03 -1.65 4.97 0.11 -5.51 4.40 -0.17 0.00 0.50 0.00 1250.00 1.76 -0.07 0.00 1

20.04 10 1.49 0.03 -0.00 4.97 0.11 -0.00 4.39 -0.17 0.02 0.50 0.00 0.00 1.75 -0.07 0.01 1

Пример 3. Падение оборотов насоса на 5%.

T Y₀ Y₁ dY₁ d²Y₁ Y₂ d Y₂ d² Y₂ Y₃ dY₃ d²Y₃ Y₄ dY₄ d²Y₄ Y₅ dY₅ d²Y₅ F

19.98 10 1.49 0.06 -0.00 4.96 0.22 -0.01 4.40 -0.17 0.00 1.00 0.00 0.002 1.76 -0.07 0.00 1

20.00 10 1.49 0.06 -0.00 4.97 0.22 -0.00 4.40 -0.17 0.00 0.95 -2.50 -125.00 1.76 -0.07 0.00 1

20.02 10 1.49 0.06 -0.16 4.97 0.20 -0.56 4.40 -0.17 0.00 0.95 0.00 125.00 1.76 -0.07 0.00 1

20.04 10 1.49 0.06 -0.00 4.98 0.20 -0.00 4.39 -0.17 0.00 0.95 0.00 0.001 1.75 -0.07 0.00 1

Сравнение данных примеров 2, 3 показывает хорошую чувствительность метода кодирования информации по изменению второй производной.

Пример 4 Падение оборотов насоса на 5% и возврат в исходное положение.

T Y₀ Y₁ dY₁ d²Y₁ Y₂ d Y₂ d² Y₂ Y₃ dY₃ d²Y₃ Y₄ dY₄ d²Y₄ Y₅ dY₅ d²Y₅ F

19.98 10 1.49 0.06 -0.00 4.96 0.22 -0.01 4.40 -0.17 0.00 1.00 0.00 0.002 1.76 -0.07 0.00 1

20.00 10 1.49 0.06 -0.00 4.97 0.22 -0.00 4.40 -0.17 0.00 0.95 -2.50 -125.00 1.76 -0.07 0.00 1

20.02 10 1.49 0.06 -0.16 4.97 0.20 -0.56 4.40 -0.17 0.00 0.95 0.00 125.00 1.76 -0.07 0.00 1

20.04 10 1.49 0.06 -0.00 4.98 0.20 -0.00 4.39 -0.17 0.00 0.95 0.00 0.001 1.75 -0.07 0.00 1

……

20.98 10 1.55 0.06 -0.00 5.17 0.20 -0.00 4.23 -0.17 0.00 0.95 0.00 0.00 1.69 -0.06 0.00 1

21.00 10 1.55 0.06 -0.00 5.17 0.20 -0.00 4.23 -0.17 0.00 1.00 2.50 125.00 1.69 -0.06 0.00 1

21.02 10 1.55 0.06 0.15 5.18 0.21 0.52 4.22 -0.17 0.00 1.00 0.00 -125.00 1.69 -0.06 0.00 1

Метод фиксирует изменение и возврат системы в исходное положение.

Пример 5. Нарушение контактов датчика положения руля.

dt опроса = 0.02c, n = 1 - количество нарушений за 1 с

T Y₁ dY₁ d²Y₁ Y₂ d Y₂ d² Y₂ Y₃ dY₃ d²Y₃ Y₄ dY₄ d²Y₄ Y₅ dY₅ d²Y₅

20.06 0.00 0.00 0.00 4.98 0.22 0.04 4.47 0.85 -0.23 1 0.00 0.00 1.79 0.34 -0.09

20.08 1.49 74.85 3742.5 4.99 0.22 0.04 4.49 0.84 -0.23 1 0.00 0.00 1.79 0.33 -0.09

20.10 1.49 0.06 -3739.2 4.99 0.22 0.01 4.49 -0.20 -52.63 1 0.00 0.00 1.79 -0.08 -21.05

20.12 1.50 0.06 -0.00 4.99 0.22 -0.01 4.48 -0.20 0.01 1 0.00 0.00 1.79 -0.08 0.00

20.14 1.50 0.06 -0.00 5.00 0.22 -0.01 4.48 -0.20 0.01 1 0.00 0.00 1.79 -0.08 0.00

20.16 1.50 0.06 -0.00 5.00 0.22 -0.01 4.47 -0.20 0.01 1 0.00 0.00 1.79 -0.08 0.00

20.18 0.00 -75.12 -3759.4 5.01 0.22 -0.01 4.47 -0.20 0.01 1 0.00 0.00 1.79 -0.08 0.00

20.20 0.00 0.00 3756.0 5.01 0.22 0.01 4.49 0.84 52.64 1 0.00 0.00 1.79 0.33 21.05

20.22 0.00 0.00 0.00 5.02 0.22 0.04 4.50 0.84 -0.23 1 0.00 0.00 1.80 0.33 -0.09

Изменение динамики Y₂(t) не фиксируются (признак d²Y₂/dt² ? 0), но показатели статического состояния значительно изменяются.

Пример 6. Обрыв канала обратной связи.

T Y₁ dY₁ d²Y₁ Y₂ d Y₂ d² Y₂ Y₃ dY₃ d²Y₃ Y₄ dY₄ d²Y₄ Y₅ dY₅ d²Y₅

19.98 1.49 0.06 -0.00 4.96 0.22 -0.01 4.40 -0.17 0.00 1.00 0.00 0.00 1.76 -0.07 0.00

20.00 0.00 -74.51 -3729.20 4.97 0.22 -0.00 4.40 -0.17 0.00 1.00 0.00 0.00 1.76 -0.07 0.00

20.02 0.00 0.00 3725.89 4.97 0.22 0.01 4.42 0.86 52.21 1.00 0.00 0.00 1.76 0.34 20.88

20.04 0.00 0.00 0.00 4.98 0.22 0.04 4.44 0.86 -0.24 1.00 0.00 0.00 1.77 0.34 -0.09

20.06 0.00 0.00 0.00 4.98 0.22 0.04 4.45 0.85 -0.24 1.00 0.00 0.00 1.78 0.34 -0.09

Таблица 9. Коды различных нештатных ситуаций

Временная последовательность ситуационных кодов при появлении нештатных ситуаций

Y₂ {Размещено на http://www.allbest.ru/

	ПОНИЖЕНИЕ НАПРЯЖЕНИЯ СЕТИ НА 5%

Y₂ Размещено на http://www.allbest.ru/

1111111111111

Размещено на http://www.allbest.ru/

		1 110011101101
		0 201100011012
		0 221122211012
		1 111111111111
ПАДЕНИЕ ОБОРОТОВ ПРИВОДА НАСОСА 50%	Y2	1 111111111111
		1 100111111111
		0 121110111011
		1 211111211112
		1 211111211112
		1 211111211112
		1 111111111111
ПАДЕНИЕ ОБОРОТОВ ПРИВОДА НАСОСА 5%	Y2	1 111111111111
		1 100111111111
		0 121110111011
		1 111111111111
НАРУШЕНИЕ КОНТАКТОВ ДАТЧИКА ПОВОРОТА РУЛЯ	Y2	1 111111111111
		1 111112111111
		1 011110111110
		1 111111111111
		1 111111111111
		1 111110111111
		1 211112111112
		1 111111111111
ОБРЫВ КАНАЛА ОБРАТНОЙ СВЯЗИ	Y2	1 111111111111
		1 111110111111
		1 211112211112
		1 111111111111
НАРУШЕНИЕ РЕЖИМА РАБОТЫ И ВОЗВРАТ В ИСХОДНОЕ СОСТОЯНИЕ	Y2	1 111111111111
		1 111110111111
		1 211112211112
		1 111111111111
		………………….…
		1 111112111111
		1 011110011110
		1 111111111111

Выводы

1. Каждая нештатная ситуация, не приводящая или приводящая к изменению показателей работы электрогидравлического привода руля, имеет различные наборы ситуационных кодов и, таким образом, является определяемой. Неоднозначная интерпретация ситуаций исключена.

2. Метод чувствителен к малейшим отклонениям развития процесса от штатного.

3. Ситуация временного нарушения протекания процесса и возврата его в исходный режим определяется.

4. Определяются ситуации, когда реакция объекта отсутствует, несмотря на наличие неисправности в системе (нарушение контактов датчиков).

5. Определяется ситуации, когда при наличии неисправности в системе ближняя реакция объекта отсутствует при значительных отдаленных последствиях (обрыв канала обратной связи).



ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

Основным результатом диссертационной работы является решение некоторых задач создания системы мониторинга и прогнозирования работоспособности автоматических систем управления судовым оборудованием.

1. Разработана структурная схема судовой локальной сети с учетом специфики функционирования судна - приоритетов контролируемых объектов. Схема обеспечивает высокую надежность получения информации и позволяет построить систему упреждающего мониторинга.

2. Разработан способ представления функциональной схемы контролируемой системы управления в виде схемы информационного потока.

3. Предложен способ кодирования ситуаций на контролируемых объектах системы по анализу изменения второй производной координаты состояния.

4. Введено понятие информационной модели объекта системы.

5. Введено понятие информационного пространства для технического объекта и разработана методика составления матрицы ситуационных кодов окружения объекта, анализ которой позволяет определить момент, место и тип нештатной ситуации.

Таким образом, итогом проведенных исследований является создание механизма получения упреждающей информации о возможном развитии возникшей нештатной ситуации в контролируемой системе, что позволит повысить техническую безопасность плавания судов.



СПИСОК ОПУБЛИКОВАННЫХ РАБОТ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Публикации в рецензируемых изданиях, рекомендованных ВАК

1. Чиркова, М.М. Модель системы сбора и обработки данных для прогнозирования технического состояния привода руля судна / М.М. Чиркова, Г.А. Гора // Речной транспорт (XXI век). - 2013. - № 5. - С. 71-75.

2. Гора, Г.А. Построение локальной сети для диспетчерской службы управления энергообъектами / Г.А. Гора // Журнал университета водных коммуникаций. - 2012.- Вып. 1 (13). - С. 31-34.

Публикации в журналах и сборниках научных трудов

3. Гора, Г.А. Принцип построения алгоритма контроля состояния объектов системы с переменной структурой / Г.А. Гора // Устойчивость и колебания в нелинейных системах управления: тез. докл. XII Междунар. конф. - М., 2012. - С. 94.

4. Гора, Г.А. Организация архитектуры судовой локальной информационно-управляющей сети / Г.А.Гора, Е.Н. Поселенов, А.В. Соловьев, М.М. Чиркова // Управление движением корабля и специальных подводных аппаратов: материалы XXXVIII Всерос. конф. - Пос. Номомихайловский, Краснодарский край. -2012. - С. 59-61.

5. Гора, Г.А. Организация информационно-управляющей системы на судне с учетом приоритета управляемых объектов / Г.А. Гора // Труды 14-го Междунар. науч.-промыш. форума «Великие реки-2012»: материалы науч.-метод. конф. профес.-препод. состава, аспир., спец-тов и студ. «Проблемы использования и инновационного развития внутренних водных путей в бассейнах великих рек». - Н. Новгород, 2012. - Т. 1. - С. 59-61.

6. Гора, Г.А. Использование информационных технологий в многоуровневых системах управления / Г.А.Гора, И.И.Кочергин, Е.Н. Поселенов // Труды 14-го Междунар. науч.-промыш. форума «Великие реки-2012»: материалы науч.-метод. конф. профес.-препод. состава, аспир., спец-тов и студ. «Проблемы использования и инновационного развития внутренних водных путей в бассейнах великих рек». - Н....