Описание исходной информации на языке размытых множеств

Проверка всех элементов множеств и , с целью определения их соответствия изложенным выше требованиям, является одним из этапов решения поставленной задачи. Для этого предполагается определение всех функциональных или статистических зависимостей между элементами множеств и , и , (рис.3.6). Если известны составы подмножеств и , то можно определить зависимости между и элементами , между и элементами . Определение функциональных зависимостей можно осуществлять способами пассивного или активного экспериментов. В пассивном эксперименте наблюдения ведутся за работающим объектом, т.е. комплекс измерительных операций производится перед ремонтом или после него. При проведении активного эксперимента производится целенаправленное изменение параметров элементов или ввод различных неисправностей и измерение значений определяющих и распознающих параметров. Найденные зависимости позволяют с большой достоверностью выделить подмножества используемых параметров и , отвечающих предъявляемым требованиям. Однако такая методика практически применима только при небольших мощностях множеств , , и , т.к. количество необходимых зависимостей быстро растет с увеличением количества элементов указанных множеств, особенно при истинности выражений и (рис.3.6, 3.7). Состав множеств и можно определять также параметрами, выбранными эмпирически, с последующей их проверкой [47, 48]. Однако параметры, выбранные таким путем, часто функционально слабо связаны с возникающими неисправностями агрегатов. Поэтому приходится искать другие способы, [49], пока не будет найдено удовлетворительное решение задачи. Энергетический объект является сложным и труднодоступным объектом, особенно в процессе работы в режиме реального времени. В результате обслуживания и контроля агрегата возникает необходимость принятия решения о состоянии на основе прямых или косвенных измерений и с учетом влияния системных связей, [50].

В связи с этим автором предлагаются модели и алгоритмы решения задач диагностики энергоустановки с помощью методов и средств теории распознавания образов со случайно или эмпирически выбранным (для некоторых элементов) информационным подмножеством признаков. То, что множество признаков определяется не в начале диагностики, а является результатом применения сложных способов оценки информативности параметров, считается основным недостатком современной теории распознавания образов, [51, 52].

Итак, определение множества параметров диагностики может трактоваться как предварительный выбор методов и методик измерений (признаков) образа.

Решение задачи технической диагностики энергоустановки в данной работе выполняется на основе ее математического описания в виде граф – модели - конечный ориентированный граф, (рис. 3.11).

В таком графе каждая вершина связана дугой с вершиной , если параметр отображается в параметре . Неисправностью называется существенное нарушение нормального функционирования всего механизма (или отдельных его узлов). Причиной возникновения неисправности может быть либо один серьезный дефект, либо комплекс дефектов.

В алгоритм решения задачи выбора диагностических параметров положены методы оценки параметров, по их информативности и доступности, определение веса дуг и вершин граф – модели механизма энергоустановки.

Рис. 3.11. Исходная граф – модель (а) и матрица смежности - (б),

составленные для определения вероятной неисправности объекта.