Разработка и исследование программно-аппаратных методов построения статистических анализаторов параметров малоинерционных технологических объектов

Актуальность темы

Вопросы разработки и применения методов и средств исследования динамического состояния малоинерционных технологических объектов (ТО) всегда оставались актуальными [1,2]. Важное значение имеет исследование динамики поведения ТО в нештатных режимах функционирования, тем более, что в сферу непосредственных интересов практической деятельности человека все в большей степени включаются сложные ТО, для которых характерны такие особенности, как большое число неконтролируемых и трудноучитываемых, а зачастую й неизвестных факторов, неполная и неточная информация о происходящих в системе процессах и т. д. В таких условиях известные методы исследования динамического состояния ТО часто оказываются малопригодными, и поэтому вполне закономерны поиски новых способов и попытки создания нового аппарата решения возникающих задач.

Очевидно, что длительность пребывания технологических объектов в нештатных режимах кратковременна и отражается весьма ограниченным объемом данных. В функции известных управляющих систем и комплексов входит обработка статистической информации с использованием классических методов, требующих больших объемов информации для получения приемлемых по точности результатов. Помимо этого, большинство из них ограничиваются лишь первичной обработкой, вычислением простейших статистических характеристик параметров без проведения полной статистической обработки экспериментальных данных. В подобных системах не предусмотрено их функционирование в случае малого объема данных, отсутствует анализ характера выбросов и формирование модели контролируемого параметра и, соответственно, не принимаются решения об управляющих воздействиях.

Практическая организация испытаний малоинерционных ТО предполагает необходимость оснащения их статистическими анализаторами динамического состояния в целях предупреждения аварийных ситуаций, обеспечения безопасности эксплуатации. Однако в таких условиях может быть зафиксировано лишь малое число выбросов контролируемых параметров за пределы допусковой зоны и при критически малом объеме информации (например, не более 10 выбросов) необходима быстрая идентификация состояния малоинерционного технологического объекта и принятие адекватного решения по его управлению.

Цель работы. Целью диссертационной работы является разработка и исследование методов и алгоритмов обработки статистических массивов данных контролируемых параметров малоинерционных технологических объектов и построения программно-аппаратных средств их реализации.

Методы исследования. Для теоретических исследований используются элементы теории вероятностей, математической статистики, теории выбросов случайных процессов, теории вычислительных систем, элементы теории информации, элементы теории порядковой и гибридной логики, прикладного и системного программирования.

Объект исследования. Объектом исследования является разработка и исследование программно — аппаратных методов построения специализированных анализаторов, выполняющих статистическую обработку значений контролируемых параметров сложных технологических объектов.

На защиту выносятся.

— алгоритмы обработки статистических массивов малой выборки, основанные на принципе аддитивной аппроксимации 10. 15 законов распределения, в базисе графического и имитационного моделирования стандартными распределениями.

— метод обработки малой выборки, основанный на интерполяции;

— 8- метод построения интерфейсных контроллеров, позволяющих минимизировать время коммутации наиболее семантического контролируемого параметра на входы информационновычислительных средств анализатора;

— энтропийный метод количественного значения разрядной сетки анализатора в зависимости от закона распределения контролируемых технологических параметров и его характеристик, обеспечивающий минимальные информационные потери.

Научная новизна работы.

Научная новизна заключается в: разработаны и исследованы методы и прикладные алгоритмы обработки стохастических массивов малой выборки, позволяющие эффективно решать задачи непараметрической идентификации законов распределения, предложен сравнительный анализ альтернативных вариантов этих методов, позволяющий обеспечить оценку достоверности результатов обработки, разработаны программно-аппаратные средства их реализации.

Практическая ценность работы.

Практическую ценность работы представляют:

— разработанные программные модули по реализации методов обработки статистических массивов малой выборки в базисе графических и имитационных методов моделирования.

— разработанные методы статистического анализа малых выборок, как и все математические модели формальны и их области применения не могут быть ограничены той или иной областью науки и техники. Поэтому методы обработки малых выборок могут быть использованы при стендовых испытаниях энергопреобразователей, например, дизельных судовых двигателей, турбовинтовых авиационных двигателейпри обработке данных об уровне отдельных технологических операций, проценте выпуска годной продукциипри решении различных социальных и экономических задач и т. п.

— разработанные структуры интерфейсных контроллеров с динамическим приоритетом позволяют синтезировать высокоскоростные адаптеры связи объекта с вычислительной системой, повышая тем самым уровень достоверности генерируемой модели.

Реализация работы.

Основные результаты диссертационной работы использовались в :

— госбюджетной работе № 42 163 выполняемой по МНТП (ПТ 477) «Системы энергосбережения и технологии освоения нетрадиционных возобновляемых источников энергии» .

Структура работы. Структурно работа состоит из пяти глав.

В первой главе описывается объект исследования и формализуется постановка задачи разработки анализатора, предназначенного для статистической обработки стохастических массивов контролируемых параметров малого объема. Производится анализ существующих методов оценки функции плотности вероятности и методов оценки свойств входного потока значений контролируемых параметров и программно-аппаратных средств их реализации, а также формализуется понятие малой выборки.

Во второй главе производится анализ предельных теорем математической статистики и обосновывается возможность аппроксимации функции плотности контролируемых параметров аддитивной композицией стандартных распределений, а также формализуются математические методы оценки функции плотности и моментов распределения при наличии малой выборки. Рассматривается метод стохастической аппроксимации эмпирического распределения на основе метода Роббинса-Монро.

В третьей главе рассмотрена схема и проведение статистического эксперимента, проводится детальная разработка и исследование алгоритмов оценки функции плотности. Производится анализ методов генерации псевдослучайных последовательностей и анализ качества и спектральных характеристик моделируемых стохастических массивов для различных распределений. Подробно описаны вопросы практической реализации алгоритмов обработки малой выборки и приводятся рекомендации по их использованию. Также исследован метод анализа стохастических массивов малой выборки на основе интерполяционных алгоритмов.

В четвертой главе рассматриваются вопросы влияния закона распределения входных контролируемых параметров на размерность разрядной сетки анализатора, а также рассматриваются математический аппарат синтеза интерфейсных контроллеров с динамическим приоритетом, обеспечивающих функционирование разрабатываемого статистического анализатора в режиме реального времени.

В пятой главе рассмотрены вопросы разработки программно-аппаратных средств системы стендовых испытаний энергопреобразователей, на основании методов и алгоритмов, разработанных в главах 2,3,4.

В приложениях представлен листинг программного пакета по обработке малой выборки, реализованной в визуальной системе программирования Borland Delphi 3.0. Приводятся графики, отображающие закономерности поведения методов аппроксимации малой выборки. Приводятся информационные графы и структурные схемы интерфейсных контроллеров, обеспечивающих функционирование анализаторов в режиме реального времени.

Апробация работы. Основные положения и научные результаты работы докладывались и обсуждались на:

— Первом всероссийском семинаре «Моделирование неравновесных систем — 98» (КГТУ, г. Красноярск, 1998);

— IV Всероссийской научной конференции студентов и аспирантов «Техническая кибернетика, радиоэлектроника и системы управления» (ТРТУ, г. Таганрог, 1998);

— Первой всероссийской научной конференции молодых ученых и аспирантов «Новые информационные технологии. Разработка и аспекты применения» (ТРТУ, г. Таганрог, 1998);

— Всероссийской научно-технической конференции с международным участием «Компьютерные технологии в инженерной и управленческой деятельности» (ТРТУ, г. Таганрог, 1998);

— Отраслевой научно-технической конференции «Актуальные проблемы развития железнодорожного транспорта и роль молодых ученых в их решении» (РГУПС, г. Ростов-на Дону, 1998);

— Первой всероссийской научно-технической конференции «Компьютерные технологии в науке, проектировании и производстве» (НГТУ, г. Нижний Новгород, 1999);

— Пятой международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика» (МЭИ, г. Москва, 1999);

— III Всероссийской конференции «Региональные проблемы энергосбережения и пути их решения» (НГТУ, г. Нижний Новгород, 1999);

— ХЫУ научно технической и научно — методической конференций профессорско-преподавательского состава, аспирантов и сотрудников ТРТУ (ТРТУ, г. Таганрог, 1999);

Публикации.

По результатам диссертационной работы опубликовано тринадцать печатных работ, из них двенадцать тезисов докладов и одна статья. Статья «Разработка и исследование принципа статистического диагностирования энергопреобразователей» отмечена дипломом Северо-Кавказского Научного.

Центра высшей школы и Ростовского отделения Российской Инженерной Академии. Отправлена заявка на изобретение «Устройство переменного приоритета», находящаяся в настоящий момент в стадии экспертной оценки.

5.4. Выводы.

1. На основании алгоритмов функционирования энергопреобразователя и его структуры, предложена классификация информационных потоков данных контролируемых параметров.

2. При разработке систем динамических испытаний с равномерным шагом квантования величину шага 8 следует выбирать равной: для экспоненциального и релеевского -(0.3 ^ 0.7) а, для равномерного — (0,4 0,9) а и т. д. и исходя из этого рассчитывать разрядную сетку анализатора. Потери информации при этом невелики. Уменьшение шага.

— 169 -ЗАКЛЮЧЕНИЕ.

В диссертационной работе разработаны и исследованы программно-аппаратные методы построения статистических анализаторов параметров малоинерционных технологических объектов.

Были получены следующие основные практические и теоретические результаты:

— разработаны и исследованы точечные алгоритмы обработки статистических массивов малой выборки, основанные на принципе аддитивной аппроксимации 10. 15 законов распределения, в базисе графического и имитационного моделирования стандартными распределениями.

— исследован алгоритм стохастической аппроксимации, позволяющий обеспечить непрерывный процесс обработки стохастических массивов;

— исследован метод обработки малой выборки, основанный на интерполяции;

— предложен метод построения и разработаны структуры интерфейсных контроллеров, позволяющих минимизировать время коммутации наиболее важного контролируемого параметра на входы информационно-вычислительных средств анализатора.

— исследован энтропийный метод количественного значения разрядной сетки анализатора в зависимости от закона распределения контролируемых технологических параметров и его характеристик, обеспечивающий минимальные информационные потери;

— разработаны программные модули по реализации методов обработки статистических массивов ограниченной выборки в базисе графических и имитационных методов моделирования.

— 170.