пїњ

ѕ–≈ƒ¬ј–»“≈Ћ№Ќјя ќ÷≈Ќ ј —ќ—“ќяЌ»я —ќ¬ќ ”ѕЌќ—“» ѕј–јћ≈“–ќ¬ “≈’Ќ»„≈— ќ√ќ ќЅЏ≈ “ј — »—ѕќЋ№«ќ¬јЌ»≈ћ »Ќ“≈ЋЋ≈ “”јЋ№Ќќ√ќ ћ» –ќѕ–ќ÷≈——ќ–Ќќ√ќ ћќƒ”Ћя

4, Oktyabrskaya Square, Taganrog, 347922, Russia.
Phone: +79289048814.
Rozenberg Igor Naymovich
Public corporation УResearch and development institute of railway engineersФ. E-mail: I.kudreyko@gismps.ru.
27/1, Nizhegorodskaya, Moscow, 109029, Russia.
Phone: +74959677701.
”ƒ  681.3.062
—».  левцов
ѕ–≈ƒ¬ј–»“≈Ћ№Ќјя ќ÷≈Ќ ј —ќ—“ќяЌ»я —ќ¬ќ ”ѕЌќ—“» ѕј–јћ≈“–ќ¬ “≈’Ќ»„≈— ќ√ќ ќЅЏ≈ “ј — »—ѕќЋ№«ќ¬јЌ»≈ћ »Ќ“≈ЋЋ≈ “”јЋ№Ќќ√ќ ћ» –ќѕ–ќ÷≈——ќ–Ќќ√ќ ћќƒ”Ћя
¬ данной работе рассмотрена модель предварительной оценки состо€ни€ совокупности параметров технического объекта. √рафоаналитическа€ модель адаптирована к особенност€м вычислений в интеллектуальном микропроцессорном модуле. ѕредложен подход к прогнозированию изменени€ параметра технического объекта на основе сглаживающего прогнозирующего кубического сплайна.
ќценка состо€ни€; параметр; технический объект; мониторинг.
S.I. Klevtsov
THE SIMPLIFIED ESTIMATION OF THE CONDITION FOR SET OF PARAMETERS OF TECHNICAL OBJECT WITH USE OF THE INTELLECTUAL MICROPROCESSOR MODULE
In given article the model of the simplified estimation of a condition is developed for set of parametres of technical object. The Grafoanalitichesky model is adapted for features of calculations in the intellectual microprocessor module. The approach to forecasting of change ofparame-tre for technical object on the basis of a smoothing predicting cubic spline is offered.
Condition estimation; parameter; technical object; monitoring.
ƒостоверна€ прогнозна€ оценка состо€ни€ сложного технического объекта €вл€етс€ одной из важных составл€ющих решени€ проблемы безопасности их экс-
[1].
ѕрогнозна€ оценка состо€ни€ параметра объекта, значение которого снимаетс€
,
установленных дл€ параметра зон. ≈сли значение выходит за пределы нормальной зоны, то фиксируетс€ ситуаци€, отлична€ от нормальной, и реализуютс€ действи€, направленные на нормализацию параметра.
—овременное развитие и повсеместное внедрение систем мониторинга техни-, -альных микропроцессорных модулей дл€ обработки данных, снимаемых с датчи-[2], -посредственной близости к объекту, что обеспечивает высокую оперативность реакции на нештатные ситуации.
ѕоскольку интеллектуальный микропроцессорный модуль, как правило, имеет несколько каналов ввода данных и способен снимать и обрабатывать несколько , -
.
части или объекта в целом, то осуществл€ема€ на базе модул€ оценка совокупности параметров в результате даст оценку прогнозируемого состо€ни€ объекта или его составной части.
¬ работе рассматриваетс€ построение адаптированной к возможност€м мик-роконтроллерной обработки информации и использующей имеющиес€ экспертные или опытные данные модели предварительной оценки состо€ни€ совокупности параметров технического объекта с формированием команд на ликвидацию или предотвращение возникающих нештатных и нестабильных ситуаций.
¬ основе модели лежит параметрическое представление технического объекта. »меетс€ технический объект ќ, характеризуемый параметрами р1е{р)(}г=1, где
т - количество параметров объекта, контролируемых модулем. ƒл€ каждого параметра р{ определены области нормальных, пограничных, опасных и аварийных значений [3].
ƒл€ предварительной оценки можно ввести градацию состо€ни€ объекта, согласованную с област€ми значений параметров: нормальное состо€ние, пограничное состо€ние, опасное состо€ние и аварийное состо€ние [3].
ƒл€ оценки состо€ни€ технического объекта вводитс€ специальна€ матрица состо€ний объекта (ћ—ќ), котора€ формируетс€ из вектор-строк параметров а; . ћ—ќ может быть св€зана не со всеми параметрами объекта.
ћатрица состо€ний объекта ћ состоит из вектор-строк щ 1=1,», где I - определ€ет номер вектор-строки в матрице ћ, N - общее количество параметров, используемое дл€ оценки состо€ни€ составной части или объекта в целом.
¬ матрице ћ можно выделить четыре вектор-столбца вида
\ўџк )
каждый из которых определ€ет количество параметров, значени€ которых принад, , . ¬ приведенном выражении ощ, к=1,4 принимают значени€ 0 или 1 и показывают принадлежность значени€ параметра объекта к конкретной области значений: а;1 - характеризует принадлежность значени€ ;-го параметра области нормальных значений, а;2 - области пограничных значений, а;3 и а;4 - области опасных и аварийных значений. ≈сли а;к = 1, то значение параметра принадлежит к-й зоне, если а;к = 0 - не принадлежит.
ƒл€ каждого из векторов ћ2, ћ3, ћ4 на основе экспертных знаний, опытных данных или результатов моделировани€ формируетс€ множество тестовых векторов дл€ идентификации возникшей ситуации и определени€ дальнейших действий по ее разрешению, т.е. множество тестовых векторов дл€ пограничной зоны I5 = 1,--,^ ; множество тестовых векторов дл€ опасной зоны {3/},1 = 1,...,№ ; множество тестовых векторов ƒЋя пограничной «ќЌџ {^4у } / = 1,...,≈ .
—труктура каждого из тестовых векторов соответствует структуре любого из
ћ2, ћ3, ћ4 .
ќценка состо€ни€ совокупности параметров технического объекта осуществ-
ћ1 , ћ2, ћ3 ћ4 ,
как показано в [3]. ƒл€ осуществлени€ прогнозной оценки состо€ни€ совокупности
параметров необходимо знать возможные значени€ параметров в моменты времени, последующие за текущим значением. »сследовани€ показывают, что дл€ прогнозировани€ изменени€ параметра технического объекта можно воспользоватьс€
,
сплайнов [4].
—интез алгоритма дл€ определени€ коэффициентов сглаживающего прогнозирующего кубического сплайна на равномерной временной сетке может базироватьс€ на методике построени€ сглаживающего кубического сплайна, изложенной в [5,6].
—огласно [5] коэффициенты сглаживающего кубического сплайна   определ€ютс€ из соотношени€ в матричном виде
(ќЎт + ”6 й)   = WP.
(1)
¬ выражении (1) /а и ” нужно подбирать, а матрицы W,Q и вектор – из.
ќбозначим посто€нный шаг измерени€ значени€ сигнала по времени при обработке информации в микроконтроллере »ћћ, как
к) = к,)=0, 1, 2 ... №-1.
(2)
где № - количество временных точек, в которых производились измерени€ значе-.
(2)
“огда
к -1 = 1 = к 1 = 0,1, ...№.
' 0 0 0 0 0 0 Ћ
к-1 - 2к- к-1 0 0 0
W = 0 к"1 1 Х 2 1 к-1 0 0
0 0 0 к-1 - 2 к 1 к-1
, 0 0 0 0 0 0 J
дл€ естественных граничных условий [6]:
ќ к 0 0 0 01
к о к 0 0 0
й = 0 к 4к к 0 0
0 ... 0 0 к 4к 0
... 0 0 0 0 2к
(3)
(4)
(1) (2) – ”
– =
–о
–1
 –ь
где Pj, 7 = 0,1,..№ - измеренные значени€ параметра p(t);
” =
о-1 «о 0 0 0 . \ . 0
0 «-1 0 0 . . 0
0 0 «2-1 0 . . 0
0 0 0 0 .
(5)
”читыва€ (3-5) и опуска€ промежуточные преобразовани€, из соотношени€ (1) получим систему уравнений дл€ определени€ коэффициентов  7=0,1, ...,№.
Ёта система уравнений в матричном виде
где
ик = е, и = (цтшт + ”в ѕ); ™ = ш.
–ешение матричного уравнени€ осуществл€етс€ известными методами, например, методом √аусса или методом прогонки [7].
≈сли вектор   найден, то на следующем этапе можно Ђуточнитьї значени€ измеренных ранее значений функции р(‘) , т.е. уточнить значени€ р, 7= 1, ... №.
*
ѕостроив по уточненным значени€м, обозначив их –7, обычный интерпол€, , использовать дл€ вычислени€ прогнозных значений функции р(‘) при t > .
ѕоскольку интерпол€ционный сплайн по уточненным значени€м –7 используетс€ дл€ прогнозировани€, то важно построить сплайн на последних участках области измерени€ функции р(‘).
ѕо аналогии с [7], получим
* “
– = –-м”^т ,
* I * *
где – = ^ ,–2,...,рь) .
»спользу€ разработанную методику построени€ сглаживающего прогнози, ,
[7, 8], и опуска€ вычислени€, можно получить соотношение дл€ вычислени€ параметра технического объекта в моменты времени, следующие за текущим моментом, при котором сделано последнее измерение параметра:
/2
* * к 2 2 р (‘) = –7+1 Х (т +1) - –7 т + ^Ч [ 7+1 Х (т +1 )((т +1) -1) -  7т(т -1)
где р(‘) - значение параметра в момент времени ‘ = (7+1 + тк, т > 1;
*
– 7 - –;
  7 - , .
ƒл€ реализации методики оценки состо€ни€ совокупности параметров объекта с помощью многовходового интеллектуального микропроцессорного модул€ в
реальном времени необходимо адаптировать основные элементы методики к особенност€м цифровой обработки данных в микроконтроллере.
‘ормирование вектор-столбцов ћi, ћ2, ћ3 и ћ4 осуществл€етс€ в рамках цикла опроса датчиков физических величин.
 аждый вектор-столбец представл€ет собой слово разр€дности не ниже N.  ажда€ позици€ в слове закреплена за опрашиваемым параметром объекта.
ѕеред опросом датчиков все четыре вектор-столбца обнул€ютс€, т.е. обнул€ютс€ соответствующие слова. ¬ процессе сн€ти€ и определени€ принадлежности текущего или прогнозного значени€ параметра той или иной области в один из индикаторов i-ro параметра записываетс€ величина 1, в остальные - 0.
Ёти значени€ формируют вектор-столбцы Mi , ћ2 , ћ3 и ћ4. ‘актически значени€ внос€тс€ в соответствующие разр€ды слов, отображающих вектор-столбцы в пам€ти контроллера модул€.
N- - -
лены и готовы дл€ анализа.
, -столбца с массивом тестовых векторов соответствующего уровн€ сводитс€ к срав-. , микроконтроллером интеллектуального микропроцессорного модул€ на исполни.
Ђпо умолчаниюї, в соответствии с которым формируетс€ и передаетс€ базова€ команда дл€ данного типа ситуации.
ћетодика очень проста и позвол€ет реализовать прогнозную оценку состо€ни€ совокупности параметров объекта и управление ситуаци€ми в реальном времени с помощью многовходового интеллектуального микропроцессорного модул€ в составе распределенной микрокомпьютерной системы мониторинга, что важно дл€ оперативного мониторинга и управлени€ объектом в реальном масштабе времени.
Ѕ»ЅЋ»ќ√–ј‘»„≈— »… —ѕ»—ќ 
1. ¬асильев ¬.¬. —овременные проблемы компьютерного мониторинга в энергетике // »звести€ “–“”. - 2001. - є 3 (75). - —. 99-120.
2. ѕь€вченко ќћ.  онцептуальное представление о прецизионных интеллектуальных
, // -вести€ “–“”. - 2007. - є 3 (75). - —. 3-13.
3. . ., . . -
// Ђ в обществе, технике и культуреї. 4.3. - “аганрог: »зд-во ““» ё‘”, 2008. - —. 21-26.
4.  очегурова  ј., Ўебеко  ¬. »спользование вариационного сглаживающего сплайна в
// -верситета. - 2006. - “. 309, є 7. - —. 36-39.
5. . . . - .: .
2006. - 360 с.
6. . ., . ., . . - . - .: . 1980. - 382 с.
7. ћэт ьюз ƒж.√., ‘инк  уртис ƒ. „исленные методы. »спользование MATLAB, 3-е изд.: ѕер. с англ. - ћ.: »здательский дом Ђ¬иль€мсї, 2001. - 720 с.
 левцов —ергей »ванович
“ехнологический институт федерального государственного образовательного учреждени€ высшего профессионального образовани€ Ђёжный федеральный ї . .
E-mail: sergkmps@mail.ru.
347900, , . , 81.
.: 88634328052.
Klevtsov Sergey Ivanovich
Taganrog Institute of Technology - Federal State-Owned Educational Establishment of Higher Vocational Education УSouthern Federal UniversityФ.
E-mail: sergkmps@mail.ru.
81, Petrovsky street, Taganrog, 347900, Russia.
Phone: +78634328052.
”ƒ  621.3
јЋ. ƒолгов, ».».  ладовой, ј.‘. ћартыненко, ¬.¬. ѕреснухин
јѕ–»ќ–Ќџ≈ ќ÷≈Ќ » ¬  ќћѕ№ё“≈–Ќџ’  ќЁ‘‘»÷»≈Ќ“Ќџ’
ћ≈“ќƒ» ј’
–ассматриваетс€ созданный с участием авторов вариант применени€ априорных оценок в коэффициентных методиках дл€ разработки и реализации систем экспертного типа, предназначенных дл€ решени€ самых разнообразных задач (технических, технологических, организационных и др.) широким кругом пользователей, не специализирующихс€ в области вычислительной техники и программировани€.
«аданное априорное значение; расчетное априорное значение; входной показатель; выходной показатель; период обновлени€ текущей информации.
A.I. Dolgov, I.I. Kladovoi, A.F. Martinenko, V.V. Presnuhin PRIORY RATIOS USED IN EXPERTS TYPE SYSTEMS
It is considered a version of priory ratios used in experts type systems., produced with the participation of the authors, for development and realization on experts type systems, designated for a solution of the various problems (technical, technological, organizational and others) by a wide rang of users, who are not specialists in the field of computer science and programming.
Preset aprioristic value; design aprioristic value; input value; output value; update rate current information.
ѕри использовании общеизвестного байесовского соотношени€
P(Hi)P(A | Hi)
P(P(Hi I A) = -n----l---------l-----
S P(Hj)P(AIHj) j=i J J
дл€ каждой гипотезы из полной группы несовместных гипотез Hi,H-,...,Hn рассчитываютс€ апостериорные веро€тности P(Hi IA) , при условии, что событие A .
веро€тности P(Hi) этих гипотез и апостериорные веро€тности P(A I H) событи€ ј при условии справедливости гипотезы Hг.
»дею использовани€ априорных и апостериорных оценок представл€етс€ целесообразным применить в компьютерных коэффициентных методиках оценки .
ћетодика называетс€ коэффициентной, если выходные интегральные показатели представл€ют собой суммы входных и (или) промежуточных показателей, умноженных на соответствующие весовые коэффициенты.
¬ простейшем случае коэффициентна€ методика анализа обстановки описываетс€ следующим соотношением:

пїњ