Главная страница Случайная страница
Разделы сайта
АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника
Методологические этапы реализации информационных технологий в области расчетно-информационной АСД и ППР объекта АТ
|
|
Исходя из основных положений и определений теории инженерных знаний и анализа современных автоматизированных систем под АСД и ППР типового объекта АТ, необходимо понимать такую диалоговую автоматизированную систему, в которой используются разработанные базы текущих данных от штатной системы объекта АТ и мощной базы знаний (концептуальных, экспертных правил и т.п) касательно объекта данного типа и его конкретного экземпляра, который диагностируется, для решения задач оценки ТС на более глубоких уровнях и выработки конкретных рекомендаций. Основой для ее работы является наличие расчетно-логических программ и алгоритмов аналитических информационно-диагностических моделей рабочих процессов этих объектов, расчетно-информационные методы идентификации вила ТС и методик прогнозирования динамики деградации узлов объекта, которые диагностируются, а также применение информационных индикаторных средств с целью предоставления авиаперсоналу качественной и достаточной текущей диагностической информации и соответствующих эксплуатационно-технологических решений-рекомендаций, которые помогают ему оперативно принять определенное решение.
Соответственно к разработанной информационной модели применения автоматизированной оценки текущего ТС объекта АТ (на примере ГТД) с использованием бортовой и наземной системы контроля и диагностирования функции АСД ППР заключаются в следующем:
- информационное сопровождение процессов эксплуатаций объектов АТ (а именно ЛТЭ и ТО), которое заключается в обеспечении оперативной обработки больших объемов диагностической информации с оценкой текущего уровня летной пригодности с использованием стратегии их эксплуатации по ТС с контролем параметров с определением эксплуатационных решений-рекомендаций по запросам авиаспециалистов;
- автоматическая идентификация и своевременное информирование о неисправности конструктивных узлов объектов АТ по алгоритмам новых методов диагностирования с определением степени их развития и выработки эксплуатационно-профилактических рекомендаций касаемо технологии их устранения;
- архивирование информации о предыдущем ТС каждого отдельного объекта АТ который находится на учете в базе данных АСД ППР, а также технологии их ТО, регулировочных, профилактических, проверочных, ремонтно-восстановительных и ДНР проведенных в процессе эксплуатаций;
- прогнозирование динамики деградации идентифицированных неисправных узлов и элементов сложных объектов АТ по алгоритмам авторегрессивной или линейной моделей трендов диагностических показателей с определением эксплуатационных рекомендаций авиаперсоналу касательно возможных сроков безопасной эксплуатации конкретного экземпляра неисправного объекта АТ.
Для решения поставленной задачи обеспечения текущего контроля параметров и оценки вида ТС конструктивных узлов объекта АТ по его текущей параметрической информации с применением гибридной динамической АСД ППР типа «Эксперт – объект АТ» предлагаются следующие методологические этапы ее построения:
1. Формализация предметной области исследований (разработка концептуальной, функциональной, структурной модели АСД ППР объекта АТ), разработка аналитических ИДМ рабочих процессов как нормально работающего объекта АТ с эталонными (стендовыми) характеристиками, так и этого же объекта АТ с характерными эксплуатационными неисправностями узлов.
2. Адаптация аналитической ИДМ и расчетно-информационных методов диагностирования объектов АТ по их параметрической информации до области АСД ППР (объединение АСД ППР с существующими штатными СКД объекта АТ, реализация методики идентификации характерных неисправностей его конструктивных узлов.
3. Разработка структуры и объема гетерогенных баз знаний для решения АСД ППР задач контроля параметров и диагностики конкретных объектов АТ в реальных условиях эксплуатации.
4. Обоснование и отработка методик определения диагностических признаков отдельных узлов объектов АТ в объеме АСД ППР.
5. Разработка методик наполнения базы знаний и графического блока необходимой информацией в объеме гибридной динамической АСД ППР.
6. Выбор функций принадлежности контролируемых и расчетных параметров объектов АТ (разработка входного языка пользователя для объединения базы текущих данных с аналитической ИДМ и базами знаний в объеме АСД ППР.
7. Определение методик размещения гетерогенных баз знаний (концептуальных, экспертных, правил и когнитивной графики) в отдельных подсистемах АСД ППР.
8. Разработка проекта прикладной гибридной динамической АСД ППР объекта АТ и распределение информационных потоков между ее отдельными подсистемами.
9. Тестирование отдельных подсистем АСД ППР на уровне требований потребителя.
10. Полное тестирование построенной АСД ППР объекта АТ конкретного типа на предмет выработки эксплуатационного решения-рекомендации авиаперсонала по результатам текущего контроля параметров и диагностирования объекта АТ в целом и его конструктивных узлов в частности.
Предложенные методологические этапы построения автоматизированной системы контроля параметров и оценка ТС объекта АТ с использованием гибридной динамической АСД ППР типа «Эксперт – объект АТ» позволяет:
- достаточно просто адаптировать объекты диагностирования в области АСД ППР с помощью их аналитических ИДМ и без знаний;
- активно использовать новые информационные технологии для эффективного использования автоматизированных знаний (четкие и не четкие правила и процедуры в базе экспертных знаний – БЭЗ и базы концептуальных знаний – БКЗ), механизмы логических мышлений для оперативного решения задач диагностики объектов АТ;
- создавать мощное информационное гибридное пространство с одновременной поддержкой графической интерпретацией, как объекта диагностирования так и баз текущих данных, что дает возможность определять закономерности его деградации и осуществлять прогноз возможности его эксплуатации;
- реализовывать новые виды информационных индикативных средств отображения текущей диагностической информации для авиаперсонала с автоматической выдачей эксплуатационных решений-рекомендаций для поддержания им принятия оперативного решения.
9 Концептуальная модель специализированной АСД ППР сложного объекта АТ
Конструктивные особенности современных сложных динамических объектов АТ (уровень параметрической информативности и контролепригодности, модульность, расположение конструктивных элементов) определяют следующий перечень задач ранней диагностики:
- оценка ТС объекта АТ в целом и конструктивных узлов в частности;
- эффективный поиск и определение места повреждения, которое развивается в отдельном узле;
- возможность выполнения профилактических и восстановительных работ.
Современные АСД представляют собой достаточно сложный программный продукт, основанный на взаимодействии разнородных баз знаний с гибридными ИДМ сложных динамических систем. При этом база знаний АСД включает в себя несколько гетерогенных баз:
- экспертных знаний;
- концептуальных знаний;
- правил оперирования знаниями и блока когнитивной (познавательной) графики представления знаний.
В базе экспертных знаний размещаются экспертные данные о «портрете» объекта диагностир. при возникновении в его узлах характерных экспертн. неисправностей, правил их распознавания и определения ТС объекта АТ, прогнозирование динамики изменения ТС, технологии устранения идентифицированных неисправностей и др. экспертная информация. Базы экспертных знаний представляются в виде четких, нечетких и комбинированных данных. Например, «если Х, то У», где х – условие вида
х1v, х2v, …, хn, xi – переменная в виде х11, х12, …, х1n; У – соответствующие события в виде у1, у2, …, уin.
Нечеткость в базе экспертн. знаний можно представить в общем случае так:
где x, y, z – нечеткие множители, которые частично или целиком определяют неопределенные параметры диагностич. нечеткой модели ГТД.
Т.о. процесс поиска решения задачи вычислителем на аналитической диагностической модели в области АСД выполняется по запросу:
где ИДМ – аналитическая ИДМ рабочего процесса объекта АТ;
К1, К2 – комплекс диагност. параметров и признаков конструктивных узлов;
- набор логических операторов.
Диагностика объекта АТ (определения причинно-следственных связей) в области базы экспертных знаний АСД представляет собой декомпозицию вида:
Задача (х) → (Подзадача 1 (х1)#...#Подзадача №(хn),
где х – набор входящих и выходящих параметров задачи, которая решается;
# - символ перехода от одного блока базы экспертных знаний к другому.
Кроме того, каждая решаемая задача может быть декомпанована на ряд условных подзадач.
В базе концептуальных знаний динамической АСД сложного объекта АТ размещаются индивидуальные эталонные (стендовые) данные про объект диагностики при его исправной работе, аналитическая информационно-диагностическая модель расчета диагностических параметров и принятия допущений в виде формул, таблиц, графиков, нечетких правил, алгоритмов и т.п. При этом формы кредитования знаний в АСД разделяются на описываемые (декларативные) и вычислительные (процедурные). Хотя это разделение весьма условное, т.к. ИДМ, адаптированная в программе обеспечение АСД может эффективно использовать обе формы представления знаний (как логическую так и сетевую).
Так, основой логической ИДМ в АСД есть формальная система, которая в общем виде может быть задана:
M = < S, R, B, F >,
где S – множество базовых узлов модели,
R – множество аналитических и синтетических правил для характеристики S,
B – множество истинных выражений (аксиом);
F – нечеткие правила для построения аксиом и др. выражений.
В сетевой модели АСД, в отличии от логической, можно охватить более сложный спектр знаний за счет включения в явной форме всех отношений, которые образуют информац. структуру в виде нейронных сетей.
Блок когнитивной (познавательной) графики может оперировать следующими понятиями:
- проект (автономно функционирующая субподрядная программа);
- графический объект – квадрат, позволяет собирать из отдельных понятий более сложные;
- Fully – окружность (элемент нечетных знаний базы эксперт. зн.), что позволяет создавать нечетные определения;
- связь – типовое соединение элементов системного редактора в границах его поля;
- Mein – блок когнитивной графики, ответственный за автоматический синтез С – программ по собранной редактором схеме.
|
|