RU2013133304A

RU2013133304A - Способ и устройство технической диагностики сложного технологического оборудования на основе нейронных сетей

Info

Publication number: RU2013133304A
Application number: RU2013133304/08A
Authority: RU
Inventors: Юрий Михайлович Соломенцев; Сергей Александрович Шептунов; Илья Самуилович Кабак; Наталья Вячеславовна Суханова
Priority date: 2013-07-18
Filing date: 2013-07-18
Publication date: 2015-02-10
Also published as: RU2563161C2

Abstract

1. Способ технической диагностики сложного технологического оборудования при котором сначала на технологическом оборудовании и в рабочей зоне размещают датчики и производят измерения и преобразования сигналов, задающих рабочие и структурные параметры сложного технологического оборудования, после чего формируют сигналы обучения для нейронной сети в форме векторов значений входов и выходов и по этим сигналам проводят первоначальное обучение нейронной сети, затем обученную нейронную сеть подключают к входам и выходам модуля интеллектуального анализа, который содержит динамическую модель, реализованную на обученной нейронной сети, причем в процессе работы технологического оборудования производят измерения и преобразования сигналов от датчиков и на основе этих сигналов улучшают динамическую модель путем дополнительного обучения нейронной сети, добавления новых параметров и выявления новых взаимных связей между упомянутыми параметрами, отличающийся тем, что после первоначального обучения нейронной сети к ней добавляют избыточные нейроны, а в процессе дополнительного обучения нейронной сети выбирают активные и избыточные нейроны, которые не влияют на результат диагностики, причем избыточные нейроны активируют при последующем дополнительном обучении нейронной сети или при отказе нейронов сети.2. Способ по п.1, отличающийся тем, что критерием выбора избыточных нейронов является значение суммарной вероятности ошибок первого и второго рода.3. Способ по п.1, отличающийся тем, что критерием выбора избыточных нейронов является значение суммы масштабирующих коэффициентов для входных и выходных сигнало�

Claims

1. Способ технической диагностики сложного технологического оборудования при котором сначала на технологическом оборудовании и в рабочей зоне размещают датчики и производят измерения и преобразования сигналов, задающих рабочие и структурные параметры сложного технологического оборудования, после чего формируют сигналы обучения для нейронной сети в форме векторов значений входов и выходов и по этим сигналам проводят первоначальное обучение нейронной сети, затем обученную нейронную сеть подключают к входам и выходам модуля интеллектуального анализа, который содержит динамическую модель, реализованную на обученной нейронной сети, причем в процессе работы технологического оборудования производят измерения и преобразования сигналов от датчиков и на основе этих сигналов улучшают динамическую модель путем дополнительного обучения нейронной сети, добавления новых параметров и выявления новых взаимных связей между упомянутыми параметрами, отличающийся тем, что после первоначального обучения нейронной сети к ней добавляют избыточные нейроны, а в процессе дополнительного обучения нейронной сети выбирают активные и избыточные нейроны, которые не влияют на результат диагностики, причем избыточные нейроны активируют при последующем дополнительном обучении нейронной сети или при отказе нейронов сети.

2. Способ по п.1, отличающийся тем, что критерием выбора избыточных нейронов является значение суммарной вероятности ошибок первого и второго рода.

3. Способ по п.1, отличающийся тем, что критерием выбора избыточных нейронов является значение суммы масштабирующих коэффициентов для входных и выходных сигналов нейрона обученной нейронной сети.

4. Способ по п.1, отличающийся тем, что сигналы от датчиков, задающие рабочие и структурные параметры сложного технологического оборудования, сначала преобразуют в форму суммы временных рядов, например, рядов Фурье, причем используют существенно большее количество членов ряда и большую точность измерения параметров, чем требуется для технической диагностики, затем оценивают остаток ряда, после чего рассчитывают значения коэффициентов временных рядов и преобразуют их в двоичные коды и цифровые сигналы и подают на входы обученной нейронной сети.

5. Устройство для реализации способа технической диагностики сложного технологического оборудования по п.1, которое содержит датчики, вычислительную систему и устройства отображения сигналов диагностики, соединенные друг с другом последовательно по входам и выходам, где датчики выполнены с возможностью размещения на технологическом оборудовании и в рабочей зоне для измерения значений рабочих и структурных параметров сложного технологического оборудования и преобразования их в цифровые сигналы, причем вычислительная система состоит из взаимосвязанных модулей, где хотя бы один модуль реализован с возможностью интеллектуального анализа и содержит динамическую модель, включающую обученную нейронную сеть, у которой входы и выходы выполнены с возможностью формирования на них сигналов от упомянутых датчиков, а также от других модулей, причем динамическая модель реализована с возможностью ее улучшения за счет увеличения числа упомянутых параметров, выявления взаимных связей между ними и дополнительного обучения нейронной сети в процессе работы технологического оборудования, отличающееся тем, что хотя бы один модуль реализован с возможностью дополнительного обучения нейронной сети в процессе работы технологического оборудования и выбора активных и избыточных нейронов, причем входы упомянутого модуля подсоединены к датчикам и другим модулям, а выходы подключаются к входам одного или нескольких модулей интеллектуального анализа.