RU2017102911A - Способ удаленного мониторинга и прогнозирования состояния отдельных агрегатов и сложных технологических комплексов - Google Patents

Claims (14)

1. Способ удаленного мониторинга и прогнозирования состояния отдельных агрегатов и сложных технологических комплексов, состоящих из отдельных агрегатов и/или подсистем агрегатов, на основе данных о функционировании агрегатов и/или подсистем агрегатов, при этом данные о функционировании представлены в виде показателей в различных материальных формах, допускающих цифровое представление и характеризующих технологические параметры системы и/или ее подсистем и предусматривающий следующие стадии:

1) накапливают данные о функционировании агрегатов и/или подсистем агрегатов, характеризующие показатели технологических параметров их функционирования и передают их эксперту;

2) эксперт получает данные о функционировании системы в виде последовательности показателей, коррелированных с моментами времени и формирует на основании полученных последовательностей объекта выборку показателей функционирования;

3) эксперт на основе известного набора методов построения моделей функционирования отдельных агрегатов и/или подсистем агрегатов, и/или системы в целом и выборки показателей функционирования выбирает одну из моделей функционирования отдельных агрегатов и/или подсистем агрегатов, и/или системы в целом;

4) эксперт определяет способ оценки различия параметров выбранной на шаге 3 модели и данных о функционировании системы в виде последовательности показателей и определяет способ оценки значения отклонений показателей функционирования и параметров выбранной модели;

5) эксперт на основе выбора одного из критериев сравнения и вероятности ошибки выбирает статистический способ оценки отклонений;

6) в ходе функционирования отдельных агрегатов и сложных технологических комплексов, состоящих из отдельных агрегатов и/или подсистем агрегатов получают текущие показатели функционирования;

7) полученные текущие показатели в автоматизированном режиме сравнивают с показателями выбранной модели и оценивают размер отклонений;

8) определяют с помощью выбранного критерия степень отклонения поступающих показателей от показателей эмпирических моделей и делают вывод о нормальности или аномальности отклонений с заданной выбранным критерием вероятностью;

9) формируют сигнал, сообщающий об отклонении, по меньшей мере, одного параметра;

10) при помощи выбранной модели прогнозируют состояние отдельных агрегатов и/или подсистем агрегатов, и/или системы в целом в следующие моменты времени;

11) полученные показатели и состояния необязательно сохраняют и используют в качестве управляющих воздействий, позволяющих достичь оптимального функционирования отдельных агрегатов и/или подсистем агрегатов, и/или системы в целом.

2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что эксперт при построении модели использует Similarity Based Modeling.

3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что эксперт при принятии решений использует технологии искусственного интеллекта.