RU2134897C1

RU2134897C1 - Method for on-line dynamic analysis of multiple- variable entity condition

Info

Publication number: RU2134897C1
Application number: RU98106597A
Authority: RU
Inventors: В.В. Омельченко; Е.А. Засухин
Original assignee: Военная академия Ракетных войск стратегического назначения им.Петра Великого
Priority date: 1998-03-31
Filing date: 1998-03-31
Publication date: 1999-08-20

Abstract

FIELD: structural identification of images for automated on-line diagnostic systems. SUBSTANCE: results of tolerance evaluation of different dynamic variables are converted to respective data signals involving generalization throughout entire set of variables within predetermined time interval and relative value and character of change in integral condition of multiple-variable entity is determined. EFFECT: improved speed of real-time presentation and integral-state dynamic analysis of entity. 2 dwg

Description

Изобретение относится к области структурного распознавания образов и может быть использовано в автоматизированных системах оперативной диагностики технического и функционального состояний многопараметрического объекта по данным измерительной информации. The invention relates to the field of structural pattern recognition and can be used in automated systems for operational diagnostics of the technical and functional states of a multi-parameter object according to measurement information.

Известны устройства и способы контроля и диагностики состояний технического объекта (СССР, a.c. N-01504653, A1, G 06 F 15/46, 1989 г.), при реализации которых в процессе контроля и диагностики фиксируются медленные изменения параметров за каждый цикл, а полученные данные сравниваются с эталонными значениями и на основании сравнения делается заключение о состоянии объекта, а также способ для ввода считываемых автоматических цифровых данных в полутоновые изображения (ЕВП/EP/, N-0493053, A2, G 06 K 1/12, 19/06, 15/00, 1992 г. ) и способ обработки данных (ЕВП/EP/, N-0493105, A1, G 06 F 15/70, 1992 г.). Known devices and methods for monitoring and diagnosing the conditions of a technical object (USSR, ac N-01504653, A1, G 06 F 15/46, 1989), during the implementation of which during monitoring and diagnostics slow changes in parameters are recorded for each cycle, and the received the data are compared with the reference values and based on the comparison, a conclusion is made about the state of the object, as well as a method for entering readable automatic digital data into grayscale images (ЕВП / EP /, N-0493053, A2, G 06 K 1/12, 19/06, 15/00, 1992) and a data processing method (EPP / EP /, N-0493105, A1, G 06 F 15/70, 1992 )

Предлагаемые устройства и способы не позволяют оперативно проводить диагностику состояний многопараметрического динамического объекта (МДО) по большому множеству измерительных параметров. The proposed devices and methods do not allow you to quickly diagnose the conditions of a multi-parameter dynamic object (MAO) for a large number of measurement parameters.

Наиболее близким по технической сущности является способ контроля и оценки технического состояния МДО по данным телеметрической информации (патент N 2099792, БИ N 35, 1997 , кл. G 06 F 7/00, 15/00). The closest in technical essence is the method of monitoring and evaluating the technical condition of the MAO according to telemetric information (patent N 2099792, BI N 35, 1997, CL G 06 F 7/00, 15/00).

Предлагаемый способ позволяет оперативно обнаружить источники возмущений и места их возникновения в телеметрируемых объектах. Вместе с тем способ не позволяет оценить величину и характер изменения интегрального состояния (класса состояния) объекта по всему множеству наблюдаемых измерительных параметров. The proposed method allows you to quickly detect sources of disturbances and their occurrence in telemetry objects. However, the method does not allow to evaluate the magnitude and nature of the change in the integral state (state class) of the object over the entire set of observed measurement parameters.

Цель изобретения - оперативное представление и динамический анализ интегрального состояния многопараметрического объекта с оперативным определением относительной величины и характера изменения его состояния, а также сокращение сроков анализа по информационной поддержке принятия решений для диагностики состояния объекта. The purpose of the invention is the operational presentation and dynamic analysis of the integral state of a multi-parameter object with the operational determination of the relative magnitude and nature of changes in its state, as well as reducing the analysis time for informational decision support for diagnosing the state of the object.

Цель достигается реализацией заявляемого способа оперативного динамического анализа состояний МДО по данным измерительной информации, позволяющего реализовать принцип учета предыстории функционирования объекта (процесса) по последовательности переходов его из одного состояния в другое. The goal is achieved by the implementation of the proposed method of operational dynamic analysis of the state of the MAO according to the measurement information, which allows to implement the principle of taking into account the history of the operation of the object (process) according to the sequence of transitions from one state to another.

Способ, таким образом, позволяет обеспечить динамический анализ состояний объекта с экрана одного многоцветного видеомонитора и оперативно (в реальном масштабе времени) определять относительно величину и характер развития диагностируемых процессов изменения состояния МДО с оценкой последовательности (предыстории) их изменения. Все это в комплексе обеспечивает сокращение сроков анализа изменения состояния МДО во времени и используемых технических средств отображения результатов обработки измерительной информации для информационной поддержки принятия решений обработчиком-аналитиком, подготавливающему решения (АПР) по распознаванию состояний МДО и который является элементом автоматизированной системы диагностики. The method, thus, allows for a dynamic analysis of the state of an object from the screen of one multicolor video monitor and quickly (in real time) to determine relatively the magnitude and nature of the development of diagnosed processes of changing the state of the MAO with an assessment of the sequence (background) of their change. All this in combination provides a reduction in the time of analysis of changes in the state of the MAO over time and the technical means used to display the results of processing the measurement information for information support of decision-making by the analytical analyst who prepares the solutions for recognizing the state of the MAO and which is an element of an automated diagnostic system.

Традиционно, при анализе состояний МДО (класса состояний К) возможные оценки состояний (класса состояний A) n-го параметра (процесса на объекте) можно представить в виде:
Aⁿ = < A₁ ⁿ, A₂ ⁿ >, n ∈ N, j = 1, 2, (1)
где A₁ ⁿ - состояние n-го параметра, который находится в пределах заданного допуска, что характеризует (по этому параметру) штатное (исправное) состояние K $\binom{n}{и}$ ∈ K объекта; A₂ ⁿ - состояние параметра, который находится вне поля допуска, что характеризует нештатное (неисправное) состояние K $\binom{n}{н}$ ∈ K MDO.
Обобщая выражение (1) по всему множеству измерительных параметров n ∈ N, получаем обобщенные оценки пространства состояний параметров объекта в виде
A_j = < A₁, A₂ >, j = 1,2. (2)
Состояние параметров, оцененных в соответствии с выражением (2) по этапам функционирования (движения, развития) объекта, определяет соответственно его обобщенное (интегральное) состояние и переходы объекта из одного состояния в другое (динамику состояний). Например, в простейшем случае множества A₁ и A₂ определяют соответствующие множества (классы) штатным K_и и нештатных K_н состояний.Traditionally, when analyzing MDO states (state class K), possible estimates of states (state class A) of the nth parameter (process on the object) can be represented as:
A ⁿ = <A ₁ ^n, A ₂ ^n> , n ∈ N, j = 1, 2, (1)
where A ₁ ⁿ is the state of the nth parameter, which is within the specified tolerance, which characterizes (according to this parameter) the regular (serviceable) state K $\binom{n}{and}$ ∈ K of the object; A ₂ ⁿ is the state of the parameter, which is outside the tolerance field, which characterizes the abnormal (faulty) state K $\binom{n}{n}$ ∈ K MDO.
Generalizing expression (1) over the entire set of measuring parameters n ∈ N, we obtain generalized estimates of the state space of the object parameters in the form
A _j = <A _1, A _2>, j = 1,2. (2)
The state of the parameters evaluated in accordance with expression (2) according to the stages of functioning (movement, development) of an object determines, respectively, its generalized (integral) state and transitions of an object from one state to another (state dynamics). For example, in the simplest case, a plurality of A ₁ and A ₂ is determined corresponding sets (classes) of the regular K _and K _n and abnormal states.

Для сложного многопараметрического объекта с высокой динамикой изменения процессов, происходящих в его подсистемах (блоках, узлах), комплексный (системный) анализ изменения даже незначительного количества измерительных параметров при обработке в соответствии с выражением (2) вызывает определенные трудности. Это связано с рядом причин, среди которых основными для традиционных методов обработки являются высокая динамика изменения параметров и погрешности измерения, сбора, обработки и анализа измерительной информации, обусловленные активным или пассивным воздействием внешней среды. Особенно это характерно для удаленных от центра обработки МДО, таких как летательные аппараты и т.п., состояние которых контролируется десятками сотен и тысяч параметров. For a complex multi-parameter object with high dynamics of changes in the processes occurring in its subsystems (blocks, nodes), a complex (system) analysis of changes in even a small number of measuring parameters during processing in accordance with expression (2) causes certain difficulties. This is due to a number of reasons, among which the main ones for traditional processing methods are the high dynamics of parameter changes and errors in the measurement, collection, processing and analysis of measurement information due to active or passive environmental influences. This is especially true for remote MDOs, such as aircraft, etc., whose state is controlled by tens of hundreds and thousands of parameters.

С другой стороны, при повышении требований к диагностике состояния МДО по оперативности, например, при обеспечении оперативной диагностики в реальном масштабе времени протекания высокодинамических процессов на объекте, проведение обработки и представление ее результатов для анализа традиционными методами диагностики становится проблематичным. В этих условиях проведение оперативного динамического анализа состояний объекта по всему множеству параметров вызывает принципиальные трудности ввиду отсутствия соответствующих методов оперативной оценки и представления необходимых обобщенных данных для информационной поддержки принятия решений по диагностике состояний МДО. Например, для такого класса телеметрической информации, как вибрационные параметры, длительность обработки и анализа результатов испытаний сложных технических комплексов измеряется неделями [Олейник И.И., Суворов А.В., Пискунов А.А. Натурная отработка сложных технических комплексов. Технология и алгоритмы. - М.: Наука, 1990 г. 236 с.]. On the other hand, with increasing requirements for diagnosing MDO status in terms of efficiency, for example, providing real-time real-time diagnostics of highly dynamic processes at the facility, processing and presenting its results for analysis by traditional diagnostic methods becomes problematic. Under these conditions, conducting an on-line dynamic analysis of the state of an object over the whole set of parameters causes fundamental difficulties due to the lack of appropriate methods for the rapid assessment and presentation of the necessary generalized data for information support of decision-making on the diagnosis of MDO conditions. For example, for such a class of telemetric information as vibration parameters, the duration of processing and analysis of the test results of complex technical complexes is measured in weeks [Oleinik II, Suvorov AV, Piskunov AA Field testing of complex technical systems. Technology and algorithms. - M .: Nauka, 1990, 236 p.].

Введем обобщенную характеристику

(3)
где N - общее количество измерительных параметров, N(t_i) - количество параметров, текущее значение которых в t_i-й момент времени отнесено к одному классу из множества < A₁, A₂ >. На основе применения обобщенных результатов допусковой оценки по всему множеству измерительных параметров с проведением декомпозиции в соответствии с выражением (2) и с использованием введенной характеристики (3), можно проводить динамический анализ состояний МДО с оперативным определением относительной величины и характера изменения его состояния в виде так называемых цветокодовых матриц-диаграмм представления обобщенных данных для информационной поддержки принятия решений по диагностике состояния МДО. Так, кодируя определенным цветовым кодом видимого спектра каждый из выделенных классов состояний (2) параметров и представляя относительную величину A_j ^* в виде информационного поля соответствующего множества параметров, которые изменяются во времени, получаем цветокодовые матрицы - диаграммы состояний МДО.We introduce the generalized characteristic

(3)
where N - total number of measuring parameters, N (t _i) - number of parameters, the current value of t _i in which th time related to a class of a plurality of <A _1, A _2>. Based on the application of the generalized results of the tolerance assessment over the entire set of measurement parameters with decomposition in accordance with expression (2) and using the introduced characteristic (3), it is possible to conduct a dynamic analysis of MDO states with the operational determination of the relative magnitude and nature of the change in its state in the form called color code matrix diagrams of the presentation of generalized data for information support of decision-making on the diagnosis of the state of MAO. So, coding with a certain color code of the visible spectrum each of the selected classes of states (2) of parameters and representing the relative value A _j ^* in the form of an information field of the corresponding set of parameters that change over time, we obtain color-code matrices - MDO state diagrams.

В качестве наблюдаемого процесса (объекта) могут быть давление, температура и т.д. Соответственно в качестве оцениваемой характеристики процесса (объекта) - амплитуда, частота, дисперсия и т.п.; в качестве используемых измерительных параметров оцениваемой характеристики - быстроменяющиеся (вибропараметры), медленноменяющиеся параметры, траекторные параметры. The observed process (object) can be pressure, temperature, etc. Accordingly, the amplitude, frequency, dispersion, etc .; as used measuring parameters of the evaluated characteristic - rapidly changing (vibration parameters), slowly changing parameters, trajectory parameters.

Таким образом, сущность способа состоит в том, что с целью обеспечения оперативного динамического анализа обобщенного состояния МДО, осуществляется преобразование результатов допусковой оценки разнородных динамических параметров в соответствующие информационные сигналы с обобщением по всему множеству параметров в заданном временном интервале, при динамическом анализе которых определяют относительную величину и характер изменения интегрального состояния многопараметрического объекта, при этом операцию преобразования осуществляют путем формирования соответствующего цветового сигнала видимого спектра в зависимости от результатов допусковой оценки "в допуске - вне допуска" всех разнородных параметров на заданном временном интервале, отображают информационные сигналы посредством матрицы-диаграммы состояний, столбцы которой соответствуют оцененному классу состояния параметров объекта, строки - заданным временным интервалам, определяют относительную величину и характер изменения интегрального состояния объекта "норма - не норма" по изменению во времени цветовых сигналов оцененных классов состояний параметров по контролируемой характеристике исследуемого процесса. Предлагаемый способ позволяет однозначно по виду цветокодовой матрицы-диаграммы, определить в наблюдаемые моменты времени по всему множеству параметров относительную величину и характер развития процесса в МДО. Thus, the essence of the method consists in the fact that in order to provide an operational dynamic analysis of the generalized state of the MAO, the results of the tolerance assessment of heterogeneous dynamic parameters are converted into corresponding information signals with a generalization over the entire set of parameters in a given time interval, the dynamic value of which determines the relative value and the nature of the change in the integral state of the multiparameter object, while the conversion operation is carried out they are generated by forming the corresponding color signal of the visible spectrum depending on the results of the tolerance assessment “within tolerance - outside tolerance” of all dissimilar parameters at a given time interval, information signals are displayed using a state matrix, the columns of which correspond to the estimated class of the state of the object parameters, the rows to the specified time intervals, determine the relative magnitude and nature of the change in the integral state of the object "norm - not norm" by the change in time of colors s signals of the estimated classes of parameter states by the controlled characteristic of the process under study. The proposed method allows unambiguously by the appearance of the color-matrix matrix diagram to determine at the observed time points over the whole set of parameters the relative value and nature of the development of the process in the MAO.

Степень дискретизации наблюдаемой характеристики (параметра) А и выбор цветового решения определяет АПР в зависимости от специфики объекта и условий решаемой задачи оперативной диагностики по данным измерительной информации. The degree of discretization of the observed characteristic (parameter) A and the choice of color scheme determines the APR depending on the specifics of the object and the conditions of the problem of operative diagnostics being solved according to the measurement information.

Таким образом, новизна предлагаемого способа по сравнению с известными устройствами и способами диагностики состояния объекта заключается в том, что всю совокупность обрабатываемых по допусковому способу измерительных параметров отображают на экране видеомонитора в виде матрицы - диаграммы состояний [A_j ^* • t] МДО, где A_j ^* - относительное количество параметров, принадлежащих j-му классу состояний (норма - ненорма) идентифицированных параметров объекта, t - время регистрации, состояние измерительного сигнала по той или иной характеристике наблюдаемого процесса представляют из идентифицированного (оцененного) кода состояний в цветовой код видимого спектра, а всю совокупность идентифицированных по допусковому способу параметров отображают на экране видеомонитора, на котором по временной шкале будут последовательно отображаться относительная величина и характер изменения интегрального состояния МДО.Thus, the novelty of the proposed method in comparison with known devices and methods for diagnosing the state of an object lies in the fact that the entire set of measurement parameters processed by the tolerance method is displayed on the screen of a video monitor in the form of a matrix - state diagram [A _j ^* • t] MDO, where A _j ^* is the relative number of parameters belonging to the j-th class of states (norm is non-norm) of the identified parameters of the object, t is the recording time, the state of the measuring signal according to one or another characteristic n The observed process is represented from the identified (estimated) state code into the color code of the visible spectrum, and the entire set of parameters identified by the tolerance method is displayed on the screen of a video monitor on which the relative magnitude and nature of the change in the integral state of the MAO will be sequentially displayed on a time scale.

Сущность предложенного способа хорошо иллюстрируется на исследовании различных вибрационных параметров, например, при оценке мощности и динамики распределения удара (локального взрыва) МДО (фиг. 1 и фиг. 2). На фиг. 1 приведено традиционное представление графиков изменения ряда (N=7) вибрационных параметров измерительной информации, поступающей с МДО, с установленными на нем измерительными датчиками n=1,2,...,N, которые формируют соответствующие измерительные параметры (фиг. 1). На фиг. 2 приведено наглядное представление процесса изменения состояния МДО в виде цветокодовой матрицы-диаграммы состояний [A_j ^*•t] МДО, где A_j ^* - относительное количество параметров, принадлежащих j-му классу состояния оцененных параметров (в рассматриваемом случае j= 2), t_i-1 - начало и t_i+3 - конец ударного процесса, < A₁, A₂ > идентифицированные классы состояний параметров, декомпозированные по амплитуде каждого из вибрационных параметров; < K_и, K_н

классы состояния МДО, где

нечеткий класс состояний МДО, вызванный нештатной ситуацией на интервале t_i-1 - t_i+3 и для идентификации которого необходима дополнительная обработка другой группы параметров (как правило, невибрационных). Анализ рассматриваемого представлена вибропараметров (фиг. 2), раскрывающего суть предлагаемого способа, позволяет проводить оперативный динамический анализ интегрального состояния МДО, в том числе:
оценить характер удара (локального взрыва) объекта. Так, из фиг. 2 однозначно следует, что удар был импульсный с максимальной нагрузкой на момент времени t_i-1, равномерным уменьшением (затуханием) на интервале t_i-t_i+3 и полным окончанием удара на момент времени t_i+3;
оценить в относительной величине максимальную мощность удара (локального взрыва) на интервале t_i-1 - t_i по общему количеству вибропараметров, зафиксировавших их выход за допустимое поле допуска;
оценить интегральное распределение мощности удара (локального взрыва) объекта во времени по общему количеству параметров, вышедших за поле допуска.The essence of the proposed method is well illustrated by the study of various vibrational parameters, for example, when assessing the power and dynamics of the shock distribution (local explosion) of the MAO (Fig. 1 and Fig. 2). In FIG. Figure 1 shows a traditional representation of the graphs of changes in a series (N = 7) of vibrational parameters of the measurement information received from the MAO, with measuring sensors n = 1,2, ..., N installed on it, which form the corresponding measurement parameters (Fig. 1). In FIG. Figure 2 shows a visual representation of the process of changing the state of the MAO in the form of a color-code matrix diagram of states [A _j ^* • t] MAO, where A _j ^* is the relative number of parameters belonging to the jth class of state of the estimated parameters (in the case under consideration j = 2), t _i-1 - and the beginning t _{i + 3} - the end of the shock process, <A _1, A _2> identified classes of states of parameters, decompose the amplitude of each of the vibration parameters; <K _and , K _n

MDO state classes where

a fuzzy class of MDO states caused by an abnormal situation on the interval t _i-1 - t _{i + 3} and the identification of which requires additional processing of another group of parameters (usually non-vibrational). The analysis of the considered vibration parameters is presented (Fig. 2), which reveals the essence of the proposed method, which makes it possible to carry out an operational dynamic analysis of the integral state of the MAO, including:
evaluate the nature of the impact (local explosion) of the object. So, from FIG. 2 it clearly follows that the impact was pulsed with a maximum load at time t _i-1 , a uniform decrease (attenuation) in the interval t _i -t _{i + 3,} and the complete termination of the impact at time t _{i + 3} ;
to evaluate in relative terms the maximum impact power (local explosion) in the interval t _i-1 - t _i from the total number of vibration parameters that recorded their exit from the allowable tolerance field;
to evaluate the integral distribution of the impact power (local explosion) of an object in time by the total number of parameters that go beyond the tolerance field.

Таким образом, способ позволяет обеспечить оперативный динамический анализ изменения интегрального состояния объекта с экрана видеомонитора, оперативно (в реальном масштабе времени) обнаруживать изменение класса состояний МДО и оценивать величину (мощность) и характер изменения состояния по всему множеству параметров. Thus, the method allows for the on-line dynamic analysis of changes in the integral state of an object from the screen of a video monitor, to quickly (in real time) detect a change in the class of MDO states and evaluate the magnitude (power) and nature of the state change over the entire set of parameters.

К достоинствам способа можно отнести:
возможность выявления новых (системных) свойств и закономерностей исследуемых процессов в МДО за счет наглядного представления обобщенных результатов оценки всего множества измерительных параметров в динамике их изменения. Такое наглядное динамическое представление позволяет комплексно оценить величину и характер изменения интегрального состояния МДО по большому множеству наблюдаемых измерительных параметров, которые могут быть разнотипными (аналоговыми или цифровыми, быстроменяющимися и медленноменяющимися и т.д.);
высокую оперативность представления общей картины развития процесса изменения состояния МДО с возможностью оценки характера его развития, сокращение сроков анализа измерительной информации и используемых технических средств ее отображения для информационной поддержки принятия решений обработчиком-аналитиком, подготавливающим решения по диагностике состояния МДО и который является элементом автоматизированной системы оперативной диагностики.The advantages of the method include:
the ability to identify new (systemic) properties and patterns of the processes under study in the MAO due to the visual presentation of the generalized results of the assessment of the entire set of measuring parameters in the dynamics of their change. Such a visual dynamic representation allows you to comprehensively assess the magnitude and nature of the change in the integral state of the MAO by a large number of observable measurement parameters, which can be of different types (analog or digital, rapidly changing and slowly changing, etc.);
high efficiency of presenting the general picture of the development of the process of changing the state of MDO with the possibility of assessing the nature of its development, shortening the analysis of measurement information and the technical means used to display it for information support of decision-making by an analyst who prepares solutions for diagnosing the state of MDO and is an element of an automated operational system diagnostics.

От использования изобретения следует ожидать вторичный эффект, заключающийся в удешевлении систем диагностики различных технических объектов и систем организационно-технологического класса. Целесообразно использовать в системах идентификации, распознавания, контроля и диагностики технического и функционального состояния изделий авиационной и космической промышленности, энергетике, магистральных трубопроводов и т.п. From the use of the invention, one should expect a secondary effect, consisting in cheaper diagnostic systems of various technical objects and systems of organizational and technological class. It is advisable to use in systems of identification, recognition, control and diagnostics of the technical and functional status of products of the aviation and space industry, energy, trunk pipelines, etc.

Claims

A method for the on-line dynamic analysis of the states of a multi-parameter object, which consists in quickly converting the results of parameter estimation into the corresponding color information signals with a generalization over the entire set of parameters in a given time interval, characterized in that the results of the tolerance evaluation of heterogeneous dynamic parameters are used as the evaluation results, the conversion operation is carried out by forming the information color signal of the visible spectrum in dependence and from the results of the tolerance assessment in the corresponding class “in tolerance - out of tolerance” of all heterogeneous dynamic parameters, information color signals are displayed by means of a state diagram matrix whose columns correspond to the estimated state class of dynamic parameters of the multiparameter object, the rows to the given time intervals determine the relative value and the nature of measuring the integral state of a multiparameter object "norm - not norm" by the change in time of information colors signals of the estimated classes of states of dynamic parameters.