RU2364911C2 - Method of diagnosing of preefective state of technical object - Google Patents
Method of diagnosing of preefective state of technical object Download PDFInfo
- Publication number
- RU2364911C2 RU2364911C2 RU2007129224/09A RU2007129224A RU2364911C2 RU 2364911 C2 RU2364911 C2 RU 2364911C2 RU 2007129224/09 A RU2007129224/09 A RU 2007129224/09A RU 2007129224 A RU2007129224 A RU 2007129224A RU 2364911 C2 RU2364911 C2 RU 2364911C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- state
- class
- classes
- technical
- value
- Prior art date
Links
Landscapes
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
Description
Заявляемое техническое решение относится к технической кибернетике и может быть использовано в системах диагностирования состояния сложных технических объектов.The claimed technical solution relates to technical cybernetics and can be used in systems for diagnosing the state of complex technical objects.
Известен способ диагностирования преддефектного состояния технического объекта, реализованный по авторскому свидетельству СССР №1596348, кл. G06F 15/46, 1990.09.30, позволяющий определить техническое состояние объекта контроля по анализу сигналов, среди которых выделяется сигнал, соответствующий признаку, обладающему максимальной диагностической ценностью среди выбранных признаков состояния объекта.A known method for diagnosing the pre-defective state of a technical object, implemented according to the author's certificate of the USSR No. 1596348, class G06F 15/46, 1990.09.30, which makes it possible to determine the technical condition of the monitoring object by analyzing signals, among which a signal is allocated that corresponds to the sign that has the maximum diagnostic value among the selected signs of the state of the object.
Недостатком данного способа является низкая достоверность из-за того, что возможно определение ложного класса состояний объекта, так как отсутствует учет взаимовлияния между признаком с максимальной диагностической ценностью и другими признаками состояний с возможно близкими значениями диагностических ценностей. Еще одной причиной низкой достоверности способа является невозможность определения класса состояний при равенстве частот совпадений сигналов в различных классах выбранной группы. Кроме того, причиной низкой достоверности способа является отсутствие периодичности диагностических измерений. По этой причине может оказаться невыявленным дефект, приводящий к катастрофическим последствиям.The disadvantage of this method is the low reliability due to the fact that it is possible to determine a false class of object states, since there is no accounting for the interaction between a symptom with maximum diagnostic value and other signs of states with possibly close values of diagnostic values. Another reason for the low reliability of the method is the impossibility of determining the class of states with equal frequencies of coincidence of signals in different classes of the selected group. In addition, the reason for the low reliability of the method is the lack of periodicity of diagnostic measurements. For this reason, a defect leading to catastrophic consequences may be undetected.
Известен способ диагностирования состояния технического объекта, описанный в заявке на изобретение РФ №2002135457, кл. G06F 11/25, G01R 31/28, 2004.07.10. В рассматриваемом аналоге для выявления состояния технического объекта контроля определяют эмпирическое корреляционное отношение между двумя или более значениями сигнала признака с максимальной диагностической ценностью и значениями сигналов остальных признаков состояния.A known method for diagnosing the state of a technical object described in the application for the invention of the Russian Federation No. 2002135457, class. G06F 11/25, G01R 31/28, 2004.07.10. In the considered analogue, in order to identify the state of a technical control object, an empirical correlation relationship is determined between two or more values of the sign signal with the maximum diagnostic value and the signal values of the remaining state signs.
Недостатком данного способа является низкая достоверность из-за отсутствия периодичности диагностических измерений. По этой причине может оказаться не выявленным дефект, приводящий к катастрофическим последствиям.The disadvantage of this method is the low reliability due to the lack of periodicity of diagnostic measurements. For this reason, a defect that leads to catastrophic consequences may not be detected.
Из числа аналогов наиболее близким по технической сущности к заявляемому техническому решению следует считать способ диагностирования преддефекного состояния технического объекта, описанный в патенте РФ №2050577, кл. G05В 23/02, 1995.12.20. Для выявления состояния технического объекта контроля в рассматриваемом аналоге выделяют группу классов состояний, для которой определяют показатель интенсивности связи эмпирическое корреляционное отношение между значениями сигнала признака с максимальной диагностической ценностью и значениями сигналов остальных признаков состояния. Для каждого класса выбранной группы вычисляют среднее значение эмпирического корреляционного отношения и по максимальному среднему значению показателя интенсивности связи эмпирического корреляционного отношения определяют техническое состояние объекта контроля. Указанный аналог выбран в качестве прототипа.Of the analogues, the closest in technical essence to the claimed technical solution should be considered a method for diagnosing the pre-defective state of a technical object, described in the patent of the Russian Federation No. 2050577, cl. G05B 23/02, 1995.12.20. To identify the state of the technical object of control in the considered analogue, a group of state classes is distinguished, for which the indicator of the communication intensity is determined by the empirical correlation between the values of the sign signal with the maximum diagnostic value and the signal values of the remaining state signs. For each class of the selected group, the average value of the empirical correlation relation is calculated and the technical state of the control object is determined from the maximum average value of the communication intensity indicator of the empirical correlation relation. The specified analogue is selected as a prototype.
Сущность технической реализации способа-прототипа заключается в том, что среди измеряемых параметров сложного технического объекта выделяют отдельные параметры, которые являются признаками его технического состояния, сравнивают их с эталонными признаками исходного алфавита классов состояний и по результатам сравнения определяют группу классов возможного преддефектного технического состояния диагностируемого объекта, в которой определяют признак, имеющий максимальную диагностическую ценность, и многократно измеряют сигналы для всех признаков состояний выбранной группы, определяют показатель интенсивности связи эмпирическое корреляционное отношение значений сигнала с максимальной диагностической ценностью к значениям сигналов остальных признаков состояний, производят вычисление средних значений эмпирического корреляционного отношения для каждого класса и определяют класс в выбранной группе классов состояний с максимальным средним значением эмпирического корреляционного отношения, который является фактическим классом состояния.The essence of the technical implementation of the prototype method lies in the fact that among the measured parameters of a complex technical object, individual parameters are distinguished that are signs of its technical condition, compare them with the reference signs of the original alphabet of state classes and determine the group of classes of a possible pre-defective technical state of the diagnosed object , in which a sign is determined having the maximum diagnostic value, and signals are repeatedly measured for all signs of the state of the selected group, determine the indicator of the communication intensity, the empirical correlation ratio of signal values with the maximum diagnostic value to the signal values of the remaining state signs, calculate the average values of the empirical correlation ratio for each class and determine the class in the selected group of state classes with the maximum average empirical correlation relationships, which is the actual state class.
Недостатком прототипа является низкая достоверность из-за отсутствия периодичности диагностических измерений. По этой причине может оказаться не выявленным дефект, приводящий к катастрофическим последствиям. Еще одной причиной низкой достоверности является невозможность определения класса состояния технического объекта в выбранной группе классов состояний при наличии нескольких классов, имеющих равные (близкие) максимальные значения среди вычисленных для каждого класса средних значений эмпирического корреляционного отношения.The disadvantage of the prototype is the low reliability due to the lack of periodicity of diagnostic measurements. For this reason, a defect that leads to catastrophic consequences may not be detected. Another reason for the low reliability is the impossibility of determining the state class of a technical object in a selected group of state classes in the presence of several classes having equal (close) maximum values among the average values of the empirical correlation ratio calculated for each class.
Задачей, на решение которой направлено заявляемое изобретение, является создание способа диагностирования состояния объекта, осуществляющего перечисленные ниже возможности. Возможность выбора среди выделенных отдельных параметров, являющихся признаками технического состояния диагностируемого объекта, приоритетного признака, характеризующего состояние компонентов технического объекта, неисправное функционирование которых может привести к катастрофическим последствиям. Возможность периодических многократных измерений сигнала, соответствующего приоритетному признаку. Периодические измерения позволяют зафиксировать проявление дефекта, которое могло быть пропущено при непериодических измерениях. Возможность проверки наличия изменения приоритетного признака. В случае наличия изменения признака заново определяют группу классов возможного преддефектного технического состояния. Если указанная группа состоит из одного класса, то он является фактическим классом состояния. Если указанная группа состоит из нескольких классов состояний, то заново определяют класс с максимальным средним значением эмпирического корреляционного отношения, который является фактическим классом состояния. Обеспечивается возможность выбора среди классов состояний, для которых определены равные (близкие) максимальные средние значения эмпирического корреляционного отношения, наиболее вероятного класса, который является фактическим классом состояния объекта.The problem to which the invention is directed is the creation of a method for diagnosing the state of an object that implements the following features. The ability to choose among the selected individual parameters, which are signs of the technical condition of the diagnosed object, a priority sign that characterizes the state of the components of the technical object, the malfunctioning of which can lead to disastrous consequences. Possibility of periodic repeated measurements of a signal corresponding to a priority attribute. Periodic measurements allow you to record the manifestation of the defect, which could be skipped during non-periodic measurements. Ability to check for changes in priority attribute. If there is a change in the attribute, the group of classes of a possible pre-defective technical condition is redefined. If the specified group consists of one class, then it is the actual state class. If the indicated group consists of several classes of states, then redefine the class with the maximum average value of the empirical correlation relation, which is the actual class of state. It is possible to choose among classes of states for which equal (close) maximum average values of the empirical correlation relation are determined, the most probable class, which is the actual class of the state of the object.
Технический результат заявляемого изобретения заключается в повышении достоверности диагностирования состояния сложных технических объектов до наступления отказа и достигается тем, что среди выделенных признаков технического состояния определяют приоритетный признак, характеризующий состояние компонентов диагностируемого объекта, неисправное функционирование которых может привести к катастрофическим последствиям, измеряют время функционирования диагностируемого технического объекта и периодически многократно измеряют сигнал, соответствующий приоритетному признаку, проверяют наличие изменения признака и в случае его наличия заново определяют группу классов возможного преддефектного технического состояния, которая может содержать один класс, являющийся фактическим классом состояния, или несколько классов, среди которых заново определяют класс с максимальным средним значением эмпирического корреляционного отношения, являющийся фактическим классом состояния, а в случае определения нескольких классов состояний с одинаковыми (близкими) максимальными средними значениями эмпирического корреляционного отношения вычисляют для каждого из этих классов состояний отношение между величинами межгрупповой дисперсии и общего среднего, сравнивают вычисленные отношения и по результатам сравнения принимают решение о выборе фактического класса состояния, для которого вычислена максимальная величина отношения.The technical result of the claimed invention consists in increasing the reliability of diagnosing the state of complex technical objects before failure and is achieved by the fact that among the identified signs of a technical condition, a priority sign is determined that characterizes the condition of the components of the diagnosed object, the malfunctioning of which can lead to catastrophic consequences, measure the functioning time of the diagnosed technical object and periodically repeatedly measure the signal l, corresponding to the priority attribute, check for a change in the attribute and, if there is one, re-define the class group of the possible pre-defective technical condition, which may contain one class, which is the actual state class, or several classes, among which redefine the class with the maximum average empirical correlation relations, which is the actual class of state, and in the case of determining several classes of states with the same (close) maximum ne values of the empirical correlation ratio is calculated for each of these classes, the state of relations between the values of inter-group variance and general secondary, compares the calculated ratio and comparing the results of taking a decision on the choice of the actual status of the class for which the calculated maximum value of the ratio.
В предлагаемом способе введены операция измерения времени функционирования диагностируемого технического объекта, операции периодических измерений сигнала, соответствующего дополнительно анализируемому приоритетному признаку, характеризующему состояние выделенной совокупности компонентов диагностируемого технического объекта, неисправное функционирование которых может привести к катастрофическим последствиям, а также введена операция проверки наличия изменения приоритетного признака.In the proposed method, the operation of measuring the operating time of the diagnosed technical object, the operation of periodic measurements of the signal corresponding to an additionally analyzed priority feature characterizing the state of the selected set of components of the diagnosed technical object, the malfunctioning of which can lead to catastrophic consequences, is introduced, as well as the operation of checking for the presence of a change in the priority attribute is introduced .
Пример реализации предлагаемого способа диагностирования поясняется чертежом и таблицами 1-4.An example implementation of the proposed diagnostic method is illustrated in the drawing and tables 1-4.
На чертеже изображена функциональная схема технического объекта, к которому применяется предлагаемый способ диагностирования. В качестве примера технического объекта, используемого для диагностирования предлагаемым способом, выбран иммуноферментный анализатор (ИФА), представляющий собой фотометрический измерительный прибор для выполнения различных анализов и, в частности, для выявления опасных заболеваний, таких как СПИД, гепатит, птичий грипп. Выбранная для контроля техническая система ИФА представлена на чертеже в виде шестнадцати взаимосвязанных компонентов, каждому из которых сопоставлен номер. Аналого-цифровой канал 1 (АЦК), блок 2 фотоприемников, датчик 3 положения каретки, каретка 4 для перемещения планшета с исследуемыми жидкостями, двигатель 5 каретки, распределитель 6 потока света, интерфейс 7 АЦК, интерфейс 8 датчиков кода, датчик 9 кода светофильтра, блок 10 светофильтров, таймер 11 для учета времени функционирования анализатора, источник 12 света, модуль 13 обработки данных, интерфейс 14 ПЭВМ, интерфейс 15 каретки, средство 16 сопряжения модулей.The drawing shows a functional diagram of a technical object to which the proposed method of diagnosis is applied. As an example of a technical object used for diagnosing the proposed method, an enzyme-linked immunosorbent analyzer (ELISA) is used, which is a photometric measuring device for performing various analyzes and, in particular, for identifying dangerous diseases such as AIDS, hepatitis, bird flu. The ELISA technical system selected for control is presented in the drawing in the form of sixteen interconnected components, each of which has a number. Analog-digital channel 1 (ACC), block 2 photodetectors, carriage 3 position sensor, carriage 4 for moving the tablet with the studied liquids, carriage engine 5, light flow distributor 6, ACC interface 7, code sensor interface 8, filter code code sensor 9, light filter unit 10, a timer 11 for recording the analyzer operating time, a light source 12, a data processing module 13, a PC interface 14, a carriage interface 15, a module pairing means 16.
Табл.1 представляет собой исходную матрицу эталонных описаний полного алфавита классов состояний исследуемого технического объекта. Эталонные признаки в табл.1 обозначены символами Kj, а символы Di обозначают классы состояний.Table 1 represents the initial matrix of reference descriptions of the full alphabet of state classes of the studied technical object. The reference features in table 1 are denoted by the symbols K j , and the symbols D i denote classes of states.
В табл.2 и 3 приведены соответственно для классов D1 и D7 результаты девяти измерений признака K7, имеющего максимальную диагностическую ценность, при использовании факторного признака K1, а также приведены вычисленные значения среднего 
В табл.4 приведены результаты периодических измерений сигнала, соответствующего приоритетному признаку K7.Table 4 shows the results of periodic measurements of the signal corresponding to the priority attribute K 7 .
Способ осуществляется следующим образом. С помощью предварительных статистических испытаний объекта контроля строится исходная матрица эталонных описаний полного алфавита классов состояний технического объекта контроля. Элементы данной матрицы представляют собой коды измеренных сигналов, которые являются признаками состояния. Код используют двоичный, и, следовательно, каждый элемент матрицы состояний представляет собой либо "1", либо "0". Кодирование сигналов осуществляют на основе анализа отклонения величины измеряемого сигнала от номинального значения. Если величина отклонения сигнала находится в допуске, то сигналу присваивают код 0, если величина отклонения превышает допуск, то сигналу присваивают код 1.The method is as follows. Using preliminary statistical tests of the control object, the initial matrix of reference descriptions of the full alphabet of state classes of the technical control object is constructed. Elements of this matrix are codes of the measured signals, which are signs of the state. The code uses binary, and therefore, each element of the state matrix is either “1” or “0”. The coding of the signals is carried out on the basis of the analysis of the deviation of the measured signal from the nominal value. If the deviation value of the signal is within tolerance, then the signal is assigned code 0, if the deviation exceeds the tolerance, then the signal is assigned code 1.
Выбирают набор признаков, характеризующих состояние объекта контроля и по результатам измерения сигналов, соответствующих признакам, формируют описание состояния объекта контроля. Для этого значение каждого измеренного сигнала сравнивают со своим же номинальным значением, а по результатам сравнения ему присваивается код, соответствующий значению признака состояния. Совокупность кодов всех измеренных сигналов представляет собой описание состояния технического объекта, представляемого набором значений выбранных признаков. Полученное таким образом описание состояния технического объекта контроля сравнивают с описанием полного набора классов состояний технического объекта контроля, представленным в виде исходной матрицы эталонных описаний состояний технического объекта контроля.Select a set of features that characterize the state of the control object and, based on the results of measuring signals corresponding to the signs, form a description of the state of the control object. For this, the value of each measured signal is compared with its own nominal value, and according to the results of the comparison, a code corresponding to the value of the status indicator is assigned to it. The set of codes of all measured signals is a description of the state of a technical object, represented by a set of values of selected features. The description of the state of the technical control object thus obtained is compared with the description of the complete set of classes of states of the technical control object, presented in the form of an initial matrix of reference descriptions of the states of the technical control object.
По результатам сравнения выделяют группу классов состояний из условия совпадения признаков, используемых при формировании описания состояния объекта контроля с признаками, используемыми при построении эталонных описаний классов в исходной матрице.Based on the comparison results, a group of state classes is distinguished from the condition that the characteristics used in the formation of the description of the state of the control object coincide with those used in the construction of the standard class descriptions in the original matrix.
Для выделенной группы классов состояний определяют признак, имеющий максимальную диагностическую ценность. Для этого рассчитывают значение диагностической ценности каждого признака из группы выделенных классов состояний по следующей формуле:For a selected group of state classes, a sign is determined that has the maximum diagnostic value. To do this, calculate the value of the diagnostic value of each symptom from the group of distinguished classes of states according to the following formula:
где ZD(Kj) - величина диагностической ценности j-го признака для выделенной группы классов состояний;where Z D (K j ) - the value of the diagnostic value of the j-th attribute for the selected group of classes of states;
P(Di) - величина априорной вероятности Di-го класса состояний, полученная на основании имеющихся статистических данных;P (D i ) is the value of the a priori probability D i of the class of states obtained on the basis of available statistical data;
P(Kj/Di) - величина вероятности появления признака Kj у объекта, состояние которого принадлежит классу Di;P (K j / D i ) - the probability value of the appearance of the sign K j in an object whose state belongs to the class D i ;
P(Kj) - величина вероятности появления признака Kj у объекта независимо от его состояния;P (K j ) - the probability value of the appearance of the sign K j the object regardless of its condition;
q - количество классов состояний в выделенной группе.q is the number of state classes in the selected group.
Из полученных на предшествующем этапе результатов выбирают сигнал, соответствующий признаку, обладающему максимальной диагностической ценностью в данной группе классов состояний.From the results obtained at the previous stage, a signal is selected that corresponds to a sign that has the maximum diagnostic value in this group of state classes.
Определяют показатель интенсивности связи эмпирическое корреляционное отношение между значениями межгрупповой дисперсии и общей дисперсии по формулам:The relationship intensity indicator is determined by the empirical correlation between the values of the intergroup dispersion and the total dispersion according to the formulas:
где 
где 
Yij - измеренное Yj значение результативного признака в i-й группе разбиения;Y ij is the measured Y j value of the effective attribute in the i-th partition group;
nj - частота встречаемости величины Yj результативного признака;n j is the frequency of occurrence of the value Y j of the effective sign;
nij - частота встречаемости сочетаний количественных значений двух признаков факторного Xi и результативного Yj;n ij is the frequency of occurrence of combinations of quantitative values of two signs of factorial X i and effective Y j ;
n - общее количество проведенных измерений результативного сигнала, причем 
l - количество i-х групп разбиения по факторному признаку XK;l is the number of i-partition groups according to the factor attribute X K ;
m - количество различных измеренных Yj значений результативного признака.m is the number of different measured Y j values of the effective attribute.
Для каждого класса выбранной группы состояний определяют среднее значение эмпирического корреляционного отношения по формуле:For each class of the selected group of states, the average value of the empirical correlation relation is determined by the formula:
где Р - количество факторных признаков состояния для выбранного класса.where P is the number of factor attributes of the state for the selected class.
Если выбранная группа классов состояний содержит один класс с максимальным средним значением эмпирического корреляционного отношения, то данный класс является предполагаемым фактическим классом состояния технического объекта.If the selected group of state classes contains one class with the maximum average value of the empirical correlation relation, then this class is the alleged actual state class of the technical object.
Если в выбранной группе классов состояний имеется несколько классов с максимальным средним значением эмпирического корреляционного отношения, то вычисляют для каждого из этих классов состояний значение характеристического отношения между величинами межгрупповой дисперсии и общего среднего (математическое ожидание). Сравнивают вычисленные значения характеристических отношений и по результатам сравнения принимают решение о выборе предполагаемого фактического класса состояния, для которого определено максимальное значение характеристического отношения.If in the selected group of state classes there are several classes with the maximum average value of the empirical correlation relation, then for each of these state classes the value of the characteristic relationship between the values of the intergroup dispersion and the general average (mathematical expectation) is calculated. The calculated values of the characteristic relations are compared and, based on the results of the comparison, decide on the choice of the proposed actual state class for which the maximum value of the characteristic relationship is determined.
Предположительное суждение о фактическом классе состояния уточняют с помощью периодических проверок значения приоритетного признака.A presumptive judgment about the actual state class is refined using periodic checks of the value of the priority attribute.
В диагностируемом техническом объекте среди выделенных признаков технического состояния определяют для периодического контроля приоритетный признак, характеризующий состояние компонентов диагностируемого объекта, неисправное функционирование которых может привести к катастрофическим последствиям.In the diagnosed technical object, among the distinguished signs of the technical condition, a priority sign is determined for periodic monitoring that characterizes the state of the components of the diagnosed object, the malfunctioning of which can lead to catastrophic consequences.
Измеряют время функционирования технического объекта и с заданной периодичностью многократно измеряют сигнал, соответствующий приоритетному признаку. По результатам измерения сигнала, соответствующего приоритетному признаку, формируют значение приоритетного признака. Полученное значение приоритетного признака включают в совокупность кодов, составляющих полученное ранее описание предполагаемого фактического состояния технического объекта контроля. Причем в полученном ранее описании предполагаемого фактического состояния технического объекта, содержащего значение приоритетного признака, это значение заменяют сформированным значением приоритетного признака. В результате указанной замены может появиться модифицированное описание, отличающееся от полученного ранее описания предполагаемого фактического состояния технического объекта.The functioning time of a technical object is measured and, with a given frequency, the signal corresponding to the priority attribute is repeatedly measured. According to the measurement results of the signal corresponding to the priority attribute, the value of the priority attribute is generated. The obtained value of the priority attribute is included in the set of codes constituting the previously obtained description of the estimated actual state of the technical object of control. Moreover, in the previously obtained description of the alleged actual state of the technical object containing the value of the priority attribute, this value is replaced by the generated value of the priority attribute. As a result of this replacement, a modified description may appear that differs from the previously obtained description of the alleged actual state of the technical object.
Полученное в результате объединения признаков модифицированное описание состояния технического объекта контроля сравнивают с описанием исходного алфавита классов состояний технического объекта контроля. При сравнении отыскивают совпадения признаков, используемых при формировании описания состояния объекта контроля, с признаками, используемыми при построении эталонных описаний классов в исходной матрице. По результатам сравнения заново определяют группу классов возможного преддефектного технического состояния. Если в группе содержится один класс, то он является фактическим классом состояния.The resulting description of the state of the technical control object obtained as a result of combining the features is compared with the description of the initial alphabet of the state classes of the technical control object. When comparing, they find the coincidence of the signs used in the formation of the description of the state of the control object with the signs used in the construction of the standard class descriptions in the original matrix. Based on the comparison results, the group of classes of a possible pre-defective technical condition is re-determined. If a group contains one class, then it is the actual state class.
Если определена группа, состоящая из нескольких классов состояний, то заново выполняют последовательность действий, позволяющих определить в группе класс с максимальным средним значением эмпирического корреляционного отношения, который является фактическим классом состояния.If a group consisting of several classes of states is defined, then the sequence of actions is performed anew to determine in the group the class with the maximum average value of the empirical correlation relation, which is the actual class of state.
В случае выявления нескольких классов состояний с одинаковыми (близкими) максимальными средними значениями эмпирического корреляционного отношения вычисляют для каждого из этих классов состояний отношение между величинами межгрупповой дисперсии и общего среднего, сравнивают вычисленные отношения и по результатам сравнения принимают решение о выборе фактического класса состояния, для которого вычислена максимальная величина отношения.If several classes of states with the same (close) maximum average values of the empirical correlation ratio are detected, the ratio between the values of the intergroup dispersion and the total average is calculated for each of these classes of states, the calculated ratios are compared and the decision is made to choose the actual class of state for which the maximum ratio value is calculated.
Рассмотрим пример осуществления заявляемого способа диагностирования. На чертеже изображены компоненты технической системы иммуноферментного анализа, используемой в качестве диагностируемого технического объекта.Consider an example implementation of the proposed diagnostic method. The drawing shows the components of the technical system of enzyme-linked immunosorbent assay, used as a diagnosed technical object.
С помощью предварительных статистических испытаний исследуемого технического объекта построена исходная матрица эталонных описаний полного алфавита классов состояний, которая представлена в виде табл.1.Using preliminary statistical tests of the studied technical object, an initial matrix of standard descriptions of the full alphabet of state classes is constructed, which is presented in the form of Table 1.
В техническом объекте, используемом для примера осуществления предлагаемого способа, измеряемыми материальными сигналами являются время функционирования объекта, длина волны светового потока, оптическая плотность исследуемого вещества и другие сигналы. Для измеряемых сигналов определяют диапазон допустимых значений при правильном функционировании технического объекта. При нарушении допуска, заданного для значений измеряемого сигнала, формируют единичное значение признака, характеризующего состояние технического объекта.In a technical object used for an example implementation of the proposed method, the measured material signals are the operating time of the object, the wavelength of the light flux, the optical density of the test substance and other signals. For the measured signals, the range of acceptable values is determined with the correct functioning of the technical object. If the tolerance specified for the values of the measured signal is violated, the unit value of the characteristic characterizing the state of the technical object is formed.
В рассматриваемом примере осуществления предлагаемого способа признак K1 соответствует измеряемому сигналу, называемому длиной волны светового потока, на которой измеряют оптическую плотность исследуемого вещества в реакционной смеси. Ограничения для используемых значений длин волн светового потока задают в виде спектрального диапазона, например 540-640 нм. Признак K1 является факторным признаком, в наибольшей степени влияющим на изменчивость значений результативного признака K7.In the considered example of the implementation of the proposed method, the sign K 1 corresponds to the measured signal, called the wavelength of the light flux, which measures the optical density of the test substance in the reaction mixture. Limitations for the used values of the wavelengths of the light flux are set in the form of a spectral range, for example 540-640 nm. Sign K 1 is a factor sign, the most affecting the variability of the values of the effective sign K 7 .
Признак K7 соответствует измеряемому сигналу, называемому оптической плотностью используемого светофильтра, например, ЗС7 или исследуемого вещества. Граничные значения допустимой оптической плотности задают в виде допуска на отклонение от эталонного значения, полученного при тестировании анализатора с помощью аттестованных контрольных образцов.Sign K 7 corresponds to the measured signal, called the optical density of the filter used, for example, ZS7 or the test substance. The boundary values of the permissible optical density are set in the form of a tolerance for deviation from the reference value obtained when testing the analyzer using certified control samples.
Признаки K2-K6, используемые для характеристики состояния рассматриваемого технического объекта, соответствуют следующим измеряемым сигналам: координатам позиционирования системы перемещения светофильтров, температуре окружающей среды, уровню опорного напряжения цифро-аналогового преобразователя, координатам позиционирования планшета с исследуемыми жидкостями, объему исследуемой реакционной смеси.The signs K 2 -K 6 used to characterize the state of the technical object under consideration correspond to the following measured signals: position coordinates of the filter system for moving filters, ambient temperature, reference voltage level of the digital-to-analog converter, position coordinates of the tablet with the liquids to be studied, the volume of the studied reaction mixture.
Выбирают набор признаков K1, K2, K6, K7, характеризующих состояние объекта контроля, и по результатам измерения сигналов, соответствующих признакам, формируют значения этих признаков. Для выбранных признаков получено описание состояния технической системы в виде: 0, 0, 1, 0. Данному описанию соответствуют в исходной матрице эталонных описаний классы состояния D1 и D7. Для выделенной группы классов состояний по априорным данным определяют диагностическую ценность каждого признака по формуле (1). Затем среди признаков выбирают тот, который обладает максимальной диагностической ценностью в данной группе классов состояний. Для выделенной группы классов состояний максимальной диагностической ценностью обладает признак K7.Select a set of signs K 1 , K 2 , K 6 , K 7 characterizing the state of the control object, and according to the results of measuring signals corresponding to the signs, the values of these signs are formed. For the selected features, a description of the state of the technical system is obtained in the form: 0, 0, 1, 0. This description corresponds to the state classes D 1 and D 7 in the original matrix of reference descriptions. For a selected group of state classes, the diagnostic value of each symptom is determined by a priori data by the formula (1). Then among the signs choose the one that has the maximum diagnostic value in this group of classes of conditions. For the selected group of classes of states, the symptom K 7 has the maximum diagnostic value.
Для каждого из классов D1 и D7 выделенной группы классов состояний по формулам (2), (3), (4) определяют эмпирическое корреляционное отношение. Сигнал K7 для классов состояний D1 и D7 имеет средние значения соответственно 0,325 и 0,376 единиц оптической плотности вещества. При формировании средних значений выполняют девять измерений результативного признака. В результате девяти измерений результативного признака K7 для классов состояний D1 и D7 получены при использовании факторного признака K1 данные, представленные соответственно в табл.2 и 3. При составлении указанных таблиц использованы пять групп значений Xi исследуемого факторного признака K1. Вычисленные значения эмпирических корреляционных отношений составляют 0,95 для класса D1 и для класса D7.For each of the classes D 1 and D 7 of the selected group of state classes, the empirical correlation relation is determined by formulas (2), (3), (4). The signal K 7 for the classes of states D 1 and D 7 has average values of 0.325 and 0.376, respectively, of the optical density of the substance. When forming the average values, nine measurements of the effective attribute are performed. As a result of nine measurements of the effective attribute K 7 for the classes of states D 1 and D 7 , the data presented in Tables 2 and 3 were obtained using the factor attribute K 1. When compiling these tables, five groups of values X i of the investigated factor attribute K 1 were used . The calculated empirical correlation ratios are 0.95 for class D 1 and for class D 7 .
Для указанных классов используются также факторные признаки K2, K6. Так как вычисленные значения эмпирических корреляционных отношений достаточны для демонстрации равенства максимальных средних значений эмпирических корреляционных отношений для двух классов состояния, то полагаем, что корреляционные таблицы, формируемые для указанных двух факторных признаков, совпадают с корреляционными таблицами табл.2 и 3. Поэтому среднее значение эмпирического корреляционного отношения, вычисленное по формуле (5) для каждого выбранного класса, также равно 0,95.For these classes are also used factor signs K 2 , K 6 . Since the calculated values of empirical correlation relations are sufficient to demonstrate the equality of the maximum average values of empirical correlation relations for two classes of state, we assume that the correlation tables generated for these two factor attributes coincide with the correlation tables of Tables 2 and 3. Therefore, the average value of empirical the correlation ratio calculated by formula (5) for each selected class is also 0.95.
Так как вычисленные средние значения эмпирических корреляционных отношений равны между собой, то определяют для каждого из классов D1 и D7 характеристическое отношение между величинами межгрупповой дисперсии и общего среднего. Использование предлагаемого характеристического отношения необходимо потому, что величина этого отношения и величина эмпирического корреляционного отношения одинаково зависят от величины межгрупповой дисперсии. Достаточность использования характеристического отношения объясняется тем, что величины общего среднего для классов состояний объекта различаются, а следовательно, будут различными вычисляемые значения характеристических отношений, которые имеют значения соответственно для класса D1 0,653/0,325=2,008 и для класса D7 0,653/0,376=1,736. На основании полученных данных следует принять решение о выборе предполагаемого фактического класса состояния D1, для которого определено максимальное значение характеристического отношения. То есть состояние технической системы на данном этапе выбора соответствует классу D1.Since the calculated average values of empirical correlation relations are equal to each other, they determine for each of the classes D 1 and D 7 the characteristic relationship between the values of the intergroup dispersion and the total average. The use of the proposed characteristic relationship is necessary because the magnitude of this ratio and the magnitude of the empirical correlation ratio equally depend on the magnitude of the intergroup variance. The sufficiency of using the characteristic ratio is explained by the fact that the values of the total average for the state classes of the object are different, and therefore, the calculated values of the characteristic relations will be different, which have values respectively for class D 1 0.653 / 0.325 = 2.008 and for class D 7 0.653 / 0.376 = 1.736 . Based on the data obtained, a decision should be made on the choice of the estimated actual class of state D 1 for which the maximum value of the characteristic ratio is determined. That is, the state of the technical system at this stage of the selection corresponds to class D 1 .
В рассматриваемом примере выбран для периодического анализа приоритетный признак K7, характеризующий состояние оптоэлектронного канала, реализуемого группой из пяти компонентов 2, 4, 6, 10 и 12, входящих в состав диагностируемого технического объекта. Неисправности в работе указанных компонентов существенно влияют на истинность результата иммуноферментного анализа. Появление ложного результата из-за пропуска дефекта в работе оптоэлектронного канала при анализе состояния окружающей среды или при обследовании донорской крови может привести к катастрофическим последствиям. Поэтому необходим периодический контроль правильности функционирования оптоэлектронного канала. Приоритетный признакIn this example, the priority feature K 7 , which characterizes the state of the optoelectronic channel implemented by a group of five components 2, 4, 6, 10, and 12 that are part of the diagnosed technical object, is selected for periodic analysis. Malfunctions in the operation of these components significantly affect the truth of the result of an enzyme immunoassay. The appearance of a false result due to the omission of a defect in the operation of the optoelectronic channel when analyzing the state of the environment or when examining donated blood can lead to catastrophic consequences. Therefore, periodic monitoring of the correct functioning of the optoelectronic channel is necessary. Priority sign
K7, соответствующий сигналу оптической плотности, проверяется с помощью периодического измерения контрольного образца. В качестве аттестованного контрольного образца, подлежащего исследованию, выбрана стеклянная мера ЖС11. Измерения оптической плотности контрольного образца выполняют на длине волны светового потока 405 нм. Указанная стеклянная мера входит в состав комплекта приспособлений для проверки основных характеристик ИФА планшетного типа в процессе эксплуатации КПА-01-МАРТ ТУ 9443-002-27480117-98 (регистрационное удостоверение № ФС 02015496/1678-05).K 7 corresponding to the optical density signal is checked by periodically measuring a control sample. As a certified control sample to be examined, the glass measure ZhS11 was chosen. Measurement of the optical density of the control sample is performed at a wavelength of light flux of 405 nm. The specified glass measure is part of a set of devices for checking the basic characteristics of an IFA tablet type during operation of KPA-01-MART TU 9443-002-27480117-98 (registration certificate No. FS 02015496 / 1678-05).
С помощью таймера измеряют время функционирования диагностируемого технического объекта и через каждые двенадцать часов работы технического объекта осуществляют восемь измерений значения сигнала, соответствующего дополнительно анализируемому приоритетному признаку K7. По результатам измерений вычисляют среднее значение сигнала.Using the timer, the functioning time of the diagnosed technical object is measured, and every twelve hours of operation of the technical object, eight measurements are made of the signal value corresponding to the additionally analyzed priority attribute K 7 . The average signal value is calculated from the measurement results.
Длительный контроль среднего значения измеряемого сигнала, соответствующего приоритетному признаку, не выявил отклонений среднего значения измеряемого сигнала за контрольные пределы. Это свидетельствует об отсутствии дефектов в оптоэлектронном канале технического объекта, используемого в рассматриваемом примере. Результаты выполненных измерений представлены в табл.4. Оптическая плотность по аттестату составляет 0,912 единиц. Предельная систематическая погрешность составляет 0,258 единиц. То есть верхний и нижний пределы среднего значения измеряемого сигнала составляют соответственно 1,170 и 0,654 единицы.Long-term monitoring of the average value of the measured signal corresponding to the priority feature did not reveal deviations of the average value of the measured signal beyond the control limits. This indicates the absence of defects in the optoelectronic channel of the technical object used in the considered example. The results of the measurements are presented in table 4. The optical density according to the certificate is 0.912 units. The marginal systematic error is 0.258 units. That is, the upper and lower limits of the average value of the measured signal are respectively 1,170 and 0,654 units.
Для имитации неисправности оптоэлектронного канала использован дефектный светофильтр, который был установлен в блок 10 светофильтров вместо исправного светофильтра. Дефект заключается в нарушении герметизации многослойного светофильтра. Проверка значения результативного сигнала, измеряемого при имитации дефекта, свидетельствует о выходе этого значения сигнала за допустимые пределы. Среднее значение сигнала, измеряемого при имитации дефекта, приведено в последней строке табл.4.To simulate a malfunction of the optoelectronic channel, a defective light filter was used, which was installed in a block of 10 light filters instead of a working filter. The defect is a violation of the sealing of the multilayer filter. Checking the value of the effective signal, measured by simulating a defect, indicates that this signal value is outside the permissible limits. The average value of the signal measured by simulating a defect is shown in the last row of Table 4.
При имитации появления дефекта по результатам многократных измерений сигнала, соответствующего приоритетному признаку K7, формируют единичное значение приоритетного признака. Возникает необходимость замены нулевого значения признака K7 единичным значением в совокупности кодов, представляющей собой полученное ранее описание предполагаемого фактического класса состояния объекта. После замены нулевого значения признака K7 единичным значением получают описание состояния технической системы в виде: 0, 0, 1, 1.When simulating the appearance of a defect according to the results of repeated measurements of the signal corresponding to the priority attribute K 7 , a single value of the priority attribute is formed. There is a need to replace the zero value of the sign K 7 with a single value in the set of codes, which is a previously obtained description of the proposed actual class of state of the object. After replacing the zero value of the characteristic K 7 with a single value, a description of the state of the technical system is obtained in the form: 0, 0, 1, 1.
Сравнивают полученное описание с описанием исходного алфавита классов состояний технического объекта контроля. По результатам сравнения выделяют класс возможного преддефектного состояния диагностируемого технического объекта из условия совпадения признаков, используемых при формировании описания состояния объекта контроля с признаками, используемыми при построении эталонных описаний классов в исходной матрице.The obtained description is compared with the description of the initial alphabet of state classes of a technical control object. Based on the comparison results, the class of the possible pre-defective state of the diagnosed technical object is distinguished from the condition that the signs used in the formation of the description of the state of the object of control with the signs used in the construction of the standard class descriptions in the original matrix are formed.
Полученному описанию состояния объекта контроля 0, 0, 1, 1 соответствует в исходной матрице эталонных описаний класс состояния D3. Данный класс является фактическим классом состояния диагностируемого технического объекта.The resulting description of the state of the control object 0, 0, 1, 1 corresponds to the state class D 3 in the original matrix of standard descriptions. This class is the actual state class of the diagnosed technical object.
Таким образом, последовательность действий, представляющих заявляемый способ диагностирования, позволяет принять решение о выборе фактического класса состояния диагностируемого технического объекта. Причем реализована возможность периодического измерения сигнала, соответствующего признаку, характеризующему состояние совокупности компонентов технического объекта, неисправное функционирование которых может привести к катастрофическим последствиям. Период измерений выбирают таким, чтобы зафиксировать проявление дефекта, которое могло быть пропущено при непериодических измерениях. Возможность идентификации фактического класса состояния диагностируемого технического объекта с помощью рассмотренной в примере последовательности действий над материальными сигналами, измеряемыми с использованием известных измерительных средств, доказывает возможность осуществления заявляемого способа. Следовательно, решена задача создания способа диагностирования состояния технического объекта и получен технический результат, заключающийся в повышении достоверности диагностирования состояния сложных технических объектов до наступления отказа.Thus, the sequence of actions representing the claimed method of diagnosis, allows you to decide on the choice of the actual class of condition of the diagnosed technical object. Moreover, the possibility of periodically measuring the signal corresponding to the characteristic characterizing the state of the totality of the components of the technical object, the malfunctioning of which can lead to catastrophic consequences, is realized. The measurement period is chosen so as to fix the manifestation of the defect, which could be skipped during non-periodic measurements. The possibility of identifying the actual class of state of the diagnosed technical object using the sequence of actions on material signals measured using known measuring tools described in the example proves the possibility of implementing the proposed method. Therefore, the problem of creating a method for diagnosing the state of a technical object has been solved, and a technical result has been obtained consisting in increasing the reliability of diagnosing the state of complex technical objects before a failure occurs.
Claims (1)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2007129224/09A RU2364911C2 (en) | 2007-07-30 | 2007-07-30 | Method of diagnosing of preefective state of technical object |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2007129224/09A RU2364911C2 (en) | 2007-07-30 | 2007-07-30 | Method of diagnosing of preefective state of technical object |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2007129224A RU2007129224A (en) | 2009-02-10 |
| RU2364911C2 true RU2364911C2 (en) | 2009-08-20 |
Family
ID=40546278
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2007129224/09A RU2364911C2 (en) | 2007-07-30 | 2007-07-30 | Method of diagnosing of preefective state of technical object |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2364911C2 (en) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2598702C1 (en) * | 2015-07-17 | 2016-09-27 | Федеральное государственное унитарное предприятие "Центральный аэрогидродинамический институт имени профессора Н.Е. Жуковского" (ФГУП "ЦАГИ") | Method of recording parameters of loading conditions during operation or resource tests of mechanical structures |
| US9709980B2 (en) | 2009-12-19 | 2017-07-18 | Piero Patrone Bonissone | Method and system for diagnosing compressors |
| RU2742740C1 (en) * | 2017-09-01 | 2021-02-10 | Сименс Мобилити Гмбх | Method of investigating functional behaviour of component of technical installation, computer program and computer-readable medium |
-
2007
- 2007-07-30 RU RU2007129224/09A patent/RU2364911C2/en active
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9709980B2 (en) | 2009-12-19 | 2017-07-18 | Piero Patrone Bonissone | Method and system for diagnosing compressors |
| RU2598702C1 (en) * | 2015-07-17 | 2016-09-27 | Федеральное государственное унитарное предприятие "Центральный аэрогидродинамический институт имени профессора Н.Е. Жуковского" (ФГУП "ЦАГИ") | Method of recording parameters of loading conditions during operation or resource tests of mechanical structures |
| RU2742740C1 (en) * | 2017-09-01 | 2021-02-10 | Сименс Мобилити Гмбх | Method of investigating functional behaviour of component of technical installation, computer program and computer-readable medium |
| US11609830B2 (en) | 2017-09-01 | 2023-03-21 | Siemens Mobility GmbH | Method for investigating a functional behavior of a component of a technical installation, computer program, and computer-readable storage medium |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| RU2007129224A (en) | 2009-02-10 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Fontana et al. | Automatic metric thresholds derivation for code smell detection | |
| Wofford et al. | Path-goal theories of leadership: A meta-analysis | |
| Nagappan et al. | Change bursts as defect predictors | |
| Maggetti et al. | Dealing with errors in QCA | |
| Balci | Guidelines for successful simulation studies | |
| Westgard | Managing quality vs. measuring uncertainty in the medical laboratory | |
| Berge Kristensen et al. | Interpretation of EQA results and EQA-based trouble shooting | |
| Badrick | Integrating quality control and external quality assurance | |
| Rohlfing | Power and false negatives in qualitative comparative analysis: Foundations, simulation and estimation for empirical studies | |
| CN106250672A (en) | Patient risk is used in the analysis of the Quality Control Strategy of laboratory result | |
| RU2364911C2 (en) | Method of diagnosing of preefective state of technical object | |
| El Mandouh et al. | Application of machine learning techniques in post-silicon debugging and bug localization | |
| Bandi et al. | Empirical evidence of code decay: A systematic mapping study | |
| CN106339569A (en) | Method and a device for determining abnormality of sample test result | |
| Biffl et al. | Investigating the influence of inspector capability factors with four inspection techniques on inspection performance | |
| Munson et al. | Toward a quantifiable definition of software faults | |
| JP4366261B2 (en) | Method for determining presence / absence of abnormality in measurement reaction process, automatic analyzer capable of executing the method, and storage medium storing program of the method | |
| Vysali et al. | Quantifying, characterizing, and mitigating flakily covered program elements | |
| Jak et al. | Can Findings from Meta-analytic Structural Equation Modeling in Management and Organizational Psychology Be Trusted? | |
| Klima et al. | Quality and reliability metrics for IoT systems: a consolidated view | |
| McMinn et al. | Automated search for good coverage criteria: moving from code coverage to fault coverage through search-based software engineering | |
| Chu et al. | FAST: a framework for automating statistics-based testing | |
| Ehrmeyer et al. | Interlaboratory proficiency-testing programs: a computer model to assess their capability to correctly characterize intralaboratory performance. | |
| Turhan et al. | Regularities in learning defect predictors | |
| Lasker | What is Not Tested is Not Debunked: A Comment about Measurement Invariance |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| QB4A | Licence on use of patent |
Free format text: LICENCE Effective date: 20110610 |
|
| PD4A | Correction of name of patent owner | ||
| QB4A | Licence on use of patent |
Free format text: LICENCE Effective date: 20121115 |