RU2439648C1 - Method to search for faulty block in dynamic system - Google Patents

Method to search for faulty block in dynamic system Download PDF

Info

Publication number
RU2439648C1
RU2439648C1 RU2010142159/08A RU2010142159A RU2439648C1 RU 2439648 C1 RU2439648 C1 RU 2439648C1 RU 2010142159/08 A RU2010142159/08 A RU 2010142159/08A RU 2010142159 A RU2010142159 A RU 2010142159A RU 2439648 C1 RU2439648 C1 RU 2439648C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
deviations
signals
parameters
integration
estimates
Prior art date
Application number
RU2010142159/08A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Сергей Викторович Шалобанов (RU)
Сергей Викторович Шалобанов
Сергей Сергеевич Шалобанов (RU)
Сергей Сергеевич Шалобанов
Original Assignee
Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тихоокеанский государственный университет"
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тихоокеанский государственный университет" filed Critical Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тихоокеанский государственный университет"
Priority to RU2010142159/08A priority Critical patent/RU2439648C1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2439648C1 publication Critical patent/RU2439648C1/en

Links

Abstract

FIELD: information technologies.
SUBSTANCE: response of an admittedly faultless system is registered at a control interval in control points, several integral estimates are determined for output signals of the system for various integration parameters, the produced integral estimates of output signals are registered; several deviations are determined in integral estimates of model signals for each of control points received as a result of trial deviations of block parameters, for this purpose a trial deviation is introduced alternately in each unit of a dynamic model; deviations of model signal integral estimates are determined, produced as a result of trial deviations of structural block parameters; rated values are determined for deviation of integral estimates of model signals, produced as a result of trial deviations of appropriate block parameters; a system with rated characteristics is substituted with a controlled one, integral estimates of controlled system signals are determined for control points and several integration parameters, deviations are determined for integral estimates of controlled system signals for control points from rated values, rated values are determined for deviations of integral estimates of controlled system signals.
EFFECT: improved noise immunity.
1 dwg

Description

Изобретение относится к области контроля и диагностирования систем автоматического управления и их элементов.The invention relates to the field of monitoring and diagnosing automatic control systems and their elements.

Известен способ контроля динамического блока в составе системы управления (Патент РФ №2136033, МКИ6 G05B 23/02, 1999), основанный на интегрировании выходного и входного сигналов блока с весом e-αt, где α - вещественная константа.A known method of controlling a dynamic block as part of a control system (RF Patent No. 2136033, MKI 6 G05B 23/02, 1999), based on the integration of the output and input signals of the block with a weight e- αt , where α is a real constant.

Недостатком этого способа является то, что его применение для контроля нескольких блоков системы управления произвольной структуры приводит к необходимости интегрирования входных и выходных сигналов каждого контролируемого блока.The disadvantage of this method is that its use for monitoring several blocks of a control system of an arbitrary structure leads to the need to integrate the input and output signals of each controlled block.

Наиболее близким техническим решением (прототипом) является способ поиска неисправного блока в динамической системе (Положительное решение от 12.07.2010 г. о выдаче патента на изобретение по заявке №2009123999/08(033242), МКИ6 G05B 23/02, 2010).The closest technical solution (prototype) is a method for finding a faulty unit in a dynamic system (Positive decision dated July 12, 2010 on the grant of a patent for an invention according to application No. 2009123999/08 (033242), MKI 6 G05B 23/02, 2010).

Недостатком этого способа является то, что он обеспечивает определение дефектов с невысокой различимостью, то есть обладает невысокой помехоустойчивостью.The disadvantage of this method is that it provides the identification of defects with low distinguishability, that is, it has a low noise immunity.

Технической задачей, на решение которой направлено данное изобретение, является улучшение помехоустойчивости способа диагностирования непрерывных систем автоматического управления путем улучшения различимости дефектов. Это достигается путем применения многократного вычисления интегральных оценок динамических характеристик для нескольких различных значений параметра интегрирования α1, α2 … αn.The technical problem to which this invention is directed is to improve the noise immunity of the method for diagnosing continuous automatic control systems by improving the distinguishability of defects. This is achieved by repeatedly calculating the integral estimates of the dynamic characteristics for several different values of the integration parameter α 1 , α 2 ... α n .

Поставленная задача достигается тем, что регистрируют реакцию заведомо исправной системы fjном(t), j=1, 2, …, k на интервале t∈[0, TK] в k контрольных точках, и многократно определяют (одновременно) интегральные оценки выходных сигналов Fjном(αl), j=1, …, k, l=1, …, n системы для n значений параметра интегрирования αl, для чего в момент подачи тестового сигнала на вход системы с номинальными характеристиками одновременно начинают интегрирование сигналов системы управления для n параметров интегрирования в каждой из k контрольных точек с весами

Figure 00000001
, путем подачи на первые входы k·n блоков перемножения сигналов системы управления, на вторые входы блоков перемножения подают экспоненциальные сигналы
Figure 00000002
для n блоков интегрирования, выходные сигналы k·n блоков перемножения подают на входы k·n блоков интегрирования, интегрирование завершают в момент времени Tк, полученные в результате интегрирования оценки выходных сигналов Fjном(αl), j=1, …, k; l=1, …, n регистрируют, определяют интегральные оценки сигналов модели для каждой из k контрольных точек и n параметров интегрирования, полученные в результате пробных отклонений параметров каждого из m блоков, для чего поочередно для каждого блока динамической системы вводят пробное отклонение параметра его передаточной функции и находят интегральные оценки выходных сигналов системы для n параметров αl и тестового сигнала x(t), полученные в результате интегрирования оценки выходных сигналов для каждой из k контрольных точек, каждого из m пробных отклонений и каждого из n параметров интегрирования Рji(αl), j=1, …, k; i=1, …, m; l=1, …, n регистрируют, определяют отклонения интегральных оценок сигналов модели, полученные в результате пробных отклонений параметров соответствующих блоковThe problem is achieved by registering the reaction of a known-good system f jnom (t), j = 1, 2, ..., k on the interval t∈ [0, T K ] at k control points, and repeatedly determine (simultaneously) the integral estimates of the output signals F jnom (α l ), j = 1, ..., k, l = 1, ..., n of the system for n values of the integration parameter α l , for which, at the time of the test signal to the input of the system with nominal characteristics, the integration of the system signals control for n integration parameters in each of k control points with weights
Figure 00000001
, by applying to the first inputs k · n blocks of the multiplication of signals of the control system, exponential signals are fed to the second inputs of the blocks of multiplication
Figure 00000002
for n integration blocks, the output signals of k · n multiplication blocks are fed to the inputs of k · n integration blocks, the integration is completed at time T k , obtained by integrating the estimates of the output signals F jn (α l ), j = 1, ..., k ; l = 1, ..., n are recorded, integral estimates of the model signals for each of k control points and n integration parameters are determined, obtained as a result of test deviations of the parameters of each of the m blocks, for which a test deviation of its transfer parameter is introduced for each block of the dynamic system function and are integral evaluation of the output signals to system parameters n α l and of the test signal x (t), obtained by integrating the evaluation of the output signals for each of the control points k, each of m pr bnyh deviations and each of n integration parameters P ji (α l), j = 1, ..., k; i = 1, ..., m; l = 1, ..., n register, determine the deviation of the integral estimates of the model signals obtained as a result of trial deviations of the parameters of the corresponding blocks

ΔPji(αl)=Pji(αl)-Fjном(αl), j=1, …, k; i=1, …, m; l=1, …, n, определяют нормированные значения отклонений интегральных оценок сигналов модели, полученные в результате пробных отклонений параметров соответствующих блоков для n параметров интегрирования из соотношенияΔP ji (α l ) = P ji (α l ) -F jnom (α l ), j = 1, ..., k; i = 1, ..., m; l = 1, ..., n, determine the normalized deviation values of the integral estimates of the model signals obtained as a result of trial deviations of the parameters of the corresponding blocks for n integration parameters from the relation

Figure 00000003
Figure 00000003

замещают систему с номинальными характеристиками контролируемой, на вход системы подают аналогичный тестовый сигнал x(t), определяют интегральные оценки сигналов контролируемой системы для k контрольных точек и для n параметров интегрирования αl Fj(αl), j=1, …, k; l=1, …, n, определяют отклонения интегральных оценок сигналов контролируемой системы для k контрольных точек и n параметров интегрирования от номинальных значенийreplace the system with the nominal characteristics of the controlled one, a similar test signal x (t) is fed to the input of the system, determine the integrated estimates of the signals of the controlled system for k control points and for n integration parameters α l F j (α l ), j = 1, ..., k ; l = 1, ..., n, determine the deviations of the integral estimates of the signals of the controlled system for k control points and n integration parameters from the nominal values

ΔFj(αl)=Fj(αl)-Fjном(αl), j=1, …, k; l=1, …, n,ΔF j (α l ) = F j (α l ) -F jnom (α l ), j = 1, ..., k; l = 1, ..., n,

определяют нормированные значения отклонений интегральных оценок сигналов контролируемой системы для n параметров интегрирования из соотношенияdetermine the normalized values of the deviations of the integrated estimates of the signals of the controlled system for n integration parameters from the relation

Figure 00000004
Figure 00000004

определяют диагностические признаки при n параметрах интегрирования из соотношения:determine diagnostic features with n integration parameters from the relation:

Figure 00000005
Figure 00000005

по минимуму значения диагностического признака определяют неисправный блок.at a minimum, the values of the diagnostic symptom determine the faulty unit.

Сущность предлагаемого способа заключается в следующем.The essence of the proposed method is as follows.

Способ основан на использовании пробных отклонений параметров модели непрерывной динамической системы. Для получения диагностических признаков динамических элементов используются преобразования по Лапласу временных функцийThe method is based on the use of trial deviations of the model parameters of a continuous dynamic system. To obtain diagnostic features of dynamic elements, Laplace transforms of time functions are used.

Figure 00000006
Figure 00000006

в области вещественных значений переменной Лапласа p=αl, в интервале 0≤αl≤∞. Использование преобразования Лапласа позволяет перейти от обработки временных функций к анализу численных значений их функционалов.in the range of real values of the Laplace variable p = α l , in the interval 0≤α l ≤∞. Using the Laplace transform allows you to switch from processing time functions to analyzing the numerical values of their functionals.

Интегральные преобразования находят на временном интервале Тk в k контрольных точках при n параметрах интегрированияIntegral transformations are found on the time interval T k at k control points with n integration parameters

Figure 00000007
Figure 00000007

Используя векторную интерпретацию выражения (3), запишем его в следующем видеUsing a vector interpretation of expression (3), we write it in the following form

Figure 00000008
Figure 00000008

где φi(αl) - угол между нормированным вектором (вектором единичной длины) отклонений интегральных оценок сигналов объекта с элементами

Figure 00000009
и нормированным вектором (единичной длины) отклонений интегральных оценок сигналов модели с элементами
Figure 00000010
, полученными в результате пробного отклонения параметра i-го блока для l-го параметра интегрирования.where φ i (α l ) is the angle between the normalized vector (unit length vector) of the deviations of the integral estimates of the object signals with elements
Figure 00000009
and a normalized vector (unit length) of the deviations of the integral estimates of the model signals with elements
Figure 00000010
obtained as a result of a trial deviation of the parameter of the i-th block for the l-th integration parameter.

Таким образом, нормированный диагностический признак (3) представляет собой среднее значение n квадратов синусов углов, образованных в k-мерном пространстве (где k - число контрольных точек) нормированными векторами пробных отклонений интегральных оценок сигналов модели и реальной деформации интегральных оценок сигналов объекта диагностирования.Thus, the normalized diagnostic sign (3) is the average value of n squared sines of the angles formed in the k-dimensional space (where k is the number of control points) by the normalized test deviation vectors of the integral estimates of the model signals and the real deformation of the integral estimates of the signals of the diagnostic object.

Пробное отклонение параметра блока, минимизирующее значение диагностического признака (3), указывает на наличие дефекта в этом блоке. Область возможных значений диагностического признака лежит в интервале [0, 1].A test deviation of the block parameter, minimizing the value of the diagnostic sign (3), indicates the presence of a defect in this block. The range of possible values of a diagnostic feature lies in the interval [0, 1].

Таким образом, предлагаемый способ поиска неисправного блока сводится к выполнению следующих операций:Thus, the proposed method for finding a faulty unit is reduced to performing the following operations:

1. В качестве динамической системы рассматривают систему, состоящую из произвольно соединенных m динамических элементов.1. As a dynamic system, consider a system consisting of arbitrarily connected m dynamic elements.

2. Предварительно определяют время контроля ТK≥ТПП, где ТПП - время переходного процесса системы. Время переходного процесса оценивают для номинальных значений параметров динамической системы.2. Pre-determine the monitoring time T K ≥T PP , where T PP - the transition process of the system. The transient time is estimated for the nominal values of the parameters of the dynamic system.

3. Определяют n параметров кратных 5/Tk многократного интегрирования сигналов.3. Determine n parameters multiple of 5 / T k multiple signal integration.

4. Фиксируют число контрольных точек k.4. Fix the number of control points k.

5. Предварительно определяют нормированные векторы

Figure 00000011
интегральных оценок деформаций сигналов модели, полученные в результате пробных отклонений параметров i-го блока каждого из m блоков и номинальных значений параметров передаточных функций остальных блоков и n определенных выше параметров αl, для чего выполняют пункты 6-10.5. Predefined normalized vectors
Figure 00000011
integral estimates of the deformations of the model signals obtained as a result of test deviations of the parameters of the i-th block of each of m blocks and the nominal values of the parameters of the transfer functions of the remaining blocks and n parameters α l defined above, for which points 6-10 are performed.

6. Подают тестовый сигнал x(t) (единичный ступенчатый, линейно возрастающий, прямоугольный импульсный и т.д.) на вход системы управления с номинальными характеристиками. Принципиальных ограничений на вид входного тестового воздействия предлагаемый способ не предусматривает.6. A test signal x (t) (unit step, linearly increasing, rectangular pulse, etc.) is supplied to the input of a control system with nominal characteristics. The proposed method does not provide fundamental restrictions on the type of input test exposure.

7. Регистрируют реакцию системы fjном(t), j=1, 2, …, k на интервале t∈[0, TK] в k контрольных точках и определяют интегральные оценки выходных сигналов Fjном(αl), j=1, …, k; l=1, …, n системы. Для этого в момент подачи тестового сигнала на вход системы управления с номинальными характеристиками одновременно начинают интегрирование (при n параметрах αl) сигналов системы управления в каждой из k контрольных точек с весами

Figure 00000012
, для чего сигналы системы управления подают на первые входы k·n блоков перемножения, на вторые входы блоков перемножения подают экспоненциальные сигналы
Figure 00000013
, выходные сигналы k·n блоков перемножения подают на входы k·n блоков интегрирования, интегрирование завершают в момент времени Тк, полученные в результате интегрирования оценки выходных сигналов Fjном(αl), j=1, …, k; l=1, …, n регистрируют.7. The reaction of the system f jnom (t), j = 1, 2, ..., k on the interval t∈ [0, T K ] at k control points is recorded and the integral estimates of the output signals F jnom (α l ), j = 1 are determined , ..., k; l = 1, ..., n of the system. To do this, at the time of supplying a test signal to the input of the control system with nominal characteristics, the integration (at n parameters α l ) of the control system signals at each of k control points with weights
Figure 00000012
why the control system signals are fed to the first inputs of k · n multiplication blocks, exponential signals are fed to the second inputs of the multiplication blocks
Figure 00000013
, the output signals k · n of the multiplication blocks are fed to the inputs k · n of the integration blocks, the integration is completed at time T k , obtained by integrating the estimates of the output signals F jnom (α l ), j = 1, ..., k; l = 1, ..., n is recorded.

8. Определяют интегральные оценки сигналов модели для каждой из k контрольных точек и каждого из n значений параметра интегрирования αl, полученные в результате пробных отклонений параметров каждого из m блоков, для чего поочередно для каждого блока динамической системы вводят пробное отклонение параметра передаточной функции и выполняют пункты 6 и 7 для одного и того же тестового сигнала x(t). Полученные в результате интегрирования оценки выходных сигналов для каждой из k контрольных точек, каждого из m пробных отклонений и каждого из n параметров интегрирования Pji(αl), j=1, …, k; i=1, …, m; l=1, …, n регистрируют.8. Determine the integral estimates of the model signals for each of k control points and each of n values of the integration parameter α l , obtained as a result of test deviations of the parameters of each of m blocks, for which, for each block of the dynamic system, a test deviation of the transfer function parameter is introduced and performed clauses 6 and 7 for the same test signal x (t). Estimates of the output signals obtained as a result of integration for each of k control points, each of m test deviations, and each of n integration parameters P ji (α l ), j = 1, ..., k; i = 1, ..., m; l = 1, ..., n is recorded.

9. Определяют отклонения интегральных оценок сигналов модели, полученные в результате пробных отклонений параметров соответствующих блоков9. The deviations of the integral estimates of the model signals obtained as a result of test deviations of the parameters of the corresponding blocks are determined

ΔPji(αl)=Pji(αl)-Fjном(αl), j=1, …, k; i=1, …, m; l=1, …, n.ΔP ji (α l ) = P ji (α l ) -F jnom (α l ), j = 1, ..., k; i = 1, ..., m; l = 1, ..., n.

10. Определяют нормированные значения отклонений интегральных оценок сигналов модели, полученные в результате пробных отклонений параметров соответствующих блоков по формуле:10. Determine the normalized values of the deviations of the integral estimates of the model signals obtained as a result of trial deviations of the parameters of the corresponding blocks by the formula:

Figure 00000014
.
Figure 00000014
.

11. Замещают систему с номинальными характеристиками контролируемой. На вход системы подают аналогичный тестовый сигнал x(t).11. Replace the system with the rated characteristics controlled. A similar test signal x (t) is supplied to the system input.

12. Определяют интегральные оценки сигналов контролируемой системы для k контрольных точек и n параметров интегрирования Fj(αl), j=1, …, k; l=1, …, n, осуществляя операции, описанные в пунктах 6 и 7 применительно к контролируемой системе.12. Determine the integral estimates of the signals of the controlled system for k control points and n integration parameters F j (α l ), j = 1, ..., k; l = 1, ..., n, performing the operations described in paragraphs 6 and 7 in relation to the controlled system.

13. Определяют отклонения интегральных оценок сигналов контролируемой системы для k контрольных точек и n параметров интегрирования от номинальных значений13. Determine the deviation of the integrated signal estimates of the controlled system for k control points and n integration parameters from the nominal values

ΔFj(αl)=Fj(αl)-Fjном(αl), j=1, …, k; l=1, …, n.ΔF j (α l ) = F j (α l ) -F jnom (α l ), j = 1, ..., k; l = 1, ..., n.

14. Вычисляют нормированные значения отклонений интегральных оценок сигналов контролируемой системы по формуле:14. The normalized values of the deviations of the integral estimates of the signals of the controlled system are calculated by the formula:

Figure 00000015
.
Figure 00000015
.

15. Вычисляют диагностические признаки наличия неисправного блока (при n параметрах интегрирования) по формуле (3).15. Calculate the diagnostic signs of the presence of a faulty unit (with n integration parameters) according to the formula (3).

16. По минимуму значения диагностического признака определяют дефектный блок.16. At the minimum, the values of the diagnostic sign determine the defective block.

Поскольку диагностические признаки (3) имеют область возможных значений, ограниченную интервалом [0, 1], то разность между ближайшим к минимальному признаку и минимальным признаком (который указывает на дефектный блок) количественно характеризует различимость данного дефекта с учетом расположения блока на структурной схеме, вида и параметров передаточных функций блоков и всех условий диагностирования, при которых получены эти значения диагностических признаков (вид тестового сигнала, количество и величины параметров αl, количество и расположение контрольных точек, величина интервала Тк). Наилучшая различимость дефектов обеспечивается тогда, когда указанная разность равна единице (в терминах векторной интерпретации нормированные векторы деформаций интегральных преобразований динамических характеристик этих блоков для пробных отклонений ортогональны). Наихудшая различимость - когда указанная разность равна нулю (в терминах векторной интерпретации нормированные векторы деформаций интегральных преобразований динамических характеристик этих блоков для пробных отклонений коллинеарные).Since the diagnostic signs (3) have a range of possible values limited by the interval [0, 1], the difference between the closest to the minimum sign and the minimum sign (which indicates a defective block) quantitatively characterizes the distinguishability of this defect, taking into account the location of the block on the structural diagram, of the form and parameters of the transfer functions of the blocks and all the diagnostic conditions under which these values of diagnostic signs are obtained (type of test signal, number and values of parameters α l , number and the location of the control points, the value of the interval T to ). The best distinguishability of defects is ensured when the indicated difference is equal to unity (in terms of vector interpretation, the normalized strain vectors of the integral transformations of the dynamic characteristics of these blocks for trial deviations are orthogonal). The worst distinguishability is when the indicated difference is equal to zero (in terms of vector interpretation, the normalized strain vectors of the integral transforms of the dynamic characteristics of these blocks are collinear for trial deviations).

Рассмотрим реализацию предлагаемого способа поиска одиночного дефекта для системы, структурная схема которой представлена на чертеже.Consider the implementation of the proposed method for finding a single defect for a system whose structural diagram is shown in the drawing.

Передаточные функции блоков:Transfer functions of blocks:

Figure 00000016
;
Figure 00000017
;
Figure 00000018
,
Figure 00000016
;
Figure 00000017
;
Figure 00000018
,

где номинальные значения параметров: T1=5 с; K1=1; K2=1; T2=1 с; K3=1; T3=5 с.where the nominal values of the parameters: T 1 = 5 s; K 1 = 1; K 2 = 1; T 2 = 1 s; K 3 = 1; T 3 = 5 s.

При моделировании в качестве входного сигнала будем использовать единичное ступенчатое воздействие. Время контроля Тк выберем равным 10 с.When modeling, we will use a single step effect as an input signal. The control time T to choose equal to 10 s.

Выберем два параметра интегрирования, кратные

Figure 00000019
:
Figure 00000020
и
Figure 00000021
.We choose two integration parameters that are multiples of
Figure 00000019
:
Figure 00000020
and
Figure 00000021
.

Предварительно находим элементы векторов ΔPji(αl) отклонений интегральных оценок выходных сигналов модели, полученные в результате пробных отклонений параметров соответствующих блоков, для параметров интегрирования: α1 и α2. Величину пробных отклонений выбираем 10%.Preliminarily we find the elements of the vectors ΔP ji (α l ) of the deviations of the integral estimates of the model output signals obtained as a result of test deviations of the parameters of the corresponding blocks for the integration parameters: α 1 and α 2 . The value of the test deviations is chosen 10%.

Моделирование процессов поиска дефектов в первом блоке (в виде уменьшения параметра T1 на 20%) приводит к вычислению диагностических признаков при двух параметрах интегрирования (α1=0.1 и α2=2.5) по формуле (3): J1=0.0005, J2=0.8258, J3=0.1086. Различимость дефекта: ΔJ=J3-J1=0.108.The simulation of defects search processes in the first block (in the form of a decrease in the parameter T 1 by 20%) leads to the calculation of diagnostic features for two integration parameters (α 1 = 0.1 and α 2 = 2.5) according to the formula (3): J 1 = 0.0005, J 2 = 0.8258, J 3 = 0.1086. Distinctness of the defect: ΔJ = J 3 -J 1 = 0.108.

Для сравнения приведем диагностические признаки наличия неисправного блока при одном параметре интегрирования α=0.5 (Положительное решение от 12.07.2010 г. о выдаче патента на изобретение по заявке №2009123999/08(033242), МКИ6 G05B 23/02, 2010): J1=0, J2=0.7828, J3=0.07399. Различимость дефекта ΔJ=J3-J1=0.07399.For comparison, we present the diagnostic signs of the presence of a faulty unit with one integration parameter α = 0.5 (Positive decision dated July 12, 2010 on the grant of a patent for an invention according to application No. 2009123999/08 (033242), MKI 6 G05B 23/02, 2010): J 1 = 0, J 2 = 0.7828, J 3 = 0.07399. Distinctness of the defect ΔJ = J 3 -J 1 = 0.07399.

Приведенные результаты показывают, что фактическая различимость нахождения дефектов этим способом выше, следовательно, выше будет и помехоустойчивость способа.The above results show that the actual distinguishability of finding defects by this method is higher, therefore, the noise immunity of the method will also be higher.

Моделирование процессов поиска дефектов во втором блоке (в виде уменьшения параметра Т2 на 20%) для данного объекта диагностирования при тех же параметрах α (α1=0.1 и α2=2.5) и при таком же входном сигнале дает следующие значения диагностических признаков:Simulation of defects search processes in the second block (in the form of a decrease in the parameter T 2 by 20%) for a given diagnostic object with the same parameters α (α 1 = 0.1 and α 2 = 2.5) and with the same input signal gives the following values of diagnostic signs:

J1=0.8372, J2=0, J3=0.7669.J 1 = 0.8372, J 2 = 0, J 3 = 0.7669.

Различимость дефекта ΔJ=J3-J2=0.7669.Distinctness of the defect ΔJ = J 3 -J 2 = 0.7669.

Для сравнения приведем диагностические признаки наличия неисправного блока при одном параметре интегрирования α=0.5: J1=0.7828, J2=0, J3=0.7462. Различимость дефекта: ΔJ=J3-J2=0.7462.For comparison, we present the diagnostic signs of a faulty unit with one integration parameter α = 0.5: J 1 = 0.7828, J 2 = 0, J 3 = 0.7462. Distinctness of the defect: ΔJ = J 3 -J 2 = 0.7462.

Моделирование процессов поиска дефектов в третьем блоке (в виде уменьшения параметра Т3 на 20%) для данного объекта диагностирования при тех же состояниях дает следующие значения:Simulation of the defect search processes in the third block (in the form of a decrease in the parameter T 3 by 20%) for this diagnostic object under the same conditions gives the following values:

J1=0.1177, J2=0.7709, J3=0.J 1 = 0.1177, J 2 = 0.7709, J 3 = 0.

Различимость дефекта: ΔJ=J1-J3=0.1177.Distinguishability of the defect: ΔJ = J 1 -J 3 = 0.1177.

Для сравнения приведем диагностические признаки наличия неисправного блока при одном параметре интегрирования α=0.5:For comparison, we present the diagnostic signs of a faulty unit with one integration parameter α = 0.5:

J1=0.07403, J2=0.7463, J3=0.J 1 = 0.07403, J 2 = 0.7463, J 3 = 0.

Различимость дефекта ΔJ=J1-J3=0.07403.Distinctness of the defect ΔJ = J 1 -J 3 = 0.07403.

Минимальное значение диагностического признака во всех случаях правильно указывает на дефектный блок, а способ многократного интегрирования улучшает фактическую различимость дефектов, следовательно, увеличивает помехоустойчивость диагностирования.The minimum value of a diagnostic feature in all cases correctly indicates a defective unit, and the multiple integration method improves the actual distinguishability of defects, therefore, increases the noise immunity of the diagnosis.

Поиск неисправного блока согласно предлагаемому способу сводится к выполнению следующих операций:Search for a faulty block according to the proposed method is reduced to performing the following operations:

1. Фиксируем число динамических элементов m=3.1. We fix the number of dynamic elements m = 3.

2. Путем анализа графиков номинальных переходных характеристик, определяем время переходного процесса системы. Для данного примера время переходного процесса составляет TПП=8 с. Фиксируем время контроля Tk≥TПП. Для данного примера фиксируем Tk=10 c.2. By analyzing the graphs of the nominal transient characteristics, we determine the time of the transition process of the system. For this example, the transient time is T PP = 8 s. We fix the control time T k ≥T PP . For this example, we fix T k = 10 s.

3. Определяем два параметра интегрирования сигналов. Для данного примера: α1=0.25, α2=2.5.3. We determine two parameters of signal integration. For this example: α 1 = 0.25, α 2 = 2.5.

4. Фиксируем контрольные точки на выходах блоков: k=3.4. We fix the control points at the outputs of the blocks: k = 3.

5. Предварительно находим элементы векторов ΔPji(αl) отклонений интегральных оценок сигналов модели, полученные в результате пробных отклонений параметров соответствующих блоков для двух параметров интегрирования. Величину пробных отклонений выбираем равной 10%.5. First, we find the elements of the vectors ΔP ji (α l ) of the deviations of the integral estimates of the model signals obtained as a result of test deviations of the parameters of the corresponding blocks for two integration parameters. The value of the test deviations is chosen equal to 10%.

ΔP11(α1)=0.05654, ΔP21(α1)=0.05473, ΔP31(α1)=0.0334,ΔP 11 (α 1 ) = 0.05654, ΔP 21 (α 1 ) = 0.05473, ΔP 31 (α 1 ) = 0.0334,

ΔP12(α1)=0.126, ΔP22(α1)=-0.01417, ΔP32(α1)=-0.009197,ΔP 12 (α 1 ) = 0.126, ΔP 22 (α 1 ) = - 0.01417, ΔP 32 (α 1 ) = - 0.009197,

ΔP13(α1)=0.4485, ΔP23(α1)=0.4008, ΔP33(α1)=-0.03415,ΔP 13 (α 1 ) = 0.4485, ΔP 23 (α 1 ) = 0.4008, ΔP 33 (α 1 ) = - 0.03415,

ΔP11(α2)=0.2281, ΔP2l(α2)=0.12, ΔP31(α2)=0.02183,ΔP 11 (α 2 ) = 0.2281, ΔP 2l (α 2 ) = 0.12, ΔP 31 (α 2 ) = 0.02183,

ΔP12(α2)=0.0772, ΔP22(α2)=-0.06948, ΔP32(α2)=-0.01263,ΔP 12 (α 2 ) = 0.0772, ΔP 22 (α 2 ) = - 0.06948, ΔP 32 (α 2 ) = - 0.01263,

ΔP13(α2)=0.1364, ΔP23(α2)=0.07179, ΔP33(α2)=-0.02232.ΔP 13 (α 2 ) = 0.1364, ΔP 23 (α 2 ) = 0.07179, ΔP 33 (α 2 ) = - 0.02232.

6. Находим нормированные векторы

Figure 00000022
отклонений интегральных оценок сигналов модели, полученные в результате пробных отклонений параметров соответствующих блоков для двух параметров интегрирования.6. Find normalized vectors
Figure 00000022
deviations of the integral estimates of the model signals obtained as a result of trial deviations of the parameters of the corresponding blocks for two integration parameters.

Figure 00000023
,
Figure 00000024
,
Figure 00000025
,
Figure 00000023
,
Figure 00000024
,
Figure 00000025
,

Figure 00000026
,
Figure 00000027
,
Figure 00000028
,
Figure 00000026
,
Figure 00000027
,
Figure 00000028
,

Figure 00000029
,
Figure 00000030
,
Figure 00000031
,
Figure 00000029
,
Figure 00000030
,
Figure 00000031
,

Figure 00000032
,
Figure 00000033
,
Figure 00000034
Figure 00000032
,
Figure 00000033
,
Figure 00000034

Figure 00000035
,
Figure 00000036
,
Figure 00000037
,
Figure 00000035
,
Figure 00000036
,
Figure 00000037
,

Figure 00000038
,
Figure 00000039
,
Figure 00000040
.
Figure 00000038
,
Figure 00000039
,
Figure 00000040
.

7. Замещаем систему с номинальными характеристиками контролируемой, в которой введено отклонение параметра Т1 первого блока от номинального на 20%. На вход системы подаем аналогичный тестовый сигнал x(t).7. We replace the system with the nominal characteristics of the controlled one, in which the deviation of the parameter T 1 of the first block from the nominal by 20% is introduced. At the input of the system we apply a similar test signal x (t).

8. Определяем отклонения интегральных оценок сигналов контролируемой системы для трех контрольных точек и двух параметров интегрирования от номинальных значений8. We determine the deviations of the integrated estimates of the signals of the controlled system for three control points and two integration parameters from the nominal values

ΔFj(αl)=Fj(αl)-Fjном(αl), j=1, 2, 3; l=1,2,ΔF j (α l ) = F j (α l ) -F jnom (α l ), j = 1, 2, 3; l = 1,2

ΔF1(α1)=0.1214, ΔF2(α1)=0.1113, ΔF3(α1)=0.0658,ΔF 1 (α 1 ) = 0.1214, ΔF 2 (α 1 ) = 0.1113, ΔF 3 (α 1 ) = 0.0658,

ΔF1(α2)=0.4708, ΔF2(α2)=0.2478, ΔF3(α2)=0.04505.ΔF 1 (α 2 ) = 0.4708, ΔF 2 (α 2 ) = 0.2478, ΔF 3 (α 2 ) = 0.04505.

9. Вычисляем нормированные значения отклонений интегральных оценок сигналов контролируемой системы для двух параметров интегрирования

Figure 00000041
9. We calculate the normalized deviation values of the integral estimates of the signals of the controlled system for two integration parameters
Figure 00000041

Figure 00000042
,
Figure 00000043
,
Figure 00000044
Figure 00000042
,
Figure 00000043
,
Figure 00000044

Figure 00000045
,
Figure 00000046
,
Figure 00000047
.
Figure 00000045
,
Figure 00000046
,
Figure 00000047
.

10. Вычисляем диагностические признаки наличия неисправного блока по формуле (3): J1=0.0004, J2=0.7781, J3=0.1014.10. We calculate the diagnostic signs of a faulty unit by the formula (3): J 1 = 0.0004, J 2 = 0.7781, J 3 = 0.1014.

11. По минимуму значения диагностического признака определяем дефектный блок (в данном случае - №1).11. At the minimum value of the diagnostic sign, we determine the defective block (in this case, No. 1).

Моделирование процессов поиска дефектов во втором и третьем блоках для данного объекта диагностирования при тех же параметрах α и при единичном ступенчатом входном сигнале в обоих случаях дает достоверные результаты.Simulation of defects search processes in the second and third blocks for a given diagnostic object with the same parameters α and with a single step input signal in both cases gives reliable results.

Claims (1)

Способ поиска неисправного блока в динамической системе, основанный на том, что фиксируют число m динамических элементов, входящих в состав системы, определяют время контроля TK≥ТПП, используют параметр интегрирования сигналов α, используют тестовый сигнал на интервале t∈[0, TK], в качестве динамических характеристик системы используют интегральные оценки, полученные для вещественных значений α переменной Лапласа, фиксируют число k контрольных точек системы, регистрируют реакцию объекта диагностирования и модели, регистрируют реакцию заведомо исправной системы fjном(t), j=1, 2, … k на интервале t∈ [0, ТК] в k контрольных точках, и определяют интегральные оценки выходных сигналов системы, для чего в момент подачи тестового сигнала на вход системы с номинальными характеристиками одновременно начинают интегрирование сигналов системы управления в каждой из k контрольных точек с весами е-αt путем подачи на первые входы k блоков перемножения сигналов системы управления, на вторые входы блоков перемножения подают экспоненциальный сигнал e-αt, выходные сигналы k блоков перемножения подают на входы k блоков интегрирования, интегрирование завершают в момент времени Тк, полученные в результате интегрирования оценки выходных сигналов регистрируют, определяют интегральные оценки выходных сигналов модели для каждой из k контрольных точек, полученные в результате пробных отклонений параметров каждого из m блоков, для чего поочередно для каждого блока динамической системы вводят пробное отклонение параметра его передаточной функции и находят интегральные оценки выходных сигналов модели для параметра α и тестового сигнала x(t), полученные в результате интегрирования оценки выходных сигналов для каждой из k контрольных точек и каждого из m пробных отклонений регистрируют, определяют отклонения интегральных оценок выходных сигналов модели, полученные в результате пробных отклонений параметров соответствующих блоков, определяют нормированные значения отклонений интегральных оценок выходных сигналов модели, полученные в результате пробных отклонений параметров соответствующих блоков, замещают систему с номинальными характеристиками контролируемой, на вход системы подают аналогичный тестовый сигнал x(t), определяют интегральные оценки выходных сигналов контролируемой системы для k контрольных точек для параметра α, определяют отклонения интегральных оценок выходных сигналов контролируемой системы для k контрольных точек от номинальных значений, определяют нормированные значения отклонений интегральных оценок выходных сигналов контролируемой системы, определяют диагностические признаки, по минимуму диагностического признака определяют неисправный блок, отличающийся тем, что определяют n параметров интегрирования сигналов, кратных
Figure 00000048
, в качестве динамических характеристик системы используют интегральные оценки, полученные для n вещественных значений αl и определяют интегральные оценки выходных сигналов Fjном(αl), j=1, …, k; l=1, …, n системы, для чего в момент подачи тестового сигнала на вход системы с номинальными характеристиками одновременно начинают интегрирование сигналов системы управления в каждой из k контрольных точек для n параметров интегрирования с весами в
Figure 00000049
, l=1, …, n, путем подачи на первые входы k·n блоков перемножения сигналов системы управления, на вторые входы блоков перемножения подают экспоненциальные сигналы
Figure 00000050
, l=1, …, n, выходные сигналы k·n блоков перемножения подают на входы k·n блоков интегрирования, интегрирование завершают в момент времени Тк, полученные в результате интегрирования оценки выходных сигналов Fjном(α1), j=1, …, k; l=1, …, n регистрируют, определяют интегральные оценки сигналов модели для каждой из k контрольных точек и n параметров интегрирования, полученные в результате пробных отклонений параметров каждого из m блоков, для чего поочередно для каждого блока динамической модели вводят пробное отклонение параметра его передаточной функции и находят интегральные оценки выходных сигналов модели для n параметров α1 и тестового сигнала x(t), полученные в результате интегрирования оценки выходных сигналов для каждой из k контрольных точек, каждого из m пробных отклонений и каждого из n параметров интегрирования Pji(α1), j=1, …, k; i=1, …, m; l=1, …, n регистрируют, определяют отклонения интегральных оценок сигналов модели, полученные в результате пробных отклонений параметров соответствующих блоков
ΔPji(α1)=Pji(α1)-Fjном(α1), j=1, …, k; i=1, …, m; l=1, …, n,
определяют нормированные значения отклонений интегральных оценок сигналов модели, полученные в результате пробных отклонений параметров соответствующих блоков из соотношения
Figure 00000051
определяют интегральные оценки сигналов контролируемой системы для k контрольных точек и n параметров интегрирования Fj(α1), j=1, …, k; l=1, …, n, определяют отклонения интегральных оценок сигналов контролируемой системы для k контрольных точек и n параметров интегрирования от номинальных значений ΔFj(α1)=Fj(α1)-Fjном(α1), j=1, …, k; l=1, …, n,
определяют нормированные значения отклонений интегральных оценок сигналов контролируемой системы из соотношения:
Figure 00000052

определяют диагностические признаки из соотношения:
Figure 00000053

по минимуму диагностического признака определяют неисправный блок. A method for finding a faulty block in a dynamic system, based on the fact that the number m of dynamic elements included in the system is fixed, the monitoring time T K ≥T PP is determined, the signal integration parameter α is used, the test signal is used on the interval t∈ [0, T K ], as the dynamic characteristics of the system, use the integral estimates obtained for the real values of the α Laplace variable, fix the number k of control points of the system, record the reaction of the diagnostic object and models, record the reaction a known-good system f jnom (t), j = 1, 2, ... k on the interval t∈ [0, Т К ] at k control points, and integral estimates of the system output signals are determined, for which, at the time the test signal is input to the system with nominal characteristics simultaneously begin integration control system signals in each of the control points k e -αt with weights by applying to the first inputs k multiplication control system signal blocks, the second inputs of multiplying the signal blocks supplied exponential e -αt, output signals k is multiplied blocks I fed to the inputs k of integration blocks the integration is completed at time T k obtained by integrating the evaluation of the output signals recorded determine integral estimates output signal pattern for each of the k reference points resulting from the trial variance parameters for each of m blocks for which, in turn, for each block of the dynamic system, a test deviation of the parameter of its transfer function is introduced and integral estimates of the model output signals for the parameter α and test s are found x (t) obtained by integrating the estimates of the output signals for each of the k control points and each of the m test deviations are recorded, the deviations of the integral estimates of the model output signals obtained as a result of the test deviations of the parameters of the corresponding blocks are determined, the normalized deviations of the integral estimates are determined model output signals obtained as a result of trial deviations of the parameters of the corresponding blocks replace the system with nominal characteristics in a controlled manner d, a similar test signal x (t) is supplied to the system input, integral estimates of the output signals of the controlled system for k control points for parameter α are determined, deviations of the integrated estimates of the output signals of the controlled system for k control points from the nominal values are determined, normalized values of the deviations of the integral are determined estimates of the output signals of the monitored system, determine the diagnostic signs, at the minimum of the diagnostic sign determine the faulty unit, characterized in that determine n parameters of signal integration, multiples of
Figure 00000048
, as the dynamic characteristics of the system, use the integral estimates obtained for n real values of α l and determine the integral estimates of the output signals F jn (α l ), j = 1, ..., k; l = 1, ..., n of the system, for which, at the time of supplying a test signal to the input of a system with nominal characteristics, integration of the control system signals at each of k control points for n integration parameters with weights in
Figure 00000049
, l = 1, ..., n, by applying to the first inputs k · n blocks of multiplication of signals of the control system, exponential signals are fed to the second inputs of the blocks of multiplication
Figure 00000050
, l = 1, ..., n, the output signals k · n of the multiplication blocks are fed to the inputs k · n of the integration blocks, the integration is completed at time T to , obtained as a result of integration of the estimate of the output signals F jn (α 1 ), j = 1 , ..., k; l = 1, ..., n are recorded, integral estimates of the model signals for each of k control points and n integration parameters are determined, obtained as a result of trial deviations of the parameters of each of the m blocks, for which a trial deviation of its transfer parameter is introduced for each block of the dynamic model function and are integral evaluation of the output signals for n model parameters α 1 and a test signal x (t), obtained by integrating the evaluation of the output signals for each of the control points k, each of m samples s deviations and each of n integration parameter P ji (α 1), j = 1, ..., k; i = 1, ..., m; l = 1, ..., n register, determine the deviation of the integral estimates of the model signals obtained as a result of trial deviations of the parameters of the corresponding blocks
ΔP ji (α 1 ) = P ji (α 1 ) -F jnom (α 1 ), j = 1, ..., k; i = 1, ..., m; l = 1, ..., n,
determine the normalized deviation values of the integral estimates of the model signals obtained as a result of trial deviations of the parameters of the corresponding blocks from the relation
Figure 00000051
determine the integral estimates of the signals of the controlled system for k control points and n integration parameters F j (α 1 ), j = 1, ..., k; l = 1, ..., n, determine the deviations of the integrated estimates of the signals of the controlled system for k control points and n integration parameters from the nominal values ΔF j (α 1 ) = F j (α 1 ) -F jn (α 1 ), j = 1 , ..., k; l = 1, ..., n,
determine the normalized values of the deviations of the integral estimates of the signals of the controlled system from the relation:
Figure 00000052

determine diagnostic signs from the ratio:
Figure 00000053

at the minimum of a diagnostic sign, the faulty unit is determined.
RU2010142159/08A 2010-10-13 2010-10-13 Method to search for faulty block in dynamic system RU2439648C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2010142159/08A RU2439648C1 (en) 2010-10-13 2010-10-13 Method to search for faulty block in dynamic system

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2010142159/08A RU2439648C1 (en) 2010-10-13 2010-10-13 Method to search for faulty block in dynamic system

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2439648C1 true RU2439648C1 (en) 2012-01-10

Family

ID=45784284

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2010142159/08A RU2439648C1 (en) 2010-10-13 2010-10-13 Method to search for faulty block in dynamic system

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2439648C1 (en)

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2486569C1 (en) * 2012-05-17 2013-06-27 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тихоокеанский государственный университет" Method to search for faulty block in discrete dynamic system
RU2486568C1 (en) * 2012-05-17 2013-06-27 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тихоокеанский государственный университет" Method to search for faulty block in continuous dynamic system
RU2486570C1 (en) * 2012-05-18 2013-06-27 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тихоокеанский государственный университет" Method to search for faulty block in discrete dynamic system
RU2506622C1 (en) * 2012-10-08 2014-02-10 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тихоокеанский государственный университет" Method of finding faulty units in discrete dynamic system
RU2506623C1 (en) * 2012-10-08 2014-02-10 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тихоокеанский государственный университет" Method of searching for faulty unit in discrete dynamic system
RU2519435C1 (en) * 2012-12-10 2014-06-10 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тихоокеанский государственный университет" Method of finding faulty units in continuous dynamic system
RU2538948C2 (en) * 2013-02-14 2015-01-10 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тихоокеанский государственный университет" Method of searching for faulty unit in continuous dynamic system
RU2541896C1 (en) * 2013-10-24 2015-02-20 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тихоокеанский государственный университет" Method of searching for faulty unit in discrete dynamic system based on analysis of signal transmission signs

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2486569C1 (en) * 2012-05-17 2013-06-27 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тихоокеанский государственный университет" Method to search for faulty block in discrete dynamic system
RU2486568C1 (en) * 2012-05-17 2013-06-27 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тихоокеанский государственный университет" Method to search for faulty block in continuous dynamic system
RU2486570C1 (en) * 2012-05-18 2013-06-27 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тихоокеанский государственный университет" Method to search for faulty block in discrete dynamic system
RU2506622C1 (en) * 2012-10-08 2014-02-10 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тихоокеанский государственный университет" Method of finding faulty units in discrete dynamic system
RU2506623C1 (en) * 2012-10-08 2014-02-10 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тихоокеанский государственный университет" Method of searching for faulty unit in discrete dynamic system
RU2519435C1 (en) * 2012-12-10 2014-06-10 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тихоокеанский государственный университет" Method of finding faulty units in continuous dynamic system
RU2538948C2 (en) * 2013-02-14 2015-01-10 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тихоокеанский государственный университет" Method of searching for faulty unit in continuous dynamic system
RU2541896C1 (en) * 2013-10-24 2015-02-20 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тихоокеанский государственный университет" Method of searching for faulty unit in discrete dynamic system based on analysis of signal transmission signs

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2439648C1 (en) Method to search for faulty block in dynamic system
RU2435189C2 (en) Method of searching for faulty unit in dynamic system
RU2429518C1 (en) Method of fault finding in continuous system dynamic unit
RU2450309C1 (en) Method of searching for faults in dynamic unit in continuous system
RU2613630C1 (en) Method for searching faulty unit in continuous dynamic system through introduction of trial deviations
RU2541857C1 (en) Method of finding faults in continuous dynamic system based on input of sample deviations
RU2473105C1 (en) Method of detecting faults in units in continuous dynamic system
RU2439647C1 (en) Method to search for faulty block in continuous dynamic system
RU2444774C1 (en) Method of searching for faulty module in discrete dynamic system
Boškoski et al. Bearing fault prognostics based on signal complexity and Gaussian process models
RU2586859C1 (en) Method of searching for faulty unit in continuous dynamic system based on change of position of input signal
RU2451319C1 (en) Method of searching for faulty module in dynamic system
RU2464616C1 (en) Method of searching for faults in dynamic unit in continuous system
RU2506623C1 (en) Method of searching for faulty unit in discrete dynamic system
RU2461861C1 (en) Method of searching for faulty module in continuous dynamic system
RU2680928C1 (en) Method for detecting faulty unit in continuous dynamic system based on sensitivity function
RU2676365C1 (en) Method of searching faulty unit in continuous dynamic system based on introduction of trial deviations
RU2579543C1 (en) Method of troubleshooting in discrete dynamical systems based on a change in position input
RU2506622C1 (en) Method of finding faulty units in discrete dynamic system
RU2486568C1 (en) Method to search for faulty block in continuous dynamic system
RU2541896C1 (en) Method of searching for faulty unit in discrete dynamic system based on analysis of signal transmission signs
RU2562429C1 (en) Method of searching for faulty unit in continuous dynamic system based on change of position of input signal
RU2669035C1 (en) Method of searching for faulty unit in continuous dynamic system based on change of position of input signal
RU2658547C1 (en) Method of troubleshooting in discrete dynamical systems based on a change in input position
RU2740541C1 (en) Method of searching for a faulty unit in a continuous dynamic system based on introduction of trial deviations

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20121014