Metode de diagnosticare a obiectelor tehnice - acestea sunt principiile de bază pe baza cărora a efectuat căutarea și detectarea defectelor.
metode de diagnostic nu pot fi luate în considerare în mod izolat de mass-media, care se realizează procesul de diagnostic. Cele mai simple metode pot fi implementate sub forma unor instrucțiuni sau recomandări care sunt tabele necesare, grafice, nomograme forme de undă obținute prin generalizării experiență pentru a evalua starea tehnică curentă a obiectului, sau pentru a identifica apariția defectelor de dezvoltare pe baza unei comparații a caracteristicilor de diagnostic.
Metodele cele mai complexe de diagnostic care necesită punerea în aplicare a unui număr mare de calcule, modelarea matematică a obiectului, de prelucrare cantități mari de informații sunt puse în aplicare pe hardware-ul de mărfuri.
În prezent, în scopul de a diagnostica obiectele sunt din ce în ce încep să utilizeze sisteme expert (ES).
Sisteme Expert - un sistem de inteligență artificială, folosind cunoștințele din domeniul relativ îngust pentru a răspunde noilor provocări și oportunități de a combina cunoștințe de specialitate de calculator într-o formă care poate oferi sfaturi rezonabil sau să efectueze o soluție rezonabilă pentru această problemă. În cele mai multe cazuri, această cunoaștere este organizat ca un set de reguli care permit să se tragă concluzii pe baza datelor originale sau ipoteze. Astfel, tradițional pentru calcularea raportului dintre „Algoritmi + date = Programul“ se înlocuiește cu o nouă arhitectură, care se bazează pe baza de cunoștințe și regulile de inferență ( „inferență“) „+ date de cunoștințe + = Concluzie sistem expert“.
ES permit să se acumuleze în cunoștințele de bază de cunoștințe generalizată a multor specialiști, obținută pe baza de ani de experiență. Aceasta este valoarea ei pentru profesioniștii care nu au experiență și cunoștințe încă suficiente în domeniul diagnosticului și, în același timp, servește pentru a îmbunătăți abilitățile de profesioniști.
ES este foarte util pentru cele mai mari profesioniști de calibru. frecvent utilizate tipuri de dialog ES punând întrebări să se răspundă, nu permite să rateze unele detalii sau un anumit comportament al mașinii și să facă concluzii eronate cu privire starea sa.
Metodele de diagnosticare oarecum reduse la metodele de detectare defectelor imaginilor. Cu toate aceste metode folosesc o varietate de abordări specifice sau o combinație dintre următoarele abordări:
Imediat trebuie remarcat faptul că, deși divizarea dintre aceste abordări este absolut rezonabilă, dar granițele dintre ele sunt adesea foarte arbitrare.
Abordarea deterministă bazată pe relații de drept obiective și cauzării tuturor fenomenelor permite să construiască anumite circuite (arbore argument) suficient de rigid, care reduce procesul de determinare a defectului pentru a trece de la rădăcină la ramurile de diagnostic finale prin multitudinea de noduri care a stabilit direcția de deplasare în funcție de prezența sau absența oricărui semn.
O modalitate de a îmbunătăți abordarea deterministă este de a crea o schemă de matrice, în care combinația de caracteristici corespunde unui anumit defect.
matrice de diagnostic este un tabel, care linie, de exemplu, există un defect (diagnostice) și coloane caracteristici de diagnosticare. La intersecția diagnosticelor și a pus un semn sau semn al prezenței sau absenței unui defect pentru o anumită caracteristică sau un marker pe natura caracteristicii de schimbare pentru un anumit defect (de exemplu, crește, scade sau rămâne neschimbat).
încercările suplimentare pentru a îmbunătăți metoda matricei, pentru a reduce orice semne de separare a de bază și non-core, sau la utilizarea conceptului de „cântărirea probelor.“ În primul caz, coincidența dintre caracteristicile principale considerate esențiale pentru diagnosticarea defectului, precum și acordul semnelor minoritare părea să confirme diagnosticul. În al doilea caz, elementele matricei sunt introduse unele numere sau scoruri ca coeficienții de ponderare care iau în considerare gradul de contribuție a unei anumite caracteristici, în special, de recunoaștere a obiectului. O concluzie cu privire la calculul defectelor cel mai probabil se bazează pe o formulă (în funcție de calitate). Este clar că în numirea valoarea factorilor de ponderare, există întotdeauna un grad ridicat de subiectivitate.
O abordare statistică bazată pe crearea unui mediu de metode de imagine defect și compararea (preferabil corect) imagine de potrivire defect medie și existente. În ciuda aparentei obiectivitatea procesului statistic metoda de dezvoltare fizica a defectului și manifestarea ei în timpul trece de la marginea drumului. Trebuie remarcat faptul că utilizarea metodelor statistice este încă dificil din cauza echipamentului unic și individual, la un eveniment suficient de rar de defecte este dificil de a obține un eșantion reprezentativ.
O abordare probabilistică se bazează cu siguranță pe apariția unui atribut la un anumit defect statisticile, dar încă permite coincidență și diferite semne, caracteristice pentru acest defect. Acest lucru face mult mai puțin critică pentru reprezentativitatea eșantionului.
Una dintre cele mai populare abordări probabilistice este o metodă dezvoltată R.Bayesom. Esența acestei metode constă în faptul că, pentru orice poziție extinsă acolo, indiferent cât de mic ar fi, o probabilitate a priori că această situație este adevărat. teorema lui Bayes și o formulă permite, cu ajutorul a priori probabilitatea și unele date care să confirme poziția extinsă, se calculează noua valoare a probabilității ca poziția reală (probabilitate posterioară). Dovezile mai de sprijin, cu atât mai mare probabilitatea adevărului poziției extinse.
Sistemul expert de diagnosticare, care se bazează pe teorema bayesiană folosește o bază specială de cunoștințe, care constă din trei secțiuni.
Prima secțiune este stocată cunoașterea defectelor (în cazul turbinei stabilite sau a unui alt obiect tehnic) ca un grup de elemente N, P, n ,, unde H - numele defect, p - a priori probabilitatea defectului, n - numărul de trăsături care pot fi utilizate fie ca semne, confirmând prezența defectului, fie ca semne, contrar acestui defect. În plus, există un număr de triplete (câmpuri cu trei elementelor) corespunzătoare fiecăruia dintre atributele menționate (n). Primul element al fiecărui triplet este numărul caracteristic de referință (j). Al doilea element al triplei (p +) - probabilitatea ca acest personaj este observat pentru un anumit defect. Al treilea element (p -) - probabilitatea ca această caracteristică va fi observată în absența defectului.
O probabilitate a priori (p) de apariție a unui defect este determinată pe baza datelor disponibile anterior cu privire la frecvența de apariție a unei astfel de defect pentru un anumit tip de obiect dat, de exemplu turbine tip particular sau clasă de obiecte apropiate, de exemplu, pentru turbine de termoficare menționat parametrii inițiali.
Valorile inițiale ale probabilităților p + și p - sunt formate pe baza cunoașterii și înțelegerii experților individuali - specialiști în domeniu, sau prin sintetizarea datelor obiective.
A doua secțiune a bazei de cunoștințe conține informații cu privire la motivele. În conformitate cu numărul de referință corespunzător listează toate caracteristicile utilizate pentru diagnosticarea defectelor, și întrebări răspunsurile la care confirmă sau neagă exprimarea trăsătură a spus, de exemplu, „schimbare de vibrație, în funcție de sarcină“, „Are vibrația mașinii este variată prin varierea sarcinii electrice?“.
A treia secțiune a bazei de cunoștințe sunt plasate recomandări și sfaturi cum pentru a obține răspunsul la această întrebare, folosind baza de cunoștințe acumulate, sau cum se pune un experiment pusca pentru a obține un răspuns obiectiv.
formula Bayes pentru această notație este următoarea:
unde P (H, E) - N evenimente (probabilitate a posteriori, în acest caz, defect) în prezența probelor E (trăsătură).