WWW.DISS.SELUK.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА
(Авторефераты, диссертации, методички, учебные программы, монографии)

 

На правах рукописи

ГОДОВНИКОВ Евгений Александрович

Автоматизированная система исследования алгоритмов идентификации и прогнозирования

аварийных состояний в импульсных системах преобразования энергии.

Специальность 05.13.06 – Автоматизация и управление технологическими процессами и

производствами (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Ханты-Мансийск – 2011 2

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Югорский государственный университет» (ЮГУ), г. Ханты-Мансийск.

Научный руководитель: – доктор технических наук Моновская Анна Владимировна

Официальные оппоненты: – доктор технических наук Гуляев Павел Юрьевич;

– кандидат физико-математических наук, доцент Евтюшкин Аркадий Викторович.

Ведущая организация: – Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Государственный университет — учебно-научно-производственный комплекс», г. Орел.

Защита состоится «7» декабря 2011 г. в часов на заседании диссертационного совета Д 212.330.01 при Югорском государственном университете по адресу: 628012, г. ХантыМансийск, ул. Чехова, 16, ЮГУ, корп. 5, ауд. 324.

Тел./факс: (3467) 357-

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ЮГУ.

Автореферат разослан «» 2011 г.

Отзывы на автореферат (в двух экземплярах, заверенные печатью учреждения) просьба направлять в адрес диссертационного совета.

Ученый секретарь диссертационного совета, доктор физико-математических наук, профессор Полищук Ю.М.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В настоящее время решение проблемы энергосбережения в энергоемких технологических процессах преобразования энергии обеспечивается, в первую очередь, за счет использования импульсных способов преобразования энергии.

Однако, наряду с высокой энергоэффективностью, эти способы характеризуются ограничениями на применение, обусловленными нелинейным характером динамики импульсных систем преобразования энергии (ИСПЭ). Эти ограничения связаны с возможностью потери устойчивости эксплуатационного процесса вследствие естественной эволюции динамики, что подтверждается результатами вычислительных и натурных экспериментальных исследований, например, в последние годы [Banerjee S., Tse C.K. и соавт.; Chen J.-N.. и соавт.; Chakrabarty K. и соавт.; Колоколов Ю.В. и соавт.; и др.].





Функционирование ИСПЭ в широком диапазоне внешних и внутренних воздействий (например, варьирование температуры и влажности, колебания входного напряжения и нагрузки, старение элементов и др.) существенно осложняет решение проблемы предотвращения нелинейных явлений на стадии проектирования ИСПЭ.

В этой связи в качестве направления решения подобных проблем все чаще рассматривается применение методов превентивной диагностики [De Gooijer J.G., Hyndman R.J., 2006; Дедученко Ф.М., 2009; Gandhi A. и соавт., 2011; и др.]. В частности, применительно к ИСПЭ один из перспективных вариантов видится в применении методологии символического прогнозирования нелинейной динамики [Колоколов Ю. В., Моновская А. В., 2005-2011]. Основное преимущество этой методологии – возможность распознания направления эволюции нелинейной динамики в ходе переходного процесса.

Это преимущество сохраняется в условиях помех и вариации внешних и внутренних параметров в широком диапазоне за счет использования геометрической трактовки инвариантов фазовых траекторий для описания нелинейных динамических процессов. На практике внедрение в системы управления ИСПЭ новых алгоритмов на основе этой методологии только начинает рассматриваться, что предполагает необходимость проведения больших объемов натурных экспериментальных исследований.

Особыми требованиями к этим исследованиям являются: комплексная автоматизация экспериментов для обеспечения необходимого уровня их интенсификации;

выявление и анализ закономерностей нелинейных переходных и стационарных процессов во взаимосвязи; реализация исследований в режимах онлайн и реального времени. При этом в обоих указанных режимах речь идет о получении и обработке синхронизированных данных с действующей системы (например, синхронизированные временные ряды напряжений от датчиков тока и напряжения, управляющие напряжения синхроимпульса и функции коммутации и др.). В реальном времени обработка происходит до (в случае «прогнозирования») или одновременно (в случае «идентификации») с наступлением события, в режиме онлайн обработка происходит постфактум.

Анализ литературы [Mazumber S.K. at al., 2001; Kolokolov Yu at al., 1999-2011; Chen J.H. at al., 2011; C. K. Tse at al., 2004-2011; S.G. Stavrinides at al., 2009-2011; и др.] и сайтов производителей [www.langlois-france.com; ntpcentr.com; electrolab.ru; и др.] показывает, что функциональными возможностями для удовлетворения данным требованиям. Кроме того, эти требования предполагают понимание нелинейных динамических процессов, что пока не характерно для инженерной практики [Jelali M., 2006]. Таким образом, для создания систем управления, обеспечивающих повышение надежности и безопасности ИСПЭ, актуальными представляются научные исследования по разработке автоматизированных систем с расширенными функциональными возможностями, а также соответствующего методологического и программного обеспечения, которые направлены на внедрение и развитие алгоритмов превентивной диагностики.





Цель работы: развитие научных исследований нелинейной динамики ИСПЭ, а также алгоритмов символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ посредством автоматизации натурных экспериментальных исследований и разработки методик и программ для их выполнения.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе решались следующие основные задачи:

1. Анализ предметной области, проблемной ситуации и постановка задачи исследования;

2. Предварительные экспериментальные исследования нелинейной динамики ИСПЭ, разработка и реализация автоматизированной системы научных исследований, идентификация ее параметров, разработка алгоритмов и программ для ее функционирования;

3. Анализ и натурные экспериментальные исследования символических методов идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ, разработка алгоритмов, формализующих этапы идентификации и прогнозирования, разработка программ для реализации этих алгоритмов, их имитационное моделирование и тестирование.

4. Разработка и апробация методик проведения автоматизированных натурных экспериментальных исследований нелинейной динамики ИСПЭ, а также прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ. Разработка руководства по эксплуатации автоматизированной системы научных исследований.

Методы и средства исследования. Для решения указанных задач в работе использовались методы теорий автоматического управления, нелинейных динамических систем, устойчивости, идентификации, вероятности и математической статистики.

Исследование динамики объектов исследования и обработка полученных экспериментальных данных проводились на ЭВМ с использованием языков программирования Python, С, С++ Verilog HDL. Экспериментальная часть работы выполнена на установке «Импульсный понижающий преобразователь постоянного напряжения 24В-60Вт» в лаборатории Института (НОЦ) «Системы управления и информационные технологии» ЮГУ.

На защиту выносится:

1. Алгоритмы для реализации символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ в режиме реального времени;

2. Методики проведения автоматизированных натурных экспериментальных исследований;

3. Программы для реализации алгоритмов и автоматизации натурных экспериментальных исследований.

Научная новизна:

1. Разработаны алгоритмы для реализации символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ в режиме реального времени, а именно:

Алгоритм определения границы устойчивости эксплуатационного процесса, отличающийся тем, что на основе анализа результатов натурных экспериментов оценивается зона неопределенности в окрестности бифуркационной границы;

Алгоритм вычисления рабочего параметра алгоритмов символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ, отличающийся тем, что величина помеховой составляющей определяется на основе анализа результатов натурных экспериментов по исследованию эволюции нелинейной динамики;

Алгоритмы символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ, отличающиеся тем, что реализуют в режиме реального времени постановку задачи превентивной диагностики, при которой «идентификация» означает распознание состояния системы одновременно с его наступлением, а «прогнозирование» – до его наступления.

2. Разработаны методики проведения автоматизированных натурных экспериментальных исследований с использованием предложенных алгоритмов, а именно: методика построения границы устойчивости эксплуатационного процесса; методика определения рабочего параметра алгоритмов символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ; методика исследования работоспособности этих алгоритмов.

3. Разработан комплекс программ для реализации предложенных алгоритмов и автоматизации натурных экспериментальных исследований в соответствии с предложенными методиками.

Практическая значимость:

1. Автоматизированная система исследований алгоритмов символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ предоставляет дополнительные функциональные возможности для комплексных натурных экспериментов по исследованию нелинейных динамических процессов (включая переходные процессы), по исследованию алгоритмов символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ в режимах онлайн и реального времени, а также для гибкого планирования сценариев экспериментальных исследований с учетом возможности варьирования параметров указанной автоматизированной системы;

2. Алгоритмы символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ совместно с методикой экспериментального определения рабочего параметра этих алгоритмов могут быть использованы для реализации новых технических решений, направленных на повышение надежности ИСПЭ при модернизации имеющихся и разработке новых систем управления ИСПЭ с использованием имеющейся базы промышленных контроллеров;

3. Результаты исследования могут быть использованы в учебном процессе при обучении бакалавров и магистров по дисциплинам «Организация ЭВМ и систем», «Системы реального времени», а также аспирантов по специальностям 05.13.06 и 05.13.18.

Реализация результатов работы. Результаты работы внедрены и используются при проектировании автоматизированных систем управления ИСПЭ на ЗАО НТЦ «Модуль»

(г. Орел);

Результаты внедрены в образовательный процесс в ЮГУ при подготовке студентов по специальности 230102.65 «Автоматизированные системы обработки информации и управления», аспирантов по специальностям 05.13.06. «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (технические науки)» и 05.13.18. «Математическое моделирование, вычислительные методы и комплексы программ (технические науки)».

Внедрение результатов подтверждается соответствующими актами.

Связь темы работы с научно-исследовательскими программами:

В 2006 году исследования по теме диссертационной работы выполнялись в рамках программы ФЦНТП «Проведение научных исследований молодыми учеными» по приоритетному направлению «Энергетика и энергосбережение» по теме работы «Прогнозирование опасных процессов в динамике импульсных систем преобразования энергии» (государственный контракт 2006-РИ-19.0/001/503);

В 2009-2011 годах исследования выполнялись в рамках ФЦП «Научные и научнопедагогические кадры инновационной России» на 2009-2011 годы, мероприятие «Проведение научных исследований коллективами научно-образовательных центров», по теме «Снижение риска и уменьшение последствий аварийных ситуаций, обусловленных нелинейными явлениями в динамике импульсных систем преобразования энергии»

(государственный контракт №02.740.11.0034).

Апробация работы. Научные и практические результаты диссертационной работы представлены и обсуждались на 6 конференциях: научной сессии ТУСУР Всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых (Томск 2006);

на научно-технической конференции молодых ученых в рамках 11–й Балтийской международной олимпиады по автоматическому управлению (Санкт-Петербург, СПбГИТМО, 2006), где доклад занял 3 место в номинации за практическую значимость и за качество представления материала; на VIII конференция молодых специалистов организаций, осуществляющих виды деятельности, связанной с пользованием участками недр на территории Ханты-Мансийского автономного округа–Югры, приуроченная к Международному году планеты Земля (Ханты-Мансийск, 2008); на III международной научно-практической конференции «Молодежь и наука: реальность и будущее».

(Невинномысск, 2010); на IV Международной научно-технической конференции «Информационные технологии в науке, образовании и производстве (ИТНОП-2010)»

(Орел, 2010), на конференции международного IT-форума (г. Ханты-Мансийск, 2010).

Публикации. По теме исследования опубликовано 15 печатных работ, включая статьи в журналах, рекомендованных ВАК РФ, 5 свидетельств на программу ЭВМ.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованных источников, включающего наименований. Основная часть работы изложена на 183 страницах машинописного текста, включая 83 рисунка и 8 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цель и основные задачи исследования, приведены основные научные положения и результаты, выносимые на защиту, а также сведения об апробации и реализации результатов работы.

В первой главе проанализированы методы повышения надежности ИСПЭ, методы прогнозирования динамики нелинейных систем, кратко представлены понятия нелинейной динамики, используемые в работе, выполнена постановка задачи прогнозирования динамики ИСПЭ.

Эксплуатационный процесс в ИСПЭ представляет собой устойчивый периодический процесс преобразования энергии с частотой ШИМ (fШИМ) - рисунок 1а. В результате нелинейного явления в ИСПЭ происходит изменение частотных и пульсационных характеристик процесса преобразования энергии и возникает один из аномальных процессов – субгармонический, квазипериодический или хаотический. Пример аномального процесса после первой бифуркации представлен на рисунке 1б.

Классификация стационарных процессов осуществляется по кратности m их периода относительно периода TШИМ=1/fШИМ (указывается в названии как «m-процесс»), и по последовательности изменения структуры системы [Фейгин М.И., 1994; Tse C.K. et al, 2001; Колоколов Ю.В. и др., 2003-2009; Кобяков С.Ю., 2004]. Величина m определяется по условию периодичности Пуанкаре:

где Xj - неподвижная точка отображения, j=1,2,…m; F – j-итерация отображения. В частности эксплуатационный процесс обозначается как «1-процесс».

На основании анализа обзоров методов идентификации и прогнозирования [De Gooijer J.G., Hyndman R.J. 2006; Fildes1 R., Nikolopoulos K., Crone1S.F., Syntetos A.A., 2008] можно сделать заключение, что отличие методов прогнозирования заключается в степени успешности решения трех взаимосвязанных проблем: долгосрочности прогнозирования, стационарности анализируемого состояния и однозначности соответствия между типами данных при отображении динамики. В частности, для предотвращения аварийных состояний в ИСПЭ перспективным представляется постановка задачи [Колоколов Ю.В., Моновская А. В., 2005-2010], когда «прогнозирование»

подразумевает распознание зарождения стационарного процесса до его установления. Это условие формулируется следующим образом:

где t m-процесс – момент начала m-процесса; t прогноз – момент распознания m-процесса; t – «запас» времени до момента начала m-процесса. Эта постановка задачи используется далее.

Рисунок 1 – эксплуатационный процесс (1-процесс) (а); аномальный процесс (2-процесс) (б).

Во второй главе диссертационной работы рассмотрены методы анализа и синтеза силовой части и систем управления ИСПЭ, которые получили наибольшее распространение в практических приложениях, выполнен расчет и выбор параметров автоматизированной системы исследования алгоритмов символической идентификации и прогнозирования аварийный состояний в ИСПЭ, далее «автоматизированная система».

Обзор публикаций [Middlebrook R. D., 1973-1989; Guk S., 1976; Гелиг А. Х., Чурилов А.Н., 1982-2006; Oruganti R., Lee F. C., 1985; Мелешин В. И., 1986-2008; Колоколов Ю. В. и соавт., 1990-2008;] показал, что до сих пор на практике наиболее распространены методы анализа и синтеза систем управления в частотной области, основанные на работах В. В. Солодовникова. Они интуитивно понятны, методики и математические средства их реализации хорошо развиты. В диссертационной работе использованы традиционные упрощения при формировании схемы замещения ИСПЭ [Middlebrook R. D., 1973-1989;

Guk S.A., 1976; Четти П., 1990; Белов Г.А., 1990 – 2001; Соболев Л.Б., 1992; Севернс. Р., Блум Г., 1998; и др.], полученная схема замещения представлена на рисунке 2, передаточная функция имеет вид:

где T1.1, T1.2 – постоянные времени передаточной функции, К1 – коэффициент передачи силовой части по постоянному току.

Синтез автоматизированной системы выполнялся по традиционной методике [Шелле Д, Касторена Д., 2007] с учетом эмпирических рекомендаций по запасу устойчивости [Brown M., 1990; Lehman B., Bass R. M., 1996; Dixon L., 2001; Мелешин В. И., 2002].

Дополнительно, при выборе номинальных значений элементов схемы замещения силовой и управляющей частей учитывалась возможность проведения исследований нелинейных явлений. Принятые значения элементов схемы замещения удовлетворяют указанным рекоf мендациям fед.ус=3,435 кГц; ШИМ 4,076 ; 43, где fед.ус – частота единичного усиления.

В третьей главе представлено описание структуры, состава и управляющих контуров автоматизированной системы для исследования нелинейной динамики ИСПЭ, а также описание методики построения границы устойчивости эксплуатационного процесса и методики определения рабочего параметра алгоритмов символической идентификации и прогнозирования аварийный состояний в ИСПЭ.

Рисунок 3 – Функциональная схема автоматизированной системы.

Автоматизированная система (рисунок 3) состоит из силовой и управляющей частей.

Силовая часть включает: источник питания, выполненный по типовой схеме компенсационного стабилизатора с обратной связью; импульсный преобразователь – импульсный понижающий преобразователь напряжения с постоянной индуктивностью и набором конденсаторов; датчики тока и напряжения на основе операционных усилителей;

драйвер коммутирующих элементов, который обеспечивает согласование управляющей и силовой частей. В силовой части предусмотрено автоматическое дискретное варьирование выходного напряжения источника питания в диапазоне 15 – 30 В и сопротивления нагрузки в диапазоне 2 – 50 Ом, а также ручное варьирование емкости в диапазоне 1–400 мкФ.

Управляющая часть состоит из ШИМ-регулятора, блока управления, блока обработки данных, блока сбора данных (максимальное число каналов 4, АЦП с частотой дискретизации до 10 МГц) и ЭВМ. ШИМ-регулятор позволяет дискретное варьирование коэффициента усиления в диапазоне 1-80 и частоты ШИМ в диапазоне 9-45 кГц. Исходя из выполняемых функций, условно выделены три управляющих контура (рисунок 4): контур для получения синхронизированных временных рядов (синий), контур для определения рабочего параметра алгоритмов символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ (красный) и контур для отладки указанных алгоритмов (зеленый). Каждому контуру соответствует комплекс алгоритмов и программ ЭВМ, микроконтроллера и программируемой логической интегральной схемы для управления, сбора и обработки данных.

«Синий» контур обеспечивает сбор синхронизированных временных рядов напряжений от датчиков тока (iL) и напряжения (uН), синхроимпульса (u(CF)) и функции коммутации (u(KF)), а также их преобразование в сигналы тока дросселя (i), выходного напряжения преобразователя (u), синхроимпульса (CF) и функции коммутации (KF).

Полученные данные используются при исследовании нелинейных динамических процессов (стационарных и переходных) в режиме онлайн. «Красный» контур обеспечивает проведение экспериментальных исследований по оценке рабочего параметра (РП) алгоритмов символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ режиме онлайн. «Зеленый» контур обеспечивает реализацию алгоритмов фрагментации, символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ в режиме реального времени. В контуре предусмотрена возможность внесения корректирующего воздействия на параметры автоматизированной системы Рисунок 5 – Пример бифуркационной диаграммы при номинальном значении нагрузки.

Предложенная методика построения границы устойчивости эксплуатационного процесса исходит из ограничения о рассмотрении только основного сценария эволюции динамики ИСПЭ, связанного с потерей устойчивости эксплуатационного процесса в рамках сценария удвоения периода 1-,2-,4-... Цель методики заключается в исключении зоны неопределенности состояния ИСПЭ в окрестности бифуркационной границы из рассмотрения в рамках эксплуатационного процесса (1-процесса). Пример выполнения однозначного «расхождения» ветвей бифуркационной диаграммы после бифуркации, что задается следующим образом: 3в(i)+3н(i), где =|Мв-Мн|. Левой границей зоны неопределенности (лв) является значение, после которого всегда выполняется условие:

3(i)4*, где * – константа, которая представляет собой усредненное значение среднеквадратического отклонения в диапазоне безусловного существования 1-процесса.

Предложенная методика определения рабочего параметра алгоритмов символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ исходит из понятия «рабочего параметра» (РП), сформулированного на основе выполнения условия (1) и символической классификации периодических процессов на основе понятия «фрагмент» [Колоколов Ю.В., Моновская А.В., 2007-2011] – рисунок 6. При этом принято следующее ограничение: для устранения проблемы влияния коммутационной помехи (выделено окружностями на рис.6) сначала происходит выборка мгновенного значения тока (i), а сигнал KF задерживается на t0=0,8 мкс, что равно 1/90 периода ШИМ. В ходе выполнения методики последовательно происходят: выборка значения i в начале текущего фрагмента (i01); вычисление абсолютной разности между значениями i01 текущего и предыдущего фрагментов (dI); определение математического ожидания и среднеквадратического отклонения dI. В работе РП обозначается как (dI).

Обоснованность методики сохраняется для 1-процесса, исключая зону неопределенности вблизи бифуркационной границы.

В четвертой главе представлены алгоритмы апостериорной обработки экспериментальных временных рядов, алгоритмы символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ в режиме реального времени, а также методика экспериментального исследования работоспособности указанных алгоритмов.

Cf, B Kf, B Рисунок 7 – Пример синхронизированных временных рядов: выходного напряжения (а); тока дросселя (б); синхроимпульса CF (в); функции коммутации KF (г).

Апостериорная обработка (в режиме онлайн) синхронизированных временных рядов, полученных посредством «синего» и «красного» контуров автоматизированной системы, использовалась в ходе предварительных исследований по разработке алгоритмов символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ.

Основное внимание было уделено визуализации всех этапов обработки данных с целью проверки корректности выполняемых процедур алгоритмов, с последующей обработкой в соответствии с предложенными методиками. Например, на рисунке 7 представлены результаты визуализации синхронизированных временных рядов в режиме онлайн. В алгоритмах используется новая классификация динамических процессов [Колоколов Ю.

В., Моновская А. В., 2006-2010], когда они представляются посредством «фрагментов».

Каждый фрагмент описывается тремя параметрами: m, r, dI (рисунок 8а), где m – длительность фрагмента в периодах ШИМ, r – количество целых периодов ШИМ, когда KF=«1». Полученные результаты стали основой для разработки алгоритмов, выполняемых в режиме реального времени.

Рисунок 8 – Диаграмма i, KF, CF временных рядов для фрагмента (а); Конечный автомат Алгоритмы в режиме реального времени реализуются «зеленым» контуром. Для формализации последовательности идентифицируемых и прогнозируемых состояний в ИСПЭ разработана «карта событий», сформулированы условия их возникновения и составлен конечный автомат переходов (рисунок 8б). В алгоритмах рассматриваются событий: e=1 – начало переходного процесса; e=2 – состояние неопределенности ИСПЭ в течение переходного процесса; e=3 – сходимость переходного процесса к структуре предельного цикла m-процесса; e=4 – прогнозирование устанавливающегося m-процесса и определение запаса времени (t) до момента начала m-процесса (согласно выражению (2));

e=5 – идентификация установившегося m-процесса. Алгоритм идентификации отличается тем, что событие e=4 в нем не рассматривается.

На рисунке 9 представлен пример результата визуализации работы алгоритма символического прогнозирования в режиме реального времени. Визуализация выполнена в режиме онлайн на основе данных, сбор и передача которых на жесткий диск ЭВМ происходит в режиме реального времени. Обработка данных в соответствии с указанным алгоритмом осуществляется микроконтроллером в режиме реального времени. Рисунок иллюстрирует, что при пуске автоматизированной системы из нулевых начальных условий последовательно идентифицируются: начало переходного процесса; далее сходимость переходного процесса к структуре предельного цикла 1-процесса; далее прогнозирование 1-процесса; далее идентификация 1-процесса при попадании dI в коридор 2(dI).

Полученный «запас» времени t до момента начала 1-процесса составляет 9 периодов ШИМ.

Также в 4 главе предложена методика проведения натурных экспериментальных исследований работоспособности алгоритмов символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ. Критерием работоспособности алгоритма прогнозирования является выполнение условия t0 (рисунок 9), критерием работоспособности алгоритма идентификации является t=0. В ходе исследований выполнены серии экспериментов в области варьирования параметров нагрузки (Rн) и коэффициента усиления (). Каждый эксперимент заключается в выполнении алгоритма в режиме реального времени при пуске автоматизированной системы из нулевых начальных условий и вычислении значения t. Результаты исследований показывают: в области эксплуатационного процесса запас времени t0 и составляет от 3 до 25 периодов ШИМ;

в зоне неопределенности вблизи бифуркационной границы этот запас, как правило, вначале увеличивается, а затем состояние ИСПЭ становится неопределенным.

Рисунок 9 – Пример результата работы алгоритма прогнозирования, где исходный временной ряд тока (а); значения m и r (б); значения dI (в); диаграмма событий (г).

На рисунке 10 представлен результат вычисления запаса времени t, где серым обозначена область исследования в окрестности бифуркационной границы, представляющая наибольший интерес и включающая как часть области 1-процесса, так и зону неопределенности. Значение РП в алгоритмах предварительно вычислялось в соответствии с предложенной методикой, также в соответствии с предложенной ранее методикой предварительно определялась зона неопределенности вблизи бифуркационной границы. На рисунке 10 представлены характерные примеры результатов исследования, где длительность t обозначена кругами с различной прозрачностью (чем темнее круг, тем больше значение t), треугольниками обозначены состояния неопределенности ИСПЭ.

Результаты проведенных исследований работоспособности алгоритмов символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ позволяют сделать заключение, что в области 1-процесса (исключая зону неопределенности вблизи бифуркационной границы) предложенные алгоритмы являются работоспособными в режиме реального времени.

Рисунок 10 – Диаграмма результатов эксперимента по определению запаса времени t.

В заключении приведены результаты диссертационной работы.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ:

1. Проанализирована область исследований, отличительной особенностью которой является рассмотрение новой постановки задачи символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ в режиме 2. Реализована автоматизированная система исследований алгоритмов символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ в соответствии с требованиями традиционной методики проектирования ИСПЭ на основе малосигнального моделирования, которая, в тоже время, позволяет выполнять исследования нелинейной динамики ИСПЭ; выполнена идентификация параметров этой системы; в средах Qt4 и Quartus II с использованием языков С, С++, Python, Verilog HDL разработан и протестирован комплекс алгоритмов и программ для ее функционирования;

3. С использованием реализованной автоматизированной системы выполнены исследования нелинейных динамических процессов и эволюции нелинейной динамики ИСПЭ, на основе результатов которых разработаны: алгоритм и методика построения границы устойчивости эксплуатационного процесса;

алгоритм и методика вычисления рабочего параметра алгоритмов символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ. Выполнены исследования в соответствии с предложенными 4. Разработаны алгоритмы, формализующие этапы символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ в режимах онлайн и реального времени, разработаны программы для реализации этих алгоритмов, проведено их имитационное моделирование на ПЛИС и тестирование с использованием системы ModelSim-Altera в среде Quartus II;

разработана методика и проведены исследования работоспособности указанных алгоритмов. Выполнены исследования в соответствии с предложенной методикой. Результаты исследований позволяют сделать заключение о работоспособности алгоритмов символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ с использованием РП, вычисляемого в области эксплуатационного процесса (исключая зону неопределенности вблизи бифуркационной границы).

5. Разработано руководство по эксплуатации автоматизированной системы исследований алгоритмов символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ и проведению автоматизированных натурных экспериментальных исследований.

СПИСОК ОПУБЛИКОВАННЫХ РАБОТ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Журнальные статьи из перечня ВАК РФ:

1. Моновская, А.В. Интеллектуализация процессов диагностики и управления в импульсных преобразователях энергии. [Текст]/ А.В. Моновская, Е.А. Годовников // Информационные системы и технологии. –2010.– № 3. – С. 117- 2. Колоколов, Ю.В. Нелинейная динамика и проектирование импульсных преобразователей энергии. [Текст] / Ю.В. Колоколов, А.В. Моновская, С.Н. Горбунов, Е.А. Годовников // Системы управления и информационные технологии. –2009.– № 3.2(37). – С. 245-247.

Остальные публикации:

3. Колоколов Ю.В., Моновская А.В., Годовников Е.А. Программа фрагментации временных рядов импульсных систем преобразования энергии в режиме реального времени Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2011615705 правообладатель Югорский государственный университет: – № 2011613877; заявл. 25.05.2011; зарег. 20.07.2011.

4. Колоколов Ю.В., Моновская А.В., Годовников Е.А. Программа реализации алгоритма идентификации состояний импульсных систем преобразования энергии в режиме реального времени Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2011615703 правообладатель Югорский государственный университет: – № 2011613875; заявл. 25.05.2011; зарег. 20.07.2011.

5. Колоколов Ю.В., Моновская А.В., Годовников Е.А. Программа реализации алгоритма идентификации состояний импульсных систем преобразования энергии в режиме реального времени Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2011615704 правообладатель Югорский государственный университет: – № 2011613876; заявл. 25.05.2011; зарег. 20.07.2011.

6. Колоколов Ю.В., Моновская А.В., Годовников Е.А. Программа построения бифуркационной диаграммы импульсной системы преобразования энергии Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № правообладатель Югорский государственный университет: – № 2011614230; заявл.

08.06.2011; зарег. 03.08.2011.

7. Колоколов Ю.В., Моновская А.В., Годовников Е.А. Программа построения синхронизированных временных рядов импульсной системы преобразования энергии Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2011616053 правообладатель Югорский государственный университет: – № 2011614231; заявл. 08.06.2011; зарег. 03.08.2011.

8. Godovnikov, E. A. Emergency forecasting in DC-DC buck converter dynamics. / Godovnikov E. A., Demkin D. V., Kozel A.O. // 11th International Student Olympiad on Automatic Control (Baltic Olympiad). St.Peterburg, 2006. P. 144-147.

9. Годовников Е. А. Прогнозирование опасных процессов в динамике импульсных понижающих преобразователей напряжения. / Годовников Е. А., Дёмкин Д. В., Козел А. О. // Научная сессия ТУСУР – 2006: Материалы докладов Всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых.

г.Томск С 118-121.

10. Годовников Е. А. Моделирование динамики импульсных систем преобразования энергии при случайных возмущениях и наличии помех. / Годовников Е. А., Дёмкин Д. В., Козел А. О. // Электротехнические комплексы и системы управления.

г. Воронеж 2006 г. С 80-81.

11. Годовников, Е. А. Экспериментальная установка для исследования алгоритмов Годовников Е. А., Дёмкин Д. В., Козел А. О. // Электротехнические комплексы и системы управления. г. Воронеж 2007г. С 85-87.

12. Колоколов, Ю. В. Алгоритмизация и структуризация процесса экспериментального Колоколов Ю. В., Годовников Е. А. // VIII конференция молодых специалистов организаций, осуществляющих виды деятельности, связанной с пользованием участками недр на территории Ханты-Мансийского автономного округа-Югры, приуроченная к Международному году планеты Земля. г. Ханты-Мансийск 2008г.

13. Годовников, Е. А. Моделирование динамики импульсных преобразователей энергии: обратная периодическая задача / Годовников Е. А., Горбунов С.Н., Керамов Н.Д. // III Международная научно-практическая конференция «Молодежь и наука: реальность и будущее». г. Невинномысск 2010. т.5. С. 447-449.

14. Моновская, А.В. Интеллектуализация процессов диагностики и управления в импульсных преобразователях энергии. / А.В. Моновская, Е.А. Годовников // «Информационные технологии в науке, образовании и производстве (ИТНОПг.Орел, апрель, 2010. т.3. С. 197-201.

15. Моновская, А. В. Экспериментальное исследование алгоритмов превентивной диагностики состояния импульсных преобразователей энергии. / Моновская, А. В., Колоколов Ю.В., Годовников Е. А., Литвинов А. А. // Материалы конференции международного IT-форума г. Ханты-Мансийск C. 182-185.

_ 628012, Ханты-Мансийский автономный округ – Югра

 
Похожие работы:

«Скоробогатова Наталия Евгеньевна МОДЕЛИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ И АЛГОРИТМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ РУССКИХ ДАКТИЛЕМ Специальность: 05.13.01 – Системный анализ, управление и обработка информации (технические система) АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Рязань 2012 Работа выполнена в ФГБОУ ВПО Рязанский государственный радиотехнический университет Научный руководитель : Пылькин Александр Николаевич Заслуженный работник высшей школы РФ, доктор технических...»

«АЛТЫНБАЕВ Равиль Биктимурович ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ АВИАЦИОННЫМИ РАБОТАМИ ПО ТЕРРИТОРИАЛЬНОМУ РАСПРЕДЕЛЕНИЮ АКТИВНЫХ ВЕЩЕСТВ НА ОСНОВЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ (НА ПРИМЕРЕ АГРОПРОМЫШЛЕННОГО КОМПЛЕКСА) Специальность: 05.13.06 Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (в промышленности) АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук Уфа – Работа выполнена в ФГБОУ ВПО Оренбургский государственный...»

«Грибанова Екатерина Борисовна АЛГОРИТМЫ И КОМПЛЕКС ПРОГРАММ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ОБЪЕКТОВ ПРИКЛАДНОЙ ЭКОНОМИКИ Специальность 05.13.18 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Томск – D Работа выполнена в Томском государственном университете систем управления и радиоэлектроники. Научный руководитель : доктор технических наук, профессор Мицель Артур...»

«МАЛКОВ Артемий Сергеевич МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ АГРАРНЫХ ОБЩЕСТВ Специальность 05.13.18 – Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук Москва – 2005 Работа выполнена в Ордена Ленина Институте прикладной математики им. М.В. Келдыша Российской академии наук Научные...»

«Гильмуллин Ринат Абрекович МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В МНОГОЯЗЫКОВЫХ СИСТЕМАХ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ НА ОСНОВЕ АВТОМАТОВ КОНЕЧНЫХ СОСТОЯНИЙ 05.13.11 - Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук Казань – 2009 Работа выполнена на кафедре теоретической кибернетики государственного образовательного учреждения высшего профессионального...»

«Лапшин Виктор Александрович Математические модели динамики срочной структуры процентных ставок, учитывающие качественные свойства рынка 05.13.18 – Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук Москва – 2010 Работа выполнена в Московском государственном...»

«Захаров Андрей Павлович МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СИСТЕМ С ЗАПАЗДЫВАЮЩЕЙ ОБРАТНОЙ СВЯЗЬЮ 05.13.18 – Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук Пермь – 2014 Работа выполнена в ФГБОУ ВПО Пермский государственный гуманитарнопедагогический университет Научный руководитель : доктор физико-математических наук, доцент, зав. кафедрой теоретической физики и...»

«ПОПКО ЕВГЕНИЙ АЛЕКСАНДРОВИЧ ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС ГЕНЕТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ ТЕРМОЛЮМИНЕСЦЕНЦИИ В ДИЭЛЕКТРИКАХ Специальность 05.13.18 – Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук Екатеринбург – 2009 Работа выполнена на кафедре вычислительной техники в ГОУ ВПО Уральский государственный технический университет – УПИ имени первого Президента России Б.Н....»

«БУБНОВ ДМИТРИЙ ВЛАДИМИРОВИЧ РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ МАШИНОСТРОИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМАХ 05.13.06 – Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (технические системы) АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Москва 2012 г. Работа выполнена в ФГБОУ ВПО Московском государственном технологическом университете СТАНКИН. Научный руководитель : доктор технических...»

«ВАСИЛЬЕВ ЕВГЕНИЙ ВАСИЛЬЕВИЧ УПРАВЛЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ ГАЗОДОБЫВАЮЩЕГО ПРЕДПРИЯТИЯ (НА ПРИМЕРЕ ООО НОЯБРЬСКГАЗДОБЫЧА) Специальность: 05.13.01 Системный анализ, управление и обработка информации (в наук е и промышленности) по техническим наукам Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Нижний Новгород– 2008 Работа выполнена в Федеральном государственном унитарном предприятии Федеральный научно-производственный центр...»

«Стасенко Александр Павлович МОДЕЛИ И РЕАЛИЗАЦИЯ ТРАНСЛИРУЮЩИХ КОМПОНЕНТОВ СИСТЕМЫ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ 05.13.11 – математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук Новосибирск 2009 Работа выполнена в Институте систем информатики имени А. П....»

«Скворцова Мария Ивановна МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ В ИССЛЕДОВАНИЯХ СВЯЗИ МЕЖДУ СТРУКТУРОЙ И СВОЙСТВАМИ ОРГАНИЧЕСКИХ СОЕДИНЕНИЙ 05.13.18 – математическое моделирование, численные методы и комплексы программ АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора физико-математических наук Москва – 2007 1 Работа выполнена в Московской государственной академии тонкой химической технологии (МИТХТ) им. М. В. Ломоносова ОФИЦИАЛЬНЫЕ ОППОНЕНТЫ: доктор...»

«ЗАГРЕБНЕВА Анна Дмитриевна СТРУКТУРООБРАЗОВАНИЕ В ПОПУЛЯЦИОННЫХ СИСТЕМАХ, ОБУСЛОВЛЕННОЕ ЯВЛЕНИЕМ ТАКСИСА 05.13.18 – математическое моделирование, численные методы и комплексы программ АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук Ростов-на-Дону 2010 Работа выполнена в отделе математических методов в экономике и экологии НИИ механики и прикладной математики им. Воровича И.И. Южного федерального университета, г. Ростов-на-Дону Научный...»

«Портнов Игорь Сергеевич РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПОТРЕБЛЕНИЕМ ТОПЛИВНОЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ РЕСУРСОВ Специальность: 05.13.01– Системный анализ, управление и обработка информации (промышленность) АВТОРЕФЕРАТ Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук Владикавказ 2009 Работа выполнена в ГОУ ВПО Северо-Кавказский горнометаллургический институт (государственный технологический университет) Научный руководитель : доктор технических наук, доцент...»

«КОТЕЛЬНИКОВ СЕРГЕЙ СЕРГЕЕВИЧ ОПТИМИЗАЦИЯ ТЕХНИЧЕСКИХ И ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫХ СТАНЦИЙ Специальность 05.13.01 – Системный анализ, управление и обработка информации (промышленность) АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук ИРКУТСК – 2012 Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования Иркутский государственный университет путей сообщения (ФГБОУ ВПО...»

«УСОВ СЕРГЕЙ ВЛАДИМИРОВИЧ МЕТОДИКА ПРОВЕРКИ НАЛИЧИЯ ВОЗМОЖНОСТИ НЕСАНКЦИОНИРОВАННОГО ДОСТУПА В ОБЪЕКТНООРИЕНТИРОВАННЫХ СИСТЕМАХ Специальность: 05.13.19 – Методы и системы защиты информации, информационная безопасность АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Омск-2012 Работа выполнена в ФГБОУ ВПО ОмГУ им. Ф.М.Достоевского. Научный руководитель : доктор физико-математических наук, доцент Белим Сергей Викторович Официальные оппоненты :...»

«Ляпунова Ирина Артуровна РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ ПРОСТРАНСТВЕННО НЕОДНОРОДНЫХ ГЕННОМОДИФИЦИРОВАННЫХ ПОПУЛЯЦИЙ Специальность 05.13.18 – Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Таганрог – 2013 2 Работа выполнена в Южном федеральном университете в г. Таганроге. Научный руководитель : Сухинов Александр Иванович доктор физико-математических наук, профессор, ФГАОУ...»

«Половнев Антон Леонидович Оптимизация плана эксперимента в задаче определения координат места пробоя гермооболочки пилотируемого космического аппарата Специальность: 05.13.18 – Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание учёной степени кандидата физико-математических наук Москва 2011 Работа выполнена в открытом акционерном обществе Ракетнокосмическая корпорация Энергия имени С.П.Королёва. кандидат технических наук...»

«Жериков Андрей Валерьевич ПРИМЕНЕНИЕ КВАЗИГИДРОДИНАМИЧЕСКИХ УРАВНЕНИЙ ДЛЯ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ТЕЧЕНИЙ ВЯЗКОЙ НЕСЖИМАЕМОЙ ЖИДКОСТИ 05.13.18 – Математические моделирование, численные методы и комплексы программ АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук. Москва, Работа выполнена на...»

«СТАРОДУБЦЕВ Игорь Юрьевич МОДЕЛИ И МЕТОДЫ МНОГОЦЕЛЕВЫХ ЗАДАЧ СЕТЕВОГО ПЛАНИРОВАНИЯ В УСЛОВИЯХ НЕЧЕТКОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЕЙ ОПЕРАЦИЙ Специальность 05.13.18 – Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук Воронеж – 2012 Работа выполнена в ФГБОУ ВПО Воронежский государственный университет Научный руководитель : Артемов Михаил Анатольевич доктор...»






 
© 2013 www.diss.seluk.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Авторефераты, Диссертации, Монографии, Методички, учебные программы»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.