ОБОСНОВАНИЕ МЕРОПРИЯТИЙ ПО ПРЕДОТВРАЩЕНИЮ

ОТКАЗОВ МЕХАНИЧЕСКИХ СИСТЕМ

Юрин А.Ю, Павлов А. И.

Институт динамики систем и теории управления СО РАН, iskander@irk.ru

В процессе эксплуатации механических систем (далее МС) возможно нарушение их нормального функционирования, при котором система переходит в так называемое «нежелательное состояние». Эти нарушения вызывают снижение производительности промышленного объекта (недовыпуск продукции) и (или) отказ системы в целом (остановка производства). Причинами отказов в данном случае являются повреждения и разрушения отдельных элементов, составляющих  МС. Принятие обоснованных мер по предотвращению возможных и фактических отказов этих элементов  позволяет обеспечить надежность и безопасность системы в целом.

Сложность решения данной задачи обусловлена слабой формализацией сведений об отказах, закономерностях и зависимостях их происхождения и развития.  Знания о развитии деградационных процессов (далее ДП) -  причины разрушений и повреждений элементов механических систем, охватывают широкий круг областей знаний (металловедение, физика и механика разрушения и т.д.), сведения об инцидентах носят описательный характер. В связи с этим только  специалист, обладающий большим опытом работы в данной области и широким кругозором, может обосновать принятие решения по конкретному инциденту, как правило, находя решение «по аналогии».

Решение данной проблемы мы видим в создании экспертной системы  по определению причин отказов МС. В виду особенностей предметной области мы считаем перспективным разработку прецедентной экспертной системы (далее ПЭС), которая позволит получать решение «по аналогии».

Цель ПЭС – определение причин отказов МС и обоснование мероприятий по предотвращению подобных инцидентов на основании данных об аналогичных случаях.

С целью формулировки понятий: «объект отказа», «нежелательное состояние», «прецедент» применительно к данной задаче, был проведен анализ предметной области. При проведении анализа использовался  язык UML  и среда реализации этого языка – инструментальное средство Rational Rose.

Объектом отказа является МС, в свою очередь МС состоит из отдельных элементов, которые образуют сложную структурную иерархию: комплекс, сборочная единица, деталь. Таким образом, состояние всей МС определяется, в конечном счете, состоянием отдельных составляющих эту систему элементов (рис.1).

Причиной отказа элемента является ДП, возникновение и развитие которого обусловлено дефектами отдельных элементов МС, внешними и внутренними воздействующими факторами (условия окружающей среды, технические режимы). По степени развития ДП можно  выделить 3 возможных состояния объекта: состояние повреждения, состояние разрушения и состояние отказа (рис. 2). Проявится ДП может на любой своей стадии, но всегда сохраняется причинно-следственная связь между этими «нежелательными состояниями» (далее НС) объекта.

В представляемой ПЭС прецедент – это компактное описание знаний об объекте, причине (причинах) обусловившей его состояние, принятое или рекомендованное решение (меры) для предотвращения подобного отказа (рис.3).

В основе поддержки принятия решения методом прецедентов находится последовательность трех процессов: классификации полного пространства прецедентов, идентификации нового прецедента и извлечении аналогов (аналога), адаптации (применения) решений выделенных аналогов (аналога) для нового прецедента.

Классификация прецедентов осуществлена на основе принадлежности объекта к классам структурной иерархии (комплекс – сборочная единица – деталь) и  иерархии нежелательных состояний (повреждение, разрушение, отказ). В свою очередь внутри каждого нежелательного состояния объекты также разделяются на классы: в пространстве повреждений и разрушений по видам ДП, в пространстве отказов по видам причин отказов[1,2].

Для идентификации и извлечения прецедента использован метод  «поиск ближайшего соседа». В его основе лежит способ измерения степени совпадения значений параметров, определяющих прецедент. Идентификация и извлечение проходит в несколько этапов: на первом этапе выбирается определенный структурный класс(структурное пространство); на втором этапе – класс НС (пространство НС); на третьем -  класс ДП в пространстве определенного НС , затем, на четвертом этапе осуществляется параметрический поиск аналогов (аналога) в пределах класса состояния [2,3] (рис.4), с использованием следующей формулы:

где       n –  количество параметров; f (П_i, А_i) – функция, определяющая близость значений свойств прецедентов; В_i – весовой фактор i- ого свойства ; П – новый прецедент; А –  прецедент-аналог; А_i , П_i  – свойства соответствующих прецедентов.

С целью повышения надежности работы алгоритма параметрического поиска (на четвертом этапе) используется автоматизация взвешивания параметров. Цель этой автоматизации заключается в том, чтобы снизить нагрузку на эксперта и исключить (снизить) вероятность возникновения ситуации, при которой вторичные параметры, используемые при параметрическом поиске, превзойдут значимость первичных параметров, что приведет к нахождению алгоритмом ложных аналогов.

Адаптация – это приближение решения аналога-прецедента к решению нового прецедента. Автоматизация этого процесса является очень сложной задачей и практически не поддается обобщению. Очень часто в ней просто нет необходимости, поскольку выбранные аналоги-прецеденты содержат достаточно информации для принятия человеком решения. Данный этап осуществляться путем повторной конкретизации (качественное переопределение описания прецедента) и (или)  путем уточнения параметров (уточнение значений параметров).

Дальнейшими направлениями работ являются: развитие методов поиска аналогов и исследование возможности автоматической адаптации решений аналогов.

Решение,  полученное по аналогии, не всегда может оказаться актуальным, поэтому мы предусматриваем возможность обращения лица принимающего решения к базе знаний мероприятий, содержащей в виде продукционных правил сведения о наиболее свежих решениях (рекомендуемых и принимаемых мероприятиях).

Использование метода ПЭС в условиях, когда невозможно (ограниченность теоретических представлений) или не целесообразно (чрезмерность затрат и ограниченность ресурсов) построение математических моделей, для решения задачи обоснования мероприятий по предотвращению отказов механических систем позволяет снизить нагрузку с ЛПР, но ни в коем случае не заменяет его и носит лишь рекомендательный характер.

1. Берман А.Ф., Николайчук О.А., Юрин А.Ю., Павлов А.И. Современные информационные технологии для диагностирования причин повреждения и разрушения изделий // Материалы Всероссийской конференции «Разрушение и мониторинг свойств металлов». http://www.imach.uran.ru/conf/metall/index1.htm

2. Берман А.Ф., Николайчук О.А., Юрин А.Ю., Павлов А.И. Идентификация прецедентов для определения причин отказов // Материалы Всероссийской конференции «Инфокоммуникационные и вычислительные технологии и системы». – Улан-Удэ. – Издательство Бурятского Госуниверситета. – 2003. – Часть 1.– С. 48-53.