11-amaliy ish. Neyr tarmoqlardan foydalanish texnik qurilmalarni diagnostikasi

11-AMALIY ISH. NEYR TARMOQLARDAN FOYDALANISH TEXNIK QURILMALARNI DIAGNOSTIKASI.
Sanoat robotlari va texnologik jarayonlarni boshqarish uchun neyron tarmoqlarning turli xil qo'llanilishiga to'xtalmasdan, biz murakkab texnik qurilmalardagi nosozliklarni diagnostika qilishning muhim texnik muammosini ko'rib chiqamiz. Bu muammo yuqorida muhokama qilingan inson salomatligini tashxislash muammosidan ko'ra oddiyroq ekanligiga ishoniladi. Haqiqatan ham, agar diagnostika tizimi tabiat qonunlari - fizika, kimyo, biologiya va boshqalarga asoslangan an'anaviy matematik modellashtirish usullaridan foydalangan holda qurilgan bo'lsa, unda bu bayonot haqiqatdir. Gap shundaki, texnik qurilma uchun qanchalik murakkab bo'lmasin, har qanday o'zboshimchalik bilan kichik tugunning funktsional maqsadi har doim ma'lum bo'lib, uni odam haqida aytib bo'lmaydi. Tabiiyki, bu holat an'anaviy usullar bilan odamning adekvat matematik modellarini qurishni qiyinlashtiradigan jiddiy to'siqdir. Neyron tarmoqning o'zi o'qitish misollaridan kerakli bilimlarni oladi, o'zi noma'lum qonunlarni o'rnatadi va o'rganilayotgan ob'ekt elementlari orasidagi funktsional munosabatlarni ochib beradi. Shu sababli, neyron tarmoqlarini modellashtirishda inson kasalliklari diagnostikasi va texnik qurilmaning noto'g'ri ishlashi diagnostikasi o'rtasida tub farq yo'q.
Yuqorida muhokama qilingan tibbiy diagnostika muammolarini hal qilishda neyron tarmoq yondashuvi murakkab texnik qurilmalarning nosozliklarini tashxislash muammosini hal qilishda deyarli o'zgarishlarsiz qo'llanilishi mumkin. Biz buni samolyot dvigatelidagi nosozliklarni bartaraf etish misolida ko'rsatamiz.
Ushbu muammo bilan shug'ullanadigan mutaxassislar parvozlar paytida samolyot dvigatellarining parametrlarini o'lchaydigan sensorlarni o'rnatadilar. Parvoz monitoringi ma'lumotlar faylida odatda parvoz raqami, parvoz sanasi, dvigatelning umumiy soati, dvigatelga kirish havo harorati va bosimi, turbinaning gaz harorati va bosimi, pichoq harorati, moy blokining moy darajasi va harorati va boshqalar kabi parametrlar mavjud. Parvoz parametrlari soni yuzlab yoki undan ko'pga yetishi mumkin, bu, aytmoqchi, bemorning kasalligiga tibbiy tashxis qo'yishda uning parametrlari soniga mos keladi.
Muayyan miqdordagi parvozlardan so'ng (odatda mingga yaqin) dvigatel samolyotdan chiqariladi va dastgohni demontaj qilish (5.2-rasm) amalga oshiriladi, bunda uning kamchiliklari aniqlanadi va yo'q qilinadi. Samolyot dvigatellarining xarakterli nuqsonlari quyidagilardir: ko'krak qafasidagi yorilish, niklar, deflektorning buzilishi, podshipniklarning buzilishi, moyda chiplarning mavjudligi (jami 30 ga yaqin nuqsonlar).
Diagnostika bo'yicha muhandisning vazifasi - monitoring ma'lumotlaridan foydalangan holda, dvigatelni profilaktik demontaj qilishdan oldin nuqsonlarni aniqlash. An'anaga ko'ra, bu muammo fizik qonunlarga asoslangan usullar yordamida hal qilinadi: har bir nuqson dvigatelning ma'lum parvoz parametrlarining ma'lum og'ishlarini keltirib chiqaradi, shuning uchun ularning o'zgarishi xarakterini tahlil qilib, ushbu o'zgarishlarni keltirib chiqaradigan nuqsonlarning paydo bo'lishi haqida taxmin qilish mumkin. Ko'rinib turibdiki, ma'lumotlarning katta miqdori va nuqsonlar va o'lchangan parametrlar o'rtasidagi mavjud munosabatlarning murakkabligi tufayli parvoz monitoringi ma'lumotlarini tahlil qilish va samolyot dvigatellaridagi nuqsonlarni aniqlash vazifasi ahamiyatsiz emas va ba'zida ishonchsiz va ishonchli tarzda hal qilinadi. sifatsiz. Natijada, bu dvigatelni asossiz ravishda erta ta'mirlashga yuborishga yoki fojiali oqibatlarga olib keladi.
Keling, neyron tarmoqlarni modellashtirish yordamida ushbu muammoni qanday hal qilish mumkinligini ko'rib chiqaylik. Avvalo shuni ta'kidlaymizki, X perseptronining kirish vektorida qiymatlari aniqlangan nuqsonlar ta'sir qiladigan parvozni kuzatishning barcha parametrlari uchun joylar ko'rsatilishi kerak. Samolyot dvigatelining mumkin bo'lgan nuqsonlari D chiqish vektorida bir xil nol va birliklar yordamida kodlanishi mumkin. Dq kerakli chiqishlarining vektorlari dvigatel dastgohini demontaj qilish natijalari asosida tuzilgan. Tibbiy diagnostikadan farqli o'laroq, bu erda diagnostikaning ko'p balli shkalasini kiritishning hojati yo'q, chunki o'quv misollari to'plamidagi barcha tashxislar 100% aniqlikka ega, ya'ni vaziyat patolog tomonidan tashxis qo'yilgan holatga o'xshaydi. bemorning jasadini o'likxonada otopsi paytida kasallik.
Bundan tashqari, yangi yoki ta'mirlangan samolyotning birinchi parvozlarida uning dvigateli to'liq ishlaydi va hech qanday nuqson yo'q, deb taxmin qilish o'rinlidir, oxirgi parvozlar paytida dvigatelda uni qismlarga ajratish paytida aniqlangan kamchiliklar mavjud edi. . Shuning uchun parvozlarni kuzatish parametrlarining barcha to'plamidan birinchi va oxirgi samolyot parvozlarining parametrlari neyron tarmoqni o'qitish uchun ahamiyatga ega. Shunday qilib, demontaj qilingan har bir dvigatel uchun Xq va Dq juft o'quv vektorlari hosil bo'ladi.