ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ ТЕХНИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКИ

Вводные замечания. Пусть требуется определить состояние шлицевого соединения валов редуктора в эксплуатационных усло­виях. При большом износе шлицев появляются перекосы и устало­стные разрушения. Непосредственный осмотр шлицев невозможен, так как требует разборки редуктора, т. е. прекращения эксплуата­ции. Неисправность шлицевого соединения может повлиять на спектр колебаний корпуса редуктора, акустические колебания, содержание железа в масле и другие параметры.

Задача технической диагностики состоит в определении сте­пени износа шлицев (глубины разрушенного поверхностного слоя) по данным измерений ряда косвенных параметров. Как указы­валось, одной из важных особенностей технической диагностики является распознавание в условиях ограниченной информации, когда требуется руководствоваться определенными приемами и правилами для принятия обоснованного решения.

Состояние системыописывается совокупностью (множеством) определяющих ее параметров (признаков). Разумеется, что мно­жество определяющих параметров (признаков) может быть раз­личным, в первую очередь, в связи с самой задачей распознава­ния. Например, для распознавания состояния шлицевого соеди­нения двигателя достаточна некоторая группа параметров, но она должна быть дополнена, если проводится диагностика и других деталей.

Распознавание состояния системы— отнесение состояния си­стемы к одному из возможных классов (диагнозов). Число диагно­зов (классов, типичных состояний, эталонов) зависит от особенно­стей задачи и целей исследования.

Часто требуется провести выбор одного из двух диагнозов (дифференциальная диагностика или дихотомия); например, «исправное состояние» и «неисправное состояние». В других слу­чаях необходимо более подробно охарактеризовать неисправное состояние, например повышенный износ шлицев, возрастание вибра­ций лопаток и т. п. В большинстве задач технической диагностики диагнозы (классы) устанавливаются заранее, и в этих условиях задачу распознавания часто называют задачей классифи­кации.

Так как техническая диагностика связана с обработкой боль­шого объема информации, то принятие решений (распознавание) часто осуществляется с помощью электронных вычислительных машин (ЭВМ).

Совокупность последовательных действий в процессе распоз­навания называется алгоритмом распознавания.Существенной частью процесса распознавания является выбор параметров, описывающих состояние системы. Они должны быть достаточно информативны , чтобы при выбранном числе диагнозов процесс разделения (распознавания) мог быть осуществлен.

Существуют два основных подхода к задаче распознавания: вероятностный и детерминистский. Постановка задачи при ве­роятностных методах распознавания такова. Имеется система, которая находится в одном из п случайных состояний Д. Известна совокупность признаков (параметров), каждый из которых с определенной вероятностью характеризует состояние системы. Требуется построить решающее правило, с помощью которого предъявленная (диагностируемая) совокупность признаков была бы отнесена к одному из возможных состояний (диагнозов). Жела­тельно также оценить достоверность принятого решения и сте­пень риска ошибочного решения.

При детерминистских методах распознавания удобно форму­лировать задачу на геометрическом языке. Если система харак­теризуется v-мерным вектором X, то любое состояние системы представляет собой точку в v-мерном пространстве параметров (признаков). Предполагается, что диагноз Д соответствует не­которой области рассматриваемого пространства признаков. Тре­буется найти решающее правило, в соответствии с которым предъ­явленный вектор X* (диагностируемый объект) будет отнесен к определенной области диагноза. Таким образом задача сводится к разделению пространства признаков на области диагнозов.

При детерминистском подходе области диагнозов обычно счи­таются «непересекающимися», т. е. вероятность одного диагноза (в область которого попадает точка) равна единице, вероятность других равна нулю. Подобным образом предполагается, что и каждый признак либо встречается при данном диагнозе, либо отсутствует.

Вероятностный и детерминистский подходы не имеют прин­ципиальных различий. Более общими являются вероятностные методы, но они часто требуют и значительно большего объема предварительной информации. Детерминистские подходы более кратко описывают существенные стороны процесса распозна­вания, меньше зависят от избыточной, малоценной информации, больше соответствуют логике мышления человека.