4.3.Представление и использование чётких и «размытых» знаний в математических моделях оценивания состояния агрегатов, на основе функциональной диагностики

В работе принято следующее утверждение:

– при существующем уровне знаний (четких и нечетких, в смысле Л.Заде [12-17]), о процессах изменения технического состояния агрегатов, задачи диагностики функционирующих энергоустановок более эффективно решаются в условиях неопределенности. Это подтверждается также и в работах других исследователей.Решение задачи диагностики агрегатов в условиях неопределенности исходной информации приводит к неопределенности самих решений.

Выбор наилучшего решения из равнозначных осуществляет человек (точнее ЛПР - лицо, принимающее решение) на основе предпочтений или функций принадлежности (ФП). Предпочтения и ФП далее анализируются и используются в картах состояния энергоустановки.

На выбор математических моделей диагностики состояния энергоустановок, методов расчета работоспособности и остаточного ресурса оказывают существенное влияние формы задания и описание исходной информации. Перед началом оценки работоспособности агрегата существует значительная неопределенность суждений о техническом состоянии энергоустановки. Осуществляемая проверка каждого показателя в измерительных процедурах, в соответствии с требованиями [68], уменьшает степень неопределенности и дает качественную информацию о состоянии механизма. Если оценить объем информации, которую несет каждый показатель, то можно определить при диагностике вероятность P(v) правильной оценки действительного состояния энергоустановки.

При решении задач диагностики, в условиях неопределенности исходной информации, следует направлять усилия оператора энергоблока или инженера-исследователя на поиск возможностей снятия или хотя бы частичного преодоления неопределенности, на основе «опыта и знаний» эксперта-диагноста.

В настоящее время выделяют два основных пути уменьшения неопределенности информации при исследовании состояния энергоустановок электростанций.

Первый путь состоит в совершенствовании систем сбора, обработки и оценивании информации; второй путь основан на создании моделей и методов, обеспечивающих использование всех форм информации (рис. 4.1), с целью максимального ее использования для выбора рациональных решений по определению диагноза состояния функционирующих энергоустановок.

Результатом работы, ее конечной целью, стал диагностический комплекс SKAIS - «система контроля, анализа и слежения за техническим состоянием и работоспособностью энергоустановок» (рис. 3.5).

Система диагностики энергоустановок ТЭС с программным комплексом SKAIS содержит модули информационного, технологического, термодинамического анализа, математического обеспечения, логического вывода, умозаключений и оптимизации, построенных на основе методов теории систем и системного анализа с применением математических методов кибернетики и методов искусственного интеллекта.

Назначением системы SKAIS является:

а) выполнение задачи правильного планирования и исполнения наблюдений и измерений на функционирующей энергоустановке в темпе реального времени;

б) отбор существенных для эксперта сведений, решения задач оценивания в условиях неопределенности и нечеткости исходных данных;

в) обработка в реальном, или близком к нему, масштабе времени;

г) использование большого количества данных из базы данных (фонды, каталоги, архивы, библиотеки, статистические и экспериментальные данные о работе диагностируемого оборудования), информация о работе оборудования за все время эксплуатации на данной ТЭС.

Для реализации системы SKAIS в работе решена задача получения качественной информации, последующего диагноза состояния энергоустановки, с применением расширения понятия «измерение информации».