Мес. 14 лекция МЕС 14.1. 14. тоиР ішкі жйесі шін интеллектуалды диагностикалы алгоритмдерді ру
 Скачать 1.01 Mb.
|
|
14.2 электр пешінің жай-күйін диагностикалаудың интеллектуалды алгоритмдерін синтездеу және зерттеу Электр пешінің және оның жекелеген агрегаттарының техникалық жай-күйі. Жұмыстың мақсаты-электр пешінің және оның жеке қондырғыларының техникалық жағдайын жедел диагностикалау жүйесінің алгоритмдерін синтездеу. Диагностиканың ішкі жүйесі басқарудың ішкі жүйесі сияқты ақпаратты қолданады, сондықтан екінші бөлімде жасалған бақылау ішкі жүйесі диагностиканың ішкі жүйесін ақпараттық қамтамасыз ету үшін сәтті қолданыла алады. Пеш қондырғыларының күй датчиктерінен тағы бірнеше дискретті сигналдарды қосу қажет. Осылайша, бақылаудың ішкі жүйесі мен басқарудың ішкі жүйесі диагностиканың ішкі жүйесін синтездеуге мүмкіндік береді, бұл осы үш ішкі жүйенің ынтымақтастығынан айтарлықтай синергетикалық әсер береді. Төменде технологиялық объектілерді диагностикалау жүйелерін құру әдістемесін әзірлеу, пешті басқару дәрежесін бағалау алгоритмдерін синтездеу және диагностика алгоритмі бойынша зерттеулер келтірілген. 14.2.1 электр пешінің жай-күйін жедел диагностикалаудың кіші жүйесін құрудың өзектілігі Өнеркәсіптік өндірісті дамытудың бірінші кезеңінде технологиялық жабдықтың (ТҚК) пайдалану сенімділігін немесе жарамды техникалық жай-күйін қамтамасыз ету "істен шыққанға дейін" жүзеге асырылды [33]. Өткен ғасырдың екінші жартысында пайда болды және бүгінгі күнге дейін сәтті қолданылып келеді, тағы бір бағыт – жоспарлы-алдын алу жөндеулері. Алайда, нарықтық жағдайда айқын болады – ТҚ-ның пайдалану сенімділігін қамтамасыз етудің неғұрлым прогрессивті стратегиясына көшу қажет - "оның нақты жағдайы бойынша" [33, с.66]. Бұл стратегияға көшу ТҚК техникалық жай-күйін жедел диагностикалау жүйесін құру қажеттілігін туғызады. ТҚК бағалау жүйелерін оның нақты жай-күйі бойынша қолдану жөндеудегі жабдықтың тоқтап қалу уақытын қысқарту арқылы өндіріс тиімділігін арттыруға, жөндеу шығындарын азайту және жабдықты апаттан кейінгі қалпына келтіру есебінен өнімнің өзіндік құнын төмендетуге мүмкіндік береді [33, с.67]. Жедел диагностиканың автоматтандырылған жүйесін құруға жұмсалатын шығындар, егер ол оның ішкі жүйесі ретінде жұмыс істейтін АСУТП құрылымына енгізілсе, айтарлықтай төмендейді. Бұл жағдайда қолданыстағы ББАЖ-ны ақпараттық қамтамасыз ету пайдаланылады, бұл оны әзірлеу мен енгізуге кететін шығындарды айтарлықтай төмендетеді. Сонымен қатар, кеңейтілген АСУТП енгізудің әсері едәуір артады, өйткені процестерді жедел және оңтайлы басқарудың әсерінен басқа, ТҚК жедел диагностикасының әсеріне қол жеткізіледі. Сонымен қатар, синергетикалық әсер деп аталатын пайда болады деп күтуге болады - ASUTP және жедел диагностиканың ішкі жүйесінің әсері олардың қарапайым мөлшерінен әлдеқайда жоғары болған кезде. Бұл процестерді басқару мен ТҚ диагностикасының өзара әсерінің нәтижесінде пайда болады: бір жағынан, процесті жедел және оңтайлы жүргізу екеуіне де жағымды әсер етеді, ал екінші жағынан, жедел диагностика ТҚҚ күйін тиісті деңгейде сақтауға мүмкіндік береді, осылайша оның басқарылуын жақсартады. Диагностикалық функциялар ішкі жүйеге деструктивті процестердің басталуын ерте кезеңде тіркеуге мүмкіндік береді. Мұндай процестер қайтымсыз, бірақ олардың дамуын әр уақытта бақыланатын параметрлердің трендтерін жиынтық бағалауды жүзеге асыратын белсенді көп параметрлі диагностика (MPD) әдісін қолдану арқылы бақылауға және болжауға болады [34]. Жағдайды болжау функциясы MPD-ді басқару әсерін беру арқылы басқару объектісіндегі оқиғалардың жағымсыз дамуын болдырмауға қабілетті белсенді диагностикаға жатқызады. Басқару әсерлері ретінде пайдалану персоналына қажетті әрекеттер туралы хабарламалар және жойқын процестердің алдын алу үшін to өшірілгенге дейін жұмыс режимін реттеу сигналдары қолданылады [34, c.2; 35]. ТҚК пайдалану сипаттамаларын бақылаудың қолданыстағы тәсілдері білікті персоналды тарта отырып, жоспарлы ажыратулар кезінде олардың шамаларын уақытты қажет ететін мерзімді тексеруден тұрады. Бұл әдістер тестілік диагностикаға жатады. Мұндай бақылау кезінде параметрлердің жол берілмейтін мәндері пайда болған жағдайда ТҚҚ пайдалану ресурстарының төмендеуіне жол бермейтін алдын алу шараларын уақтылы қабылдау мүмкіндігі алынып тасталды. Сонымен қатар, үздіксіз компьютерлік бақылау жүйелері пайдалану сипаттамаларының өзгеру жылдамдығын бақылауға, оның қауіпсіз жұмысын ұзарту үшін қажетті жөндеу жұмыстарының басталу уақытын болжауға және жабдықтың жақын арада істен шығуын болдырмауға мүмкіндік береді. Осылайша, ASUTP және жедел диагностиканың ішкі жүйелерінің бірлескен жұмысы процестерді жедел және оңтайлы ғана емес, сонымен қатар ТҚК үшін де қауіпсіз жүргізуге мүмкіндік береді. 14.2.2 техникалық диагностика туралы жалпы мәліметтер Мұндай ішкі жүйені дамытудың маңызды кезеңдерінің бірі диагностикалық белгілерді анықтау бойынша жұмыстар болып табылады, олардың көлемі мен ақпараттылығы жобалау және монтаждау кезеңінде қабылданған ерекшеліктерді, прототиптік объектілерді пайдалану тәжірибесін және диагностикалық объектілерді пайдалану жағдайларының ерекшеліктерін ескеруі керек. Диагностикалық белгі (ДП) – бұл объектінің күйін анықтау үшін белгіленген тәртіппен қолданылатын диагностикалық объектінің белгісі. Белгілі бір жүйенің әр түрі үшін оның күйін сипаттайтын көптеген белгілерді көрсетуге болады. ДП-нің көпшілігі өз мақсатына сәйкес диагностикалық және функционалды пайдалану белгілері бола алады. Дәл осы белгілер көбінесе тікелей өлшенеді және олар үшін жүйенің жұмысындағы ақаулық немесе ақауды сипаттайтын нормалар мен төзімділікті анықтау оңай [33, C.67]. Уақыт бойынша ДП өзгеру заңдылықтары, әдетте, объектінің техникалық күйінің параметрлерінің өзгеру заңдылықтарына ұқсас. Жұмыс барысында ПД бастапқы мәннен белгілі бір жұмыс үшін рұқсат етілген шекті мәнге дейін өзгереді. DP ағымдағы мәнін өлшеу және оны объектінің анықтамалық күйінің белгілерімен салыстыру арқылы объектінің қазіргі кездегі техникалық күйін анықтауға және оның кейінгі күйін болжауға болады. ДП номенклатурасын, рұқсат етілген және шекті мәндерді дайындаушы зауыттар белгілейді және техникалық құжаттамада көрсетіледі. Әдетте диагностикалық қорытынды үшін DP көп мөлшерін талдау қажет[34, C.5]. Жалпы, жедел диагностиканың ішкі жүйесін құру үшін келесі өзара байланысты міндеттерді шешу қажет. ДП жиынтығы бойынша жұмыс қабілеттілігін және дұрыс жұмыс істеуін тексеруге мүмкіндік беретін диагностикалық объектінің жұмыс істеуінің математикалық моделін жасау. Зақымданулар мен сәтсіздіктерді анықтауға, олардың пайда болу себептерін анықтауға мүмкіндік беретін зақымданулар мен сәтсіздіктердің математикалық моделін жасаңыз. Диагностикалық алгоритмдерді құру, оған қарапайым тексерулердің осындай жиынтығын таңдау арқылы қол жеткізуге болады, оның нәтижелері бойынша: зақымданулар мен істен шығуларды анықтау міндеттерінде ақаулы немесе жұмыс істейтін күйді немесе дұрыс жұмыс істеу күйін оның ақаулы күйлерінен ажырату, ал зақымданулар мен істен шығуларды іздеу міндеттерінде ақаулы және жұмыс істемейтін күйлерді бір-бірінен ажырату [34, 74]. Аталған есептерді шешу үшін әртүрлі математикалық модельдер қолданылады. Сонымен, жұмыс қабілеттілігі мен дұрыс жұмыс істеуін тексеруге мүмкіндік беретін модельдер құру кезінде сызықтық және сызықтық емес теңдеулер жүйесі қолданылады. Зақымдану және сәтсіздік модельдерін құру үшін топологиялық модельдер сәтсіздік ағаштары түрінде және техникалық жағдайлар мен ПД арасындағы себеп-салдарлық байланыстардың графиктері қолданылады. Диагностикалық объектілердің модельдері диагностикалық алгоритмдерді құруға негіз болады. Диагностикалық алгоритмдердің құрылысы тексерулердің осындай жиынтығын таңдаудан тұрады, олардың нәтижелері бойынша жарамды, жұмыс істейтін күйді немесе жұмыс күйін қарама-қарсы күйлерден ажыратуға, сондай-ақ ақаулардың түрлерін бір-бірінен ажыратуға болады [34]. Жүйенің күйі оны анықтайтын белгілердің (параметрлердің) жиынтығымен сипатталады. Әрине, көптеген анықтайтын белгілер, ең алдымен, тану міндетіне байланысты әр түрлі болуы мүмкін. Жүйенің күйін тану-мүмкін диагноздардың біріне (кластарға) жатқызу. Диагноздардың саны зерттеудің міндеттері мен мақсаттарының ерекшеліктеріне байланысты [33, с.68]. Техникалық диагностикалық тапсырмалардың көпшілігінде диагноздар алдын-ала белгіленеді және мұндай жағдайларда тану міндеті көбінесе жіктеу міндеті деп аталады. Тану процесіндегі дәйекті әрекеттер жиынтығы тану алгоритмі деп аталады. Тану процесінің маңызды бөлігі жүйенің күйін сипаттайтын диагностикалық белгілерді (ДП) таңдау болып табылады. Олар диагноздардың таңдалған санында тану процесін жүзеге асыру үшін жеткілікті ақпараттық болуы керек. Статистикалық мәліметтер жиналған кезде ДП тізбесі ақауларды танудың шешуші ережелерін нақтылап, жетілдіруі керек [36]. Тану мәселесіне екі негізгі тәсіл бар: ықтималдық және детерминистік. Ықтималдық әдістері алдын-ала ақпараттың үлкен көлемін қажет етеді. Детерминистік тәсілдер тану процесінің маңызды жақтарын қысқаша сипаттайды, артық, құнды емес ақпаратқа аз тәуелді, адамның ойлау логикасына көбірек сәйкес келеді. Алайда, детерминистік тәсіл физика-химиялық құбылыстарда болатын сапалық және сандық заңдылықтарды білуді талап етеді, бұл әрдайым мүмкін емес. Техникалық диагностиканың маңызды ерекшеліктерінің бірі-негізделген шешім қабылдау үшін белгілі бір әдістер мен ережелерді басшылыққа алу қажет болған кезде шектеулі Ақпарат жағдайында ақауларды тану. 14.2.3 электр пешінің техникалық жай-күйін диагностикалау әдісі Фосфорды электрмен балқыту технологиясының сипаттамасынан оның басқару және диагностика объектісі ретіндегі келесі сипаттамаларын ажыратуға болады: - қолданылатын ингредиенттердің үлкен көлеміне байланысты электр балқыту процесінің айтарлықтай инерциясы; - сүрлемдер мен бункерлердің үлкен көлемі, бұл тиісті басқару арналары бойынша айтарлықтай кідірістерге әкеледі; - шихта компоненттерінің кең номенклатурасы: фосфориттер, агломераттың ұсақ бөлшектері, кварциттің ұсақ бөлшектері, шаң, кокс; - кен сүрлеміндегі шихта компоненттерінің гетерогенді құрамы. Сары фосфорды өндіруге арналған ҚҚҚ технологиялық нұсқауларында жұмыстағы мүмкін ақаулардың көптеген нұсқалары және оларды жою әдістері қарастырылған. Олардың бірнешеуін ғана қарастырайық (14.6-кесте). 4.6-кесте-жұмыстағы ықтимал ақаулар және оларды жою тәсілдері
Техникалық жүйенің үш күйі бар: 1 жұмысқа қабілетті-бұл жүйе берілген функцияларды техникалық құжаттамада белгіленген параметрлермен орындай алатын күй. 2 жұмыс істейтін, бірақ ақаулы-бұл техникалық жүйенің күйі, ол өзінің негізгі функцияларын орындай алады, бірақ техникалық құжаттаманың барлық талаптарына сәйкес келмейді. 3 сәтсіздік-бұл жүйенің жұмыс қабілеттілігінің бұзылуынан тұратын оқиға, яғни ол берілген функцияларды орындай алмайтын жағдай. Осы классификацияға сәйкес №14 ақаулықты техникалық жүйелер күйлерінің екінші тобына жатқызуға болады – "жұмыс істейтін, бірақ ақаулы". №10 ақаулықты үшінші топқа жатқызуға болады – "бас тарту". №13 ақаулық сәтсіздік тобына ең жақын, бірақ оның екінші топтың кейбір белгілері бар. ТҚ үшін ең қауіпті-бұл сәтсіздіктер, сондықтан біз техникалық жүйенің күйінің үшінші тобын егжей-тегжейлі қарастырамыз. Бас тарту-сенімділік теориясының негізгі ұғымы. Сәтсіздік объективті де, субъективті де көптеген факторлардың объектісіне әсер ету нәтижесінде пайда болады. Бұл факторларды толығымен ескеру өте қиын. Сәтсіздіктердің жіктелуі: 1 пайда болу себептері бойынша сәтсіздіктер ажыратылады: - конструкцияның кемшіліктерінен туындаған конструкциялық; - өндіріс технологиясының жетілмегендігінен немесе бұзылуынан туындаған технологиялық; - дұрыс емес пайдаланудан туындаған пайдалану. 2 техникалық жүйенің жұмыс қабілеттілігіне әсері бойынша ақаулар бөлінеді: - жүйенің ақаулығын тудыратын элементтердің істен шығуына; - жүйе элементтерінің істен шығуына, оның істен шығуына себеп болады. 3 басқа элементтердің істен шығуына байланысты: - тәуелді бас тартуға; - тәуелсіз бас тартуға. 4 кездейсоқ пайда болу: - кездейсоқ (кенеттен); - біртіндеп(жүйелі). Әрине, мұндай жіктеу (кез-келген жіктеу сияқты) шартты болып табылады, өйткені кейде ақаулықты бірден оның бірнеше түріне жатқызуға болады. Мысалы, №13 ақаулықты бір уақытта "ақаулар" тобына және "жұмыс істейтін, бірақ ақаулы" тобына жатқызуға болады, ол құрылымдық және операциялық себептерден туындауы мүмкін және ол кездейсоқ немесе біртіндеп пайда болуы мүмкін. Сондай-ақ, жоғарыда аталған барлық проблемалар "төтенше жағдай туралы ескерту" сипатына ие екенін атап өткен жөн, яғни олар қазірдің өзінде туындаған төтенше жағдайды айтады, бірақ оның басталуын болжауға мүмкіндік бермейді. Ақаулардың белгілері мен себептерін сапалық (сандық емес) бағалау Нақты жағдайдың апатқа жақындығын бағалауды "есептеуге" мүмкіндік бермейді. Мұндай бағалауды есептеу үшін (техникалық диагностиканың барлық оқулықтарында, сондай-ақ авторларда айтылғандай) [36]) қажет: диагностикалық объектінің жұмысының математикалық моделін жасау, зақымданулар мен сәтсіздіктердің математикалық моделін құру және диагностикалық алгоритмдерді құру. Алайда, бұл тәсіл жедел диагностикалық жүйені құрудың ұзақ, қымбат және әрдайым сәтті жолын болжайды. Біз басқару жүйелерін құру кезінде қолданылатын техниканы қолданамыз-яғни.диагностикалық объектілердің математикалық модельдерін және сәтсіздік модельдерін құрудың орнына, заманауи интеллектуалды технологияларды қолдана отырып, диагностикалық алгоритмді бірден жасай бастаңыз. АТ-ны пайдалану ұқсас мәселелерді бірден шешуге мүмкіндік береді және тәжірибе көрсеткендей (мысалы, [37-41]), сәтті. Яғни, бұл жағдайда адам сарапшыларынан алынған "дайын білім" әсері қолданылады. Диагностикалық алгоритмдерді әзірлеудің ұсынылған әдісінің негізі дәстүрлі өнім ЕРЕЖЕЛЕРІНІҢ ОРНЫНА PFE жоспарлау матрицалары болып табылады. № 13 Ақаулықты диагностикалау мысалында PFE жоспарлау матрицасын қалыптастыру әдістемесін қарастырыңыз. Пештегі температураның өзгеруі" тұрақты "жағдай болып табылады, ол электродтарды көтеру немесе тереңдету арқылы" нәзік реттеу "немесе трансформатордың қадамдарын" өрескел реттеу " арқылы реттеледі және жүктелетін шихтаның химиялық және физикалық қасиеттерінің біркелкі объясстігімен түсіндіріледі. Алайда, егер температура белгілі бір шекті деңгейден асып кетсе және оны басқару жүйесінің көмегімен төмендету мүмкін болмаса, онда бұл аталған бес себеп бойынша төтенше жағдайдың пайда болуын көрсетеді. Яғни, егер температураның белгілі бір шектерде өзгеруі басқару әсерінің көмегімен өтелсе, онда пештің техникалық жағдайы қалыпты болып саналады және ол басқару жүйесінің (ASUTP) әрекет ету саласында болады деп айтуға болады. Сонымен қатар, егер температура әлі де рұқсат етілген шекарадан шықпаса, бірақ оны төмендетуге бұйрық беретін басқару жүйесіне "бағынбаса", онда бұл жағдай апатқа жақын екенін және диагностиканың ішкі жүйесінің әсер ету аймағына өту керек екенін көрсетеді. [42] жұмысында оның басқарылуын бағалау арқылы жаңадан құрылған техникалық жүйенің сапасын бағалауға әрекет жасалды. Мұнда қолданыстағы техникалық жүйені ТҚК ағымдағы жағдайы тұрғысынан бағалау үшін дәл осы критерийді қолдануға болады. Яғни, технологиялық жабдықтың ағымдағы басқарылу көрсеткішін диагностикалық белгі (ДП) ретінде пайдалану. Мұны кіріс, шығыс айнымалыларын бақылауға және бағалауға мүмкіндік беретін ASUTP болған жағдайда жасауға болады және TO-ға басқару әсерлері. Жоғарыда ұсынылған әдіске 2015 жылы ҚР авторлық куәлігі (ғылым жетістігі) алынды [43, 44]. 14.2.4 басқару дәрежесін бағалаудың интеллектуалды модельдерінің синтезі Осылайша, ТҚ-ны басқару дәрежесін анықтау төтенше жағдайдың басталу мүмкіндігін ерте кезеңде бағалауға мүмкіндік береді. Калманның анықтамасына сәйкес [45] басқару (бастапқы сәйкессіздікті жою) жүйенің басқарушылық әсерге ие болу қасиеті деп түсініледі, бұл оны берілген бастапқы күйден соңғы уақыт аралығында талап етілетін уақытқа ауыстыруға мүмкіндік береді. [42] басқаруды анықтаудың көптеген әдістеріне терең талдау жасалады, алайда олардың барлығы өте күрделі және қажет басқару объектісінің статикалық және динамикалық сипаттамаларын білу, бұл әрдайым мүмкін емес. Біз [40] заманауи интеллектуалды технологияларды қолдана отырып, оператор-технологтардың білімін, тәжірибесін және түйсігін пайдалана отырып, ТҚ-ны басқару дәрежесін бағалау әдістемесін келтірдік. Ағымдағы басқару дәрежесін анықтау үшін келесі критерийлерді қолдану ұсынылады: басқару арналарын статикалық бағалау, to инерциясын бағалау, to шудың тұрақтылығын бағалау және TO өлшенуін бағалау. Шуға төзімділік пен өлшенгіштік критерийлері уақыт өте келе аздап өзгеретіндіктен, оларды to-ның жалпы басқарылуын бағалауда ескермеуге болады. Мысал ретінде №13 ақаулық үшін to басқару дәрежесін бағалау әдістемесін қарастырыңыз. Бұл жағдайда статикалық бағалау кезінде келесі айнымалыларды алайық: - электр пеші қоймасының астындағы температура (X1); - электродтардың тереңдеу шамасы (X2). Динамикалық бағалау ретінде температураның көтерілу жылдамдығын (X3) – "электродты батыру тереңдігі – пештегі температура" арнасы бойынша инерцияны пештің тиісті қуатымен (X4) қабылдаймыз, бұл ТҚ (температура) басқару әсеріне (электродты батыру тереңдігі) реакция уақыты. Шығыс айнымалысы басқарудың жалпы бағасын (Y) қарастырамыз. Осы айнымалылардың барлығын қалыпқа келтіруге болады, бұл олардың мәндерінің минимумнан максимумға дейінгі диапазондағы өзгеруін бағалауға мүмкіндік береді [0 – 1]. Енді сіз ең бастысы – өнім ережелерін құруды немесе тәжірибелі оператор-технологтардың немесе ҚҚҚ сары фосфор өндіру цехының ИТР білім базасын құруды бастауға болады. Мысалы, ережелер келесідей болуы мүмкін: 1-ереже: "егер ТЕМПЕРАТУРА минималды болса "және" тереңдету орташа" және "температураның көтерілу жылдамдығы орташа "және" қуат орташа", содан кейін "өңдеу жеткілікті жоғары" 2-ереже: "егер ТЕМПЕРАТУРА орташа болса "және" тереңдету орташа" және "температураның көтерілу жылдамдығы орташа "және" қуат орташа "болса, онда " өңдеу өте жоғары" 3-ереже: "егер ТЕМПЕРАТУРА жоғары болса "және" тереңдету орташа" және "температураның көтерілу жылдамдығы орташа "және" қуат орташа", содан кейін "өңдеу төмен" және т. б. Бұл өнім ережелерін толық факторлық экспериментті жоспарлау матрицасы ретінде қалыптастыру әлдеқайда ыңғайлы [37], сарапшылармен "ақыл-ой эксперименттері" деп аталатындарды жүргізе отырып, осы үш Ереженің жоспарлау матрицасы келесідей болады (14.7-кесте). Кесте 14.7-басқару дәрежесін бағалауға арналған PFE жоспарлау матрицасы
Айнымалыларды үш деңгейлі бағалау кезінде толық факторлық эксперимент жүргізуді қамтамасыз ету үшін: 0, 0.5 және 1.0 эксперименттік нүктелер саны: N=34= 81 болады. Бірақ бес деңгейлі бағалауды қолданған жөн: 0.0, 0.25, 0.5, 0.75 және 1.0, содан кейін нүктелер саны N=54=625 болады. Алайда, көптеген эксперименттерді жүзеге асыру қиын, бұл жағдайда эксперименттік нүктелері аз бөлшек факторлық эксперимент (DFE) жүзеге асырылуы мүмкін [37]. Басқару жүйелеріне арналған интеллектуалды модельдердің дәлдігі диагностикалық ішкі жүйеге қарағанда әлдеқайда жоғары болуы керек екенін есте ұстаған жөн. Сондықтан диагностикалық жүйеге арналған DFE нүктелерінің саны пешті басқару үшін қажет болғаннан айтарлықтай аз болуы мүмкін. Бірақ кез-келген жағдайда, "ойлау эксперименттері" неғұрлым көп жүргізілсе, диагностикалық алгоритмнің интеллектуалды моделі соғұрлым дәлірек болады. PFE жоспарлау матрицасын интеллектуалды модельдердің үш түрінің бірін синтездеу үшін пайдалануға болады: бұлыңғыр, нейрондық желі немесе нейро - бұлыңғыр. Әрі қарай, алынған зияткерлік модельдердің барабарлығы бойынша зерттеулер жүргізіледі. Осы үш модельдің ең жақсысын жедел диагностиканың ішкі жүйесін құру кезінде пайдалануға болады. "MATLAB" бағдарламалық өнімінің көмегімен біз интеллектуалды модельдердің барлық үш түрін синтездедік, модельдеу нәтижелерін салыстырмалы талдау және үш модель үшін эксперименттік (сараптамалық) бағалау кестеде көрсетілген14. 8. Кесте 14.8-зияткерлік модельдерді сәйкестікке салыстырмалы талдау
14.8-кестеден нейро-бұлыңғыр диагностикалық модель ең жақсы нәтиже көрсеткенін көруге болады. 14.19-суретте "MATLAB"құралының көмегімен синтезделген нейро-бұлыңғыр модель келтірілген. |