Диагностические параметры и модели

В зависимости от решаемых диагностических задач и конструктивных особенностей объектов используются различные диагностические параметры и модели. [c.472]

Выбор интегрального показателя свойств материала (диагностического параметра) в значительной степени определяет методы и средства диагностики конструкции, а, следовательно, и разработку диагностических моделей. Разрабатываемые модели должны учитывать исходную дефектность объекта Эго, в свою очередь, предполагает внедрение новых операций контроля в технологический процесс изготовления крупногабаритных конструкций. [c.9]

ДИАГНОСТИЧЕСКИЕ ПАРАМЕТРЫ И МОДЕЛИ [c.472]

Построение моделей объектов диагностирования является одним из основных этапов при разработке систем диагностирования, предусмотренных ГОСТ 20417—75. Модели объекта дают возможность определить его состояние, выбрать минимально необходимый набор диагностических параметров, построить алгоритм диагностирования и предъявить требования к объекту по уровню контролепригодности. При этом решается вопрос, какая часть программы диагностирования может быть осуществлена встроенными и внешними средствами диагностирования. [c.238]

Большое разнообразие моделей затрудняет исчерпывающую классификацию. Построение частных классификационных схем моделей производится чаще всего в зависимости от объема информации, необходимой для определения конечного множества возможных технических состояний объекта. Наряду с этим признаком модели диагностируемых объектов можно условно разделить на группы зависимости от степени их абстрактности и характера связей, устанавливающих зависимость диагностических параметров от параметров состояний (рис. 175). [c.239]

Адаптация динамических моделей достигается при помощи трехэтапной итеративной процедуры, включающей идентификацию модели, принимаемой в качестве пробной, оценку параметров в пробной модели и диагностическую проверку модели на адекватность. [c.120]

При построении системы диагностических признаков удобно использовать подход, предполагающий построение многофакторной модели зависимости функции отклика системы от параметров технического состояния. [c.33]

Метод построения регрессионной модели наиболее эффективен при поиске диагностического признака, однозначно связанного с одним из параметров технического состояния. [c.33]

Функция отклика зависит от многих факторов. Результаты наблюдений представляют в виде полинома. В этом случае уравнение связи параметров технического состояния 2. и диагностического признака и, назьшают уравнением регрессии. В ряде случаев, хорошее приближение дает линейная регрессионная модель вида [c.33]

Расчетные значения подобных кинетических изотопных эффектов для разных моделей переходного комплекса во многих случаях оказываются существенно различными. В таких случаях экспериментальное измерение величин этих эффектов делается эффективным диагностическим средством. Было бы, однако, полезным в этом кратком введении указать на одно неизбежное ограничение метода, которое характерно также для всех способов измерения скоростей реакций как абсолютных, так и относительных. Поскольку наиболее удачные и, по-видимому, довольно правильные теории скоростей реакций связывают последние с термодинамическим равновесием между переходным комплексом и реагирующими веществами и параметр времени вводится самым общим и формальным способом, любые измерения скорости могут дать лишь значения свободной энергии переходного комплекса. В более сложной реакции главную роль играет тот переходный комплекс, который соответствует лимитирующей стадии, однако сделать какие-либо заключения о механизме его образования, например на основании предшествующих быстрых стадий реакций, в принципе невозможно. Поэтому не всегда можно получить сведения о всех процессах, происходящих даже в самой лимитирующей стадии. Так, например, в некоторых случаях процесс разрыва связи может только начаться в переходном состоянии и тем не менее завершиться в той же стадии реакции. Максимум потенциальной энергии может быть достигнут в самый начальный период в результате поступления энергии из других источников. Наличие заметного изотопного эффекта никогда нельзя считать подтверждением того, что подобная связь рвется в лимитирующей стадии. Эти соображения следует учитывать, в противном случае выводы могут быть неправильными. [c.11]

Применение в качестве диагностических моделей линейных операторов позволяет сформулировать условия работоспособности привода в общем виде как ограничения для перемещений полюсов и нулей передаточной функции на плоскости комплексных переменных и, используя метод малого параметра, определить допустимые изменения контролируемых параметров. Однако для построения такой модели необходимо замерять с достаточной точностью большое количество параметров привода, что практически не удается. В связи с этим на практике часто ограничиваются построением модели на основе передаточных функций для ограниченного числа входов и выходов. [c.137]

В свете имеющихся достижений в области измерительной и вычислительной техники, а также, что особенно важно, в области электрофизиологии и биофизики, математического моделирования электродинамической системы, порождающей биоэлектрические сигналы, сейчас уже можно говорить о появлении автоматизированных диагностических систем 3-го поколения. В них количественное описание исходных сигналов и вьщеление параметров базируется на содержательных с электрофизиологической и биофизической точек зрения математических моделях изучаемого органа как генератора биоэлектрических токов и тела как объемного проводника, в котором существует измеряемое электромагнитное поле. Использование таких параметров сужает область поиска решения при статистической обработке данных, приближает терминологию диагностики к электрофизиологическим и анатомическим понятиям, способствуя более осмысленной интерпретации данных врачом, в частности, при сопоставлении этих данных с результатами других клинических исследований. [c.275]

В связи с этим необходима активизация деятельности материаловедческих лабораторий, в которых сейчас зачастую законсервировано дорогостоящее испытательное оборудование. Их задачами должны стать изучение основных закономерностей изменения параметров диагностических сигналов по мере развития дефектов в материале бценка работоспособности моделей, описывающих изменение сигналов при повреждении материала, и их применимости для диагностики и прогнозирования разрушения газовых объектов поиск оптимальных совокупностей диагностических параметров создание методик имитации повреждений, позволяющих осуществлять лабораторное моделирование ситуаций на реальных объектах получение данных о зависимости сигналов от марки, технологии, возраста материала с целью уменьшения влияния указанных факторов на диагноз и прогноз (создание и пополнение базы данных). Кроме того, такие лаборатории могут служить тренажерной базой для работников промышленности, а также для аттестации новых перспективных разработок диагностической аппаратуры. [c.28]

Модель описывает характер влияния на рассматриваемый диагностический параметр таких характеристик объекта, как номинальная макрогеометрия, регулярные отклонения геометрической формы, шероховатость и параметры локальных дефектов рабочих поверхностей [c.474]

Так, на основании приближениых аналитических зависимостей получены формулы дяя различных моделей пластовых фильтрационных систем с одномерных потоков и их диагностические признаки (ДП), которые предлагается использовать для "разложения", "расчленения" во времени промысловых КПД-КВД со сложными траекториями фильтрации (горизонтальных скважин) на. составляющие одномерные потоки с последу ющей оценкой моделей пластовых фильтрационных систем и других параметров. [c.214]

Предположим, что изменение диагностических па)Шетров механизма соответствует изменению с1руктурнь1Х параметров. Такое представление получило название детерминированной диагностической модели. К примеру, детерминированная связь [c.34]

Реальные зависимости между диагностическими и структурными параметрами механизма неоднозначны, поэтому при появлении дефекта, как правило, изменяется уровень вибрации в нескольких полосах частот. Справедливо и сйратное предположение о том, что на изменение вибрации в определенной полосе частот могут влиять и дефекты различных узлов механизма. В этом случае по результатам эксперимента составляется квазиде-терминированная диагностическая модель. Згиэисимость изменения уровня вибрации в контролируемой полосе частот зададим уравнением, правая часть которого представляет собой неполный квадратичный полином [c.35]

Напомним, что регрессией называют зависимость среднего значения случайной величины от некоторой другой величины или от нескольких величин. Подобная зависимость является математической моделью изучаемого физического явления, технологического процесса, технического объекта и др. На основании этой модели может быть предсказана реакция системы на внешнее воздействие или изменение состояния объекта. При некоторых условиях по реакции системы (сигналу измерительной информации) может быть определено изменение состояния объекта, что может служить основой для диагно -стирования. В технической диагностике под реакцией (откликом) обычно понимают oBOKjTiHO Tb диагностических сигналов (параметров) или результатов их обработки. [c.236]

Что касается второго вопроса — определения характеристик собственно генератора по характеристикам его электрического и магнитно тополей, то оно осложняется тем, что однозначное определение генератора по измерениям его электромагнитного поля вне области расположения генератора в принципе невозможно, если конфигурация генератора совершенно произвольна (за исключением естественного ограничения, которое всегда имеется при изучении реальных объектов, чго поле первичного генератора I существует лишь в ограниченной области пространства). Преодолеть эту трудность можно двумя способами. Один способ — считать допустимой лишь некоторую огра-ничен1.ую совокупность конфигурацией генератора (или модель), в пределах которой генератор однозначно определяется измерениями электромагнитного поля. Обычно в качестве допустимых выбирают точечные генераторы мультипольного (в частности, дипольного) типа. Этот путь называют методом эквивалентного генератора, так как он предусматривает замену истинного генератора генератором известной и более простой структуры, который эквивалентен истинному по некоторому заданному критерию. В дальнейшем интерпретация результатов решения обратной задачи и принятие диагностического решения осуществляются на основе анализа эквивалентного генератора. Этот подход условно назовем модельным. Другой способ - без каких-либо дополнительных ограничений на допустимую конфигурацию генератора описьшать его с помощью некоторых характеристик интегрального типа, или параметров, отражающих наиболее общие и важные для диагностики свойства истинного генератора. Предусматривается, чго эти характеристики могут быть однозначно определены в результате решения обратной задачи. В дальнейшем можно выносить диагностическое решение либо непосредственно по интегральным характеристикам, либо для облегчения их интерпретации привлечь понятие эквивалентного генератора, причем в качестве критерия эквивалентности тогда нужно использовать равенство интегральных характеристик истинного и эквивалентного генераторов. Этот подход условно назовем параметрическим (дальнейшее обсуждение его содержится в 3.4). [c.228]

Система автоматически осуществляет внешнюю обработку измеренных данных, включая предварительную обработку сигналов и основную вычислительную обработку данных выбранными методами, причем врач может получать от системы сообщения в текстовой, числовой и графической формах о любых исходных и промежуточных данных, участвующих в процессе решения задачи. Окончательная информация, предоставляемая врачу, содержит результаты работы алгоритмов автоматической классификации и образное представление электрического процесса возбуждения данного органа для визуальной оценки, снабженное соответствующим содержательным комментарием. Наряду с этими сведениями врач получает дополнительные клинические данные об испытуемом, в том числе результаты неэлектрофизиоло-гических исследований. Вся эта информация подвергается врачом внутренней обработке на основе его собственной интуитивной модели принятия решения с привлечением профессиональных знаний (в частности, по физиологии возбуждения изучаемого органа и накопленного клинического опыта), в результате чего выносится окончательное диагностическое заключение (диагностическое резюме). Процесс внутренней обработки происходит при активном взаимодействии врача с устройствами внешней обработки и объектом исследования (при необходимости целенаправленно изменяют параметры алгоритмов вычислительной обработки данных, а иногда и состояние испытуемого). [c.276]

Градация метаболических состояний и биохимический цикл возбуждения (по Кондрашовой) — это удачная попытка применения ДК и других параметров дыхания и окислительного фосфорилирования для классификация пе-ременно-сопряженных состояний изолированных митохондрий это биохимическая модель регуляции энергетического обмена при возбуждении и торможении, в норме и при патологии, с учетом возможности переключения метаболических путей по ходу деятельности. Особая ценность такого подхода — в использовании параметров энергетического обмена, полученных in vitro, в качестве диагностических критериев физиологического состояния клетки in vivo. [c.58]

Биотическая часть этой модели кроме суммарного фитопланктона и зоопланктона содержит еще гетеротрофные бактерии и простей-щие. Гвдрохимическую часть модели составляют органический углерод, растворенные формы органического и минерального фосфора, фосфор в детрите, минеральный азот и метаболизированное, содержащее углерод вещество. Кроме того, в число переменных модели включен кислород. Все озеро (Леонов и др., 1991) разбито на 8 частей, на которые оно подразделялось ранее (Антропогенное эвтрофирование..., 1982) при изучении процессов эвтрофирования. Каждая часть разделена на эпилимнион и гиполимнион. Обмен веществом между ячейками осуществлялся только за счет адвекции. Для этого использовалась система течений, построенная по результатам расчетов течений по диагностическим моделям (Филатов, 1991). Это более реалистичная система течений, чем в модели В. В. Меншуткина и О. Н. Воробьевой (1987). Верификация модели показала удовлетворительное совпадение результатов расчетов с данными наблюдений (Леонов и др., 1991, табл. 5, 6). Модель, как утверждают ее авторы, можно использовать практически без существенной корректировки значений параметров для исследования экосистем водоемов, различающихся по своим хими-ко-биологическим свойствам. Это является несомненным достоинством модели. [c.197]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология