Note de curs - Departamentul Automatica, Calculatoare si ...

DIAGNOZǍ PRIN ANALIZA COMPONENTELOR PRINCIPALE
Generalitǎti
Sistemele automate, în care trebuie incluse si obiectele automatizate sunt
supuse posibilitǎtii de a se defecta si de a devia de la regimul normal de
functionare. Efectele functionǎrii defectuoase sunt multiple: reducerea calitǎtii,
diminuarea eficientei, deteriorǎri partiale ale echipamentelor, opriri ale
instalatiilor, producerea unor situatii vecine cu hazardul sau chiar periculoase,
impact negativ asupra mediului ambiant etc. Detectarea promptǎ a defectiunilor
si localizarea lor sunt prin urmare de foarte mare importantǎ.
Problema foarte dezbǎtutǎ în literaturǎ cunoaste douǎ abordǎri curente: a) prin
metode bazate pe modele; b) prin metode bazate pe cunostinte apriori.
În primul caz este utilizatǎ ipoteza cǎ defectiunile produc modificǎri ale
anumitor parametri fizici care produc la rându-le modificǎri ale parametrilor
si/sau variabilelor de stare ale sistemului. Monitorizarea stǎrii sau parametrilor
sistemului face parte din detectarea si diagnosticarea defectiunilor. Dezvoltarea
unor modele cuprinzǎtoare este însǎ delicatǎ, uneori imposibilǎ, pentru
majoritatea proceselor conduse automat.
În cazul al doilea sunt posibile abordǎri bazate pe anumite reguli formulate în
raport cu structura procesului si din functiile tehnologice ale unitǎtilor de bazǎ
sau pe simulǎri mai curând calitative. În cazul regulilor, uzual simptomele de
rea functionare sunt urmǎrite în sensul invers al propagǎrii lor. În cazul
simulǎrii, modelele calitative descriu comportarea sistemului atât în conditii
normale cât si în conditii anormale. Se comparǎ de data aceasta comportarea
anticipatǎ pe baza modelului cu observatiile recoltate efectiv de pe sistem. Este
asadar necesarǎ crearea în prealabil a unei baze de cunostinte, ceea ce consumǎ
evident timp si efort calificat.
Cum s-a discutat în sectiunea precedentǎ, o posibilitate relativ putin
consumatoare de timp si efort o reprezintǎ sistemele de diagnozǎ bazate pe
retele neuronale artificiale. Pentru aceasta este necsarǎ o bazǎ de date de
instruire care sǎ cuprindǎ situatii tipice de functionare defectuoasǎ si
simptomele asociate. Prin instruire (training) relatia între defectiuni si formele
lor de manifestare poate fi învǎtatǎ sub forma stabilirii ponderilor asociate
conexiunilor din retea. Reteaua instruitǎ poate fi apoi utilizatǎ pentru a asocia o
functionare defectuoasǎ ulterioarǎ cu una din situatiile identificate anterior.
Pe durata operǎrii unei instalatii, o serie întreagǎ de variabile sunt monitorizate
si depuse în baze de date. Se spune cǎ de regulǎ companiile sunt bogate în date
dar sunt sǎrace în informatie, asta mai ales pentru procesele care au principii de
functionare vag întelese sau suficient întelese dar foarte greu de modelat. În
75