Распознавание режимов работы авиационного ГТД с использованием технологии нейронных сетей
Курсовой проект - Компьютеры, программирование
Другие курсовые по предмету Компьютеры, программирование
тевого классификатора состояний авиационного двигателя
Здесь - вектор желаемых выходных реакций
НС: ;
- выходы НС;
- значения вектора ошибки на выходе НС.
Обучение НС сводится к следующему. На входы НС подаются отрезки временного ряда , , принадлежащие заведомо известным классам (режимам работы) двигателя , . Желаемыми реакциями НС в каждом случае будет значение, равное единице, на одном из выходов нейронной сети, соответствующем распознанному режиму. Например, классу установившихся режимов ГТД соответствует выход 1, классу переходных режимов - выход номер 2, классу неустановившихся режимов - выход номер 3. Ошибка обучения НС определяется следующим образом:
,
Минимуму ошибки (3) соответствует обученная сеть, решающая задачу распознавания (классификации) режимов работы ГТД.
Глава 2. Разработка системных моделей для решения задачи
распознавания режимов работы газотурбинного двигателя
.1 Применение технологий системного моделирования на этапе
проектирования интеллектуальной системы распознавания режимов
работы авиационного двигателя
В последнее время, при создании сложных информационных систем, роль системного моделирования существенно возросла. Подтверждение тому - наличие встроенных CASE средств в современных системах управления базами данных (Oracle, Informix, R-Base и др.), а также в большинстве интеллектуальных систем. Однако присутствие этих средств в качестве базовых компонент системного моделирования, на основе которых в конечном итоге строится то или иное приложение, еще не означает, что они будут правильно использоваться при решении прикладных задач в той или иной области применения. Это объясняется тем, что кроме общей автоматизации создания приложения, CASE средствами, до сих пор отсутствует соответствующая методическая и методологическая поддержка данного процесса. Поэтому, несмотря на кажущуюся внешнюю простоту, общий успех системного моделирования определяется опытом, знаниями и интуицией пользователя.
Другим аспектом этого процесса является объект исследования, сложность которого в конечном итоге определяет нетривиальность его представления (формализации) в рамках SADT - методологии.
Исходя из сказанного выше, применение методологии системного моделирования на этапе проектирования интеллектуальной системы распознавания режимов работы ГТД позволяет грамотно обосновать и сформулировать требования к будущей системе, а также разработать системный проект, выделить полное множество функций и определить взаимосвязь ее отдельных компонент для дальнейшей реализации в виде исследовательского прототипа интеллектуальной системы распознавания режимов работы ГТД.
Формализация информационного портрета ГТД в рамках SADT - методологии и IDEF - технологии является отдельной проблемой, так как системная модель, в конечном счете, собирает всю информацию о процессе распознавания режимов работы авиационного двигателя в информационную кучу. Поэтому основной задачей, решаемой на данном этапе, является выделение основных функций и решаемых задач, связь информационных потоков с определенными ранее структурами баз знаний, а также его взаимосвязь в рамках сценариев работы интеллектуальной системы распознавания режимов работы ГТД.
Таким образом, на основе системной модели, на этапе проектирования интеллектуальной системы распознавания режимов работы ГТД, с использованием SADT - методологии и IDEF - технологии необходимо выполнить следующую последовательность шагов:
разработать множество функциональных моделей с целью выделения полного множества функций и задач, решаемых интеллектуальной системой распознавания;
разработать множество информационных моделей, определяющих логическую структуру баз знаний, а также способы и механизмы управления ими и взаимодействия (обоснование содержания, наполнения, управления информационными потоками);
разработать динамическую модель, определяющую правила работы интеллектуальной системы распознавания режимов работы ГТД, которые являются основой для создания интерфейса (сценариев) с пользователем и определяют динамику взаимодействия интеллектуальной системы распознавания с базами данных и знаний.
С точки зрения SADT методологии БКИП ГТД и процесс его разработки как системы представляет собой совокупности элементов, взаимосвязанных между собой и образующих целостное единство свойств. Также при исследовании, проектировании, и создании реальной системы необходимо определить элементы и структуру их взаимодействия во времени и пространстве с помощью различных мер. При этом параллельно реальной системе существует ее информационное отображение - информационная.
В областях конструирования и технологии изготовления машин, создания АСУ и других разрабатываемые системы соответствуют указанным положениям диалектики и поддерживаются в промышленности системой ГОСТов на проектирование - ЕСКД, ЕСТД, ЕСПД и другие. В этих ГОСТах определяется, что вначале система выделяется из предметной области и представляется функциональной (структурной) моделью, в которой через отношения и взаимосвязи подсистем и элементов отражаются их основные функциональные свойства. Далее эти свойства и отношения более полно раскрываются через комплекс графических схем, чертежей, информационных данных выраженных через спецификации, инструкции, расчеты и т.д.
Для построения систе