Распознавание режимов работы авиационного ГТД с использованием технологии нейронных сетей
Курсовой проект - Компьютеры, программирование
Другие курсовые по предмету Компьютеры, программирование
мных моделей существуют стандарты (технологии) IDEF0 (функциональные модели), IDEF/1X (информационные модели), IDEF/SPN (динамические модели). IDEF0 представляет собой совокупность методов, правил, процедур, предназначенных для построения функциональной модели (ФМ) при представлении предметной области системой. ФМ отображает функциональную структуру системы, то есть производимые ей действия и связи между этими действиями и является основой содержательного представления системного моделирования процесса контроля измеряемых параметров авиационного двигателя. Она может детализироваться с учетом тех задач, которые будут решаться в процессе контроля технического состояния авиационного ГТД.
На рис. 2.1 приведена ФМ процесса проектирования СР.
Рисунок 2.1 - Функциональная модель проектирования СР
Для ФМ (рис. 2.1) управляющими входами (С1 - С4) процесса являются: техническое задание на БКИП, ГОСТы, ОСТы и ЕСПД в области программного обеспечения БКИПа ГТД. Входом (I1) для ФМ являются экспериментальные данные работы ГТД. Механизмами (М1 - М4) для ФМ являются: СУБД, пакеты статистической обработки данных, среда моделирования, языки программирования высокого уровня. Выходами (О1, О2) ФМ являются: программное обеспечение БКИП и документация.
Процесс проектирования начинается с разработки технического задания, которое согласуется с ГОСТами и ЕСПД. После или в процессе формирования технического задания (производительность, точность, требуемые ресурсы и т.д.) проводятся экспериментальные запуски образца ГТД (одной серии), в результате чего накапливаются данные в БД. ТЗ должно быть сформировано согласно SADT методологии в виде диаграмм, на которых обозначаются поставленные задачи и требования к их реализации.
Также ТЗ должно содержать требования к аппаратной реализации бортового вычислителя, которые определяют протокол передачи данных между процессорами, требуемую скорость работы функций бортового ПО, перечень контролируемых параметров, допуски варьирования значений измеряемых параметров по амплитуде и скорости изменения значений измеряемых параметров.
На рис. 2.2 показана ФМ процесса проектирования СР с более детальной структурой.
Рисунок 2.2 - Функциональная модель проектирования СР (развернутый вид)
ФМ (рис. 2.2) более подробно раскрывает процесс проектирования БКИПа, на котором приведены элементы процесса и связи между этими элементами.
В проектировании СР первым является процесс Сбор данных, который подразумевает сбор данных в одну базу данных (БД). В качестве технического задания на данном этапе выступают требования к формату чисел в БД и формату самой БД. В данной работе в качестве БД использовались таблицы Excel. Входами процесса А1 являются экспериментальные данные, снятые с работающего ГТД. При этом выходом данного процесса будет БД, которая является входом процесса А2.
Процесс А2 Статистическая обработка данных обеспечивает отсев грубых промахов в экспериментальных данных. Входом данного процесса является сформированная БД. В качестве управляющего входа для процесса А2 выступает техническое задание, в котором указываются допуски на максимальные отклонения параметров. В качестве пакета статистической обработки использовался пакет программ Statistica 9. Выходом данного процесса являются обработанные данные.
В процессе А3 Построение нейросетевого классификатора производится создание нейронной сети. Входом данного процесса являются предварительно обработанные данные. В качестве управляющих входов выступают: техническое задание, ГОСТы и ЕСПД. Механизмами данного процесса являются СУБД и язык программирования высокого уровня, в качестве которого в данном процессе использовались M-язык (встроенный в пакет прикладного программного обеспечения MATLAB) и C. Выходом данного процесса являются параметры элементов системы распознавания. Например, для нейросетевых элементов это будут архитектурные параметры (количество слоев, функции активации слоев, связи между слоями), структурные параметры (размер слоев) и параметры самой нейронной сети (значения смещений и весовых коэффициентов).
В заключительном процессе А4 Реализация СР в ПО реализуется алгоритмы аспознавания режимов работы ГТД в программный код. Входом данного процесса является детерминированные параметры элементов системы распознавания режимов работы ГТД. В качестве языка высокого уровня может использоваться язык C. В этом процессе в качестве управляющих входов выступают: техническое задание (тип данных, производительность, требования к ресурсам), ГОСТы и ЕСПД. Выходом данного процесса является программный код, а также документация к сообщениям данного программного кода, другим системам, таким как БСКД, о состоянии датчиков.
Комплекс информационных моделей, прежде всего, показывает информационно-логическое взаимодействие файлов данных в базах данных и подпроцессов бортовой системы контроля измеряемых параметров авиационного двигателя.
На рисунке 2.3 показана ФМ процесса проектирования нейронной сети.
Рисунок 2.3 - Функциональная модель проектирования НС (развернутый вид)
В проектировании НС первым является процесс Оценка репрезентативности выборки. Оценка осуществлялась при помощи пакета Statistica.
В процессе А2 составлялась обучающая и тестирующая выборки. Процентное соотношение составило 25% и 75% соответственно.
Процесс А3 заключается в построении нейр?/p>