Phát hiện và tìm vị trí lỗi trên hệ thống lai ghép

M DU

Ngày nay, cach th ngs nxu t dang ngày cang tr nén ph ct p khi nchovi c phát hi nl iva xác đ nh nguyên nhân c achúng c ngtr nênr t khó khăn Các l ix y ra làm gi mhi usu tc atoành th ng, hay th m chí còn khi nh th ng hoàn toàn tê li t Ð c ithi nhi u năng c ngnh năngsu tvà chtl ngsnph mmàvnhnch s can

thi pc aconng ilénh th ngs nxu tthì các thu ttoán giám sátt đ ng đóng vai trò

ngày càng cao.

V im cổốích đ anh ngtinb côngngh vào ph cv cho cu cs ng, tôi xinch n đ tài nghiênc u “Phát hỉ n và tìm v tril itrénh th ng lai ghép”.

Đã có r tnhi uph ng pháp nghiên c u và phát tri nv im c đích giám sát các hth ngsnxu tnh đ ccôngb trong [7j, [8], [11], [20] Cac ph ng pháp nàyd a trên các giátr đođcđ ct h thngc mbind cungc p thông tnv tr ng thái hot đ ngc ah th ng Nh ng thông tin đo đ c này s d c ki mnghi md a trên m t mô hình tr ng thái chu n lam tt p các ràng bu cd cho phép tính toán đ nh tquấánv mt thông tin đo dc đ c.D a trên phép tính nay mat đó phát hi n các tr ng thái b t th ngtrongh th ng T pràng bu cnàyđ c xây d ngb inh ng chuyên gia thi tk h th ng và cóth dùng đ mô ph nglihotđngc ah th ng Tuy nhiên, nh ng ph ngphápk trên không cho phép th c hi n vi c giám sát v i th i gian th c, và nh t là khicós thayd iv mtc u trúc trongh th ng Do đốm c tiêu t ng quanc ad tài là xây d ng m t thu t toán giám sát trong th i gianth cd a trên ngu n thông tin đo đ c d ct cácc mbi n và mô hình tr ng thái chu nc ah th ng.

Cách th ng lai ghép ngày càng tr nên quan tr ng vàph ctph nđ dap ngd c nhu c us nxu tc a các xí nghi p.M tcácht ng quan,m th th ng lai ghép lam tt p

các mô hình đ ng mà m ¡ mô hình đ ng nàyt ng ngv im t mô hình tr ng thái ho t

đ ngriêngr c ah th ng Quá trình chuy nd it m tmô hình đ ng này sang m t mô

hình đ ng khác ph thu c vào mt mô hình đi u khinrircvinhngdiukin chuy ndid ccàiđ tt tr c.

ĐÐ giám sát m t mô hình lai ghép trong th 1 gian th c,m c đích nghiênc uc alun văns baog m2ph n:

e Xây dng các ph ng trình phân tích t ng tr ng (symbolic analytical redundancy relation — g it t là SARR) b ng cách phan tách các rang bu c có trong mô hình tr ng thai chu ne ah th ngk th pv ily thuy td th hai phía. e Đánh giá các SARR đã sinh ra b ng ph ngpháp phân tích kho ng (interval

analysis)đ xétd nd nhi uc acác giátr dodcbih thngc mbin.T đó đ arak tlu n mô hình có L 1 hay không có L i.

C th nidungc alunvans đ cb c ctheot ngch ngnh sau: Ch ngl:T ngquanv phát hi n và tìm v tril 1.

Ch ng2: Mô hình bài toán phát hi nỊ itrénh th ng lai ghép và thu t toán giám sát.

Ch ng3: ngd ng thu ttoán cho mô hìnhx lý sinhh c Ktlun

CH NGI1:

T NGQUANV PHATHI NVATIMV TRÍL I

1.1 Cac ph ng pháp phát hi nl id a trên mô hình không phân tích

Các ph ng pháp phát hi nl ¡ch d a trên vi c phân tích s lễ ucóth k dn m ngn ron,h chuyên gia,m ng bayes, nh nd ngm u mà chúng ta cóth g ichung là cácph ng pháp d atrênk thu th c máy (machine learning).

M tcách t ng quan,h c máy làkh năngc ach ng trình máy tínhs d ngnh ng

kinh nghi mquansátđ chocd li utrong quákh đ c ithi ncông vị ctrongt ng lai M th th ngh cmayd_ c chia làm hai ph n:h c máy và ki m tra Trong bài toán phát hi n I i, mô hìnhhh c máy s s dngd luhcđ xacdnhttc hành vi ho t đngc amth th ngs nxutbaog mc tr ng thái ho td ngbìnhth ng và khi có 1 1 Mô hình h c máy kèm theo các tr ng thái ho td ng dtd c này chính là mô hình không phân tíchc ah th ng Khi áp d ng vàoth ct vicácd liudodcd ct các c mbi n và d a trên mô hình không phân tích trên mà chúng ta cóth phathind c các tr ngtháib tth ngc ah th ng.

JNN| M ngWN ron

M ng n ron [/5], [17]la m t mô hình x lý thông tin ph ng theo cach th c x lý thông tnc acach n ronsinhh c.M ngd ct onénb ihaiph nchinhg m các phn t (g ilaphnt x lýhayn ron)d cktniv inhau thông qua các liên k t (g ila tr ngs liênk t)t othanhm tth th ngnh tv im cđích gi Iquy tm tvnđ c th nào đó.

Xây d ngm tm ngn ron Ngiám sátm th th ngŠđ cth chỉ nd atrênm tquá trinhh ct cácd li uhu n luy n Quá trình h c này giúp cho vi c hi u ch nh các tr ng s liênk tgi acác ph nt (n ron) mô ph ngh th ng S Di u nay giúp cho m ngn ron Nghinh đ cttc các tr ng thái ho td ng binhth ngc ah th ng Š Sau đó,m ng n ron Nnay d_ cáp d ng vào th c ti nnh m phát hi n các tr ng thái ho td ng không bìnhth ngc ah th ngSd thông báot ing iqu nly.

1.1.2 Nh nd ngm u

Ph ngpháp nh nd ngm ud a trên các thu ttoán đ phân lo icácm u đo đ cv i các m u tiêu chu nđ ctríchrútt cácm ucó s n Thôngth ng,cácmuđođ ct h thngc mbin,s đ c phân lo 1 và s px p trong các không gian đa chi u có s n Cách phân lo I này đ cgilahccé giám sátnh ml utr ttc các tr ng thái ho t đ ngbìnhth ngc am th th ngế.

1.2 Cac ph_ ng pháp phát hi nl id a trên mô hình phân tích

Ph ng pháp xác đnhl ¡1d a trên mô hìnhs d ng thông tinth ngd đ ki mtra tính nh t quán cah th ng Có hai lo i thông tin thng d , thng d phnc ng (hardware redundancy) và th ng d phân tích (analytical redundancy).Th ng d ph n cngyêucus d th av cmbin(sensor),b d n(actuator) b x lý (processor) va ph nm md đoho cdi u khi n các bi nnh tđnhc ah th ng Vid , chúng ta có th Ipđtnhi uc mbind đo đ c cùng m tthông tin Tuy nhiên, tính ngd ngc anób gi ih ndoc nph i tăng thêm chi phí và không gian | pd t.

Ng cli,th ngd_ phân tích (còn có tên là thông tin th ng d hàm(functional), hay

thông tin th ng d nhân t o (artificial)) thud c thông qua các phân tích đ cl pd a trên các giá tr đ u vào vad ura (input/output)c ah th ng vàth ngd cdi ngi ¡thành

mth ph ng trình dis Ph ng trình này d cgilàph ng trình trùng Ip

(Analytical Redundancy Relation - ARR).

Ph ng trình nay h ud ng trong vi c tính toán các giá tr c am t phép doc mbin

thông qua phép đo c a các c m bi n khác Giá tr tính toán sau dé d_ c so sánh v i giá tr dod ct cácc mbi n.

VỊ c so sánh ktqu phân tích thông tnth ngd vàk tqu thud ct th ct thông qua cácc mbinnucós chênhl chs ch rar ngh th ngdangg pvnd.

1.2.1 cl nợ tham s

Ph ng pháp này d a trên nh ncác thams h th ng mà khôngth dod ctr cti p. Sau đó, các giátr cl ngd cso sánh v 1 các giátr trên danh nghac a các tham s.Ù1I1 cl ng(esimatonerror)d cs d ngnh làm tch th l1.

1.2.2 H ph ng trình tring | p

Các ARRđ cspxplivàth ngd cbinđicácbinth c ađu vao/d urahay tr ng thá/không gian Bn ch tc aph ng pháp này đ ki m tra s nh t quan

gi athông tin mô hình hóa v ¡ các đ urac ac mbi nđoởđ c vad u vào quá trình đã

Ð ki mtra tính gˆnk tc a thông tin, ta so sánh phương trình (1.2) v i thông tin đo đ u

vào b ng cách thay th các giảtr Vị = 1,W¿ = 12, yg = 1 ta có :

Po = —Ũ.12 + 0.02 +0.1=0

Nuph ng trình băng O thì giá tr so sánh và giá tr c mbi ncós nh tquán,n u khác

0cóth cól ¡x yravớih th ng Trên thựct, gidtris6d pg, thường di c so sánh v i m tgiátr epsilon £ như sau:

Po = —0.01* yot+ 0.02* y¿ + 01x; £

Gia tr epsilon chính là biên d mam th th ng cho phép khi có nhi u hay sais_ trong

đol ng Trong ph n ti p theo của luịn văn, các giá tr nảy s được bao trong m t

kho ng giá tr nh sau:

Po = —0.01* y;¿ + 0.02 * y+ 0.1*y;¡ €[0,€]

Tinh nh t quán c a thông tin là th`a mãn n u giả tr c a pg nm trong kho ngt Odn

epsilon [0, €].

1.3 Gi ¡thuc utrúch th ng

Vi c xây d ngm t mô hình tr ng thái chu n làm tnhi mv quantr ngd phát hi n và xác đnh v tril itrongm th th ng.M c đích chính làth hind yd các hành vi c ah th ng thông qua mô hình tr ng thái chu nđ chúng ta cóth phân tích và chu n

đoán các tri u ch ng phát sinh Tuy nhiên, lu n văn này không trình bày cácb c xây

d ngm tmô hình tr ng thái màs coinh mô hình này đã có nvad cs dngtr c

tipnh m tđuvàoc a thu t toán giám sát M ts cách trình bày mô hình tr ng thái đ cs dngph bing m trình bày mô hình tr ngthád idngcutric,d 1dng

Trong đó x,, x; là các biên chưa bii ( và y; „.; là ba biên đã bi t.

Mô hinh trạng thai này dưới dạng cau trúc của h¿ thông nay sé là:

Cc = Íca, Cth V = Y UX: x = LẺ Si si 4 = {W4.V2.4} (1.4) V 1

Co = [Xi,Xz.13},€ị = (X2 Vibe = {X1, V2} £.3.2 Mô hình d ‘id ng ma trˆn

Trình bảy môt mô hình tr ng tháic am th thngd idngmatrns sw ding mtmatrnMd cg ¡ là ma tr n liên thuộc (incidence matrix) Trong ma tr n M, các hàng t ng ‘ng v i các ràng bu c và các cột tương ng v i các bi nc a mo hình [31.14] Giao di mc am ic t,m ¡dòng M(i,j) sẽ cóm t trong hai giá tr :

- M(i,j) =0n uràng bu cc; không ch a bien 0;

- M,ƒ) =1 nuràng bu ce céch abi nữ;

- M(,j) = —1 khi xu thi nthêmch s b cth igiank

133 Méhinhd id ngd thị hai phía

Định nghĩa : Mot d th th hai phía được xác d nh boi ( C;V;E) trong đó C là tap các

rang buộc, V lat ph p các biến và E là tập h p các enh ni € và V, do vậy mỗi c nh

€ € Esékétn im tdnhc aC với mệt đnh của V và không cóc nh€ € E nào có th

Ch ngilc alu n văn đã trình bay v các khái ni m, thu tng c bnc ngnh

các ph ng pháp ti pc n, biu dinh th ng trong lnh v c nghiên c u v EDI Ba

ph ng pháp trình bày trên là méhinhd id ngc u trúc, matrnvaméhinhd i

dngd th hai phía Lu n văn đãs d ng môhìnhd id ngd th hai phía và thu t

toán vétc nd xây d ngcácph ng trình trùng l p ARR.D a trên nh ng khái ni mc

s nay, trong ch ngth hai, lun văn s gi ithuv mô hình bài toán FDI trên h th ng lai ghép.

CH NG2:

MÔ HÌNH BAI TOÁN PHAT HI NL ITRENH TH NGLAIGHEP VÀ THU T TOÁN GIÁM SAT

2.1 Mô hình t ng quanh th ng lai ghép

Ð hiuhnv mth th ng lai ghép, xém tvíd v mth thngx lýsinh

h c sau đây: mô hinh x lý sinhh c (Bioprocess)nh hình bao g m hai ph n: ph nho t

đ ngc ah th ng (continuous) và ph nđi u khi n (discrete).

Hình 2.1: Mô hình bình ch a hệ thöng lai ghép

2.1.1 M6 hình bài toán xác đ nh! itrênh th ng lai ghép

M th th ng lai ghép bao gôm ph n liên tục kí hiệu lalC,, và ph nr irc kí hi,u là Cg» M th th ngd ngcóth được mỗ hinh hóa bởi các phương trình trạng thai như sau:

lo = AX (x) + Buri)

x ER VERTM ue R421

y„ = C(xx) : )

Trong đó:

A,B và € lần lượtthams c atr ng thái, đ u vào và đ ura.

Ba vector x, y,u đại di n cho chot ph p các bi ntr ng thái, đ u vào vad ura.

klảch s theo th 1 gian.

2.1.2 Méhinhh th ng lai ghép v i hai bình ch a

Hình 2.2: Mô hìnhh th ng lai ghép v ï hai bình ch a

H th ngnayl utr cácch tl ngbao g m:

e 2binhch aRI vaR2d cktniv inhaub ngm t ngCl.

® Imáyb mPld cb mliént cd cktn itructiipv ivan VI

e van V2cho phépd chấtl¿ngch yt bình R2.

® lembin, trong đó; dol ng ch y vào, y3do lượng ch y ra va là đo

tngl ngchtl ngcótrongc haibình ch aR;vả lạ.

H thngnàyhotđng hai tr ng thái v i tr ng thái đu tiên là tr ng thái khi

ch tl ngd cd vào bìnhch aRI thông qua van V1, tr ng thái này ho td ng cho đến khil ngch tl ng trong bình ch ath nh tRÌ đạtt im ct ida, kí hi u là lnax Biết

r ng dòng ch y ch t1 ng vào RI nhanh h n lả lượng chit] ngch yra van V2, (V2

luôn m ), nên khim cl ngchtl ng tt ilpg,thivan VIs đóng T đây,h th ng

di ukhi ns chuy nsang tr ngtháith 2d ho td ng Trong trạng thái này, van V1 s

b đóng đ ch tl ng trongb ch a R1 thoát ra ngoài thông qua bé ch a R2 và van V2 cho đ n khi m cch tl ng gi mt im cth pnh t, kí hi u là hạ¿; Sau đó quá trình này d clpđilpli.Mô hình tr ng thái chu nc a2tr ng thái trên ia:

2.2.2 Thu t toán hình thành ARR

T t ngchínhc aph ng phapd cs d ng trong đ án này là hình thành ARR b ngcácht ngb_ cxây d ngcáct pconc a các ràng bu cmat tc các bi ntr ng thái

chabitdulat ngtr ng, và cóth đ c lý gi i(explained) b ng cách s d ng các ph ng trình ràng bu c và các bi nđođ c thông qua quá trình tìm ki mởđ ng di trên đ th,ARRnayd cgilaARRt ngtr ng—SARR.

Mã gi ic athu ttoán

Thu ttoand c chia làm 3ph nnh sau:

e Thút cchính:M tth t ccho phép ch xem xét các ràng bu ct im cth idi m kmach aitnhtmtbindod cd b tđ u quá trình tìm ki m trên đ th.

e Tim ki m:M tth t c chính cho phép sinh ra các SARR khác nhaut mô hinh

đ th b ngcách xemxẻttitc các bi nt icácm cth idi m khác nhau.

e Trichsu t:M tth tục cho phép chiat ph p các bi ntr ng thái ch abi tXzổ

tiptcx lýsaukhiX,,đađd cx lý xong 2.2.3 Vid hình thành SARR

B ng cách ap dụng cho ví dụ hai bình ch abi tr ngh th ngb td uhotd ngv i

mô hình dau tiên và ta có trình tự S„ạnh sau:

Se, = {m(k),m¿(k + 1),m;(k + 2)} (2.31)

‘Theo t p các rang bu c (2.8) mỗt mô hình đ u tiênc ah th ng, th ¡gian gi ihn

hd cdtla2vin=2 vì n làm th th ngd ng phi tuy ntính Tithidi mtip theo+1 , một lưu ý quan tr ng đó làh th ng chuy nt mô hình đ u tiên sang mô hình

th hai Tuy nhiên, tp h p các tr ng thái bi n ch a bi tử mô hình (2.9) vn gi nguyên= {x1,x2} Viv y th i gian gi ihnhs không thay đối đi u đó có ngh a là

trong quá trinh tạo ARR s không m tth igiant th iđi mk+2d cd avàob ivi

th ¡ đi mk và k +1 là băng với thời gian giới hạn h Cudi củng các ARR khác nhau

d ct oraila:

SARR, = {Co (k), Cy (k), Co(k), Cok + 1), C3(k + 1)}SARR, = {Ca(K), C, (CK), Œ:(K), CoCk + 1), 03k + 1)}SARR, = {Cs(K), C3(k), C2(k), Co(k + 1),C3(k + 1)}

D cungc pm tcái nhìn tr cquanh nv thu ttoánđ c trình bày trongđ án,m t

vi dụ về tìm kiếmđ ngtrénd th đ sinhraARRs đ c trình bày sau đây Các tap khác nhaud ckh it onh sau:

Vad th haiphíac ab ‘cnayla:

Hình 2.7: Quá trình tìm kiếm trên đì thisaub = cth ba

B ng cách 1 y c¿(k + 1)thay thé cho x¡( + 1)va c¿(k + 1)thay th cho x;¿(k + 1), ta

cóth sinh ra SARR đầu tiên là:

SARR, = {e¿(k);c¡(k); co€k); ca(k + 1);caz(k + 1)}

Vì khi đó X + = {Ø} và X ;¿ = {Ø} cùng với các tập tương ứng như sau :

Cy = {co(K), €1(K), Co(k), c(K + 1); c¿(k + 1)}

Y= {y,(k), x, (k), x2 (kK), vo(k), x4 (k + 1),x;(k + 1),y„(k + 1),yz(k + 1)}

Ph nconi ¡ca quả trình này đ- 'c mot’ trong hình 2.8

Hình 2.8: Quá trình tìm kỉ m trên đ th b ccu icùng 2.3K tlunch ng2

Trongch ng này, lu n văn dad ara mô hình bài toán xác đ nh! itrênh th ng

lai ghép c ngnh các kíhiuđ cs d ng trong thu ttoánđ xu tLu n văn ch n cách

mô hình hóa mô hình tr ng thái c ah th ng lai ghép theo đ th hai phía đ t đó d a

trên mô hình này, lu n văn đã gi i thi u khái ni m SARRc ngnh trình bày thu t toán

hình thành chúng Yt ng chính c a thu t toán là tim cách thay th các bi ntr ng thái

ch abi tb 1 các ràng bu cnh tđnh đ hình thành SARR.Nh cdi mc athu ttoán

lad a trên thu ttoán vétc nnénd ph ct pkhal nv inhi unhánh vàđ saul n.

D cóth ki mtrađ ctínhnh tquánc a thông tín d a trên các SARR sinh ra đ xác đnhr ngh th ng đang ho tđ ngt thay có l 1 thì chúng tas dnvich ng3 c alu n văn.

CH NG3:

NGD NGTHU T TOÁN CHO MÔ HÌNHX LYSINHH C

3.1 Gi ¡ thi u bài toán

3.1.1 Giithiuv h th ngx lý sinh h c

M t quy trình s n xu t sinh hóa nh mm c đích s n xu tsnph m mong mu n đ cthchinbngcáchs d ngm thaym ts chtnnchophn ngvivikhun trong m tth 1 gian nh tđnh Ð utiên vi khu nd cđ avàom tb ch acácchtnn đ btđu quá trìnhphn nghóa h c Vi khuns đ cb xung d atrênt 1 gia

1 ngvi khunvàchtnncònd d kích thíchs tắngtr ngc a sinh kh i Xuyên

su t quá trìnhphn nghóah cnày,s nph mcu Icùngs đ cliênt ctríchrútt b ch ad không làm nhh ngđ n quá tìnhph n ngsinhh c Chu trình giám sátđ c

áp d ng cho bài toánth c nghỉ mh th ngx lýsinhh cnaynh sau:

3.1.2 Mô hình bài toán

M tcách t ng quan, chúng tach cóth mô hình hóa chính xácđ c toànm tb

quá trình phn ng sinh hóa trong các đi u ki nlýt ng Khi đó,n ngd chtn ncòn

dư, lượng vi khu n hay sản ph m mong muốn đ ucóth dc tính toán m t cách chính

xắc tại một thời đi m bat ki vơi mô hình tong quan sau:

Trong đó X làI ng vi khu n, $là n ng độ chat nên và P là s n ph m mong

mu n Các ph rơng trình trong (3.1) môi các liên kết giữa các bi n X,S và Ptrong quá

trình phản ứng sinh hóa theo tngb c thi gianT,vak làch s catngb c thi

gian.f„s.Y„vả B lả các thams c a mô hình

3.2 Trình bay thu t toán th a mãn các ràng bu cv iph ng pháp kho ng

3.2.1 Gi tth uy h s kho ng

® Nguyên lýc aph ng pháp nghịch đảo kho ng giá tr Xem xétt pcácph ng trình sau:

y=r(x) (3.13)

Trong đó: r đại diện cho t pcác ph ng trinh va x dai diện cho tip các bi n Bài toán dod tìm đáp án § ducc đ nh ngha là:

- _ đ,là không gian tìm ki mc acác bi a.

- »làtip các giátr kh thith amãnph ng trình (3.7).