IV) Hệ thống tự động hoá quá trình chẩn đoán kỹ thuậ t:
SVT H: Đào Việt Long – Cơ khí ôtô K38 A 38
- 38 - Khối cứng Các vi mạch Dụng cụ chỉ báo Thiết bị ghi Khối vào Phần mềm ở tín hiệu chờ
Quá trình tự động hoá quá trình chẩn đoán ở dạng phần mềm máy tính đợc thực hiện nh sau :
Các thông tin về trạng thái kỹ thuật của đối tợng chẩn đoán đợc đa đến “ khối vào “ bằng tay hoặc tự động ”, sau đó đợc nạp vào trong phần mềm máy tính . Phần mềm máy tính sẽ có nhiệm vụ xử lý các thông tin và đa ra kết quả chẩn đoán . 3) Các thuật toán :
Để xây dựng các phần mềm tự động hoá quá trình chẩn đoán cần phải dựa vào các thuật toán để giải quyết mối quan hệ giữa các thông tin. Một số thuật toán đợc dùng trong quá trình chẩn đoán đó là :
a) Thuật toán logic :
Với phơng pháp này thiết bị chẩn đoán là các dụng cụ , mô hình hoá với mối liên hệ giữa các tín hiệu và trạng thái . Mối liên hệ giữa các tín hiệu và trạng thái của hệ thống đợc biểu thị bằng hàm Bull, chúng ta gọi nó là hàm chẩn đoán Bull.
Các tín hiệu của hệ thống ( K1,K2, …Kj ) chỉ nhận hai giá trị 0 và 1 : Kj :=1: có tín hiệu .
Kj := 0 :khôngcó tín hiệu .
Các trạng thái của hệ thống còn gọi là các “ chẩn đoán của hệ thống ” ký hiệu D1, D2, D3,…, Dj các trạng thái này cũng nhận hai giá trị :
Dj := 1: có .
Dj := 0 :không có . Thông thờng hệ có 2 trạng thái : D1 –tốt ; D2 – hỏng;
* Phơng pháp có cơ sở rút gọn : Nhiệm vụ chẩn đoán khi sử dụng hàm Bull đợc công thức hoá nh sau :
Cho trớc hàm Bull của các tín hiệu và chẩn đoán: (K1,K2,…km; D1;D2;…Dn)
Hàm Bull của các tín hiệu: G (K1,K2,K3,…,Km)
Yêu cầu tìm hàm Bullcủa các trạng thái : f (D1,D2,…Dn)
Đối với hàm này điều kiện G , f đợc thực hiện khi f (K1,K2,…, Km; D1, D2,…Dn) =1
b) Thuật toán phân chia trong không gian tín hiệu chẩn đoán : * Không gian tín hiệu :
Mỗi hệ thống tại một thời điểm có thể biểu diễn bằng một véc tơ X trong không gian tín hiệu n chiều:
X = {X1, X2,…Xn}
Trong đó : X1,X2,…Xn là các thành phần của X, nó có thể là các đại lợng liên tục , rời rạc hay nhị phân . Mỗi tập hợp các điểm đầu , mút của các véc tơ sẽ lấp đầy một miền nào đó của không gian tín hiệu và tạo ra miền chẩn đoán Di(I :=1…n) . * Hàm phân chia và hàm biệt thức :
Giả sử không gian tín hiệu chứa n thông số chẩn đoán Di (I = 1…n) . Hàm biệt thức đối với các chẩn đoán này là một hàm vô hớng fi(X) với ( i = 1…n) thoả mãn điều kiện fiX) ≥ fj(X) khi X ∈ Di .
Nh vậy hàm fi(x) nhận giá trị lớn nhất so với tất cả các hàm biệt thức khác trong miền Di :
fi(x) = fj (X1,X2,X3 …Xn)
Nếu các chẩn đoán Di, Dj có chung biên thì phơng trình mặt phân chia sẽ là : fi(X) – fj(X) = 0
Đối với không gian tín hiệu có 2 miền ( hỏng và tốt ) thì có thể coi hiệu số của các hàm biệt thức là hàm phân chia :
f(X) = f1(X) – f2(X)
Nhờ hàm phân chia có thể chứng minh quy tắc giải nh sau : f(X) > 0 khi X ∈ D1
f(X) < 0 khi X∈ D2 ⇒ f ( X ) là hàm phân chia .
Để nâng cao độ tin cậy cho chẩn đoán ngời ta dùng ngỡng nhậy cảm . Khi đó quy tắc giải nh sau :
f(X) ≥ ε khi x ∈ D1 . f(X) ≤ - ε khi x ∈ D2 . (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Khi - ε ≤ f(X) ≤ ε : Không chẩn đoán đợc . * Hàm phân chia tuyến tính :
Hàm phân chia tuyến tính trong không gian tín hiệu n chiều có dạng : f (X) = λ1,X1 + λ2.X2 + …+ λn. Xn
Trong đó : λ1,λ2,…,λn là các hệ số .
Để thuận tiện khi giải, chúng ta cho vectơ X1cấu tử Xn+1 = đơn vị . Khi đó sẽ có hàm phân chia trong không gian bổ sung ( n+1 ) chiều :
f*(X) = λ1 .X1 + λ2.X2 +…+λn.Xn + λn+1.Xn+1 = 0
các hệ số λj ( j = 1,2 …, n+1 ) sẽ tạo thành vectơ hệ số với ( n+1) cấu tử
λ = λ1,λ2,…λn,λn+1
Với vectơ tín hiệu bổ sung :
X* = X1,X2, X3,…, Xn, Xn+1
Khi đó hàm phân chia sẽ là một tích vô hớng :
f*(X) =λ..X* Quy tắc giải sẽ là :
f*(X) =λ . X* > 0 khi X* ∈ D1
f*(X) =λ . X* < 0 khi X* ∈ D2
Đây chính là 1 siêu mặt phẳng trong không gian ( n+1 ) chiều và phơng trình của siêu mặt phẳng phân chia là :
f*(X) = λ . X = 0
Trong không gian bổ sung của tín hiệu , siêu mặt phẳng phân chia luôn đi qua gốc toạ độ .
c)Thuật toán Baiet :
* Cơ sở để xây dựng công thức Baiet :
Nếu chúng ta có phán đoán Di và tín hiệu Kj xuất hiện khi có Di thì xác suất xuất hiện đồng thời 2 sự kiện đó sẽ là :
P(Di,Kj) = P(Di).P(Kj/Di) +P(Kj). P(Di/Kj) ⇒ P(Di/Kj) =P(Di).P(PKj(Kj/Di) )
Khi nghiên cứu một tập hợp các dấu hiệu K bao gồm các tín hiệu ( K1,K2,...Kj ). Mỗi tín hiệu Kj lại có mj giá trị ( Kj1,Kj2,...,Kjm). Trong kết quả nghiên cứu thì Kj* nhận đợc giá trị Kjs. Tức là Kj* = Kjs và các tín hiệu khác cũng nhận giá trị tơng ứng . Vậy lúc đó tập hợp K sẽ là K* . Ký hiệu K* chỉ các giá tị cụ thể ở một thời điểm nào đó của tập hợp các tín hiệu K .
Công thức Baiet đối với tập hợp các tín hiệu : P(Di/K*) = P(Di). *) ( ) / * ( K P Di K P
d) Thuật toán lý thuyết thông tin :
Lý thuyết thông tin là nghành khoa học nghiên cứu các quy luật về truyền , nhận ,bảo quản và sử lý các tín tức. Trong quá trình sử dụng , trạng thái kỹ thuật của các tổng thành và ôtô luôn thay đổi khó biết trớc một cách cụ thể . Các triệu chứng h hỏng (các tin tức) khá phức tạp .
Chẩn đoán kỹ thuật thờng sử dụng lý thuyết thông tin để xử lý kết quả .
Độ không chính xác của hệ thống chẩn đoán trong lý thuyết thông tin thể hiện bằng Entôpi đợc tính nh sau : H(x)=- n i i i P P ∑ =1 log .
Trong lý thuyết thông tin Entrôpi đo bằng đơn vị nhị nguyên và sử dụng logarit cơ số 2. Đơn vị đo Entrôpi là Bit . Bit là Entrôpi một liệt số nhị nguyên , nếu nh nó có đồng xác suất có thể bằng 0 hoặc bằng 1, nghĩa là :
1bit = log2 ) 1 ( i p =log2(01.5)
Nếu tổng thành có m chi tiết . Đối với từng chi tiết chỉ cần biết 1 trong 2 trạng thái “ hỏng ” hoặc “ còn tốt ” thì số trạng thái sẽ là :
n = 2m (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Độ chân không xác định của trạng thái : H = m
Chẩn đoán càng chính xác thi độ không xác định càng giảm . Trong trờng hợp trạng thái hoàn toàn xác định thì Entrôpi của nó = 0.
e) So sánh các thuật toán :
* Lý thuyết thông tin đựoc sử dụng để : - Chọn thông số chẩn đoán.
- Truyền và lu trữ số liệu.
- Xác định dộ chính xác của toàn bộ hệ thống chẩn đoán. Điều này phụ thuộc vào lợng thông tin. Lợng thông tin càng nhiều thì độ chính xác càng đảm bảo.
* Thuật toán Baiet đợc sử dụng để : - Chọn thông số chẩn đoán. - Giải một số bài toán chẩn đoán .
- Là phơng pháp tính toán đợc các tín hiệu có bản chất vật lý khác nhau - đơn giản, hiệu quả xong nhợc điểm là cần một lợng thông tin lớn .
* Thuật toán phân chia trong không gian tín hiệu chẩn đoán chủ yếu đợc sử dụng để tìm các giá trị giới hạn của thông số chẩn đoán .
*Thuật toán lôgíc đợc áp dụng để giải hầu hết các bài toán chẩn đoán. Vì vậy nó th- ờng đợc sử dụng để xây dựng phần cứng của máy vi tính và xây dựng phần mềm tự động hoá chẩn đoán, nó hiệu quả mà lợng thông tin lại không cần lớn lắm.
4.2) Sơ đồ cấu trúc động lực học kéo của ô Tô vànhững biến xấu h hỏng th ờng gặp. những biến xấu h hỏng th ờng gặp.