Изобретение относится к области структурного распознавания образов и может быть использовано в автоматизированных системах оперативной диагностики технического и функционального состояний многопараметрического объекта по данным измерительной информации, а также в системах идентификации, распознавания, контроля и диагностики технического и функционального состояний изделий авиационной и космической промышленности, а также в энергетике и финансово-экономической деятельности. Технический результат заключается в наглядном представлении для динамического анализа обобщенных данных о состоянии многопараметрического объекта. Технический результат достигается за счет того, что производится оперативное преобразование результатов допусковой оценки факта и направления изменения динамических параметров по контролируемой характеристике исследуемого процесса в соответствующие информационные сигналы с обобщением по всему множеству параметров в заданном временном интервале, при динамическом анализе которых определяют относительную величину и характер изменения интегрального состояния многопараметрического объекта. 3 ил.

Изобретение относится к области структурного распознавания образцов и может быть использовано в автоматизированных системах оперативной диагностики технического и функционального состояний многопараметрического процесса или объекта (МПО) по данным измерительной информации, а также для динамического анализа изменения состояний сложных объектов и процессов в экономике, финансах и энергетике. Известны устройства и способы контроля и диагностики состояний технического объекта (СССР, А.С. N-01504653, A1, G 06 F 15/46, 1989 г.), при реализации которых в процессе контроля и диагностики фиксируются медленные изменения параметров за каждый цикл, а полученные данные сравниваются с эталонными значениями и на основании сравнения делается заключение о состоянии объекта, а также способ для ввода считываемых автоматически цифровых данных в полутоновые изображения (ЕВП/ЕР/, N-0493053, A2, G 06 K 1/12, 19/06, 15/00, 1992 г.) и способ обработки данных (ЕВП/ЕР/, N-0493105, A1, G 06 F 15/20, 1992 г.). Предлагаемые устройства и способы не позволяют оперативно проводить диагностику состояний МПО по большому множеству измерительных параметров. Наиболее близким по технической сущности является способ контроля и оценки технического состояния МПО по данным телеметрической информации (Патент N 2099792, Бюллетень N 35, 1997 г. М., кл. G 06 F 7/00, 15/00). Использование предлагаемого способа в реальных условиях обеспечивает проведение локального динамического анализа текущего состояния объекта диагностики с оперативным обнаружением источников возмущений и мест их возникновения в объектах по данным телеметрической информации. Вместе с тем, способ не позволяет проводить динамический анализ обобщенного состояния объекта (процесса) по всему объему диагностической информации, в том числе с определением величины и характера изменения интегрального состояния (класса состояний) объекта. Цель изобретения - наглядное представление для динамического анализа обобщенного по всему множеству контролируемых параметров состояния многопараметрического объекта или процесса с оперативным определением относительной величины и характера изменения его состояния, а также сокращение сроков анализа для информационной поддержки принятия решений при диагностике состояния МПО. Цель достигается реализацией заявляемого способа динамического анализа состояний МПО по данным измерительной информации, позволяющего реализовать принцип учета предыстории функционирования объекта (процесса) по последовательности переходов его из одного состояния в другое во времени. Способ позволяет обеспечить наглядное представление для динамического анализа изменения состояния МПО с экрана одного многоцветного видеомонитора и оперативное (в реальном масштабе времени) определение относительной величины изменения и характера развития диагностируемого процесса с оценкой последовательности (предыстории) его изменения. Все это в комплексе обеспечивает сокращение сроков анализа изменения состояния МПО и используемых технических средств отображения результатов обработки динамических данных для информационной поддержки принятия решений обработчиком-аналитиком, подготавливающему решения (АПР) по распознаванию состояния МПО и который является элементом автоматизированной системы диагностики. Пусть МПО характеризуется некоторым конечным множеством параметров которые изменяются во времени. При анализе динамических МПО весьма важными характеристиками являются различные оценки изменения класса состояния МПО. Введем следующую характеристику изменения n-го параметра, которая определяет возможные оценки состояния этого параметра (класса состояний A n) в виде: A n = < A 1 n , A 2 n , A 3 n >, n N, j = 1, 2, 3, (1) где A 1 n состояние n-го параметра, который не изменяется в течение некоторого заданного временного интервала, что характеризует (по этому параметру) стабильное (неизменное) состояние K c n K объекта процесса; A 2 n (A 3 n) - состояние параметра, который уменьшает (увеличивает) свое физическое (или относительное) значение в течение некоторого заданного временного интервала, что характеризует соответствующее состояние (класс состояния) объекта или процесса K п n (K р n) объекта или процесса. Обобщая выражение (1) по всему множеству параметров n N, получаем обобщенные оценки изменения пространства состояний параметров МПО в виде A = < A 1 , A 2 , A 3 >, j = 1, 2, 3, (2) Состояние параметров, оцененных в соответствии с выражением (2) по этапам функционирования (движения, развития) МПО, определяет соответственно его обобщенное (интегральное) состояние и переходы объекта из одного класса состояний в другой (динамику состояний). Обобщенные множества (идентифицированные классы состояния параметры) A 1 , A 2 , A 3 и их распределение во времени, таким образом, определяют соответствующие множества (классы) состояний МПО K с, K п, K р. Для сложного МПО с высокой динамикой смены его состояний, комплексный (системный) анализ изменения даже незначительного количества динамических параметров при обработке в соответствии с выражениями (1-2) и традиционным графическим представлением вызывает определенные трудности. Это связано с рядом причин, среди которых основными для традиционных методов обработки являются высокая динамика изменения параметров и погрешности измерения, сбора, обработки и анализа измерительной информации, обусловленные активным или пассивным воздействием внешней среды. Особенно это характерно для удаленных от центра обработки МПО, таких как летательные аппараты и т.п., состояние которых контролируется десятками сотен и тысяч параметров. Аналогичные сложности по наглядному представлению и динамическому анализу большой группы параметров (показателей) возникают при анализе динамики состояний такого класса объектов как финансово-экономические МПО. Например, при оперативной оценке биржевых курсов на всех биржах традиционно используются различные показатели для характеристики динамики цен акций, зарегистрированных на них компаний, количество которых, как правило, весьма велико. Так, Американская фондовая биржа оценивает различные показатели для 800 зарегистрированных на бирже компаний. В этом случае в качестве динамического параметра можно рассматривать тот или иной показатель n-й компании, состояние которого может представляться в виде выражений (1), а состояние рассматриваемого показателя, обобщенное по всем компаниям, т.е. по бирже в целом в виде выражения (2). Высокая динамика цен акций и большое количество компаний, с одной стороны, и необходимость оперативной оценки динамики изменения (колебания) биржевых курсов, с другой, вызывают известные трудности при аналитической обработке и анализе исходных динамических данных, представляемых в традиционной табличной форме или в виде множества графиков. Таким образом, с повышением требований к диагностике состояния МПО по оперативности, например, при обеспечении оперативной диагностики в реальном масштабе времени протекания высокодинамических процессов на объекте, проведение обработки и представление ее результатов для анализа традиционными методами диагностики становится проблематичным. В этих условиях проведение наглядного представления и оперативного динамического анализа состояний МПО по всему множеству параметров вызывает значительные трудности ввиду отсутствия соответствующих методов оперативной оценки и представления необходимых обобщенных данных для информационной поддержки принятия решений по диагностике состояний МПО. Введем обобщенную характеристику где N - общее количество контролируемых динамических параметров (оцениваемых типовых показателей для всех компаний биржи), N(t i) - количество параметров, текущее значение которых в t i -й момент времени отнесено к одному классу из множества A выражения (2). На основе применения результатов допусковой оценки факта и направления изменения n-го параметра, с дальнейшим обобщением по всему множеству N, а также с проведением декомпозиции в соответствии с выражением (2) и с использованием введенной характеристики (3) возможно проведение динамического анализа интегрального состояния МПО с оперативным определением относительной величины и характера изменения его состояния в виде так называемых цветокодовых матриц-диаграмм представления обобщенных данных для информационной поддержки принятия решений по диагностике состояния МПО. Так, кодируя определенным цветовым кодом видимого спектра каждый из выделенных классов состояний параметров (2) и представляя относительную величину A j * в виде информационного поля соответствующего множества параметров, получаем цветокодовые матрицы - диаграммы состояний МПО. В качестве наблюдаемого процесса (объекта) могут быть: а) для сложных технических МПО - давление, температура и т.п.; б) для финансово-экономических МПО - индексы курсы акций (облигации) или курсовой цены, число акций определенного типа, номинал акции и т.п. В качестве оцениваемой характеристики процесса (объекта) могут быть: а) для сложных технических МПО - амплитуда, частота, дисперсия и т.п.; б) для финансово-экономических МПО - цена акций (номинальная, средневзвешенная) и т.п. В качестве используемых динамических параметров оцениваемой характеристики могут быть: а) для сложных технических МПО - быстро меняющиеся (вибропараметры), медленно меняющиеся параметры, траекторные параметры; б) для финансово-экономических МПО - контролируемые показатели по каждой зарегистрированной на бирже компании, и т.п. Сущность способа состоит в том, что с целью обеспечения наглядного представления для оперативного динамического анализа изменения обобщенного состояния МПО осуществляется преобразование результатов допусковой оценки факта и направления изменения динамических параметров по контролируемой характеристике исследуемого процесса в соответствующие информационные сигналы, с обобщением по всему множеству параметров в заданном временном интервале, при динамическом анализе которых определяют относительную величину и характер изменения интегрального состояния многопараметрического объекта. Операцию преобразования осуществляют путем формирования соответствующего цветового сигнала видимого спектра в зависимости от результатов допусковой оценки факта и направления изменения динамического параметра (падает - повышается) с обобщением по всему множеству параметров на заданном временном интервале, при этом отображают информационные сигналы посредством матрицы-диаграммы, столбцы которой соответствуют относительной величине оцененного класса состояния параметров объекта, строки - заданным временем интервалам, а относительную величину и характер изменения интегрального состояния объекта определяют по направлениям изменения и относительным величинам этого изменения во времени цветовых сигналов, обобщенных по всему множеству параметров по контролируемой характеристике исследуемого процесса. В соответствии с используемым принципом причинно-следственных зависимостей, происходящих во времени в МПО процессах, отображаемых параметрами, по временной шкале будет представлено изменение интегрального (обобщенного по всему множеству динамических параметров) состояния МПО, идентифицированное по наблюдаемому процессу (процессам). Это позволяет однозначно по виду цветокодовой матрицы-диаграммы, которую по наглядности представления можно отнести к когнитивной (т.е. порождающей новые значения у АПР), определять в наблюдаемые моменты времени по всему множеству относительную величину и характер развития процесса в МПО. Степень дискретизации наблюдаемой характеристики (параметра, показателя компании) A и выбор цветового решения определяет АПР в зависимости от специфики объекта и условий решаемой задачи оперативной диагностики по данным динамической информации. Таким образом, новизна предлагаемого способа по сравнению с известными устройствами и способами диагностики состояния объекта заключается в том, чтобы всю совокупность обрабатываемых по допусковому способу динамических параметров по контролируемой характеристике исследуемого процесса преобразуют в соответствующие информационные сигналы, при обобщении которых по всему множеству параметров, определяют относительную величину и характер изменения интегрального состояния многопараметрического объекта. При этом, на экране видеомонитора по временной шкале будут последовательно отображаться относительная величина и характер изменения каждого из составляющих классов изменения параметров (падает, повышается, не изменяется), совокупность которых характеризует динамику интегрального состояния объекта (процесса) последовательно во времени. Сущность предложенного способа хорошо иллюстрируется для финансовых МПО, например, при исследовании различных показателей для характеристики динамики цен акций зарегистрированных в биржах компаний. На фиг. 1 приведено традиционное представление графиков изменения контролируемого типового показателя для ряда (N=7) компаний, каждая из которых с заданной дискретностью сообщает соответствующие значения показателя, множество которых характеризует динамику изменения цен акций этой компании. На фиг. 2 приведено наглядное представление процесса изменения обобщенного типового показателя для всех N компаний в виде цветокодовой матрицы-диаграммы состояний МПО, где A j * - относительное количество компаний, контролируемый показатель каждой из которых принадлежит j-му классу состояния (в рассматриваемом случае j = 3); t i-5 - начало и t i+8 - конец устойчивого (лавинообразного) процесса изменения курса цен акций. < A 1 , A 2 , A 3 > идентифицированные классы состояний типового показателя (параметра), динамическое сочетание (интеграция) которых определяет соответствующие классы состояния < K с, K р, K п > исследуемого МПО, где K с - стационарный класс состояния МПО, K р (K п - класс состояния МПО, обусловленный изменением (ростом или падением) составляющих множества A j * . Использование предлагаемого способа позволит получить новые нетрадиционные формы представления динамики состояний МПО. Так, совмещая представление частиц множества (классов состояний параметров) A j * на одном информационном поле общего A * получаем компактное представление динамики распределения состояний МПО (фиг. 3). В это случае повышается наглядность проведения динамического анализа перехода МПО из одного класса состояний в другой. При этом обеспечивается наглядность выделения (декомпозиции) так называемых нечетных (размытых, расплывчатых) классов K н динамических состояний МПО, характеризуемый неопределенностью, вызванной как одновременным увеличением, так и уменьшением составляющих множества A * . Анализ рассматриваемых представлений обобщенных данных о МПО (фиг. 2, 3), раскрывающих суть предлагаемого способа, позволяет проводить оперативный динамический анализ интегрального состояния МПО, в том числе оценить характер изменения обобщенного по всем параметрам (компаниям) анализируемого показателя (процесса) для объекта (биржи) в целом. Так, проведение динамического анализа изменения состояния МПО с использованием предлагаемого способа, один из примеров реализации которого приведен на фиг. 3, позволяет: а) определить устойчивый лавинообразный характер роста курса цен относительно количества акций компаний на интервале (t i-5 - t i-3), а также устойчивый и постепенный характер понижения роста курса на интервале (t i+2 - t i+4); б) определить устойчивый лавинообразный характер падения курса цен относительного количества акций компаний на интервале (t i - t i+4), а также устойчивый и лавинообразный характер уменьшения падения курса на интервале (t i+5 - t i+8); в) оценить распределение диаграммы изменения (роста или падения) курса цен по всему множеству наблюдаемых параметров (показателей), а также соотношения между ними по временной оси, что позволяет оценить в целом динамику движения денежной массы во времени;
г) оценить в относительной величине максимальную (минимальную) величину изменения (роста или падения) курса цен по общему количеству компаний, принявших решение о изменении ставок. Таким образом, способ позволяет осуществить наглядное представление для динамического анализа интегрального состояния объекта с экрана видеомонитора, оперативно (в реальном масштабе времени) обнаруживать изменение класса состояний МПО и оценивать относительную величину и характер изменения состояния по всему множеству контролируемых параметров. К достоинствам способа можно отнести:
возможность выявления новых (системных) свойств и закономерностей исследуемых процессов в МПО за счет наглядного представления обобщенных результатов оценки всего множества параметров в динамике их изменения, такое наглядное динамическое представление позволяет комплексно оценить величину и характер изменения интегрального состояния МПО по большому множеству контролируемых измерительных параметров, которые могут быть разнотипными;
высокую оперативность представления общей картины развития процесса изменения состояния МПО с возможностью оценки характера его развития, сокращение сроков анализа динамической информации и используемых технических средств ее отображения для информационной поддержки принятия решений обработчиком-аналитиком, подготавливающему решения по диагностике состояния МПО и который является элементом автоматизированной системы оперативной диагностики. От использования изобретения следует ожидать вторичный эффект, заключающийся в удешевлении систем диагностики различных технических объектов и систем организационно-технологического класса. Целесообразно использовать в системах идентификации, распознавания, контроля и диагностики технического и функционального состояния изделий авиационной и космической промышленности, а также в энергетике и финансово-экономической деятельности.

ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ К ПАТЕНТУ

Которые изменяются во времени. При анализе динамических МПО весьма важными характеристиками являются различные оценки изменения класса состояния МПО.

Введем следующую характеристику изменения n-го параметра, которая определяет возможные оценки состояния этого параметра (класса состояний A n) в виде:
A n = < A 1 n , A 2 n , A 3 n >, n ∈ N, j = 1, 2, 3, (1)
где A 1 n состояние n-го параметра, который не изменяется в течение некоторого заданного временного интервала, что характеризует (по этому параметру) стабильное (неизменное) состояние K c n ∈ K объекта процесса; A 2 n (A 3 n) - состояние параметра, который уменьшает (увеличивает) свое физическое (или относительное) значение в течение некоторого заданного временного интервала, что характеризует соответствующее состояние (класс состояния) объекта или процесса K п n (K р n) объекта или процесса. Обобщая выражение (1) по всему множеству параметров n ∈ N, получаем обобщенные оценки изменения пространства состояний параметров МПО в виде
A = < A 1 , A 2 , A 3 >, j = 1, 2, 3, (2)
Состояние параметров, оцененных в соответствии с выражением (2) по этапам функционирования (движения, развития) МПО, определяет соответственно его обобщенное (интегральное) состояние и переходы объекта из одного класса состояний в другой (динамику состояний). Обобщенные множества (идентифицированные классы состояния параметры) A 1 , A 2 , A 3 и их распределение во времени, таким образом, определяют соответствующие множества (классы) состояний МПО K с, K п, K р. Для сложного МПО с высокой динамикой смены его состояний, комплексный (системный) анализ изменения даже незначительного количества динамических параметров при обработке в соответствии с выражениями (1-2) и традиционным графическим представлением вызывает определенные трудности. Это связано с рядом причин, среди которых основными для традиционных методов обработки являются высокая динамика изменения параметров и погрешности измерения, сбора, обработки и анализа измерительной информации, обусловленные активным или пассивным воздействием внешней среды. Особенно это характерно для удаленных от центра обработки МПО, таких как летательные аппараты и т.п., состояние которых контролируется десятками сотен и тысяч параметров. Аналогичные сложности по наглядному представлению и динамическому анализу большой группы параметров (показателей) возникают при анализе динамики состояний такого класса объектов как финансово-экономические МПО. Например, при оперативной оценке биржевых курсов на всех биржах традиционно используются различные показатели для характеристики динамики цен акций, зарегистрированных на них компаний, количество которых, как правило, весьма велико. Так, Американская фондовая биржа оценивает различные показатели для 800 зарегистрированных на бирже компаний. В этом случае в качестве динамического параметра можно рассматривать тот или иной показатель n-й компании, состояние которого может представляться в виде выражений (1), а состояние рассматриваемого показателя, обобщенное по всем компаниям, т.е. по бирже в целом в виде выражения (2). Высокая динамика цен акций и большое количество компаний, с одной стороны, и необходимость оперативной оценки динамики изменения (колебания) биржевых курсов, с другой, вызывают известные трудности при аналитической обработке и анализе исходных динамических данных, представляемых в традиционной табличной форме или в виде множества графиков. Таким образом, с повышением требований к диагностике состояния МПО по оперативности, например, при обеспечении оперативной диагностики в реальном масштабе времени протекания высокодинамических процессов на объекте, проведение обработки и представление ее результатов для анализа традиционными методами диагностики становится проблематичным. В этих условиях проведение наглядного представления и оперативного динамического анализа состояний МПО по всему множеству параметров вызывает значительные трудности ввиду отсутствия соответствующих методов оперативной оценки и представления необходимых обобщенных данных для информационной поддержки принятия решений по диагностике состояний МПО. Введем обобщенную характеристику

Где N - общее количество контролируемых динамических параметров (оцениваемых типовых показателей для всех компаний биржи), N(t i) - количество параметров, текущее значение которых в t i -й момент времени отнесено к одному классу из множества A выражения (2). На основе применения результатов допусковой оценки факта и направления изменения n-го параметра,

С дальнейшим обобщением по всему множеству N, а также с проведением декомпозиции в соответствии с выражением (2) и с использованием введенной характеристики (3) возможно проведение динамического анализа интегрального состояния МПО с оперативным определением относительной величины и характера изменения его состояния в виде так называемых цветокодовых матриц-диаграмм представления обобщенных данных для информационной поддержки принятия решений по диагностике состояния МПО. Так, кодируя определенным цветовым кодом видимого спектра каждый из выделенных классов состояний параметров (2) и представляя относительную величину A j * в виде информационного поля соответствующего множества параметров, получаем цветокодовые матрицы - диаграммы состояний МПО.

В качестве наблюдаемого процесса (объекта) могут быть: а) для сложных технических МПО - давление, температура и т.п.; б) для финансово-экономических МПО - индексы курсы акций (облигации) или курсовой цены, число акций определенного типа, номинал акции и т.п. В качестве оцениваемой характеристики процесса (объекта) могут быть: а) для сложных технических МПО - амплитуда, частота, дисперсия и т.п.; б) для финансово-экономических МПО - цена акций (номинальная, средневзвешенная) и т.п. В качестве используемых динамических параметров оцениваемой характеристики могут быть: а) для сложных технических МПО - быстро меняющиеся (вибропараметры), медленно меняющиеся параметры, траекторные параметры; б) для финансово-экономических МПО - контролируемые показатели по каждой зарегистрированной на бирже компании, и т.п. Сущность способа состоит в том, что с целью обеспечения наглядного представления для оперативного динамического анализа изменения обобщенного состояния МПО осуществляется преобразование результатов допусковой оценки факта и направления изменения динамических параметров по контролируемой характеристике исследуемого процесса в соответствующие информационные сигналы, с обобщением по всему множеству параметров в заданном временном интервале, при динамическом анализе которых определяют относительную величину и характер изменения интегрального состояния многопараметрического объекта. Операцию преобразования осуществляют путем формирования соответствующего цветового сигнала видимого спектра в зависимости от результатов допусковой оценки факта и направления изменения динамического параметра (падает - повышается) с обобщением по всему множеству параметров на заданном временном интервале, при этом отображают информационные сигналы посредством матрицы-диаграммы, столбцы которой соответствуют относительной величине оцененного класса состояния параметров объекта, строки - заданным временем интервалам, а относительную величину и характер изменения интегрального состояния объекта определяют по направлениям изменения и относительным величинам этого изменения во времени цветовых сигналов, обобщенных по всему множеству параметров по контролируемой характеристике исследуемого процесса. В соответствии с используемым принципом причинно-следственных зависимостей, происходящих во времени в МПО процессах, отображаемых параметрами, по временной шкале будет представлено изменение интегрального (обобщенного по всему множеству динамических параметров) состояния МПО, идентифицированное по наблюдаемому процессу (процессам). Это позволяет однозначно по виду цветокодовой матрицы-диаграммы, которую по наглядности представления можно отнести к когнитивной (т.е. порождающей новые значения у АПР), определять в наблюдаемые моменты времени по всему множеству относительную величину и характер развития процесса в МПО. Степень дискретизации наблюдаемой характеристики (параметра, показателя компании) A и выбор цветового решения определяет АПР в зависимости от специфики объекта и условий решаемой задачи оперативной диагностики по данным динамической информации. Таким образом, новизна предлагаемого способа по сравнению с известными устройствами и способами диагностики состояния объекта заключается в том, чтобы всю совокупность обрабатываемых по допусковому способу динамических параметров по контролируемой характеристике исследуемого процесса преобразуют в соответствующие информационные сигналы, при обобщении которых по всему множеству параметров, определяют относительную величину и характер изменения интегрального состояния многопараметрического объекта. При этом, на экране видеомонитора по временной шкале будут последовательно отображаться относительная величина и характер изменения каждого из составляющих классов изменения параметров (падает, повышается, не изменяется), совокупность которых характеризует динамику интегрального состояния объекта (процесса) последовательно во времени. Сущность предложенного способа хорошо иллюстрируется для финансовых МПО, например, при исследовании различных показателей для характеристики динамики цен акций зарегистрированных в биржах компаний. На фиг. 1 приведено традиционное представление графиков изменения контролируемого типового показателя для ряда (N=7) компаний, каждая из которых с заданной дискретностью сообщает соответствующие значения показателя, множество которых характеризует динамику изменения цен акций этой компании. На фиг. 2 приведено наглядное представление процесса изменения обобщенного типового показателя для всех N компаний в виде цветокодовой матрицы-диаграммы состояний МПО, где A j * - относительное количество компаний, контролируемый показатель каждой из которых принадлежит j-му классу состояния (в рассматриваемом случае j = 3); t i-5 - начало и t i+8 - конец устойчивого (лавинообразного) процесса изменения курса цен акций. < A 1 , A 2 , A 3 > идентифицированные классы состояний типового показателя (параметра), динамическое сочетание (интеграция) которых определяет соответствующие классы состояния < K с, K р, K п > исследуемого МПО, где K с - стационарный класс состояния МПО, K р (K п - класс состояния МПО, обусловленный изменением (ростом или падением) составляющих множества A j * . Использование предлагаемого способа позволит получить новые нетрадиционные формы представления динамики состояний МПО. Так, совмещая представление частиц множества (классов состояний параметров) A j * на одном информационном поле общего A * получаем компактное представление динамики распределения состояний МПО (фиг. 3). В это случае повышается наглядность проведения динамического анализа перехода МПО из одного класса состояний в другой. При этом обеспечивается наглядность выделения (декомпозиции) так называемых нечетных (размытых, расплывчатых) классов K н динамических состояний МПО, характеризуемый неопределенностью, вызванной как одновременным увеличением, так и уменьшением составляющих множества A * . Анализ рассматриваемых представлений обобщенных данных о МПО (фиг. 2, 3), раскрывающих суть предлагаемого способа, позволяет проводить оперативный динамический анализ интегрального состояния МПО, в том числе оценить характер изменения обобщенного по всем параметрам (компаниям) анализируемого показателя (процесса) для объекта (биржи) в целом. Так, проведение динамического анализа изменения состояния МПО с использованием предлагаемого способа, один из примеров реализации которого приведен на фиг. 3, позволяет:
а) определить устойчивый лавинообразный характер роста курса цен относительно количества акций компаний на интервале (t i-5 - t i-3), а также устойчивый и постепенный характер понижения роста курса на интервале (t i+2 - t i+4);
б) определить устойчивый лавинообразный характер падения курса цен относительного количества акций компаний на интервале (t i - t i+4), а также устойчивый и лавинообразный характер уменьшения падения курса на интервале (t i+5 - t i+8);
в) оценить распределение диаграммы изменения (роста или падения) курса цен по всему множеству наблюдаемых параметров (показателей), а также соотношения между ними по временной оси, что позволяет оценить в целом динамику движения денежной массы во времени;
г) оценить в относительной величине максимальную (минимальную) величину изменения (роста или падения) курса цен по общему количеству компаний, принявших решение о изменении ставок. Таким образом, способ позволяет осуществить наглядное представление для динамического анализа интегрального состояния объекта с экрана видеомонитора, оперативно (в реальном масштабе времени) обнаруживать изменение класса состояний МПО и оценивать относительную величину и характер изменения состояния по всему множеству контролируемых параметров. К достоинствам способа можно отнести:
возможность выявления новых (системных) свойств и закономерностей исследуемых процессов в МПО за счет наглядного представления обобщенных результатов оценки всего множества параметров в динамике их изменения, такое наглядное динамическое представление позволяет комплексно оценить величину и характер изменения интегрального состояния МПО по большому множеству контролируемых измерительных параметров, которые могут быть разнотипными;
высокую оперативность представления общей картины развития процесса изменения состояния МПО с возможностью оценки характера его развития, сокращение сроков анализа динамической информации и используемых технических средств ее отображения для информационной поддержки принятия решений обработчиком-аналитиком, подготавливающему решения по диагностике состояния МПО и который является элементом автоматизированной системы оперативной диагностики. От использования изобретения следует ожидать вторичный эффект, заключающийся в удешевлении систем диагностики различных технических объектов и систем организационно-технологического класса. Целесообразно использовать в системах идентификации, распознавания, контроля и диагностики технического и функционального состояния изделий авиационной и космической промышленности, а также в энергетике и финансово-экономической деятельности.

ФОРМУЛА ИЗОБРЕТЕНИЯ

Способ динамического анализа состояний многопараметрического объекта или процесса, заключающийся в оперативном преобразовании результатов допусковой оценки параметров в соответствующие информационные сигналы в заданном временном интервале, отличающийся тем, что в качества оцениваемой характеристики процесса могут быть амплитуда, частота и т.п., в качестве параметров оцениваемой характеристики используют динамические параметры, операция преобразования осуществляют путем формирования соответствующего цветового сигнала видимого спектра в зависимости от результатов допусковой оценки факта и направления изменения динамического параметра (падает, повышается, не изменяется) с обобщением по всему множеству параметров на заданном временном интервале, отображают информационные сигналы посредством цветокодовой матрицы-диаграммы, столбцы которой соответствуют относительной величине оцененного класса состояния параметров объекта, а строки - заданным временным интервалам, определяют относительную величину и характер изменения интегрального состояния объекта по направлениях изменения и относительным величинам этого изменения во времени цветовых сигналов.

Техническое состояние - это состояние, характеризующееся значениями параметров в данный промежуток времени, при конкретных условиях окружающей среды, которые установлены при этом технической документацией на данный объект. Факторов, способствующих изменениям технического состояния строительного объекта, множество, сюда относятся воздействия климатических условий, замена отказавших элементов конструкции объекта, старение с течением времени и так далее. При этом по значениям контролируемых (диагностических) параметров можно судить об изменении технического состояния объекта, а также определить такие изменения без применения разрушающих методов обследования. Много о строительном объекте и его техническом состоянии, а также характеристиках работоспособности отдельных элементов объекта, скажут конструктивные особенности сооружения. Проявляется это в их реагировании на воздействия различных факторов среды в процессе эксплуатации объекта. Так, например, качество выполнения строительно-монтажных работ влияет как на рассеивание начальных значений в характеристиках работоспособности объекта и его конструкций, так и на интенсивность перемены их значений в процессе эксплуатации здания.

Техническое состояние зданий и сооружений ухудшается постоянно - это неизбежно, так как в процессе их эксплуатации количественные значения показатели их работоспособности, такие как, например, надежность, неуклонно снижаются. Это происходит, в первую очередь, из-за изменений физических свойств материалов конструктивных элементов объекта, которые, кроме того, имеют различные характеристики сопряжения между собой, размеры и формы. Хотя и ухудшение технического состояния объекта закономерно иногда оно может носить и случайный характер. В этом случае утрата работоспособности элементов конструкции объекта происходит в течение долгого времени и с малой интенсивностью действия. Снижения показательных характеристик технического состояния объекта может произойти и внезапно. Такие процессы случайны, но имеют место быть в строительной практике. При этом работоспособность объекта снижается независимо, хотя и все протекающие процессы при этом взаимодействуют между собой при этом, что значительно затрудняет математический анализ отмеченного ухудшения технического состояния на поднадзорном объекте. Модель для рассмотрения процесса снижения работоспособности здания или сооружения не может быть единой и однозначной для всех, так для одного и того же объекта можно выбрать несколько моделей рассмотрения.

Существует две группы факторов, которые вызывают ухудшение работоспособности объекта, как в целом, так и в отдельных его элементах. Рассматривая их с точки зрения механизма воздействия, можно выделить причины внутреннего и внешнего характера. В случае внутренних причин могут быть физико-химические процессы, которые могут протекать в материалах, нагрузки на элементы объекта, дефекты производства и конструктивные факторы. К внешним причинам стоит относить климатические факторы, факторы внешней среды, воздействующей на объект, качество его эксплуатации, а также различные воздействия, которые предусматриваются системой технического ремонта и обслуживания строительного объекта. Строительная организация , обеспечивающая требуемую нормами работоспособность всех конструкций и элементов здания за конкретную длительность эксплуатации их, должна учитывать рациональные конструктивные решения, которые снизят до минимума затраты труда и финансовых средств.

Контроль технического состояния объектов в процессе их эксплуатации

Контроль за техническим состоянием объекта в процессе работы необходим для его успешной эксплуатации. Процесс определения технического состояния объекта на различных этапах его использования называют техническим диагностированием.

Автоматизированная система может нормально функционировать лишь когда создается возможность получать непрерывно информацию о ее техническом состоянии. Осуществить получение такой информации с помощью некоторого одного универсального метода невозможно из-за большого разнообразия элементов АС и их функционального назначения. Процесс создания АС всегда сопровождается поиском наиболее подходящих методов контроля ее технического состояния.

Существуют следующие основные виды контроля.

По целевому назначению различают контроль работоспособности, диагностический и прогнозирующий.

Контроль работоспособности осуществляется с целью определения, в каком состоянии находится объект – работоспособном или неработоспособном.

Диагностический контроль не только определяет состояние объекта, но и причину его неисправности, если он находится в неисправном состоянии.

Прогнозирующий контроль предназначен не только для того, чтобы определить состояние объекта, но и чтобы определить, какие отказы возможны в объекте в ближайший момент времени.

По степени автоматизации контроль может быть автоматическим, автоматизированным и ручным.

Автоматический контроль осуществляется специальными устройствами и программами без вмешательства человека-оператора; автоматизированный контроль осуществляется с частичным вмешательством человека; ручной контроль осуществляется без средств автоматизации.

По временным характеристикам различают контроль периодический и непрерывный. При непрерывном, контроль объекта осуществляется постоянно, при периодическом через определенные промежутки времени.

По полноте контроля может быть контроль полный и частичный. При полном контроле параметры состояния объекта контролируются полностью, при частичном лишь некоторые.

По последовательности контрольных операций контроль делится на последовательный и параллельный. При последовательном контроле устройства объекта контролируются последовательно одно за другим. При параллельном контроле устройства объекта контролируются одновременно.

По используемым методам контроль бывает прямым и косвенным. Прямой контроль – это контроль, основанный на непосредственном измерении параметров, определяющих техническое состояние объекта. Косвенный контроль – это контроль, основанный на наблюдениях косвенных признаках, которые могут быть использованы для определения или прогнозирования технического состояния (повышенный нагрев, повышенный шум и т. д.).

Прямой контроль, в свою очередь, может быть программным и аппаратурным.

Программный контроль основан на использовании специальных программ. Он, в свою очередь, подразделяется на контроль программно-логический и тестовый.

Программно-логический контроль предназначен для контроля за правильностью функционирования объекта. Правильность функционирования системы может быть проверена повторением операций переработки информации или повторной пересылкой информации, а также с помощью сравнения получаемых результатов с эталонными.

Тестовый контроль предназначен для проверки состояния аппаратуры и программ с помощью специальных испытательных (тестовых) программ. На вход проверяемого объекта подается определенный набор входных данных, которому должен соответствовать определенный набор выходных данных. Анализ выходных данных позволяет определить состояние объекта и даже причину неисправного состояния.

Аппаратурный контроль – это контроль, осуществляемый с помощью специальной контрольной аппаратуры, введенной в структуру объекта. Контрольная аппаратура работает одновременно с основной.

Достоинство программного контроля в том, что он не требует дополнительных затрат и не усложняет состава объекта, обладает широкими возможностями - может выполнять функции контроля состояния, диагностирования и прогнозирования, а также контроля выполнением заданных функций. Недостаток программного контроля в том, что на время контроля прекращается либо полностью, либо частично выполнение основных функций контролируемого объекта. Расширение объема программного контроля приводит к усложнению программного обеспечения, увеличению объема памяти, усложнению переключающих устройств и рабочих пежимов объекта.

Достоинство аппаратурного контроля в том, что он осуществляется одновременно с выполнением основных функций, поэтому не приводит к снижению производительности объекта. Он может обеспечивать функции контроля работоспособности, диагностирования, прогнозирования состояния объекта с высокой степенью достоверности непрерывно. По результатам аппаратурного контроля сравнительно легко осуществить устранение последствий отказов, например переключение на резервные устройства, исправление информации и т. д. Недостаток аппаратурного контроля в том, что он требует значительных затрат на изготовление встроенной контрольной аппаратуры, приводит к увеличению габаритных размеров и массы объектов, а также к усложнению принципиальной схемы.

Выбор вида контроля, а также его метода зависит от особенно-контролируемого объекта и требований, предъявляемых к его характеристикам.

Влияние контроля на надежность контролируемого объекта весьма сложно. Его можно обнаружить лишь после того как проведен анализ либо результатов расчета надежности, либо результатов моделирования, либо испытаний и эксплуатации.

Контроль, рассматриваемый в узком смысле этого термина, т. е. только как средство обнаружения состояния объекта, не может влиять на повышение надежности объекта. Влияние контроля на повышение надежности обнаруживается тогда, когда он сопровождается восстановлением работоспособности, исправлением обнаруженных ошибок, устранением неблагоприятных явлений, обнаруженных в процессе контроля.

При проектированию контроля должен быть положен системный принцип, т. е. организация контроля должна учитывать многосторонний характер влияния контроля на характеристики АС и представлять по своей структуре сложную систему, в которой должны совмещаться различные методы и средства контроля.

Система контроля должна иметь многоуровневый характер. На первом, самом ком, уровне осуществляется контроль состояния отдельных технических средств; на втором – контроль выполнения функциональных задач, решаемых различными подсистемами; на третьем – объединение всехвидов контроля в единую систему, позволяющую получить информацию о состоянии системы и ее функционировании, а также управлять системой путем перестроения ее структуры, подключения резервных средств, вывода отдельных технических средств на профилактику и т. д.

Одним из условий успешной деятельности предприятия, ориентированного на выпуск наукоемкой конкурентоспособной продукции, является своевременное определение негативных импульсов в производственном процессе, способных серьезно повлиять на его экономическое положение и финансовую стабильность. Но при существующей системе оценки состояния экономического объекта как в целом, так и в разрезе отдельных подразделений и этапов производственного процесса, сделать это достаточно сложно.

В этой связи возможно использование технологии анализа и оценки потенциала средств и методов инновационного менеджмента. Указанные процедуры используются для диагностирования состояния организации, что особенно важно в процессе разработки и реализации инновационной стратегии развития.

Общие принципы, формы и приемы диагностики хорошо известны в литературе и активно применяются в самых различных сферах деятельности, в том числе и в экономических исследованиях. Важность использования данного аппарата в том, что методы диагностики позволяют заранее, до момента проявления отрицательных тенденций, выявить порождающие их причины и принять соответствующие меры по их ликвидации.

В инновационной сфере в качестве объекта диагноза могут выступать прежде всего конкретные инновационные процессы в рамках отдельных стадий и этапов жизненного цикла, к которым можно отнести: отдельные инновации; инновационные проекты; инновационные программы; инновационные стратегии; инновационные процессы; инновационную деятельность производителя в целом.

Собственно диагноз представляет собой конкретные результаты анализа и оценки в форме заключения о состоянии объекта, позволяющие судить о нормальности состоянии или о наличии отклонений.

Оценка состояния объекта диагноза обычно строится на базе некоторой совокупности критериев, адекватно отражающих специфику объекта в его динамике. В качестве такой системы может использоваться совокупность критериальных оценок, рассмотренная выше.

В общем виде диагностика предполагает сравнение текущего состояния объекта с нормативным значением. В инновационной сфере эта процедура возникает в тех случаях, когда необходимо получить заключение о соответствии технико-экономических и других параметров создаваемого новшества имеющимся аналогам. Очевидно, что чем выше качественные характеристики оцениваемого новшества по сравнению с ранее созданными аналогами, чем больше отклонение основных производственных и эксплуатационных показателей использования новшества от соответствующих показателей ранее созданных образцов (производительность, топливно-энергетическая потребность, экологическая безопасность и пр.), тем эффективнее процесс исследований и разработок. Таким образом, результат диагноза, который в любой другой сфере в большинстве случаев будет признан отрицательным, в отношении инновационного объекта может рассматриваться как положительный.

Иной формой диагноза является определение принадлежности исследуемого объекта к конкретному классу, группе или совокупности (кластеру). Это позволяет упорядочить и систематизировать изменения, происходящие в результате проведения конкретных исследований и разработок, прежде всего с точки зрения их новизны. Примером здесь является деление результатов инновационных процессов на принципиально новые, не имеющие аналогов в своей области, соответствующие лучшим мировым образцам или превосходящие их, и на модифицирующие, усовершенствующие ранее реализованные технические идеи в рамках существующего поколения техники.

Наконец, следующий тип диагноза позволяет оценить избранный объект как уникальное сочетание признаков. Такой вариант используется в ситуациях, когда невозможно провести сравнительные оценки и сопоставления из-за отсутствия базы сравнения или аналога: когда признаки, свойства и параметры объекта уникальны. Отличительной чертой в этом случае является то, что для проведения сравнительных доказательств предпочтительности объекта диагноза нет необходимости в использовании статистической информации.

Данный тип диагноза с точки зрения особенностей инновационных объектов представляется наиболее интересным, поскольку позволяет исследовать их именно с позиций принципиальной новизны и, как следствие, получить необходимую информацию об успешности как собственно инновационной стратегии организации, так и ее основной деятельности в целом.

Исследуя состояние объекта как уникальное сочетание признаков, вполне достаточно убедиться в их наличии, дать подробную характеристику, выявить взаимосвязи и взаимозависимости.

Задача диагностики может быть формально разбита на две составляющие (подзадачи):

Определение, к какой из групп совокупности принадлежит рассматриваемый объект (задача группировки, качественной идентификации);

Выявление отличия данного объекта от других объектов уже выявленной группы.

Эта задача может рассматриваться как задача количественной идентификации, когда все множество объектов совокупности разбивается на две группы: нормальные объекты и объекты с отклонениями от базовых параметров.

Определив основные задачи инновационной диагностики, можно сформулировать ее предмет.

Диагностика как отрасль знаний включает в себя теорию и методы организации процессов диагноза, а также принципы построения средств диагноза. В инновационной диагностике это прежде всего означает построение систем показателей для оценки состояния объектов, разработку качественных и количественных шкал для измерения значений этих показателей. Она предусматривает классификацию возможных отклонений основных параметров инновационных объектов, их проявлений, процедуры сбора и обработки диагностической информации.

Задачи инновационной диагностики достаточно тесно переплетаются с другими задачами - определения тенденций развития (прогноз инновационного развития) и выявления причинно-следственных связей (анализ происхождения).

Задача формирования прогноза позволяет уточнить структуру и содержание диагноза. Исследование процесса развития объекта также помогает лучше уяснить его существующее состояние. В то же время диагностика является исходным моментом прогноза, поскольку без четкой и достоверной констатации сложившегося положения невозможно оценить варианты развития объекта.

Обычно различают две основные системы проведения диагностики:

тестовую , в которой состояние объекта анализируется с помощью специально организуемых тестовых воздействий;

функциональную , когда подача тестовых воздействий на объект не производится, а поступают только воздействия, связанные с рабочим режимом функционирования объекта.

Характеристика основных задач и типов диагноза позволяет выделить два подхода к проведению инновационных диагностических исследований, различаемых по признаку уровня новизны разработки или ожидаемых результатов.

Первый подход обычно используется для оценки состояния объектов, имеющих аналоги в международном масштабе, даже если для национальной инновационной сферы они являются принципиально новыми. По своей сути такие объекты будут модифицирующими. Их возможности и преимущества можно оценить с помощью сравнительных оценок и сопоставлений.

Второй подход применим к диагностируемым объектам, не имеющим аналогов, превосходящим мировой уровень. К таким объектам не применимы созданные ранее технологии и процедуры оценки, что обусловливает потребность в разработке принципиально иных оценочных систем для характеристики их специфики и уникальности. Взаимосвязь основных категорий диагностики представлена на рис. 17.5.

Рис. 17.5. Общая схема диагностического исследования инновационных объектов

Другим важным фактором, влияющим на выбор средств и методов диагноза, является время. В соответствии с целями и задачами обследования состояние объекта может оцениваться на определенный момент времени. Этот вариант называется диагностикой статического состояния . Если же необходимо оценить состояние объекта в течение определенного периода времени, тем более когда в качестве диагностируемого объекта выступает собственно инновационный процесс либо его стадии и этапы, осуществляется диагностика процесса .

Диагностика состояния и диагностика процесса представляют собой виды исследования, выделяемые в соответствии с содержанием динамических задач диагноза.

Другим признаком, позволяющим провести группировку форм диагностических исследований, является организация самого процесса диагноза.

По данному основанию выделяются: аналитическая диагностика, экспертная диагностика, диагностика на модели.

Аналитическая диагностика предполагает проведение диагностических исследований бесконтактными методами с помощью статистической информации, с использованием методов комплексного экономического анализа, балльных оценок и т. п.

Экспертная диагностика основывается на информации, получаемой для целей диагноза контактными методами посредством проведения специальных экспертных и конъюнктурных инновационных опросов, а также используется большое количество различных приемов и методов экспертных оценок, специальных коэффициентов и показателей сравнительной экономической эффективности и др.

Диагностика на модели представляет собой процесс получения информации об исследуемом объекте с помощью модельных имитаций. Как отмечалось выше, в инновационной диагностике необходимо очень точно оценить реальную потребность в выборе данной формы исследования, соотнеся ее со сложностью и масштабностью объекта диагноза. Основные виды диагностики показаны на рис. 17.6.

Рис. 17.6. Виды диагностических исследований

Широкое использование принципов диагностики в инновационной сфере обусловливается не только потребностями объективной оценки потенциальной и реальной успешности инновационной стратегии организаций, но и требованиями системы управления производством в целом. Подтверждением этому является вирусная теория менеджмента, трактующая изменчивость как вирус, вызывающий повышение неопределенности состояния и тенденций развития системы. По мнению сторонников данной теории, задача менеджмента состоит в том, чтобы своевременно распознать и выделить вирус изменчивости и обеспечить принятие таких управленческих решений, которые позволят снизить неопределенность состояния объекта. Очевидно, что с такой точки зрения диагностика как метод распознавания вируса изменчивости особенно актуальна для инновационной сферы, характеризующейся, возможно, наиболее высоким уровнем неопределенности среди других видов деятельности.

Поэтому в дополнение к диагностике непосредственно объекта исследования очень важно выделить ряд требований, которым должны соответствовать менеджеры, участвующие в разработке и реализации эффективной инновационной стратегии:

Распознавать, определять, описывать, ставить диагноз и улучшать систему, за которую они несут ответственность;

Диагностировать характер изменчивости системы и решать, какие вариации признаются особыми и требуют специальных действий, а какие - общими и потребуют изменений при проектировании и функционировании системы. Менеджер должен уметь отличить «полезный сигнал» от «шума»;

Руководить группами людей (командами), имеющих различные уровни образования, по выявлению проблем, сбору данных, их анализу и выработке предложений для их разрешения, устранения и последующей проверки;

Диагностировать поведение людей и различать те трудности, которые обусловлены различиями в способностях людей (15%), и те, которые обусловлены системой (85%) (правило Джурана).

В этом случае диагностика инновационных систем может рассматриваться как диагностика изменчивости объектов. При этом основная информация, необходимая для получения заключения об объекте, будет обобщаться по двум основным блокам:

Влияние факторов, стабилизирующих систему;

Динамические свойства системы и масштабы их проявления.

Исследование этой информации позволяет получать необходимые результативные данные о состоянии и перспективах развития объекта в будущем, используемые в дальнейшем для выбора и разработки конкретного типа инновационной стратегии.

Точный и своевременный диагноз состояния инновационной сферы является одним из основополагающих условий эффективности перспективного развития хозяйствующего субъекта. Но в любом случае, независимо от особенностей и масштабов инновационной деятельности диагностические исследования должны сопровождаться прогнозно-аналитическими оценками состояния макросферы, функционирования организации, перспектив развития рыночных институтов, общих и специализированных производственных потребностей и др.

Наибольший эффект от проведения диагностических исследований инновацион-ных объектов достигается в том случае, если они будут носить комплексный, поступательный характер, т. е. иметь не конечные, а развивающиеся цели, позволяющие вывести состояние объекта на более высокий качественный уровень.

(Материалы приведены на основании: Основы менеджмента. Под ред. А. И. Афоничкина. – СПб.: Питер, 2007)