Вы здесь

Методологические основы управления качеством систем идентификации

Автор: 
Гусев Александр Николаевич
Тип работы: 
Дис. д-ра техн. наук
Год: 
2004
Артикул:
23442
109 грн
(352 руб)
Добавить в корзину

Содержимое

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. МЕТОДЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ ОБЪЕКТОВ ПО ПРОЯВЛЕНИЯМ В ФИЗИЧЕСКИХ ПОЛЯХ И СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДОЛОГИИ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ
1.1. Назначение и структура систем идентификации
1.2. Классификация объектов, методов идентификации, области применения
1.2.1. Постановки задачи идентификации
1.2.2. Статистическая идентификация
1.3. Методология менеджмента качества
1.3.1. Основные положения систем менеджмента качества
1.3.2. Элементные и процессные модели качества. Виды процессов
1.4. Принципы управления качеством
1.4.1. Принцип управления по отклонениям статистических показателей качества
1.4.2. Принцип прямого управления качеством на основе полной обработки данных
1.5. Принципы преобразования пространств при идентификации объектов
1.5.1. Метризация пространств и их преобразования
1.5.2. Компактификация пространств
1.5.3. Сжимающие отображения, неподвижные точки
1.5.4. Принцип максимального правдоподобия
1.5.5. Принцип симметризации
1.5.6. Принцип дискретизации
1.5.7. Принцип квантования
1.5.8. Принцип отделимости
1.6. Общая методология создания процессных моделей объектов по их измерительной информации
Ф 1.7. Выводы
2. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ ЭТАПОВ МЕТОДОЛОГИИ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ НА ОСНОВЕ ПРОЦЕССНЫХ ПРЕОБРАЗОВАНИЙ
2.1. Этап формирования пространства объекта измерениями их физических параметров
2.2. Этап компактификации пространства объекта
2.2.1. Компактификация пространства объекта
2.2.2. Свойства компактного пространства объекта
2.3. Этап гомеоморфных преобразований компактного пространст
ва объекта
2.4. Этап отделимости множеств типов объектов в преобразованном пространстве
2.5. Этап создания решающего правила идентификации объекта
2.5.1. Получение математического описания процессных моделей объектов
2.5.2. Гомеоморфные процессы преобразований модели объекта
2.5.2.1. Выделение дополнительных измерений объекта
2.5.2.2. Снижение размерности пространства объекта исключением дестабилизирующих факторов
2.5.2.3. Выравнивание описания объектов вычислением дополнительных узловых точек
2.5.3. Фундаментальная система окрестностей топологического пространства объекта и информационные характеристики объекта
2.6. Анализ и синтез объекта основа процессного подхода при
формировании моделей
6
2.7. Ограничения процессного описания объекта
2.8. Выводы
3. ПРОЦЕССНЫЕ МОДЕЛИ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТ
ВОМ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ КАНАЛОВ СИС
ТЕМ ИДЕНТИФИКАЦИИ
3.1. Процессная модель измерителя мощности ИК излучения на эффекте аномального падения шума в зоне высокотемпературной сверхпроводимости
3.1.1. Математическое описание чувствительного элемента
3.1.2. Процессная модель измерителя
3.1.3. Анализ и управление показателями качества измерителя
3.1.4. Оценка технических характеристик измерителя
3.2. Процессная модель волоконнооптического измерителя прохо
дящей СВЧ мощности
3.2.1. Аналоговый двухканальный измеритель
3.2.2. Процессная модель измерителя СВЧ проходящей мощности и е применение для управления качеством
3.3. Применение процессных моделей функциональных световодных оптоэлектронных преобразователей информации
3.4. Повышение качества трассировки проводящего рисунка коммутационных плат в радиоэлектронных устройствах
I 3.4.1. Трассировка проводящего рисунка в плоскости
3.4.2. Проектирование трехмерных соединений методом генерации дополнительных измерений проводящего рисунка
3.5. Выводы
4. РЕАЛИЗАЦИЯ ПРОЦЕССНЫХ МОДЕЛЕЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ КАНАЛОВ ОБРАБОТКИ И РАСПОЗНАВА
НИЯ СИСТЕМ ИДЕНТИФИКАЦИИ В РАЗЛИЧНЫХ ФИЗИЧЕСКИХ ПОЛЯХ
4.1. Система идентификации объектов в акустическом и сейсмическом полях
4.1.1. Анализ объектов при распознавании по одному измериI тельному каналу
4.1.2. Процессная модель распознавания объектов
4.1.3. Моделирование распознавания зашумленных объектов в двух физических полях
4.2. Система идентификации объектов в радиолокационном поле
4.2.1. Анализ объектов по тракторним данным
4.2.2. Разделение классов объектов с применением инвариантов математического описания объектов
4.2.3. Алгоритм распознавания объектов
4.2.4. Оценка характеристик системы распознавания
4.3. Система идентификации объектов в гидроакустическом поле
4.3.1. Анализ объектов по гидроакустической информации
4.3.2. Алгоритмы фильтрации гидроакустической информации
4.3.3. Алгоритмы распознавания малозаметных объектов
4.4. Быстродействующая система идентификации электрических пробоев волноводных трактов в оптическом поле
4.4.1. Структурная схема и пример реализации системы
4.4.2. Процессная модель распознавания системы и сс примсне ние для управления качеством
4.5. Выводы ЗАКЛЮЧЕНИЕ ЛИТЕРАТУРА
ПРИЛОЖЕНИЕ I. ПРОГРАММА АНАЛИЗА ОБЪЕКТА ПРИЛОЖЕНИЕ 2. ПРОГРАММА СИНТЕЗА ВЫХОДНОЙ ХАРАКТЕРИСТИКИ ОБЪЕКТА
ВВЕДЕНИЕ
Функция идентификации является обязательной для любого управляющего комплекса, т.к. измерение, контроль и диагностика параметров направлены на достоверное определение текущих состояний объекта и необходимы для контроля его качества. Эффективность идентификации определяется качеством математических описаний объектов и самого процесса идентификации, основанного на построении базы знаний, которая позволяет установить решающие правила распознавания обнаруженных объектов.
Существующие системы идентификации обеспечивают вероятности обнаружения и идентификации не более 0,9, которые снижаются при воздействии помех. Проведенный техникоэкономический анализ систем показал, что повышение этих показателей наилучшим образом достигается при переходе на измерение параметров объектов в различных физических полях акустическом, сейсмическом, радиолокационном, тепловом, оптическом, магнитном и т.д..
Современные методы и технические средства определения физических параметров объектов, основаны на новых физических принципах оптической обработке информации, эффектах высокотемпературной сверхпроводимости и других принципах, имеющих квантовую природу. Этим принципам свойственны интенсивные энергетические воздействия различных физических полей на средства измерения, которые характеризуются нелинейными эффектами в чувствительных элементах, что усложняет построение высокоточных измерительных каналов.
Получаемые в условиях комплексных физических воздействий результаты измерений параметров объектов представляют собой многомерные массивы информации, к которым сводятся все получаемые экспериментальные данные. Методы обработки получаемой многомерной измерительной информации должны быть проведены в пространстве всех измеренных параметров
объекта, что определяет проблему комплексирования измерительной информации. ГОСТ 8.9 устанавливает различные способы нормирования метрологических характеристик средств измерения, поэтому системы параметров различных измерителей не совпадают.
Провести общую стандартизацию параметров датчиков различных физических параметров крайне сложно изза различий их принципов действия, конструкций и схемотехнических решений. В систему параметров часто включают функцию преобразования датчика в графическом или табличном виде волоконнооптический датчик температуры ДТВО1, квазикалориметрический датчик расхода газа ДРГ3 и др. изза сложностей нормирования основной и дополнительной погрешностей.
Сложные проблемы создания образов объектов возникают при формировании базы знаний систем идентификации. Различные объекгы могут иметь математические описания в свойственных им физических полях электромагнитном, температур, давлений, напряжений, скоростей, ускорений и т.д., а определение параметров математических моделей проводят по результатам предварительных экспериментальных исследований объектов. Поэтому общих методов получения математических описаний образов объектов также не разработано, и работу каналов распознавания приходится строить на основе решающих правил базы знаний, формируемой применительно к конкретной задаче идентификации.
Решение комплексной проблемы повышения качества систем идентификации связано с необходимостью разработки новых общих методов получения и обработки измерительной информации, базирующихся на единых принципах описания объектов и построения на их основе алгоритмов распознавания классов идентифицируемых объектов в различных физических полях.
Создание методологии управления качеством систем идентификации, основанной на результатах экспериментальных исследований в различных
физических полях с применением общих методов преобразования информации и построения образов объектов, позволит разработать методы проектирования и способы производства устройств измерения и обработки информации с улучшенными техническими характеристиками и повысить конкурентоспособность систем идентификации.
АКТУАЛЬНОСТЬ