Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 8)

else

if get(handles.radiobutton2, 'Value') == 1

stem(x_9_down, y_9_down);

end....

В результате, на элементе Axes отображается диаграмма частот для выбранной позиции (рисунок 20).

Рисунок 20 – Результат работы модуля №1:

по оси абсцисс указывается время перерегулирования,

а по оси ординат – число частота

Графический интерфейс второго модуля, по сравнению с первым, отличается лишь отсутствием переключателей и поля ввода, и наличием области для вывода таблиц.

Загрузка документов для работы метода происходит также, как и в модуле №1. При использовании кнопки «Кластеризация» вызывается функция отображения результатов кластеризации данных загруженных пользователем (листинг19).

Листинг 19 – Отображение результатов кластеризации

plot(Pow1(IDX==1,1),Pow1(IDX==1,2),'r.','MarkerSize',12);

hold on

plot(Pow1(IDX==2,1),Pow1(IDX==2,2),'b.','MarkerSize',12);

hold on

plot(Pow1(IDX==3,1),Pow1(IDX==3,2),'g.','MarkerSize',12);

hold on

plot(Pow1(IDX==4,1),Pow1(IDX==4,2),'y.','MarkerSize',12);

hold on...

Результат произведенной кластеризации выводится в область построения графиков (рисунок 21). В нижней области отображается таблица, содержащая информацию о количестве выделенных кластеров.

Рисунок 21 – Результат кластеризации данных:

по оси абсцисс указывается количество оборотов дизеля,

а по оси ординат – мощность

Отличительной особенностью второго модуля является наличие кнопки «База данных», по нажатию которой в области отображения графиков строится график, отражающий историю анализа нескольких файлов посредством данного модуля (рисунок 22).

Рисунок 22 – Визуализация результатов анализа нескольких файлов:

Результат кластеризации данных:

по оси абсцисс указывается количество оборотов дизеля,

а по оси ординат – мощность

Данные для построения графика берутся из соответствующего документа MS Excel (листинг 20).

Листинг 20 – Считывание результатов предыдущих анализов

filename1 = 'Centroids.xls';

filename2 = 'Areas.xls';

sheet = 1;

visualisation1 = xlsread(filename1, sheet);

visualisation2 = xlsread(filename2, sheet);

scatter(visualisation2(:,1),visualisation2(:,2));

hold on

plot(visualisation1(:,1),visualisation1(:,2),'kx','MarkerSize',7,'LineWidth',3)

Окно третьего блока разительно отличается от предыдущих двух. Основное отличие заключается в отсутствии области построения графиков, в виду специфики его работы (рисунок 23).

Рисунок 23 – Окно модуля № 3

В самом начале работы с модулем, оператору необходимо ввести значения координат искомого отрезка в соответствующие поля ввода (рисунок 23). После этого следует нажать кнопку «Начать анализ», что приведет к вызову диалогового окна выбора файлов для анализа, как и в модулях №1 и 2. Как только оператор завершит процедуру выбора файлов, начнется анализ, описанный в п.п. 3.4.

Результаты произведенного анализа отображаются в виде таблицы в соответствующей области окна модуля (рисунок 24).

Рисунок 24 – Результат работы модуля

Для удобства работы оператора, координаты отрезка пути от ст. Оунэ до Кузнецовского тоннеля приведены в текстовом поле окна модуля.

Размеры каждого окна разрабатываемых модулей могут изменять в зависимости от требований оператора. Соотношение размеров всех графических элементов и области самого окна настроены таким образом, что изменение размеров каждого элемента происходит пропорционально [25] (листинг 21).

Листинг 21 – Установка размеров и положения элементов GUI

set(gcf, 'units', 'characters', 'Position', [15 15 200 50]);

set(handles.axes1,'Units','normalized','Position', [0.03 0.2 0.8 0.67]);

set(handles.uipanel1, 'Units','normalized','Position',[0.85 0.13 0.14 0.8]);

...

Как видно из листинга 21, размеры и положение осей и элементов управления приложения задаются в нормализованных (относительно окна приложения [26]) единицах, а размеры и положение графического окна так называемых «символах» (characters) – единица измерения, равная размеру символов шрифта, установленного в системе по умолчанию [27].

Графический интерфейс пользователя не только повышает скорость диагностики состояния механики тепловоза, но и ее качество. Визуализация выходных результатов позволяет повысить степень их понимания оператором.

3.6 Технико-экономическое обоснование

Автоматизация – одно из направлений научно-технического прогресса, использующее саморегулирующие технические средства и математические методы с целью освобождения человека от участия в процессах получения, преобразования, передачи и использования энергии, материалов, изделий или информации, либо существенного уменьшения степени этого участия или трудоёмкости выполняемых операций [28].Таким образом, автоматизация позволяет увеличить производительность работников, освобождая их от личного выполнения некоего рутинного процесса, или процесса, в основе которого лежит простая логика, воспроизводимая вычислительной техникой. Также, автоматизация позволяет повышать скорость сбора и обработки данных, увеличивая тем самым объемы информационного потока в сфере ее применения [29].

На текущий момент диагностика состояния механики тепловоза осуществляется в процессе реостатных испытаний [30]. Однако, сложность их проведения определен регламент, в соответствии с которым подобные испытания производятся только при первоначальной сборке самого тепловоза, и после так называемых текущих ремонтов. Также, имеются бортовые системы диагностики, но, во-первых, алгоритмы их функционирования не предусматривают анализов, описываемых в данной работе, а, во-вторых, основной принцип их работы заключается в еже моментной регистрации появления такого значения некоторого параметра тепловоза, которое выходит за установленные рамки [31]. Более сложные процессы диагностики и прогнозирования осуществляются на основе данных бортовых систем регистрации вручную оператором ЭВМ. При таком подходе обработка информации занимает очень много времени, что приводит к малым объемам итоговых результатов и невысокому их качеству.

В виду того, что на данный момент не имеется альтернативы предлагаемых модулей для конкретных видов анализа, эффективность их внедрения определяется повышением качества и скорости работы операторов.

На основании предоставленных заказчиком данных известно, что в среднем на обработку 1 комплекта файлов, используемых при описанных в данной работе видах анализа, оператору требуется 30 мин. Опытные испытания показали, что при использовании разработанных модулей, обработка такого же комплекта файлов занимает в среднем 5 мин. Используя приведенные данные, можно рассчитать два наиболее важных показателей производительности труда: выработку и трудоемкость [32].

Выработка отражает объем продукции в единицу оплачиваемого времени, выполненный одним списочным сотрудником [33]:

где – это объем выполненной продукции (единицы продукции), – время, затраченное на выполнение (часы).

Трудоемкость определяет объем необходимого затраченного труда одним работником для производства единицы изделия (данный показатель является обратным по отношению. К показателю выработки)[33]:

Таким образом, при расчете приведенных показателей производительности труда, получим:

– до внедрения модулей:

– после внедрения модулей:

Значения приведенных показателей позволяют сделать вывод о том, что объем продукции, выполняемый одним сотрудником, разительно увеличивается после внедрения модулей, что объясняется снижением времени обработки с 30-ти мин до 5-ти. Также следует отметить заметное снижение объема труда, требуемого для обработки одного комплекта файлов.

Увеличение же точности получаемых в результате анализа данных определяется исключением человеческого фактора (визуального анализа оператора) на стадии обработки информации и заменой его боле точными вычислительными методами.

Таким образом, модули, разработанные в рамках описываемой работы, позволяют не только автоматизировать этапы сбора и обработки информации относительно состояния механики тепловоза, увеличивая тем самым объем проанализированных данных в единицу времени, но и содержат более точные методы анализа собранных данных, по сравнению с теми, что существуют сейчас.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Своевременное прогнозирование появления неисправности в оборудовании тепловоза может сэкономить большое количество временных и денежных ресурсов.

На текущий момент анализ поступающих с тепловоза данных не автоматизирован и проводится оператором ЭВМ вручную. Оценка же значений определенных характеристик тепловоза, в частности, его ДГУ, осуществляется оператором визуально.

Описываемые в данной работе решения позволяют не только автоматизировать процесс сбора и обработки значений исследуемых характеристик, но и повысить точность и, вместе с этим, качество производимого анализа, так как в основе каждого решения лежит алгоритм, основанный на математической теории. Автоматизация же указанных процессов увеличивает ежедневный объем обработанной информации в разы, позволяя тем самым делать своевременное прогнозирование поведения механики тепловоза.

Всего разработано три модуля: для анализа времени перерегулирования дизельного двигателя при переходе на новый скоростной режим, для анализа значений реализации мощности ДГУ, для оценки скорости тепловоза на критическом участке. Каждый из перечисленных модулей работает с файлами формата .txt, в которых хранятся значения характеристик механики локомотива, требующихся для анализа. Весь комплект файлов, требующихся для конкретного вида анализа, загружается в выбранный модуль полностью. Перед начало работы алгоритма загруженные файлы обрабатываются с целью приведения входных данных к необходимому для анализа виду.

В основе работы первого модуля лежит метод построения доверительного интервала для математического ожидания при неизвестной дисперсии. Практическое применение этого блока для анализа данных показало приемлемость такой оценки при решении поставленной для этого блока задачи.

Алгоритм работы второго блока основан на методе кластеризации k-means. При сравнении нескольких возможных для применения в рамках решаемой задача методов, установлено, что именно кластеризация k-means отвечает определенным для этого блока требованиям.

Принцип работы третьего блока основан на сравнении значений скорости тепловоза на критическом участке с некоторой заранее определенной нормой. Несмотря на алгоритмическую простоту этого блока, посредством него автоматизируется один из важнейших видов анализа качества работы ДГУ тепловоза.

Каждый модуль имеет графический интерфейс пользователя, что повышает удобство работы оператора с ними.

В качестве хранилища данных, предназначенных для прогнозирования, используются файлы MS Excel в виду отсутствия на данный момент специализированной базы данных.

Оценка эффективности внедрения разработанных модулей показала заметное увеличение объемов обрабатываемой информации и уменьшение объема труда, требующегося от оператора для обработки одного комплекта файлов.

Характеристики

Список файлов ВКР