Москва, 1–4 июня 2010 г.
219
Для их распознавания достаточно системы реле, включенных по схеме ИЛИ, с областями сраба-
тывания S
i
⊂ S
ααi
, где S
ααi
– собственная область α-режимов в подпространстве i, не имеющая пере-
сечения с альтернативными режимами:
S
ααi
=
S
αi
\ S
αβi
= {z
αi
(x
α
), x
α
∈ G
α
} \ {z
βi
(x
β
), x
β
∈ G
α
}.
(4)
Для распознавания других α-режимов необходимо привлечение информации сразу от несколь-
ких замеров z
i
, что отражается в логических связях по типу И [13-16]. Эти связи приводят к понятию
условного отображения, при котором требуется одновременное попадание замера в определенные
области нескольких (в пределе, всех) подпространств. Условное отображение может применяться
по отношению к отслеживаемым или альтернативным режимам. Наибольший интерес представляет
условное отображение режимов G
β
, результатом которого является набор областей S ′
αβi
, полученных
для альтернативных режимов, пересекающихся с отслеживаемыми режимами во всех подпростран-
ствах A
i
. Эти области отсекают часть отслеживаемых режимов, так как условием срабатывания ста-
новится попадание замеров во все области
S ′
ααi
= S
αi
\ S ′
αβi
.
. (5)
Области S
ααi
, как правило, больше S ′
ααi
, что приводит к охвату большего числа режимов G
α
. От-
слеживаемые режимы, попавшие в области S ′
αβi
, i ∈ [1, n], но не относящиеся к абсолютно нерас-
познаваемым по (1) и (2), названы относительно распознаваемыми. Существует возможность их
распознавания путем дробления области отслеживаемых режимов.
3. ОБУЧЕНИЕ МНОГОМЕРНОЙ ЗАЩИТЫ
Для многомерной защиты с единым уставочным пространством A разработаны методы обучения,
основанные на анализе поведения многомерного вектора замера z. В обучении важную роль играют
граничные режимы, которые позволяют ускорить обучение и повысить точность определения «обо-
лочки» областей в уставочном пространстве. Для этого введены две теоремы [7, 8]. Теорема о сораз-
мерности: прообраз (в объектном пространстве) границы уставочной области имеет ту же размерность,
что и сама граница. Теорема о компланарности: на границе области векторные производные замера
по каждой координате компланарны, т. е. располагаются в одной квазиплоскости, касательной к гра-
ничной квазиповерхности, что для комплексной плоскости сводится к условию коллинеарности:
, (6)
где
, , i ≠ k, m – размерность объектного пространства.
Эти теоремы позволяют построить систему обучения, основанную на анализе только граничных
режимов, что значительно сокращает объем испытаний имитационной модели объекта, но не снижает
надежность работы реле.
В случае составного пространства A появляется дискретная логическая операция над результатами
сравнения в отдельных подпростанствах. Это приводит к тому, что функции дифференцирования,
использующиеся в качестве критериев при нахождении общих границ, неприменимы. Для решения
проблемы рассматриваются следующие варианты: ограничение объектных областей лишь теми режи-
мами, которые прошли проверку в других уставочных пространствах; анализ областей отслеживаемых
и альтернативных режимов в каждом уставочном подпространстве в отдельности.
Процесс обучения оказывается тем более успешным, чем больше область распознавания – область
отслеживаемых режимов, охваченных областью срабатывания защиты. Современные микропроцес-
сорные устройства способны выполнять несколько алгоритмов защиты одновременно. Наращивание
распознающей способности защиты производится за счет дополнительных параллельных ветвей с