Диплом-Нейросетевая система для управления и диагностики штанговой глубинонасосной установкой (стр. 5 из 18)

Рисунок 1.3.-2 Типовые формы динамограмм.

1-3 -нормальная работа насоса ; 4-6 —6утечки в нагнетательной части: средняя, большая утечки; выход из строя нагнетательной части соответственно; 7-9 - утечки в приемной части: средняя, большая утечки, выход из строя приемной части соответственно; 10-12 - утечки в приемной и нагнетательной частях; 13-15 -влияние газа на работу насоса: влияние пластового газа; изменение контура; ( влияние газа и утечки в нагнетательной части соответственно; 16-18 -прихват плунжера насоса: НСН2, НСВ1 с выходом из замковой опоры, заедание песком соответственно; 19-20 -утечки в НКТ; 21-22 -фонтанирование; 23 -"высокая посадка плунжера в НСН2; 24 - то же, в НСВ1 без слива из замковой опоры; 25 - низкая посадка плунжера в НСН2; 26 -то же, в НСН1; 27, 28 - негерметичность насоса; 29 -обрыв или отворот штанг в нижней части; 30 -то же, в верхней части; 31-34 -низкий динамический уровень (33 -пробка; 34 - заедание песком)

Расшифровка динамограмм требует учета различных факторов.

Рассмотрим, например, динамограммы 23, 27, 28. Они соответственно, характеризуют, помимо высокой посадки и запаздывания закрытия нагнетательного клапана, негерметичность торцов втулок.

Так, например, динамограмма 23 показывает выход плунжера насоса НСН из цилиндра. Такая же форма динамограммы получена при разъедании у насоса НСН2 и НСВ1 одного стыка втулок в верхней части цилиндра и второго — в нижней части. Плунжер, находясь в нижней части, перекрывает разъеденную часть, и утечка не происходит, при ходе вверх он открывает путь для утечки жидкости. Динамограмма 27 указывает на разъедание стыка втулок посередине цилиндра. На динамограмме 28 показан случай, когда разъедены стыковые соединения, расположенные в таких местах, что плунжер в нижнем и в верхнем положениях перекрывает их, а утечка происходит на середине хода плунжера. На динамограмме при этом в середине хода получается провал (показан стрелками).

1.4 Обзор и сравнительные характеристики нейрочипов

Основной элементной базой перспективных нейровычислителей являются нейрочипы. Их производство ведется во многих странах мира, причем большинство из них на сегодня ориентированы на закрытое использование (то есть создавались для конкретных специализированных управляющих систем). Прежде чем перейти к рассмотрению наиболее интересных нейрочипов, остановимся на их классификации. По способу представления информации нейрочипы можно разделить на цифровые, аналоговые и гибридные.

По типу реализации нейроалгоритмов: нейрочипы с полностью аппаратной реализацией и с программно-аппаратной (когда нейроалгоритмы хранятся в ПЗУ).

По характеру реализации нелинейных преобразований: на нейрочипы с жесткой структурой нейронов (аппаратно реализованные) и нейрочипы с настраиваемой структурой нейронов (перепрограммируемые).

По возможностям построения нейросетей: нейрочипы с жесткой и переменной нейросетевой структурой.

В отдельные классы следует выделить так называемые систолитические и нейросигнальные процессоры.

Систолические процессоры (процессорные матрицы) - это чипы, как правило, близкие к обычным RISC-процессорам и объединяющие в своем составе некоторое число процессорных элементов. Вся же остальная логика, как правило, должна быть реализована на базе периферийных схем.

У нейросигнальных процессоров ядро представляет собой типовой сигнальный процессор, а реализованная на кристале дополнительная логика обеспечивает выполнение нейросетевых операций (например, дополнительный векторный процессор и т.п.).

Разработка нейрочипов ведется во многих странах мира. На сегодня выделяют две базовые линии развития вычислительных систем с массовым параллелизмом (ВСМП): ВСМП с модифицированными последовательными алгоритмами, характерными для однопроцессорных фоннеймановских алгоритмов и ВСМП на основе принципиально новых сверхпараллельных нейросетевых алгоритмов решения различных задач (на базе нейроматематики).

Рассмотрим популярные нейрочипы.

Нейросигнальный процессор NEUROMATRIX NM6403 (фирма "Модуль", Россия)

Основой NeuroMatrix NM6403 является процессорное ядро NeuroMatrixCore (NMC), которое представляет собой синтезабильную модель высокопроизводительного DSP-процессора с архитектурой VLIM/SIMD (язык Ver ilog). Ядро состоит из двух базовых блоков: 32-бит RISC-процессора и 64-бит векторного процессора, обеспечивающего выполнение векторных операций над данными переменной разрядности (патент РФ.N2131145). Имеются два идентичных программируемых интерфейса для работы с внешней памятью различного типа и два коммуникационных порта, аппаратно совместимых с портами ЦПС TMS320C4x, для возможности построения многопроцессорных систем.Вид нейрочипа NM6403 представлен на рисунке 1.4.-1.

Рисунок 1.4.-1 Нейрочип NM6403.

Основные характеристики:

тактовая частота - 40 MГц;

- 0,5-мкм КМОП-технология;

- корпус 256BGA;

- напряжение питания от 2,7 до 3,6 В;

- потребляемая мощность около 1,3 Вт при 50 МГц;

- условия эксплуатации: -60...+85C.

Процессор NeuroMatrix NM6404.

NeuroMatrix NM6404 представляет собой высокопроизводительный DSP-ориентированный RISC-микропроцессор. В его состав входят два основных блока: 32-разрядное RISC-ядро и 64-разрядное VECTOR-сопроцессор для поддержки операций над векторами с элементами переменной разрядности. NM6404 по системе команд совместим с предыдущей версией NM6403. Имеются два идентичных программируемых интерфейса для работы с внешней памятью различного типа и два коммуникационных порта, аппаратно совместимых с портами ЦПС TMS320C4x, для возможности построения многопроцессорных систем.

Особенности:

- тактовая частота - 133 MГц (8 нс - время выполнения любой инструкции);

- 0,25-мкм КМОП-технология;

- корпус PQFP256;

- напряжение питания - 2,5, 3,3, 5 В;

- потребляемая мощность - около 1,0 Вт;

- условия эксплуатации: -40...+80C.

NNP (Accurate Automation Corp.).

Процессор NNP (Neural Networks Processor ) построен по MIMD-архитектуре, то есть состоит из нескольких миниатюрных процессоров, работающих параллельно. Каждый из них представляет собой быстрый 16-разрядный вычислитель с памятью для хранения синаптических весов. Процессор имеет всего 9 простых команд. Процессоры на кристалле связаны друг с другом локальной шиной. NNP создан в коммерческих целях и доступен на рынке.

В комплект поставки процессора включены средства разработки программ, а также библиотека подпрограмм с реализованными нейросетевыми алгоритмами, такими как сети Хопфилда, сети Кохенена и другими.

Процессор выпускается на платах под шины ISA, VME. Производительность: 140 MCPS - для однопроцессорной системы и 1,4 GCPS - для 10-процессорной системы.

Нейропроцессор МА16 (Siemens).

МА16 изготовлен по 1-мкм КМОП-технологии, состоит из 610 тыс. транзисторов и выполняет до 400 млн. операций умножения и сложения в секунду. Используется в качестве элементной базы нейрокомпьютера Synaps 1 и нейроускорителей Synaps 2 и Synaps 3 (распространяемых сегодня на рынке французской фирмой TIGA TECHNOLOGIES).

МА16 представляет собой программируемый каскадируемый процессор для векторных и матричных операций. Он поддерживает на аппаратном уровне следующие операции:

- матричное умножение;

- матричное сложение/вычитание;

- нормировка результата;

- вычисление векторной нормы (метрики L1 и L2);

- вычисление векторного расстояния (мера Манхэттэна, геометрическое расстояние).

Процессор содержит 4 идентичных процессорных элемента, работающих параллельно. Входные данные имеют точность 16 бит, тактовая частота - 50 мГц. Для операций матричного умножения/сложения скорость вычислений достигает 8ґ10 8 операций/с. Программное обеспечение работает в среде UNIX/XWIND и реализовано на C++. Нейронная сеть тоже описывается на С++ или может вводится интерактивно с помощью графического интерфейса типа OSF/Motif, что позволяет визуализировать конфигурацию чипа после отображения на него структуры сети. Хорошо развиты средства тестирования и эмуляции. С 1995 года МА16 является коммерчески доступным продуктом.

MD1220 (Micro Devices).

Цифровой нейрочип MD1220 фирмы MICRO DEVICES содержит 8 нейронов с 8 связями и 16-разрядные сумматоры. Во внутрикристальной памяти хранятся 16-разрядные веса. Входы имеют одноразрядные последовательные умножители с продолжительностью такта 7,2 мкс. Средняя производительность - около 9 MCPS.

L-Neuro (Philips).

Нейропроцессор L-Neuro фирмы PHILIPS - один из первых нейропроцессоров. На сегодня широко известны две его модификации: L-Neuro 1.0 и L-Neuro 2.3. Вторая версия имеет 12 слоев, а первая - один слой из 16 одноразрядных, или двух 8-разрядных, или 4 4-разрядных, или двух 8-разрядных процессорных элементов, то есть имеет возможность работать в мультиразрядном режиме. На кристалле реализован 1 Кбайт памяти для хранения 1024 8-разрядных или 512 16-разрядных весов. Гибкая каскадируемая структура нейрочипа позволяет использовать его при реализации различных нейросетевых парадигм. При реализации 64 8-разрядных процессорных элементов средняя производительность составляет 26 MCPS (32 MCUPS).

2. Разработка и описание работы структурной схемы

Структурная схема, разрабатываемой системы представлена на рисунке 2.1

Рисунок 2.1 Структурная схема, разрабатываемой системы.

Генератор тактовых импульсов состоит из генератора, выполненного по схеме автогенератора на логических элементах с резонансной частотой 80000 кГц и счетчика-делителя частоты на 3, устраняющий фазовую нестабильность. Генератор тактовых импульсов тактирует импульсы для работы нейросетевого датчика и нейрочипа.Перед началом работы система производит самодиагностику, выполняя проверку блока обработки информации нейросетевого датчика с помощью таких блоков, как цифро-аналоговый преобразователь, усилитель напряжений и фильтр нижних частот. Самодиагностика заключается в следующем : нейрочип выдает кодовую комбинацию на цифро-аналоговый преобразователь, далее цифровой сигнал преобразуется в аналоговый сигнал. Выходное напряжение цифро-аналогового преобразователя равно 5 В, а входное напряжение аналого-цифрового преобразователя, расположенный в нейросетевом датчике равно 5 В, поэтому на выходе цифро-аналогового преобразователя расположен усилитель напряжений. Далее усиленный до необходимого уровня напряжения аналоговый сигнал поступает на фильтр нижних частот, где сигнал фильтруется от помех.И если кодовая комбинация с выхода нейрочипа совпадет с кодовой комбинацией на выходе аналого-цифрового преобразователя, то значит блок обработки информации в нейросетевом датчике исправен и система начинает работу. Цифровой сигнал с датчика поступает на нейрочип, где происходит обработка и сравнение полученных данных с эталонными значениями, записанных в постоянном запоминающем устройстве.Если данные совпадают, то результат записывается в оперативное запоминающее устройство. Если результаты не совпадают, то нейрочип выдает логический ‘0’ на вход устройства отключения электродвигателя, который выполнен на оптроне АОУ103. Его работа заключается в следующем, если станок-качалка находится в нормальном режиме работы, то на входе оптрона логическая ‘1’ светодиод и тиристор работают и в магнитном пускателе реле замкнуто, то есть электродвигатель работает. Если возникает какая-либо неисправность, то то нейрочип выдает логический ‘0’ на вход оптрона и светодиод и тиристор отключаются, и реле размыкается, электродвигатель останавливается. Параллельно информация поступает через универсальный последовательный интерфейс на пульт оператора, где по полученным значениям выстраивается динамограмма, характеризующая работу ШГНУ. И по полученной динамограмме оператор анализирует какой вид неисправности произошел.Оператор также может вносить изменения в работу системы через универсальный последовательный интерфейс или через устройство беспроводной передпчи данных.