Как оформить акт дефектации: Акт дефектации оборудования — образец

Содержание

Акт дефектации оборудования — образец

Когда нужен акт о выявленных дефектах оборудования

Необходимость оформить акт о выявленных дефектах оборудования может возникнуть на любом этапе работы с ним:

  1. При поступлении на склад.
    Обычно оборудование на склад поступает в упакованном виде, поэтому при его приемке могут обнаружиться дефекты, возникшие в процессе доставки от производителя к конечному покупателю. Этот путь включает множественные перемещения оборудования (например, при погрузочно-разгрузочных работах с одного вида транспорта на другой). В результате могут возникать внешние дефекты (трещины, вмятины, деформации и т. д.), которые выявляются при визуальном контроле.
  2. В процессе монтажа.
    При сборке и монтаже оборудования также возможно выявление дефектов, вызванных разными причинами: детали и комплектующие с заводским браком или неподходящей модификации, дефекты элементов оборудования, не выявленные при входном визуальном контроле и др.
  3. При испытании (наладке).
    На этом этапе выявляются дефекты, не обнаруженные при приемке и монтаже. Причиной их появления могут быть нарушения при изготовлении элементов оборудования, ошибки монтажа, а также выявленные во время испытаний внутренние дефекты в корпусных и комплектующих элементах оборудования. При испытании выявляются и технологические дефекты, при наличии которых не выполняются в полной мере заявленные производителем показатели (мощность, производительность и т. д.). В результате эксплуатация оборудования невозможна, в связи с чем принимается решение о ремонте, доукомплектации или замене.

Кто оформляет акт дефектовки

Акт о выявленных дефектах (акт дефектовки, акт об обнаруженных дефектах) — это документ, с помощью которого:

  • фиксируются выявленные дефекты;
  • устанавливается виновник их возникновения;
  • отражается принятое комиссией решение о том, кто и как должен исправить выявленные неполадки.

Акт является результатом работы комиссии, в которую могут входить представители:

Более полную информацию по теме вы можете найти в КонсультантПлюс.
Пробный бесплатный доступ к системе на 2 дня.
  • предприятия-изготовителя;
  • компании-заказчика;
  • перевозчика;
  • фирмы, выполняющей монтажные работы;
  • иные заинтересованные лица.

Комиссионное оформление акта необходимо для объективного обследования оборудования и установления лиц, по чьей недоработке или халатности произошли неполадки (дефекты) оборудования, из-за которых его эксплуатация невозможна.

Форма акта: бланк и образец

При оформлении акта можно использовать:

  • самостоятельно разработанный компанией документ;
  • акт унифицированной формы № ОС-16.

Скачать бланк

Применять исключительно унифицированную форму акта необязательно — в законодательстве такого требования нет. Если компания решит разработать свой бланк акта, за образец акта дефектовки оборудования можно взять акт о выявленных дефектах оборудования ОС-16, дополнив его необходимыми строками и таблицами. Если дорабатывать акт нет необходимости, можно воспользоваться унифицированной формой ОС-16, так как она содержит все необходимые реквизиты.

Подпишитесь на рассылку

Образец заполнения акта ОС-16 смотрите ниже:

Скачать образец

На нашем сайте вы сможете также скачать формы других актов, используемых в хозяйственной деятельности:

***

При обнаружении дефектов оборудования в процессе его приемки, монтажа, наладки или испытаниях оформляется акт по форме ОС-16 или заполняется самостоятельно разработанный бланк. При оформлении акта присутствуют представители заказчика и организаций, по вине которых возникли неисправности.

***

Еще больше статей по теме — в рубрике «Акт».

Дефектный акт. Образец заполнения 2021 года

Дефектный акт – это специальный учетный документ, который фиксирует недостатки, поломки, дефекты оборудования и техники. Он относится к первичной документации и оформляется на основе выводов комиссии экспертов. Комиссию назначает руководство организации, которая проводит инвентаризационную проверку своего имущества и чаще всего в нее входят сотрудники предприятия из разных структурных подразделений. Обычно к составлению этого документа прибегают те компании, на балансе которых много различного рода оборудования, техники и прочих основных средств. Основанием для работы экспертной комиссии служит приказ, изданный директором предприятия.

ФАЙЛЫ
Скачать пустой бланк дефектного акта .docСкачать образец заполнения дефектного акта .doc

Для чего нужен дефектный акт

Дефектный акт является основанием для решения о списании основных средств. Во время инвентаризации экспертная комиссия при выявлении недочетов вносит сведения о них в специальную таблицу, а также делает выводы о возможности или невозможности их устранения. Если дефекты исправить нельзя, то составляется решение о списании оборудования.

Если дефектный акт будет составлен неверно, то это может послужить отказом в признании налоговой службой затрат на ремонт или списание основных средств в налоговом учете предприятия.

Это, в свою очередь, приведет к увеличению (доначислению) налоговой выплаты и одновременно штрафу.

Как составить дефектный акт

Унифицированной стандартной формы дефектного акта нет, поэтому организации могут писать его либо в свободном виде, либо по специально разработанному внутреннему шаблону. Обычно этот документ выглядит в виде таблицы или оформляется списком, который включает в себя все сведения о выявленных дефектах и вероятностях для их исправления. Если организация составляет документ самостоятельно, то она может оформить его как на фирменном бланке, так и на обычном листе А4.

При этом акт в обязательном порядке должен содержать следующее:

  • название предприятия и данные о руководителе;
  • точное наименование оборудования или объекта, по которому проводится инвентаризационная проверка;
  • список должностных лиц, входящих в экспертную комиссию;
  • сведения о найденных дефектах;
  • рекомендации к устранению поломок и дефектов.

Акт составляется в том количестве экземпляров, которое необходимо для всех заинтересованных сторон, при этом каждый из них должен быть заверен экспертной комиссией. Никаких расценок, стоимости оборудования в акте не указывается.

Инструкция по заполнению дефектного акта

  • В начале документа указывается дата и номер приказа по утверждению формы дефектного акта, принятой в данной конкретной организации.
  • Затем вписываются сведения о предприятии: его название с указанием организационно-правовой формы, а также структурное подразделение или отдел, в котором проводится проверка техники и оборудования на предмет выявления дефектов.
  • Далее вносятся фамилия, имя, отчество руководителя организации, с чьей санкции проводится инвентаризация имущества, а также ставится дата проверки и печать (печать ставить необязательно, так как с 2016 года юридические лица, как и индивидуальные предприниматели могут в принципе ее не использовать).
  • Ниже вписывают название документа, а также его номер по внутреннему документообороту. Затем опять же ставится дата составления документа и вносится адрес, по которому находится объект, подвергающийся проверке.
  • Следующим шагом вписывается дата и номер приказа, которой послужил основанием для работы экспертной комиссии, а также ее состав. Сотрудников, вошедших в комиссию, нужно указывать с полным наименованием должности, фамилии, имени и отчества.

  • Далее заполняются подробные сведения об оборудовании, которое проверялось: вносится его название, серия, номер и т.д., а также дата выпуска и ввода в эксплуатацию. Ниже указывается информация о выявленных неисправностях, вписываются единицы их измерения, и количество.

    Формулировки, отражающие суть поломок нужно тщательно продумать, они должны быть максимально четкие и правильные.

  • Затем предлагаются варианты по их устранению, а также, если это невозможно, то соответствующие причины.
  • В последнем разделе дефектного акта члены экспертной комиссии должны подтвердить внесенные в документ данные, поставив напротив указанных должностей свои подписи с обязательной их расшифровкой.

После составления дефектного акта

На основании данного документа члены комиссии выносят решение о проведении восстановительных работ, перечисляют их перечень, а также указывают сметную стоимость, после чего оборудование или техника подвергаются ремонту. Если кто-либо не согласен с выводами экспертной комиссии, он вправе обжаловать данное решение в судебном порядке.

Дефектный акт оборудования: 📄 образец

Дефектный акт оформляется на предприятии при обнаружении у объекта проверки определенных недостатков или неисправностей, ранее не обнаруженных. Используется при контроле за состоянием основных средств или оборудования.

Назначение документа

Дефектный акт

— это документ, составляемый при проверке средств производства на наличие дефектов. Оформляется лишь при обнаружении износа или повреждений у осматриваемого оборудования.

В случае отсутствия изъянов в оборудовании, дефектный акт не оформляется.

Составляется он лишь при осмотре сложного оборудования на наличие дефектов. Пример: при трещине в небольшом гаечном ключе не требуется документальное подтверждение этого факта.

Наличие дефектного акта является поводом для ремонта либо списания оборудования. Важно, чтобы эту официальную бумагу составляли специалисты, способные правильно оценить состояние средств производства. При списании устройств, подлежащих ремонту, возникает вопрос о необоснованном расходе средств. Если же сделана попытка ремонта невосстановимого оборудования, органы контроля имеют право, например, подать запрос о нарушении правил техники безопасности.

При этом в отсутствии дефектного акта проведенная экспертная инспекция не имеет юридической силы. Работники налоговой службы имеют право не признавать обоснованными расходы на ремонт или покупку новых средств производства. Любые решения, касающиеся рассматриваемого оборудования, принимаются только после оформления дефектного акта. Причем ошибок в оформлении быть не должно, из-за них документ может быть признан недействительным.

Дефектный акт составляется в следующих ситуациях:

  • Плановый экспертный осмотр состояния средств производства.
  • Проверка после установки оборудования. Обычно проводится в случае сложного монтажа.
  • Контроль качества после ремонта основных средств.
  • Приобретение новых средств производства.
  • Возникновение сбоев в производстве по неизвестным причинам.

Если проверяемый на дефекты объект находится на гарантийном обслуживании — дефектный акт оформляется в обязательном порядке, при списании либо ремонте. Добавляется экспертная оценка от производителя.

Правила составления

Для оформления дефектного акта должны быть веские основания. Работник организации, при наличии подозрений на наличие дефектов у оборудования, докладывает начальству. И уже руководство издает приказ о тщательном осмотре средств производства. В дефектном акте обязательно указывается перечень оборудования, подлежащего проверке. Затем в приказе дается полная информация о составе комиссии, обязанной сделать экспертное заключение по рассматриваемому вопросу.

В действующем законодательстве не предусмотрена фиксированная форма дефектного акта.

Но имеется ряд требований, которым документ обязан соответствовать. В частности, необходимо соблюдать положения статьи 9 ФЗ № 402 «О бухгалтерском учете». В противном случае документ не принимается налоговой инспекцией.

В дефектном акте в обязательном порядке дается ссылка на соответствующий приказ. Необходимо дать номер приказа, дату его подписания и ответственное лицо. В стандартном варианте приказ издается директором предприятия. Далее в дефектном акте повторяется информация об участниках комиссии. Вариантов два: либо в начале документа, либо в конце, перед приложениями.

Популярные вопросы по данной статье

✅ Что такое дефектный акт?

Документ, который составляется при осмотре сложного оборудования на наличие дефектов. Например, при осмотре автомобиля. 

✅ В каких ситуациях составляется дефектный акт?

Дефектный акт необходимо составить в следующих ситуациях:

  • Плановый экспертный осмотр состояния оборудования;
  • Проверка оборудования после установки в случае сложного монтажа;
  • Контроль качества после ремонта;
  • Приобретение нового товара;
  • Возникновение сбоев в производстве по неизвестным причинам.
✅ Какие сведения должен содержать документ?

Документ должен содержать следующую информацию: 

  • Описание объекта проверки;
  • Перечень дефектов — явные поломки и потенциальные дефекты;
  • Выводы комиссии.
✅ В состав комиссии кто должен входить?

Вот основные требования к составу комиссии, которая должна включать: 

  • Работников, занимающихся эксплуатацией проверяемого оборудования;
  • Работников ремонтного отдела;
  • Представителей отдела, принимающего технику;
  • Работников бухгалтерии. 
✅ Меняется ли состав комиссии?

Состав экспертной комиссии меняется в зависимости от типа объекта и сложности оценки. Например, в случае ремонта сложного промышленного оборудования экспертную оценку способен дать только специалист. Если на предприятии не имеется профессионала нужной категории, его привлекают со стороны.

Требования к содержанию дефектного акта

Имеется ряд положений, которые обязан в себе содержать дефектный акт:

  • Описание объекта проверки. Идентификационные номера, внешний вид и т. п. Описание составляется так, чтобы человек, не знакомый с проверяемым оборудованием, сумел его опознать без затруднений. Обязательно перечисляются все идентификационные номера и их расположение.
  • Перечень дефектов. В ряде случаев участники комиссии отдельно отмечают, кто из них нашел определенные поломки или повреждения конструкции. Обычно дефекты делятся на две основные категории:
    • Явные, обнаруженные поломки. Их наличие не требует дополнительных доказательств. Пример: трещина или деформация определенной детали. Дается подробное описание поломки и предположительные причины ее возникновения. Желательно в приложениях добавить изображение поломки.
    • Потенциальные дефекты. Группа, более сложная для обнаружения. Здесь перечисляются поломки, способные возникнуть при отсутствии ремонта. Пример: износившийся передаточный ремень станка. Он еще способен работать. Но без скорейшей замены непременно выйдет из строя. В этом пункте перечисляется каждый потенциальный дефект, равно как и причины его возникновения.
  • Выводы комиссии. Здесь перечисляются выводы, сделанные проверяющими в процессе оформления дефектного акта. Указывается, надо ли восстанавливать либо списывать средства производства. Далее перечисляются действия по исправлению ситуации: частичный либо полный ремонт, списание и т. п. В ряде случаев оборудование начинает выходить из строя из-за использования некачественных материалов для производства. Этот факт тоже обязательно указывается в отчете.

Приложения к дефектному акту: документы на соответствующее оборудование или основные средства, с указанием срока и условий эксплуатации. Здесь же перечисляются материальные свидетельства наличия дефектов — фотографии, испорченная конечная продукция и т. п. В конце идут подписи всех участников комиссии.

Требования к составу проверяющей комиссии

Отдельно следует перечислить состав комиссии, занимающейся экспертной оценкой проблемного оборудования. В нее должны входить следующие лица:

  • Работники, занимающиеся эксплуатацией проверяемого оборудования. С их подачи начинается проверка и оформление дефектного акта, и они первые обязаны определить, требуется ли ремонт или замена средств производства. В большинстве случаев в комиссию входит старший по отделу или подразделению. Либо выбирают наиболее опытного специалиста, знакомого с оборудованием того типа, что проходит осмотр.
  • Работники ремонтного отдела. Если на предприятии имеется собственный ремонтный отдел — выбирается представитель данного подразделения. При проверке оборудования, находящегося на гарантии, необходим представитель от производителя. Ремонтники дают экспертную оценку объему работ по восстановлению. Они обязаны предоставить разумную смету на восстановление техники. Если средства производства не подлежат восстановлению — в дефектном акте перечисляются причины, по которым ремонт невозможен и требуется списание.
  • Представители отдела, принимающего технику. В ряде случаев — это контроллеры от ремонтного отдела. Они обязаны сделать экспертное заключение о наличии дефектов. А при восстановлении или списании удостовериться: новая либо восстановленная техника работает согласно требованиям предприятия-заказчика.
  • Работники бухгалтерии. Их задачи — зафиксировать затраты на ремонт/замену оборудования. После оформления дефектного акта в их задачу входит подготовка отчета с перечислением всех расходов. Указывается как итоговая сумма, так и ее составляющие: доставка запчастей, траты на ремонт, простаивание производства и т. п. При списании указывается полная стоимость приобретения и доставки оборудования.

Вся информация, касающаяся проверяющих лиц, отражается в самом дефектном акте.

Необходимо учитывать: состав экспертной комиссии меняется в зависимости от типа объекта и сложности оценки. Пример: целесообразность замены двери способен оценить и человек, не являющийся специалистом. Если появилась трещина в косяке — достаточно косметического ремонта. А если дверь раскололась надвое, то необходима замена и списание.

Иная ситуация в случае ремонта сложного промышленного оборудования. Здесь экспертную оценку способен дать только специалист. Если на предприятии не имеется профессионала нужной категории — его привлекают со стороны. В дефектном акте обязательно ставится его подпись, ФИО, указывается место работы. Дополнительно перечисляются доводы в пользу восстановления либо списания и замены.

Образец заполнения дефектного акта

В качестве примера стоит рассмотреть дефектный акт, составляемый при поломке коробки передач авто в организации, занимающейся перевозками. Описываемый вариант подойдет для любого узла транспортного средства. Выглядит он следующим образом:

  • Название. Варианты: «Акт дефектации автомобиля», «Дефектный акт на ремонт авто», «Акт технического состояния транспортного средства». При необходимости указывается название узла, но это необязательно.
  • Информация о дате составления дефектного акта. Ниже вписывается место оформления документа — населенный пункт и точный адрес.
  • Перечисляются данные о проверяющих. В состав комиссии, ответственной за дефектный акт, обычно входит автомеханик предприятия и представитель от бухгалтерии. Опционально в состав экспертной комиссии вводится представитель производителя авто, если оно находится на гарантии. Нередко проверяющим является и водитель данного транспортного средства.
  • Причины проведения осмотра и оформления дефектного акта.
  • Информация об авто, имеющаяся у владельца.
  • Информация об авто, имеющаяся у ремонтников. Пункт включается опционально, в случае проведения ремонта на сторонней СТО.
  • Регистрационные данные по транспортному средству. В обязательном порядке даются комбинации цифр, отмеченные на номерных узлах, номер самого авто, полученный на производстве, и госномер. Разночтений между паспортом авто и дефектным актом быть не должно.
  • Результаты осмотра. В этом пункте документа перечисляются найденные дефекты и вероятные причины их возникновения.
  • Сроки проверки. Указывается дата начала и окончания осмотра дефектной МКПП. Не следует путать с датой составления дефектного акта.
  • Перечень инструментов, использованных при осмотре авто. Затем обязательно описываются способы проверки. При необходимости — поэтапно.
  • Условия проведения проверки и составления дефектного акта. В частности, описывается помещение, где проводился осмотр. Обязательно указываются помехи для проверки, если таковые имелись.
  • Советы и рекомендации членов комиссии. Пишется, требуется ли замена или ремонт узла. При необходимости ремонта — указывается, что необходимо сделать для восстановления МКПП авто. Желательно дать рекомендации по правильной эксплуатации транспортного средства.
  • Приложения. Здесь даются чеки (плата за проверку, новые детали и т. п.), фотографии дефектных деталей, экспертные заключения членов комиссии, зафиксированные в письменном виде.
  • Подписи членов комиссии, составивших акт. Здесь же обязательно указывается председатель комиссии. Обязательно дается расшифровка подписей, полное имя.

Следует учитывать: в случае серьезных поломок руководить комиссией должен главный механик предприятия или иное ответственное лицо из руководства. При этом остальной состав комиссии может не меняться.

При комплексных проверках, дефектный акт составляется отдельно для каждого осматриваемого объекта.

Скачать документы

В качестве возможного варианта для заполнения рекомендуется обратить внимание на формы ОС-2 и ОС-3.

Форма ОС-2 используется при внутреннем перемещении основных средств — в частности, из производства в ремонтный отдел. А форма ОС-3 применяется в случае составления акта приема-передачи отремонтированного оборудования.

Образец акта дефектовки оборудования

Акты, по которым производится дефектация оборудования, составляются исходя из требования государственной структуры, занимающейся контролированием учетов основного фонда бюджетной организации.

 

Их оформление производится непосредственно перед тем, как отправить оборудование владельцу с целью ремонта.

 

 

Особенности оформления актов

 

Процедуры по дефектации оборудования выполняются для того, чтобы профессионально исследовать техническое состояние технических приборов и получить данные по поводу возможностей их дальнейшей эксплуатации.

 

Кроме того, в процессе получения экспертных оценок подготавливаются заключения по поводу необходимого ремонта и той суммы, которую на него придется затратить.

 

Процедура по дефектации предполагает наличие разборки устройств, совершение манипуляций по выявлению поломки, дефекта какой-либо детали, узла, агрегата, подготовки дефектных ведомостей, совершение сборки, разработки, предложения по снятию выявленной неисправности при указании цены процедуры по ремонтному восстановлению.

 

Исходя из итога произведенной процедуры, совершается процесс по оформлению акта согласно установленным законодательством образцам.

 

В данных документах в обязательном порядке прописывается:

  • точная дата, когда было приобретено данное оборудование;

  • время и день, когда произошли введение в эксплуатацию и выход прибора из рабочего состояния;

  • помимо всего прочего, рекомендуется указывать величину периодичности проведения профилактических мероприятий по оборудованию, специфику неисправностей, а также исчерпывающую информацию касательно контактных лиц, адреса организаций (владельцев оборудований).

 

Кроме того, следует включить перечень профессиональных рекомендаций, касающихся дальнейшего применения оборудования. Речь может идти о продаже, ремонте, утилизации, эксплуатации.

 

 

Куда нужно подавать документы

 

Когда произошло составление актов, они, совместно с перечнем неисправного оборудования, передаются в дилерские центры либо на предприятия-изготовители. При возникновении необходимости ускорения сроков по проведению дефектаций рекомендуется обращаться за помощью к квалифицированным специалистам в данной области.

 

Как правило, речь идет о предложении качественных дефектационных услуг при наличии доступных цен и возможности предельно быстрого исполнения заявленной процедуры.

 

Ниже расположен типовой бланк и образец акта дефектовки оборудования, вариант которого можно скачать бесплатно.    

Акт дефектовки автозапчасти (образец заполнения 2021)

Акт дефектовки – документ фиксирующий текущее техническое состояние объекта (автозапчасти). Акт составляется в двух экземплярах.

В статье поговорим об акте дефектовки автозапчасти. Кроме данного документа на нашем сайте вы можете найти ссылки на другие подобные акты: → Акт приема-передачи автомобиля; → Передаточный акт при реорганизации; → Акт на уничтожение документов.

Акт дефектовки автозапчасти

Документ создается для фиксации недостатков в момент осмотра неисправности в запчастях. Обычно он представляет собой таблицу, в которой прописываются все необходимые работы, требующиеся для устранения неполадок без указания стоимости. По этим признакам этот документ напоминает смету. Различные организации могу использовать свои собственные формы заполнения данного документа.

Но всегда в них должны быть прописаны следующие пункты: (нажмите для раскрытия)

  • информация о лицах, которые входят в экспертную комиссию;
  • наименование запчасти, которая попадает под проверку;
  • предложения, выдвинутые комиссией по устранению выявленных дефектов и поломок;
  • перечисление выявленных дефектов.

Когда проверяется автомобиль целиком, то комиссия должна исследовать отдельно каждую его составляющую: кузов, двери, двигатель, коробку передач и так далее. Данные о каждом объекте, прошедшем осмотр, фиксируются в таблице. В ней также указывается степень их износа, а также работы, которые потребуются для устранения неисправностей.

Как оформить акт?

Акт дефектовки следует оформлять в письменном виде.

В бланке должны быть прописаны следующие данные: (нажмите для раскрытия)

  • место составления и место;
  • список участвующих в проверке;
  • подписи  членов экспертной комиссии;
  • осматриваемые технические средства;
  • выявленные дефекты объектов;
  • предъявляемые требования;
  • дополнительные замечания комиссии;
  • другая информация.

Опираясь на данные в подготовленном акте, экспертная комиссия может сделать вывод и выдать заключение о необходимости или отсутствии необходимости в ремонте или о замене дефективной детали (полной или частичной).

Данный документ оформляется после того, как приходит в неисправность автозапчасть. Все дефекты, нарушения в работе фиксируются в таблицу и уже после, основываясь на данных, указанных в акте, составляется смета по ремонту запчасти или принимается решение о ее замене.

Скачать акт дефектовки автозапчасти

Акт дефектовки. Образец составления и бланк для скачивания 2021 года

Акт дефектовки или, правильнее, дефектный акт является первичным учетным документом, сопровождающим акты приема-передачи оборудования или иного имущества, акты приема оборудования или иного имущества в эксплуатацию, акты осмотра места происшествия, акты освидетельствования и т. д.

Файлы в .DOC:Бланк акта дефектовкиОбразец акта дефектовки

Назначением дефектного акта является фиксация различного рода повреждений и неисправностей с указанием вариантов исправления дефектов.

Когда составляется

Сфера применения актов дефектовки обширна. Так, дефектные акты составляются с целью:

  1. установления стоимости восстановительного ремонта автомобилей, пострадавших в ДТП;
  2. установления размера страхового возмещения;
  3. фиксации повреждений оборудования вследствие неправильного монтажа для последующего направления претензий;
  4. фиксации недостатков объекта недвижимости, сдаваемого в эксплуатацию после завершения строительства или капитального ремонта. Об особенностях составления акта ввода объекта в эксплуатацию подробнее рассказано в материале по ссылке;
  5. фиксации дефектов имущества, приобретенного по договору купли-продажи;
  6. фиксации факта повреждения арендованного имущества и т.д.

Вне зависимости от назначения акта составляется он всегда по результатам осмотра предметов, объектов или оборудования специалистом или экспертом.

Виды актов

Форма акта определяется характером правоотношения, в связи с которым производится осмотр на предмет выявления дефектов. Так, акт о дефектах оборудования составляется в соответствии с Постановлением № 7 Госкомстата РФ от 21.01.2003 года:

  • в случаях выявления дефектов оборудования в процессе его монтажа или проведения пусковых или наладочных работ;
  • при выявлении дефектов качества основных средств предприятия, установленных в результате проведения инвентаризации.

Акт составляется экспертной комиссией. В акте, помимо констатации факта наличия дефектов, должно содержаться также и заключение о возможности или невозможности исправления этих дефектов.

В случае если исправление будет признано невозможным, в соответствии с Приказом №26 н Минфина РФ от 30 марта 2001 года составляется акт о списании дефектного оборудования.

Акт дефектовки объекта строительства или капитального ремонта составляется в соответствии с требованиями к первичным бухгалтерским документам, установленными ст. 9 Закона РФ «О бухгалтерском учете». В тексте акта должны присутствовать:

  • список выявленных дефектов;
  • список мер, необходимых для устранения выявленных дефектов.

Акт дефектовки поврежденного в ДТП транспортного средства составляется по результатам проведенного специалистом или экспертом технического осмотра автомобиля. В акте перечисляются все поврежденные узлы и части автомобиля, способы и стоимость восстановления автомобиля или признание факта невозможности его ремонта.

Составление акта

Унифицированной и обязательной к применению формы акта дефектовки не существует. В рамках предприятия бланки дефектных актов разрабатываются самостоятельно и закрепляются в учетной политике организации для целей бухгалтерского учета.

На нашем сайте вы можете скачать бланк дефектного акта, нуждающийся в небольшой индивидуализации в зависимости от вида акта.

образец заполнения, форма акта о выявленных дефектах оборудования ОС-16

Содержание статьи

Акт дефектовки относится к первичному документу и может быть сформирован на базе выводов специальной экспертной комиссией. Комиссия может быть назначена непосредственным руководством компании, которая осуществляет инвентаризационную проверку личного имущества и нередко в нее включены наемные сотрудники организации из различных структурных подразделений.

Нередко к формированию данной документации прибегают те организации, на балансе которых находится огромное число различного оборудования, техники и иных основных средств.

Главным основанием для работы сформированной комиссии является Приказ, который издается руководством фирмы.

Форма на списание

В процессе инвентаризационного осмотра либо же проверки уровня качества основных средств специально сформированной комиссией могут быть обнаружены различные дефекты. Решение относительно ремонта/списания оборудования с выявленными дефектами может приниматься на базе составленного дефектного акта.

В том случае если рассматриваемый акт отсутствует либо же сформирован неправильно, он нередко является главной причиной непризнания налоговым органом расходов на ремонтные работы или списание основных средств в налоговом учете компании, что приводит к необходимости доначисления налоговых боров и штрафных санкций.

Начиная с января 2013 года, унифицированная форма первичной документации является не обязательной к использованию. Все утвержденные образцы несут под собой исключительно рекомендационный характер.

Одновременно с этим, законодательство РФ не запрещает применять типовую форму в ее изначальном варианте. Исходя из этого, допускается возможность формирования дефектного акта по унифицированной форме ОС-16.

Рассматриваемая форма акта используется в процессе документальной фиксации выявленных дефектов, при установке, наладке различного оборудования, а также при осуществлении планового осмотра. Часто документ применяется с целью фиксации дефектов в различных сферах трудовой деятельности.

Унифицированная форма ОС-16 была утверждена Постановлением Госкомстата №7 в январе 2003 года. Полное наименование документации – “Акт относительно обнаруженных дефектов оборудования”.

Одновременно с этим, содержание данной формы не является универсальным, частое применение акта является недопустимым. К примеру, невозможно применять подобного рода документацию при обнаружении дефектов объектов, которые относятся к недвижимому имуществу.

Требования к заполнению

Как отмечалось ранее, унифицированная форма документа является необязательной, поэтому компании имеют полное право формировать его в свободном виде либо же использовать свою персональную наработку шаблона, которая закреплена в учетной политике.

Нередко данный документ имеет вид таблицы либо же формируется списком, включающим в себя всю необходимую информацию относительно обнаруженных дефектов и возможность их исправления.

Если же компания формирует документ своими силам, то допускается возможность его оформления на персональном бланке либо же на стандартной бумаге формата А4.

Необходимо помнить, что акт обязательно должен включать в себя такие сведения, как:

  • наименование компании и персональные сведения руководства;
  • точное название оборудования, по которому была произведена инвентаризационная проверка;
  • полный перечень должностных лиц, которые включены в специальную экспертную комиссию;
  • информацию относительно выявленных дефектов;
  • основные рекомендации к возможному исправлению неисправности.

[docs]

Документ должен быть сформирован в том количестве, которое нужно для всех без исключения заинтересованных лиц, причем обязательно экземпляры должны быть заверены.

В документе не нужно указывать расценок, себестоимости оборудования.

Алгоритм формирования

Изначально в документе обязательно должны быть отображены время и номер Приказа относительно утверждения формы рассматриваемого акт, который принят в конкретной компании.

Далее необходимо занести информацию относительно компании, а именно:

  • ее наименование, с обязательным отображением организационно-правовой формы;
  • структурное подразделение либо же отдел, в котором была произведена проверка техники/оборудования на предмет обнаружения неисправностей.

Затем нужно будет указать:

  1. Полные инициалы непосредственного руководителя компании, по чьей инициативе была осуществлена инвентаризация какого-либо имущества.
  2. Время проведения проверки и печать. Стоит отметить, что печать не является обязательным реквизитом, поскольку с 2016 года юридические лица и индивидуальные предприниматели имеют полное право ее не применять в процессе своей трудовой деятельности.

После этого указывают:

  • наименование документации;
  • нумерацию непосредственно по внутреннему документообороту, повторно проставляется дата формирования акта и адрес, где расположен объект, по которому происходила проверка.

На следующем этапе необходимо указать сведения относительно:

  • даты и номера Приказа, на основании которого начала работу сформированная экспертная комиссия;
  • перечень лиц, входящих в состав комиссии.

Наемных сотрудников, которые входят в состав экспертной комиссии, необходимо обязательно указывать с отображением занимаемой должности. В формате: инициалы – должность.

После этого, необходимо указать подробную информацию относительно самого оборудования, которое было подвержено проверке, а именно:

  • указывается его полное наименование;
  • серия и номер;
  • дата изготовления;
  • когда именно оно было введено в эксплуатацию.

Ниже необходимо указать сведения относительно числа обнаруженных неисправностей, указать единицу измерения и объем.

В обязательном порядке нужно тщательно продумывать формулировку, способную отразить основную суть неисправности. Иными словами, она должна быть краткой и одновременно емкой.

После указания сути неисправности, необходимо указать рекомендации по возможному исправлению. Если же исправить поломку невозможно, необходимо указать на основные причины.

В завершающем разделе рассматриваемого акта, все без исключения члены экспертной комиссии обязаны подтвердить указанные в документе сведения, проставив напротив своих инициалов подписи. Обязательно подпись должна быть с расшифровкой.

Что происходит после

На базе сформированного дефектного акта, члены экспертной комиссии принимают решение относительно возможности проведения ремонтных работ, перечисляют подробный их перечень, а также дополнительно отображают сметную себестоимость, после чего оборудование либо же техника отправляется на ремонт.

В том случае, если кто-либо выражает несогласие с составленными выводами экспертной комиссии, то он имеет полное право на обжалование этого вопроса через судебный орган.

Однако на практике это встречается редко, поскольку судебные разбирательства невыгодны (необходимо много времени и финансовых затрат).

Акт на списание ОС относится к первичной документации, которая представляет техническое заключение относительно списываемых (рекомендуемых к списанию) основных средств, поэтому ценовые значения в нем не должны быть отображены.

Если говорить об основных правилах формирования акта на ремонт ОС, то они являются неизменными, как и для дефектного акта списания, которые указаны выше.

Важно помнить, что допускать какие-либо ошибки или опечатки недопустимо, поскольку из-за этого могут возникнуть различные недоразумения с контролирующими органами.

Как сделать акт выполненных работ в 1С и распечатать его, можно узнать из данной инструкции.

Об авторе
Григорий Знайко
Журналист, предприниматель. Веду свое дело и не понаслышке знаю проблемы и сложности, с которыми стакиваются ИП и ООО.
Свежие публикации

Данные обнаружения неисправностей в здании для помощи в создании диагностического алгоритма и тестировании производительности

Техническое качество набора данных можно понять с помощью трех основных точек зрения: 1) точность измерений на объектах; 2) точность имитационных моделей; 3) достоверность достоверной информации о наличии или отсутствии неисправностей и их серьезности. Описание и иллюстрации каждого из них приведены ниже.

Измерения объектов

Измерения объектов, которые включены в набор данных, включают данные датчиков, а также данные, указывающие на состояние оборудования и команды управления. Диапазон данных датчика: температура, относительная влажность, мощность, давление и воздушный поток. Команды состояния оборудования и управления включают такие параметры, как команды управления клапаном и заслонкой, заданные значения температуры и рабочие режимы.

Технические характеристики соответствующих датчиков FRP и FLEXLAB представлены в таблице 10. На объектах доступно гораздо больше датчиков, однако мы сообщаем только те, которые используются в наборе данных, описанном в этом документе).

Таблица 10 Технические характеристики соответствующих датчиков экспериментальных установок FLEXLAB и FRP.

Производственные датчики периодически калибруются с использованием различных стандартных подходов, основанных на ISO / IEC 17025 23 , который определяет требования для испытательных и калибровочных лабораторий. Для иллюстрации приведен подробный пример калибровки датчиков температуры (термисторов) FLEXLAB AHU на водяной бане.

Датчики температуры приточного и возвратного воздуха вставляются в соответствующий воздуховод, а датчик температуры смешанного воздуха помещается в камеру смешанного воздуха AHU, которая открыта для возврата и наружного воздуха (рис. 1). Калибровка проводится с использованием эталонного датчика с точностью 0,01 ° C (датчик USP3021), устройства сбора данных Agilent / Keysight 34970 A и водяной бани Anova. Все измерения Agilent проводятся для того, чтобы гарантировать, что измерения тестирующего сенсора соответствуют эталонному сенсору, и они используют размер шага 5 ° C для ограничения интересующего диапазона.

Пример результата калибровки температуры приточного воздуха в результате этого процесса показан на рис. 5, где показана калибровка экспериментальных датчиков с точностью до 0.02 ° C эталонного датчика. Нормальный интересующий диапазон датчиков температуры в FLEXLAB составляет от 5 ° C до 45 ° C, поэтому датчик температуры приточного воздуха калибруется в диапазоне от 5 ° C до 60 ° C. Синие точки и оранжевые точки — это измерения температуры эталонным датчиком и недавно откалиброванным датчиком температуры приточного воздуха соответственно. Черные точки, нанесенные на вторичную ось Y, представляют разницу между недавно откалиброванным датчиком и эталонным датчиком. График показывает, что во всем интересующем диапазоне измерения только что откалиброванного датчика (оранжевые точки) совпадают с измерениями эталонного датчика (синие точки) с точностью до ± 0.02 ° С. Есть один выброс (0,06 ° C) на низкоомной и высокотемпературной (левой) стороне графика. Температуры ниже примерно 35 ° C очень точно соответствуют эталонному датчику со смещением в пределах ± 0,01 ° C.

Рис. 5

Калибровка температуры приточного воздуха на водяной бане.

Для проверки данных о состоянии оборудования и команд управления использовались результаты функциональных тестов. Основная цель функциональных тестов — убедиться, что работа системы согласуется с разработанными последовательностями управления и отражает безотказное рабочее поведение.Неудачный функциональный тест будет указывать на неправильную реализацию логики управления, сбои оборудования или неточные системные отчеты о состоянии и данных команд.

Например, на рис. 6 (a) показана характеристическая кривая для клапана нагревательного змеевика FLEXLAB AHU, расход греющей воды в зависимости от управляющего сигнала клапана нагревательного змеевика. Как и ожидалось, после открытия клапана более чем на 20% расход постоянно увеличивается, пока не достигнет максимального значения в открытом положении на 80–100%. Точно так же на рис. 6 (b) показана зависимость уставки температуры приточного воздуха от управляющего сигнала контура охлаждения.Это указывает на то, что управляющий сигнал контура охлаждения модулируется между более высокими и более низкими значениями, чтобы вызвать сброс уставки температуры приточного воздуха в соответствии с заданной последовательностью управления.

Рис. 6

Примеры результатов функционального тестирования FLEXLAB.

На рисунке 7 показан функциональный тест FRP RTU, в котором команда управления для сигнала скорости вентилятора RTU (%) отслеживается соответствующим образом с измеренным расходом воздуха вентилятора RTU (L / S), поскольку сигнал увеличивается с примерно 40 % до 100%.

Рис. 7

Примеры результатов функционального тестирования FRP.

Имитационные модели

Модель EnergyPlus-Modelica, которая использовалась для генерации имитационных данных для многозонного AHU № 1 24 . Большой офис Министерства энергетики США Модель коммерческого эталонного здания 25 (далее — эталонное здание ) в EnergyPlus использовалась для расчета тепловой нагрузки на здание, поскольку эталонные здания представляют собой достаточно реалистичные характеристики здания и строительные практики и широко используются при оценке проектирования и эксплуатации зданий 26 .Поскольку процессы управления идеализированы в EnergyPlus и могут не фиксировать краткосрочное поведение систем HVAC, системы HVAC в большом офисе Reference Building были повторно реализованы с компонентами из библиотеки Modelica Buildings Library для моделирования динамического поведения. Чтобы сохранить реалистичный отклик системы в представлении Modelica, кривые производительности системы из Reference Building были перенесены в представление Modelica. Компонентные и системные модели Modelica прошли валидацию с использованием эмпирической проверки, сравнительного тестирования и аналитической проверки.Наиболее подходящие для моделей, используемых в этой работе, сравнительные испытания, в которых результаты сравниваются с другими симуляторами, использовались для многозонных моделей воздушного потока 27 . Кроме того, аналитическая проверка, в которой результаты сравниваются с точными решениями, использовалась для проверки большинства моделей отдельных компонентов в Modelica, таких как тепломассообмен и хранение, для элементов сопротивления потоку, таких как клапаны и трубы, для для моделей с вентилятором и для транспортных средств радиосвязи 28 .

Модель HVACSim +, которая использовалась для создания смоделированного набора данных для многозонного блока VAV AHU № 2, была подтверждена экспериментальными данными из физического блока, для представления которого была создана модель. Эта проверка подробно описана в 29 . Чтобы проверить модель в безотказных условиях, были проведены эксперименты в установившемся режиме и динамические эксперименты, чтобы получить экспериментальные данные для сравнения. Энергетические индексы (т.е. электрическая энергия, потребляемая возвратным и приточным вентилятором, энергия нагревающей воды, потребляемая нагревательным змеевиком, и энергия охлажденной воды, потребляемая охлаждающим змеевиком) использовались для сравнения смоделированного потребления энергии с реальным потреблением энергии во время эксперимента.Рабочие индексы (т.е. температура, воздушный поток и контрольные индексы) использовались для сравнения смоделированных рабочих переменных с фактическими измерениями. Для иллюстрации в таблице 11 представлены рабочие показатели температуры, которые использовались для проверки модели. В таблице «max diff.» указывает максимальную разницу среднечасовых значений между смоделированными значениями и экспериментальными данными. Максимальные отклонения менее 20% от типичного значения были приняты как достаточные.

Таблица 11 Пример рабочих показателей температуры, используемых для проверки имитационной модели с экспериментальными данными.

Для проверки модели на наличие неисправности смоделированные рабочие данные для конкретной неисправности были проверены, чтобы гарантировать, что они воспроизводят сигнатуру основной неисправности, полученную в результате измерений на объекте. Пример показан на рис. 8. График показывает измеренную и смоделированную температуру воздуха на выходе из нагревательного змеевика при неисправной и исправной работе. Смоделированная температура (коричневая сплошная линия) во время неисправной работы намного выше, чем смоделированная температура во время безотказной работы (голубая пунктирная линия).Такое поведение смещения соответствовало наблюдаемому в физических измерениях, показывалось красным (неисправная работа) и темно-синим пунктиром (исправная работа).

Рис. 8

Температура воздуха на выходе из нагревательного змеевика, связанная с наличием и отсутствием протекающей неисправности нагревательного змеевика.

Неисправность на земле

Признание достоверности данных как неисправных или исправных, было проверено сначала посредством функционального тестирования (экспериментальные данные) и инженерной логики (экспериментальные и смоделированные данные).Функциональные тесты, описанные в предыдущем разделе, посвященном измерению объекта , гарантируют, что работа системы согласуется с разработанными последовательностями управления. В то время как неудачный функциональный тест может указывать на неисправное оборудование (включая датчики и данные о состоянии / командах) или неправильную реализацию управляющих последовательностей, успешный функциональный тест может подтвердить безотказную работу. Например, рис. 6 (a) предполагает, что клапан нагревательной спирали перемещается плавно, без каких-либо ранее существовавших неисправностей, связанных с заеданием или утечкой.Точно так же на рис. 6 (b) показано, что уставка температуры приточного воздуха была сброшена в соответствии с заданной последовательностью, которая действовала на месте.

После функционального тестирования данные для каждого случая наличия или отсутствия ошибок визуально проверялись для подтверждения наличия или отсутствия ошибок (и их серьезности). Инженерная логика и знание реализованных стратегий управления были применены, чтобы подтвердить, что сценарий «безотказной работы» и сценарий «наложенной неисправности» действительно отражены в тенденциях данных.На рис. 8 представлен пример для подтверждения сигнатуры неисправности, вызванной протекающей неисправностью нагревательного змеевика, в котором подтверждается повышение температуры воздуха на выходе нагревательного змеевика по сравнению с исправной системой. На рисунке 9 показан другой пример для охлаждающего змеевика, застрявшего на уровне серьезности 100% (т. Е. Полностью закрыто или 0% открыто). SAT — температура приточного воздуха; SAT Sp — уставка температуры приточного воздуха; CV-POSN — это положение клапана змеевика охлаждения. Данные на рисунке показывают, что при возникновении неисправности положение клапана охлаждающего змеевика было изменено на фиксированное положение 0%. Затем наблюдался ожидаемый симптом температуры приточного воздуха, намного превышающий заданное значение, что подтверждает правильность наложения неисправности.

Рис. 9

Рабочие данные AHU для наложенного отказа клапана охлаждающего змеевика.

Подобные проверки были проведены для каждой из неисправностей как в экспериментальных, так и в смоделированных наборах данных.

Что такое обнаружение неисправностей и диагностика?

Определение

Программное обеспечение для обнаружения и диагностики неисправностей (FDD) выявляет аномалии в работе критически важного оборудования, такого как котлы, чиллеры, двигатели, лифты, насосы, вытяжные вентиляторы и т. Д.Последние достижения в области FDD позволили программному обеспечению преобразовывать аномалии в реальные сбои и доставлять операторам уведомления с подробным описанием не только основной причины проблемы, но и способов ее решения.

Почему это важно

Обнаружение неисправности включает в себя гораздо больше, чем просто превышение порогового значения. Речь идет о динамическом понимании окружающей среды и контекстуализации проблемы. Вместо того, чтобы предупреждать операторов о всплеске энергопотребления, система определяет, что ремень вентилятора проскочил, двигатель вышел из строя, оборудование работает с короткими циклами или насосы не питают котел, и в системе скоро закончится горячая вода. .

Представьте, что у вас есть петля обратной связи, где, когда что-то идет не так, вы заставляете своих лучших инженеров исследовать это. Они могут просмотреть данные, взглянуть на систему, выяснить проблему, исправить ее и устранить проблему. Обнаружение неисправностей Технология записывает эти знания в алгоритмы, и эта ситуация воспроизводится сотни, тысячи и миллионы раз, поэтому в следующий раз, когда это произойдет, мы точно знаем, что не так.

Во многих портфелях коммерческой недвижимости обнаружение неисправностей требует вынесения суждения на основе неполных данных.В хорошем сценарии эти данные получают от датчиков, подключенных к надежной системе управления зданием (BMS). В 90% зданий, в которых не установлена ​​BMS, единственные доступные наборы данных собираются вместе из электронных таблиц, журналов технического обслуживания и счетов за коммунальные услуги. Эти «слепые зоны» можно заполнить субметровыми решениями на уровне оборудования.

Необнаруженные неисправности в оборудовании могут привести к основным проблемам. «Неисправность» не обязательно должна быть результатом полного отказа части оборудования.Например, проблема может быть определена как снижение производительности. В коммерческой недвижимости основными причинами неоптимальной работы могут быть отказы оборудования, но проблемы также могут быть вызваны изменением уставок, расписаний или человеческой ошибкой. Неисправность может рассматриваться как двоичная переменная («ОК» против «сбой») или может иметь числовую «степень».

Например, многие традиционные решения для обнаружения и диагностики неисправностей работают на основе пороговых значений. Некоторое оборудование рассчитано на постоянную работу, поэтому предупреждение о том, что система больше не потребляет электроэнергию, может значительно сократить время решения проблем технического обслуживания, направляя операторов к нужной части оборудования в режиме реального времени. Логика здесь проста: если мощность упадет ниже определенного числа, то вызовет предупреждение.

С другой стороны, столь же разрушительные проблемы не могут быть идентифицированы с помощью такой простой логики. Одним из примеров является короткий цикл оборудования, когда оборудование отключается и запускается в быстрой последовательности. Это может очень серьезно сказаться на сроке службы оборудования и привести к потере затрат на электроэнергию. Поскольку продолжительность каждого цикла может сильно различаться, нет простой логики для определения этой проблемы; это требует гораздо более сложного анализа.

Вот видео, в котором рассказывается, как оценивать технологии обнаружения неисправностей:

Автоматизация обнаружения неисправностей для систем управления с использованием ML

Управление неисправностями и обнаружение неисправностей

Управление сбоями — это функциональная область управления системами, которая связана с обнаружением, прогнозированием, локализацией (анализ первопричин) и предотвращением сбоев. Компоненты системы управления неисправностями включают:

  • Система мониторинга, которая собирает актуальную информацию об управляемой системе
  • Компонент прогнозирования сбоев , который прогнозирует сбои до их возникновения
  • Обнаружение сбоев Компонент , который обнаруживает сбои, которые невозможно предсказать
  • В ситуациях, когда причина неисправности неочевидна, компонент анализа первопричин определяет причину неисправности
  • Компонент предотвращения / восстановления отказов принимает необходимые меры для восстановления после сбоев (во время случаев обнаружения) или предотвращения возникновения сбоя (в случаях прогнозирования)
Обнаружение неисправностей сегодня

В большинстве современных ИТ и телекоммуникационных сред обнаружение неисправностей выполняется одним из трех способов.

  1. Номер один: дождитесь, пока пользователи сообщат о неисправностях.
    Самый простой и худший способ обнаружения неисправностей — не иметь никакой автоматизированной системы, а ждать, пока пользователи обнаружат неисправность и сообщат о ней. Хотя это худшее решение, которое ИТ-архитектор может принять, когда дело доходит до обнаружения неисправностей, к сожалению, именно оно часто принимается в небольших организациях, где затраты на ИТ являются проблемой, а администраторы вместо этого тратят свое время на обработку входящего потока пользовательских запросов. работы над улучшением своей ИТ-инфраструктуры.В таких средах, помимо простоев и затрат, вызванных сбоями, это также будет иметь косвенное влияние на производительность пользователей, поскольку нельзя полагаться на ИТ-инфраструктуру
  2. Номер два: использование наборов тестов
    Еще одним распространенным способом обнаружения сбоев в ИТ / телекоммуникационной инфраструктуре является использование наборов тестов (например, тех, что включены в подключаемые модули OpenStack Tempest или Nagios check). Такие наборы тестов включают в себя набор автоматических тестов, которые проверяют доступность и функциональность службы, фактически используя ее. Например, в случае OpenStack Tempest тест может включать создание виртуальной машины из указанного образа, ее запуск и проверку того, можно ли после запуска виртуальной машины получить к ней доступ по сети. Хотя такие тесты имеют очень высокую точность (т. Е. Способны обнаруживать все неисправности, для обнаружения которых предназначены тесты), у них есть несколько основных недостатков. Во-первых, выполнение таких тестов часто бывает дорогостоящим. В частности, тесты будут использовать / потреблять ресурсы, которые используются (или могли бы использоваться) пользователями, влияя на производительность ИТ-системы.Кроме того, запуск самих тестов требует значительного времени и инфраструктуры (например, стандартный набор тестов OpenStack Tempest занимает около часа). Наконец, такие тесты необходимо запускать периодически, чтобы постоянно обнаруживать неисправности. Однако высокая частота выполнения тестов означает значительные затраты и более серьезное влияние на производительность, в то время как выполнение тестов с более низкой частотой означает, что сбои не будут обнаружены вовремя
  3. Номер три: использование простых правил для отслеживаемых показателей, которые будут вызывать тревогу.
    Еще одним распространенным методом обнаружения сбоев в ИТ-инфраструктурах сегодня является использование простых правил для отслеживаемых показателей, которые будут вызывать тревогу.Обычно эти правила задаются в терминах порога и функции, вычисляемой по нескольким метрикам, которые собираются из отслеживаемой системы. (Чтобы избежать множественных аварийных сигналов в ситуациях, когда значение колеблется около порогового значения, обычно применяются пороги гистерезиса, более высокий порог для срабатывания аварийного сигнала и более низкий порог гистерезиса для его сброса.) Такие методы реализованы в службе OpenStack Aodh или с предупреждением. и критические пороги, используемые в конфигурации мониторинга Nagios или как триггеры в Zabbix.Преимущество использования таких правил для обнаружения сбоев состоит в том, что они очень легкие и, как таковые, их можно оценивать довольно часто с небольшими накладными расходами и минимальным влиянием на производительность работающей системы. Однако сигналы тревоги, выдаваемые такими правилами, не обязательно указывают на неисправность, скорее, они указывают на аномалию, которая может быть, а может и не быть результатом неисправной ситуации

Второй и третий методы лучше, чем первый, но у них есть проблемы, некоторые из которых обсуждались выше.Кроме того, оба метода требуют большого количества ручной настройки (будь то разработка тестов или определение показателей и пороговых значений), чтобы их можно было использовать. Это означает, что необходимо иметь глубокие знания обо всем уровне управляемой системы, начиная с самых низких уровней оборудования и заканчивая самыми высокими приложениями, работающими в системе. Часто бывает очень сложно найти такого человека с таким уровнем знаний на всех уровнях системы. Это также означает, что этот человек будет проводить очень много времени, вручную определяя, какие тесты и показатели можно использовать для определения интересующих ошибок.Это очень сложная задача, учитывая, как часто меняется программное обеспечение в современном мире CI / CD.

Полагаться на человека, определяющего правила для обнаружения неисправностей, означает, что система обнаружения неисправностей сможет обнаруживать только те неисправности, о которых думал человек, оставляя систему полностью открытой для новых неисправностей или неисправностей, о которых человек не думал или о которых не думал. его / ее опыта. Кроме того, есть несколько неисправностей, которые нельзя обнаружить напрямую. Такие сбои обычно возникают в ситуациях, когда пользователи потребляют ресурсы или услуги от поставщиков ресурсов / услуг, которых они не администрируют.Например, в правильно спроектированной системе высокой доступности (HA) отказ компонента не будет виден конечному пользователю. Другой пример — нефатальные сбои сервера, которые обычно не видны виртуальным машинам, работающим на этом сервере. Как будет показано в следующих разделах, методы обнаружения ошибок на основе машинного обучения (ML) не имеют этих проблем.

Обнаружение неисправностей завтра
Методы обнаружения неисправностей на основе

ML могут применяться в нескольких различных областях и сценариях. Существует два основных типа машинного обучения — контролируемое и неконтролируемое машинное обучение.

Так называемые методы, основанные на контролируемом обучении — те, где модель обучается на основе рассмотрения нескольких примеров интересующей неисправности — особенно полезны для обнаружения известных неисправностей, которые трудно обнаружить, в основном потому, что метрики, непосредственно связанные с неисправностями, недоступен для системы мониторинга. В таких ситуациях возникновение неисправности должно быть выведено путем анализа косвенного воздействия неисправности на контролируемые показатели.

Например, на нашем лабораторном стенде можно было обнаружить перегрузку ЦП на ведомом устройстве Kubernetes, только просмотрев метрики операционной системы на ведущем устройстве Kubernetes. Однако усилия, необходимые для обнаружения неисправностей с использованием методов контролируемого обучения, ограничивают их использование только теми ситуациями, когда сама проблема обнаружения является сложной.

С другой стороны, системы обнаружения неисправностей, основанные на так называемых методах неконтролируемого обучения, когда модель обучается на основе анализа безотказного состояния системы, могут использоваться во всех современных информационных и телекоммуникационных системах, поскольку к ним предъявляются гораздо более простые требования. в отношении системной экспертизы или необходимых данных или обучения моделей машинного обучения.Кроме того, эти модели очень эффективны в том смысле, что одну модель можно использовать для обнаружения очень большого количества неисправностей. Другой особенно привлекательной особенностью систем обнаружения неисправностей, основанных на обучении без учителя, является то, что эти методы обладают способностью обнаруживать неизвестные или неожиданные неисправности. С другой стороны, модели, основанные на обучении без учителя, обычно имеют более низкую производительность и требуют большого количества данных для эффективного обучения.

В следующем посте мы более подробно опишем, как модели машинного обучения можно обучать и использовать для обнаружения сбоев в ИТ-системе. Мы также дадим краткую сводку результатов, полученных нами в ходе наших тестов на OpenStack и Kubernetes.

Обнаружение неисправностей

для быстрой диагностики проблем здания — SFC

Обнаружение неисправностей и диагностика систем здания — явление не новое. Они десятилетиями использовались в ряде отраслей, включая авиацию, автомобилестроение и производство. Последние 20 лет или около того они использовались в строительстве систем отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха. Сегодня, когда системы автоматизации зданий (BAS) сосредоточены на сетевом подходе, они становятся все более важными для всей операционной системы, включая управление электричеством, безопасностью и освещением.

Что такое система обнаружения неисправностей?

Строительная промышленность добилась огромных успехов в мониторинге и контроле за использованием энергии в зданиях. Но то, что у здания есть магистраль BAS, не означает, что оно всегда работает с максимальной производительностью. Для этого есть две основные причины:

Хорошая новость заключается в том, что, когда механические компоненты выходят из строя, BAS компенсирует это, используя остальную часть системы для продолжения генерации тех же рабочих условий. Плохая новость в том, что это может снизить эффективность системы.

Системы обнаружения неисправностей выявляют ошибки в физических системах и стремятся определить источник проблем в освещении, HVAC, лифтах и ​​другом специализированном оборудовании. И они делают это с минимальным вмешательством человека.

Как работает обнаружение неисправностей?

Системы обнаружения неисправностей имеют четыре ключевые процедуры:

  • Обнаружение неисправности

  • Выявление неисправности

  • Выявление неисправности

  • Оценка неисправности

После подтверждения неисправности она классифицируется и выделяется. его тип, среда и время обнаружения. Затем неисправность анализируется и оценивается с точки зрения ее влияния на такие категории производительности, как комфорт, энергия и стоимость. Затем руководители или руководители зданий решают, как отреагировать на неисправность, и требует ли эта реакция корректирующих действий или дальнейшего расследования.

Зачем внедрять систему обнаружения повреждений в зданиях?

Неисправности в работе и в оборудовании могут иметь огромное негативное влияние на здание, снижая энергоэффективность до 30%. Система обнаружения неисправностей, такая как Kaizen от CopperTree Analytics, реализует упреждающий подход, который может повысить комфорт и производительность здания, снизить потребление энергии и сэкономить время и деньги.Он также может отслеживать отдельные компоненты и использовать как исторические данные, так и данные в реальном времени, чтобы распознавать и сообщать о проблемах в работе, что дает вам представление о текущей производительности системы.

Необнаруженные неисправности оборудования могут привести к серьезным проблемам. Важно помнить, что неисправность не всегда заключается в полном выходе из строя части оборудования. Это также может быть вызвано изменением производительности или человеческой ошибкой. Система обнаружения неисправностей помогает повысить энергоэффективность и операционные характеристики, предоставляя вам информацию, необходимую для принятия разумных решений по отложению или немедленному решению проблемы.И это помогает улучшить чистую прибыль владельца.

Первый в отрасли приемопередатчик CAN-шины с функцией обнаружения неисправностей, диагностической оценки и отчетности

Автор: Новости отрасли на

Компания Maxim Integrated представила свой MAX33012E, приемопередатчик шины CAN, который повышает надежность шины CAN за счет встроенного обнаружения неисправностей и создания отчетов.

Разработчики, которым требуется увеличенное время безотказной работы для приложений промышленной автоматизации, могут ускорить поиск и устранение неисправностей и обмениваться данными в более обширных сетях с помощью трансивера CAN Bus MAX33012E.Устройство было разработано для увеличения времени безотказной работы промышленных систем для заводских сетей. MAX33012E представляет собой первый в отрасли приемопередатчик CAN Bus с функцией обнаружения неисправностей и составления отчетов.

Надежная связь имеет решающее значение для оптимизации работы и увеличения времени безотказной работы системы на производстве для многих критически важных промышленных приложений, таких как системы управления активами и коммуникационные модули fieldbus.

Сбои из-за перенапряжения, перегрузки по току и ошибок передачи в сети CAN-Bus могут привести к остановке производства и простое дорогостоящего оборудования.Чтобы преодолеть эту проблему, MAX33012E имеет функцию обнаружения неисправностей на линиях передачи данных CAN_H и CAN_L для перенапряжения, перегрузки по току и сбоев передачи, а также сообщения о кодах неисправностей. Возможности продукта по обнаружению и составлению отчетов позволяют устранять такие сбои, чтобы можно было восстановить жизненно важные связи.

Другие решения для CAN-шины не поддерживают функции обнаружения неисправностей и составления отчетов, поэтому операторы системы вынуждены искать неисправности, не зная о происхождении неисправности или конкретных деталях.Таким образом, MAX33012E возвращает сети CAN Bus в оперативный режим быстрее, чем другие доступные устройства. Продукт обеспечивает защиту от электростатического разряда (ESD) ± 45 кВ, что в 1,8 раза выше, чем у ближайшего конкурента, что делает передачу данных по сети более устойчивой к электростатическому разряду.

Дополнительная информация …


fRaspberry Pi 4 предлагает революционные улучшения в скорости процессора, производительности мультимедиа, памяти и возможностей подключения по сравнению с платами предыдущего поколения при сохранении обратной совместимости.Raspberry Pi 4 обеспечивает настольную производительность, сравнимую с ПК начального уровня x86.

Плата PiCAN3 с SMPS (Switch Mode Power Supply) и RTC обеспечивает возможности CAN-Bus для Raspberry Pi 4. Она использует CAN-контроллер Microchip MCP2515 с CAN-трансивером MCP2551. Подключение осуществляется через DB9 или встроенный трехпозиционный винтовой зажим.

Импульсный источник питания (SMPS) позволяет подключать диапазон входного напряжения от 6 до 20 В постоянного тока, подходящий для промышленных и автомобильных приложений и сред.SMPS будет питать Raspberry Pi плюс PICAN3.

Подробнее …

Обнаружение и диагностика неисправностей (FDD) для предоставления услуг по механике и управлению

8 апреля 2021 г.

Медленно, но верно трансформация поставщиков коммерческих услуг в области механики и управления зданиями происходит. Руководители инновационного бизнеса в сфере услуг понимают, что у них есть прекрасная возможность выделиться, продемонстрировать свою ценность для своих клиентов и даже повысить уровень предоставления этой ценности в организациях своих клиентов.

Для этих лидеров использование этой возможности меняет восприятие их бизнеса. Это уже недостаточно хорошо, чтобы считаться командой, которую нужно решить, — они также хотят помочь своим клиентам стратегически понять работу своих объектов, факторы риска, с которыми они сталкиваются, и где они могут получить более долгосрочную ценность . Это включает ускорение и поддержание сокращения энергопотребления, продление срока службы оборудования и даже поддержку планирования капиталовложений.

О каких возможностях мы говорим? Мы говорим об использовании аналитического программного обеспечения в качестве механизма, скрывающегося под капотом предприятий механического и контрольного обслуживания.

В этом блоге показано, как именно аналитика может преобразовать обслуживание объекта четырьмя ключевыми способами:
  1. Аналитика может помочь вам улучшить обслуживание
  2. Аналитика может улучшить / укрепить ваши отношения с вашим клиентом
  3. Аналитика может улучшить ваши доход
  4. Аналитика — ключевой инструмент для удержания талантов и обучения ваших сотрудников

Однако, точно так же, как аналитика предоставляет большие возможности для тех, кто ею пользуется, другая сторона меча заключается в том, что она может подкрасться и вредить тем, кто этого не делает.В недавнем подкасте Nexus Labs «Цифровая трансформация для поставщиков услуг» Алекс Грейс, вице-президент по развитию бизнеса Clockworks Analytics, сравнил это явление с метафорой кнута или пряника:

«Пряник — это огромные возможности, которые здесь есть. Вот подсказка: если вы этого не сделаете, будет ли ваша организация востребована через пять лет? »

И хотя это утверждение выделено жирным шрифтом, оно имеет приоритет. Подобный переход произошел во многих отраслях, и было бы ошибкой думать, что услуги в сфере обслуживания будут другими.Те, кто не поддерживает цифровую трансформацию, со временем устареют.

Лидеры активно преследуют пряник и думают об аналитике иначе, чем те, кого вот-вот ударит кнут. Как мы расскажем ниже, эти лидеры понимают, что возможности аналитики шире, чем просто еще одна мера энергосбережения (ECM). Это больше, чем какой-либо продукт, оборудование или проект, которые они могут продать своим клиентам. На самом деле это корпоративный инструмент, позволяющий осуществить цифровую трансформацию их бизнеса.

Давайте копнемся…

Обеспечение лучшего обслуживания механического и контрольного оборудования

Time-Based Vs. Контракты на обслуживание на основе аналитики

Вот способ переосмыслить смелое заявление Алекса: контракты на обслуживание на основе аналитики обеспечивают превосходное обслуживание оборудования по сравнению со стандартными контрактами на обслуживание. Чтобы проиллюстрировать, почему, давайте сначала резюмируем стандартный способ работы…

Время от времени (раз в месяц или квартал) технический специалист посещает объект.Они появляются на сайте с контрольным списком и начинают его просматривать. Они не знают, что принесет этот день, что они обнаружат и где проблемы. Они даже не думали об этом сайте с момента последнего посещения. Некоторые из регулярных плановых работ по техническому обслуживанию в их контрольном списке будут выполнены вовремя. Некоторые из них будут слишком рано или поздно. Если они обнаруживают потенциальную проблему, они должны провести расследование вручную. Если им посчастливится определить основную причину, они не знают, будет ли у них нужная деталь на грузовике.Если нет, им нужно вернуться позже.

В лучшем случае это неэффективный процесс. В худшем случае, ничто из этого не имеет даже шанса разворачиваться — техник появляется на месте, а заказчик ставит галочку, вручает технику список аварийных ситуаций и требует, чтобы они были немедленно устранены. Регулярного обслуживания оборудования даже не происходит — не говоря уже об обслуживании клиентов, но давайте оставим это для следующего раздела.

Итак, каков процесс обслуживания оборудования на основе аналитики? Во-первых, вы больше не катите грузовики реактивно, основываясь на расписании или контрольном списке.Теперь, когда технический специалист появляется на месте, он уже проанализировал данные удаленно. А что касается проблем, которые они не могут решить удаленно, они уже знают, какой именно датчик им нужно принести или какой привод нужно заменить. У них есть инструменты для работы.

СКАЧАТЬ: Бесплатное сравнительное руководство по аналитике зданий

И когда они посещают объект, они делают это, точно зная, каковы главные приоритеты в здании. Это потому, что программное обеспечение уже ранжировало проблемы обслуживания по таким показателям, как экономия энергии и затрат на коммунальные услуги, повышение комфорта (что, возможно, является самой большой статьей затрат клиента — их сотрудников) и механической серьезности проблемы.

Когда технические специалисты прибывают на место, они тратят меньше времени на проверку и больше на ремонт. Им по-прежнему необходимо проводить регулярное техническое обслуживание, например смазывать подшипники и заменять фильтры, но есть определенный процент этого соглашения о сервисном обслуживании и связанных с ним трудозатрат, которые можно перенести на более дорогостоящие виды деятельности, такие как выполнение задач, что приведет к улучшению обслуживания оборудования и производительности системы. .

ЗАПРОСИТЕ ДЕМО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ CLOCKWORKS ANALYTICS FDD

Преобразование отношений с вашим клиентом

С точки зрения владельца здания, этот новый подход к обслуживанию оборудования гораздо более ценен, поскольку они знают, что технический специалист сосредоточен на своих самых больших рисках , их самые большие траты энергии и самые большие возможности для улучшения комфорта и качества воздуха в помещении.И, используя этот приоритетный список, технический специалист знает, что входит в объем работ, основанный на текущем контракте на обслуживание. Они знают, что выходит за рамки того, над чем они теперь могут предложить новую работу. И они знают точную рентабельность инвестиций клиента по этому предложению и могут посоветовать им, что делать дальше.

Для лидеров, преследующих пряник, эта возросшая ценность и способность давать проактивные рекомендации представляют собой новый способ взаимодействия с владельцами зданий в качестве доверенных консультантов. Это доверие строится на основе прозрачности работы предприятия, обеспечиваемой аналитическим программным обеспечением, что позволяет вашим техническим специалистам быть экспертами в вопросах работы систем.И это доверие укрепляется, когда вы можете явиться к клиенту, чтобы рассказать ему о проблеме, которую вам нужно исправить, а не появиться после того, как он пожаловался вам.

Еще один способ трансформации отношений с клиентом — это возможность доказать ценность, предусмотренную соглашением об оказании услуг. Можете ли вы сообщить о стоимости сегодня? Возможно, вы следуете передовым методам профилактического обслуживания, но какое поддающееся количественной оценке влияние вы оказали на производительность здания? Представьте, что вы можете сказать:…


«Вот именно то, что мы сэкономили вам в прошлом году в результате выполнения профилактического обслуживания и непрерывного ввода в эксплуатацию.Вот именно то влияние, которое мы оказали на ваш объект с точки зрения количественной стоимости обслуживания и количественной оценки комфорта ».


Когда вы добавляете больше ценности и можете доказать ценность, которую вы предоставляете, это огромная разница по сравнению с вашими конкурентами.

Повышение рентабельности ваших контрактов на обслуживание и сквозной выручки

Когда вы обеспечиваете более высокую ценность и меньшую конкуренцию, вы, по сути, получаете возможность получать более здоровую прибыль.Однако это не единственный способ повысить прибыльность вашего бизнеса с помощью аналитики. Сервисные организации, основанные на аналитике, также более прибыльны, потому что они используют удаленный анализ, упрощают стандартные операционные процедуры в полевых офисах и увеличивают доходность.

Повышение эффективности процессов на основе аналитики начинается с выяснения того, что можно делать удаленно, а не на месте. И это не значит, что вы начинаете с огромных инвестиций в красивый удаленный операционный центр.Это означает, что у вас есть аналитик в офисе — кто-то из ваших самых опытных техников или инженер-энергетик, который действительно разбирается в строительных системах, — который теперь может быть в 10 раз более ценным, потому что у вас их нет на сайтах клиентов. к одному. Они поддерживают сразу несколько проектов, и теперь они могут использовать аналитику, чтобы направлять менее опытных технических специалистов.

Еще один способ повысить прибыльность — создать стандартные операционные процедуры на основе аналитики для всей обслуживающей организации.Вы можете просмотреть рабочие процессы службы для каждой задачи и определить, какие из них можно сделать более эффективно. Например, если мне не нужно проверять компоненты оборудования x, y, z, потому что аналитическое программное обеспечение ищет его каждый день и выполняет диагностику, это сэкономит время. А затем вы складываете все эти часы и выходите, чтобы определить, какую экономию можно получить.

И хотя некоторые руководители операций могут беспокоиться о том, что у их технических специалистов будет меньше работы, важно помнить, что все оставшиеся задачи имеют более высокую ценность.Кроме того, у этих технических специалистов теперь есть постоянная возможность предлагать сквозные работы с обоснованием рентабельности инвестиций.

Типичное решение в соглашении об обслуживании составляет не менее 3: 1 по проблемам, выявленным в стандартном ежеквартальном контракте PM. Благодаря аналитическому программному обеспечению, которое ежедневно выявляет проблемы и расставляет приоритеты, отдача от работы, естественно, возрастает. И мы даже наблюдаем некоторые организации, которые фактически субсидируют эту цифровую трансформацию — они готовы съесть немного дополнительных затрат, потому что они знают, что получат от этого больше сквозной работы, и они видят в этом стратегический приоритет — преследовать пряник и не попасться кнутом.

Сохранение талантов и обучение персонала

Последний способ, которым услуги на основе аналитики могут преобразовать ваш бизнес, — это привлечение ваших человеческих ресурсов. Многие опытные техники уходят на пенсию, и становится все труднее нанимать и удерживать талантливых специалистов. Существует нехватка квалифицированных специалистов по механике и контролю, что означает, что проблема поддержания предоставления услуг на высоком уровне находится в умах многих руководителей сервисных служб.

Analytics может помочь решить эту проблему тремя способами. Во-первых, как мы обсуждали выше, программное обеспечение может преобразовать рабочие процессы обслуживания и помочь командам делать больше с меньшим количеством людей. Аналитика помогает сфокусировать усилия технических специалистов на наиболее важных проблемах в зависимости от того, насколько проблема влияет на качество воздуха в помещении, состояние оборудования или потребление энергии. Далее, аналитикам предстоит сыграть большую роль в обучении технических специалистов способам устранения обнаруженных проблем — работа выполняется только тогда, когда данные говорят о ее выполнении.

Наконец, новые участники рынка труда требуют большего от своих работодателей. Они хотят работать с передовыми технологиями. Они хотят работать из дома. Многие из них хотят меньше путешествовать и проводить больше времени со своими друзьями и семьями. Организации, стремящиеся к прянику, будут привлекать этих лучших сотрудников и будут иметь технологически ориентированные проекты и процессы, чтобы поддерживать их вовлеченность и рост в своей карьере.

Погрузитесь глубже: не все аналитическое программное обеспечение равноценно

В заключение, переход к рабочим процессам, основанным на аналитике, помогает ведущим сервисным компаниям во многих отношениях трансформировать свой бизнес.Они улучшают обслуживание оборудования и улучшают качество обслуживания клиентов, получают более высокие доходы и маржу, а также создают лучшие карьерные возможности для своих сотрудников.

Однако, как и в случае с большинством типов технологий, не все аналитическое программное обеспечение равнозначно. Более качественная аналитика усиливает все преимущества, о которых мы говорили в этой статье. Короче говоря, сервисным компаниям необходимо программное обеспечение для аналитики, которое не только обеспечивает обнаружение неисправностей, но и обеспечивает полное обнаружение и диагностику неисправностей. Мы подробно рассказали о нюансах, которые необходимо понять, в нашем последнем техническом документе, Building Analytics Comparison Guide.

Вернуться в блог

Cooperative Virtual Sensor for Fault Detection and Identification in Multi-UAV Applications

В данной статье рассматривается проблема обнаружения и идентификации неисправностей (FDI) в приложениях, выполняемых группой беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) с визуальными камерами. Во многих случаях на борту БПЛА установлены камеры для других приложений, и эти камеры могут использоваться в качестве датчиков только для пеленга для оценки относительной ориентации другого БПЛА.Идея состоит в том, чтобы использовать избыточную информацию, предоставляемую этими датчиками на борту каждого из БПЛА, для повышения безопасности и надежности, обнаруживая неисправности на внутренних датчиках БПЛА, которые не могут быть обнаружены самими БПЛА. Обнаружение неисправности основано на генерации остатков, которые сравнивают ожидаемое положение БПЛА, рассматриваемого как цель, с измерениями, выполненными одним или несколькими БПЛА, действующими в качестве наблюдателей, которые отслеживают БПЛА-цель своими камерами. В зависимости от доступного количества наблюдателей и способа их использования определяется набор стратегий и политик для обнаружения неисправностей.Когда цель БПЛА визуально отслеживается двумя или более наблюдателями, можно получить оценку его трехмерного положения, которая может заменить поврежденные датчики. Точность и надежность этого совместного виртуального датчика на основе технического зрения (CVS) были экспериментально оценены на испытательном стенде в помещении с несколькими транспортными средствами с квадрокоптерами, вводя данные о неисправностях для проверки предложенных методов обнаружения неисправностей.

1. Введение

Надежность и отказоустойчивость всегда были важными проблемами для БПЛА [1], где методы обнаружения и идентификации неисправностей (FDI) играют важную роль в усилиях по повышению надежности систем [2].Это еще более важно, когда команды летательных аппаратов тесно взаимодействуют между собой и окружающей средой; так обстоит дело в полетах с несколькими БЛА и групповом полете. Большинство методов ПИИ для одиночных БПЛА, которые появляются в литературе, используют методы, основанные на моделях, которые пытаются диагностировать неисправности, используя избыточность некоторого математического описания динамики системы и датчиков на борту БПЛА. Модель CL-FDI (компонентный уровень) применялась к датчикам и исполнительным механизмам самолетов общего назначения [3, 4], а также к беспилотным летательным аппаратам [5], либо БПЛА с неподвижным крылом [6, 7], либо вертолетным БПЛА [8–10]. ].С другой стороны, совместные ПИИ используют все датчики, имеющиеся в парке нескольких БПЛА, для обнаружения неисправностей в любом из отдельных БПЛА. В большинстве опубликованных работ по кооперативным ПИИ каждый БПЛА оценивает свое состояние и передает его остальному флоту через канал связи [11]. Что еще не было тщательно изучено, так это использование датчиков на борту других транспортных средств команды для обнаружения неисправностей в автономном транспортном средстве, что требует определения состояния транспортного средства от других компонентов команды.Эта схема требует вычисления относительного положения БПЛА от другого БПЛА. Существует несколько методов, которые используются для оценки относительного положения между автономными транспортными средствами. Одним из наиболее широко используемых является визуальное слежение с помощью бортовых камер. Слежение за объектами с использованием методов слежения за объектами хорошо изучено в последние десятилетия (обзор и классификацию методов слежения за объектами см. В [12, 13]).

Использование датчиков, измеряющих угол к цели для определения местоположения робота, стало очень популярным в последние годы.Эти датчики измеряют угол пеленга в 2D и углы азимута и возвышения в трехмерной среде и обычно известны как датчики только пеленга. Чаще всего используются датчики только для пеленга — это видеокамеры, а также ультразвуковые датчики для подводных аппаратов [14], радары, лидары и другие. Для автономных транспортных средств (воздушных или подводных) измерения местоположения трехмерной цели с помощью датчиков только с пеленгом по своей сути нелинейны в случае одиночного БПЛА, поскольку наблюдаемые переменные состояния представляют собой измеренные углы к цели.Таким образом, во многих случаях для определения целевого состояния используются нелинейные оценки. По геометрическим соображениям, одно наблюдение с одной камеры может определить только луч, вдоль которого должна лежать цель. Таким образом, для обеспечения восприятия глубины и получения хорошей оценки положения и ориентации цели требуются наблюдения с нескольких датчиков только по пеленгу (по крайней мере, двух) [15]. В последние годы наблюдается значительный интерес к вычислению относительного положения между летательными аппаратами с использованием датчиков обзора [16], особенно в автономном полете строения [17] и тесно связанной области автономной дозаправки в воздухе [18].В некоторых случаях однозначно идентифицируемые световые указатели (маяки) размещаются на ведущем воздушном судне и на дозаправочном якоре для облегчения относительной навигации. Маяки могут быть одним [19] или несколькими [20] светоизлучающими диодами (СИД), которые излучают структурированный свет, модулированный известной формой волны. Активные контуры и фильтрация Калмана также использовались для отслеживания ведущего самолета по нескольким кадрам изображения без однозначно идентифицируемых оптических маркеров на ведущем самолете [20]. Другие методы использовались для оценки относительного местоположения транспортных средств и применялись к системам FDI.В работе [21] этот совместный подход к ПИИ с небольшими наземными транспортными средствами показан в лабораторном эксперименте с использованием камер для определения положения других наземных роботов. В [22] представлена ​​кооперативная система FDI для датчиков одометрии, в которой относительная скорость робота относительно робота-лидера получается путем сопоставления изображения датчика лазерного диапазона (LRS), передаваемого роботом-лидером, с LRS. получен собственным лазерным датчиком.

Совместные ПИИ также были исследованы на БПЛА [23], с использованием методов на основе гомографии для оценки положения БПЛА относительно другого БПЛА по изображениям, полученным с одной и той же сцены.Каждый БПЛА оценивает свое эго-движение, используя визуальную одометрию с ориентирами на плоских поверхностях. В [24] визуальное слежение используется для оценки положения наземного робота с БПЛА с неподвижным крылом на земле, и эта оценка передается наземному роботу как внешнее положение для FDI. Виртуальные датчики [25] — это программные модули, которые используют измеряемые сигналы (входы виртуальных датчиков) для восстановления интересующего сигнала (выход виртуального датчика). Виртуальные датчики полезны при замене физических датчиков, тем самым снижая избыточность оборудования и затраты на приобретение, или как часть методологий обнаружения неисправностей, поскольку их выходной сигнал «сравнивается» с выходным сигналом соответствующего реального датчика.Некоторые исследователи предлагают нелинейные виртуальные датчики в аэрокосмических приложениях [26–28], хотя в основном они применяются для решения проблем с отдельными летательными аппаратами.

В этом документе описывается разработка системы FDI, которая объединяет датчики, имеющиеся в парке из нескольких БПЛА (т. Е. Видеокамеры), для обнаружения неисправностей в датчиках одного из входящих в нее БПЛА. Система FDI основана на кооперативном виртуальном датчике (CVS), который оценивает положение одного БПЛА с помощью датчиков на борту других БПЛА команды и, следовательно, требует взаимодействия БПЛА.Как только неисправность обнаружена, оценка CVS может заменить внутренний датчик, чтобы затронутый БПЛА можно было перевести в более безопасное состояние. Предлагаемая схема FDI, основанная на CVS, может, как правило, использовать любой датчик, который дает информацию об относительном положении БПЛА в реальном времени, а также может использовать любой датчик только для пеленга. В этой работе CVS была разработана с использованием визуального слежения с помощью камер на борту нескольких других БПЛА команды. Распознавание и отслеживание объектов не являются основным предметом данной статьи, поэтому модифицированный алгоритм CAMShift [29, 30] был использован для отслеживания цели БПЛА, поскольку он простой и быстрый, и, следовательно, он подходит для реализации в реальном времени с низким вычислительная стоимость.Однако система FDI была спроектирована таким образом, что любой алгоритм отслеживания может использоваться в CVS, что позволяет использовать усовершенствованные системы отслеживания объектов или транспортных средств, адаптированные к конкретному приложению [31]. CVS использует оценки, полученные с камер на борту других БПЛА, которые передаются на целевой БПЛА вместе с состоянием каждого БПЛА. Обширный набор экспериментальных испытаний был проведен на закрытом стенде с несколькими БПЛА CATEC. Этот испытательный стенд оснащен системой захвата движения Vicon, измерения которой используются в качестве точного определения местоположения БПЛА для сравнения.На рисунке 1 показан городской сценарий и четыре квадрокоптера, использованные в экспериментах: три наблюдателя, оснащенные модулем визуального слежения (камера и компьютерная плата), и цель, обозначенная синим маркером. В документе также показаны результаты экспериментов по устойчивости, в которых в систему были введены искусственные ошибки определения местоположения и ориентации БПЛА. Предварительные результаты этой работы представлены в [32]. В этой статье мы обобщаем и дополняем результаты нашей предыдущей работы, рассматривая произвольное количество БПЛА в парке и обширный анализ тематических исследований, предлагая соответствующую политику в области прямых иностранных инвестиций.


Остальная часть статьи организована следующим образом. Раздел 2 знакомит с проблемой обнаружения и идентификации неисправностей на основе зрения в системах с несколькими БПЛА. Также упоминаются потенциальные приложения, система ПИИ на основе технического зрения, которая может быть полезной, выявляя типичные неисправности БПЛА и предлагая несколько стратегий и методов для их обнаружения и идентификации. В разделе 3 описывается конструкция системы ПИИ, включая методы, основанные на переменном пороге, политику ПИИ, применение CVS для восстановления целевого БПЛА и некоторые вопросы безопасности, связанные с ее практическим применением.В Разделе 4 показаны экспериментальные результаты, подтверждающие валидацию CVS и методов обнаружения и идентификации неисправностей, а в Разделе 5 представлены выводы этой работы.

2. Vision-Based Multi-UAV FDI

С этого момента транспортное средство, которое находится под наблюдением, будет называться target UAV, а наблюдателей для беспилотных летательных аппаратов, которые визуально отслеживают цель. В общем случае любая из машин в парке может выполнять роль цели или наблюдателя. В этой работе также рассматривается, что неисправность датчика может быть связана с любым из БПЛА (либо целью, либо наблюдателем).

ПИИ нескольких БПЛА основаны на доступности информации об относительном местоположении транспортного средства (красные векторы на рисунке 2). Как правило, датчики, используемые для относительного позиционирования, будут установлены на борту транспортных средств, а в некоторых случаях датчики, которые используются для других целей (например, камеры), могут быть повторно использованы для прямых иностранных инвестиций. Датчики, которые можно использовать для относительного позиционирования транспортного средства, можно разделить на следующие категории: (i) Датчики полной трехмерной оценки положения : эти датчики могут оценивать полное относительное положение двух транспортных средств.Примером этих датчиков является пара кинематических приемников DGPS в реальном времени на наблюдателе и целевых транспортных средствах, работающих в относительном режиме. (Ii) Датчики только для пеленга : эти датчики могут оценивать азимут целевого транспортного средства, то есть , углы возвышения и азимута от аппарата наблюдателя. Примером этих датчиков является визуальная или ИК-камера с алгоритмом отслеживания для отслеживания положения другого транспортного средства. (Iii) Датчики только диапазона : эти датчики оценивают расстояние до целевого транспортного средства.Примером таких датчиков является определение радиочастотного диапазона.


Тип датчика определяет количество степеней свободы (степеней свободы), которые датчик, установленный на одном транспортном средстве наблюдателя, может оценить: 3 степени свободы в случае датчиков оценки полного положения, 2 степени свободы в случае только подшипника. датчиков и 1 степенями свободы для датчиков только диапазона. Таким образом, для оценки трехмерного относительного положения двух транспортных средств необходим по крайней мере один датчик оценки полного положения (3 степени свободы), два датчика только для подшипников (4 степени свободы) или три датчика только диапазона (3 степени свободы), каждый из которых на разных транспортных средствах.

В этой статье датчики только для подшипников использовались для ПИИ с несколькими БПЛА, поскольку видеокамеры являются проверенными экономичными датчиками, широко применяемыми в автономных транспортных средствах. Камерные технологии являются зрелыми, и существует широкая база алгоритмов обработки изображений. Кроме того, камеры обычно используются во многих миссиях БПЛА, и есть возможность использовать существующие бортовые камеры для прямых иностранных инвестиций.

С другой стороны, FDI с несколькими БПЛА также использует собственную оценку местоположения БПЛА наблюдателя (голубые векторы на Рисунке 2), которые также могут иметь неисправности.Когда система обнаруживает неисправность датчика, важно определить, является ли неисправность целевым БПЛА или неисправностью одного из БПЛА наблюдателя. Методы FDI основаны на избыточности датчиков, и, следовательно, потребуется больше степеней свободы (больше датчиков), чтобы определить, какой датчик неисправен (например, в цели или в одном из БПЛА наблюдателя), а не только в том, что существует неисправность. . Поскольку каждая камера обеспечивает 2 степенях свободы для системы FDI, в зависимости от количества доступных БПЛА-наблюдателей могут возникнуть следующие ситуации: (i) БПЛА одного наблюдателя (): камера на БПЛА наблюдателя обеспечивает 2 степенях свободы, и тогда невозможно оценить трехмерное относительное положение целевого БПЛА.Тем не менее, информация, предоставляемая визуальным датчиком, может использоваться для обнаружения некоторых неисправностей. (Ii) Два БПЛА наблюдателя (): две камеры на БПЛА наблюдателя обеспечивают 4 степенях свободы, а затем можно оценить 3D положение цели БПЛА. Кроме того, с дополнительной степенью свободы можно определить, является ли неисправность целью или БПЛА-наблюдателем, хотя невозможно решить, какой БПЛА-наблюдатель имеет неисправность. (Iii) Три (или более) БПЛА-наблюдателя (): камеры на борту трех БПЛА-наблюдателей обеспечивают 6 степеней свободы, после чего можно оценить трехмерное положение целевого БПЛА, определить, есть ли неисправность в датчиках позиционирования, и решить, связана ли неисправность с целью или один из БПЛА-наблюдателей.В общем случае с более чем тремя БПЛА-наблюдателями это также верно, и может быть достигнута большая точность обнаружения, поскольку имеется больше доступных оценок с камер.

Таким образом, в зависимости от того, сколько наблюдателей доступно и как они используются, может быть определен набор политик и методов ПИИ, позволяющих определить наиболее вероятный неисправный БПЛА с помощью как минимум двух наблюдателей. В следующем подразделе дается общее описание проблемы. Затем кратко обсуждаются возможные применения и анализируются различные типы возможных неисправностей.В следующем подразделе обсуждается политика в отношении ПИИ, связанных с несколькими БПЛА, в зависимости от количества доступных наблюдателей в трех случаях, описанных выше.

2.1. Постановка проблемы

Рассмотрим группу беспилотных летательных аппаратов, выполняющих определенную задачу независимо или совместно. Каждый из БПЛА имеет на борту модуль визуального слежения, который представляет собой устройство, состоящее из камеры, легкой компьютерной платы для обработки изображений и данных и устройства беспроводной связи для обмена данными. Каждый БПЛА идентифицируется по отношению к остальным транспортным средствам с помощью цветного маркера, расположенного на видимой части, предпочтительно имеющего сферическую форму, поэтому его проекция на плоскость изображения камер не зависит от точки обзора.Предполагается, что датчики положения и ориентации БПЛА подвержены сбоям в том смысле, что в любой момент они могут перестать работать должным образом и начать давать ошибочные измерения. Чтобы повысить устойчивость системы и надежность против неисправностей датчиков, визуальная информация, предоставляемая модулями слежения, может использоваться для проверки того, ведут ли БПЛА флота ожидаемым образом, и в случае обнаружения неисправности конкретного сенсорного устройства, его можно даже заменить совместным виртуальным датчиком (CVS), который объединяет измерения модулей слежения для оценки положения затронутого БПЛА, чтобы его можно было направить в более безопасное место, используя эту оценку вместо внутреннего измерения, избегая потенциальных несчастные случаи.

Рассмотрим сценарий, показанный на рисунке 2, в качестве наглядного примера. Предполагается, что три квадрокоптера (названные БПЛА-1, БПЛА-2 и БПЛА-3) выполняют определенную задачу. В определенный момент БПЛА 1 и 2 (наблюдатели) просят проверить, есть ли неисправность на БПЛА-3 (цель), например, потому что человек-оператор или сам БПЛА-3 обнаружил странное поведение и хочет проверить это из внешнего источника. Затем три машины прерывают выполнение своих задач, квадрокоптер-мишень (БПЛА-3) продолжает зависать, и оба БПЛА-наблюдателя направляются к точкам наблюдения вокруг БПЛА-3 и начинают отслеживать его своими камерами.Наблюдатели передают информацию со своих камер и свою собственную оценку положения и ориентации к цели, а затем цель выполняет CVS для сравнения ожидаемого положения, заданного внутренними датчиками цели, с визуальной информацией. Наконец, цель будет сгенерирована и отправлена ​​обратно наблюдателям отчет об обнаружении и идентификации неисправности, указывающий на наиболее вероятный источник неисправности.

2.2. Приложения

Предлагаемая система CVS и FDI на основе технического зрения может быть рассмотрена в любом приложении, где задействованы три или более БПЛА, летающих на близких или средних расстояниях, чтобы их можно было визуально обнаружить между ними.Конструкция модуля визуального слежения в виде подключаемого устройства, способного связываться с другими модулями слежения через выделенную беспроводную сеть, упрощает его интеграцию в воздушные платформы. Идея состоит в том, чтобы предоставить флоту избыточную оценку трехмерного положения и скорости любого из его членов совместным образом, а также возможности обнаружения и идентификации неисправностей в качестве дополнительных функций системы таким образом, чтобы это повлияло на основное приложение. как минимум.Вот некоторые сценарии, в которых это может быть полезно.

2.2.1. Слежение за целями в городских каньонах

В городских условиях с высокой плотностью населения, например в больших городах, на сигнал GPS может влиять присутствие зданий. Рассмотрим, например, что в таком сценарии есть квадрокоптер, визуально отслеживающий автомобиль, поэтому БПЛА должен знать свое собственное положение, чтобы сообщить о местонахождении отслеживаемого транспортного средства. С этой целью пара наблюдателей, вылетающих из зоны, запрещенной к GPS, реализует экземпляр CVS, визуально отслеживая квадрокоптер трекера и отправляя ему оценку своего местоположения.

2.2.2. Formation Flight

В военных приложениях, где группа БПЛА перемещается совместно из одной точки в другую, безопасность и надежность операции может быть повышена с учетом отказоустойчивой системы на основе технического зрения, способной быстро обнаруживать и устранять неисправности в навигации. датчики любого члена автопарка. Развернув камеру на самолетах, которые можно сфокусировать на любом из БПЛА, можно будет периодически проверять, находятся ли транспортные средства в ожидаемых положениях.В случае, если определенный БПЛА не обнаружен или он находится на удалении от ожидаемого, этап поиска и восстановления будет инициирован совместным образом, чтобы предотвратить потерю транспортного средства или его столкновение с другими БПЛА.

2.2.3. Летные испытания с экспериментальными / находящимися в стадии разработки самолетами

Первые летные испытания разрабатываемых летательных аппаратов обычно имеют более высокую вероятность аварии. Для предотвращения этого было предложено размещение в группе из двух или более БПЛА, специально предназначенных для обнаружения потенциальных неисправностей в навигационных датчиках тестируемого транспортного средства (цели).Эти беспилотные летательные аппараты, рассматриваемые как наблюдатели, будут двигаться вместе с целью во время взлета, посадки и полета, постоянно удерживая цель в фокусе своего поля зрения, с относительной скоростью между ними, близкой к нулю, так что точность и надежность CVS максимально высока. Поскольку операции по взлету и посадке более важны, группа наблюдателей, способных зависать, может быть правильно размещена, чтобы гарантировать, что эти операции выполняются без проблем.

2.2.4. Восстановление UGV после столкновения в промышленных средах

В промышленных средах с большими поверхностями, где значительное количество UGV перемещается автономно, присутствие неожиданных препятствий, таких как люди, объекты или другие транспортные средства, может привести к аварии определенного UGV, временно теряя его навигационная система. Если завод рассчитывает с командой небольших квадрокоптеров с модулем визуального отслеживания для обнаружения и устранения неисправностей, пострадавший UGV может быть направлен с точки зрения CVS, предоставленной этими наблюдателями, в безопасное место для его обслуживания.Это устраняет необходимость в человеке или другом наземном транспортном средстве, которое могло бы прервать работу других транспортных средств, не мешая работе завода.

2.3. Идентификация и моделирование неисправностей БПЛА

Неисправность может быть определена как любая ситуация, в которой компонент системы проявляет неожиданное и нежелательное поведение. Неисправность может возникнуть внезапно, как в случае сбоев или короткого замыкания, или может вызвать постепенное ухудшение характеристик системы, чего можно избежать с помощью периодического обслуживания.Некоторые типичные неисправности, связанные с маловесными БЛА, такими как квадрокоптеры, перечислены в таблице 1 и классифицированы в зависимости от того, какой компонент поврежден.

Бесщеточные двигатели ESC и ESC недостаточный процессор, программные ошибки 9 0468

Тип неисправности Неисправный компонент Возможные причины

Аппаратный сбой
, разрывы, удары
Датчики положения (IMU: гироскоп + акселерометр + магнитометр) Шум из-за вибрации, дрейфа, наличия магнитных полей
Датчики высоты (ультразвуковые устройства) Эхо от препятствий
GPS Потеря сигнала, скачки сигнала, низкая точность, дрейф
Батареи Короткие замыкания, неожиданные разряды

Ошибка программного обеспечения Проблемы с памятью системы
Контроллер Нестабильность, сворачивание, насыщение

В этой статье основное внимание уделяется обнаружению и идентификации неисправностей датчиков позиционирования в приложениях с несколькими БПЛА с использованием для этих целей датчиков изображения .Основная идея состоит в том, чтобы сравнить ожидаемое положение БПЛА-цели, определяемое его внутренними датчиками, с информацией, предоставленной наблюдателями. Как будет объяснено позже, необходимо знать ориентацию наблюдателей для оценки положения цели, поэтому неисправности датчика ориентации также могут быть обнаружены.

Удобно иметь определенное представление о том, какие неисправности могут повлиять на датчик положения и как они повлияют на эффективность управления БПЛА.Таблица 2 содержит классификацию различных отказов, которые могут приблизительно описывать поведение некоторых устройств или методов позиционирования, включая математическую модель отказа, его влияние на положение БПЛА и оценку пределов ошибки реакции. Были использованы следующие обозначения. (i): реальное положение БПЛА, затронутого неисправностями (ii): оценка положения, предоставленная датчиком БПЛА, затронутого неисправностями (iii): момент времени возникновения неисправности (iv): момент времени, когда неисправность исчезнет (v): функция шага, ноль, если и единица, если (vi): константы дрейфа по осям xyz в (vii): ошибка смещения по осям XYZ в (viii): шумовые сигналы по осям XYZ в

с выходом за пределы линии движения без 902

Неисправность Модель неисправности Влияние на положение / траекторию Ошибка ответа ограничена

Блокировка на месте положение Нет
Дрейф Постепенное отклонение от желаемого положения / траектории Нет
Смещение Ошибка смещения траектории / отслеживания положения Да
Прыжки (прыжки) Ошибка скачка траектории / отслеживания положения Да
Шум Колебания, возможная нестабильность 902 902

В таблице 3 перечислены некоторые типичные технологии оценки местоположения и связанные с ними неисправности.Более глубокое изучение надежности и возможностей обнаружения неисправностей используемых датчиков должно быть удобным при проектировании системы FDI для конкретного приложения, поскольку в некоторых случаях само устройство может предоставить полезную информацию для собственной диагностики неисправностей, которая должна быть эксплуатируется.

красный свет интерференция, окклюзии 902 расчет

Датчик Источник неисправности Модель неисправности

GPS Потеря радиосигнала 90-462 видимых сателлитов, переменное количество видимых сателлитов место
Дрейф
Прыжки
Шум

Датчики дальности (ультразвуковые устройства) Помехи с препятствиями, эхо, многолучевость Прыжки
Шум
Скачки
Шум

SLAM на основе зрения Ошибки в привязке к характерным точкам, интеграция ошибки оценки Дрейф
Шум
Ошибка интеграции Dr ift
Смещение

2.4. Методы и стратегии обнаружения и идентификации неисправностей

Целью этого раздела является определение некоторых ситуаций, которые могут возникнуть на этапе обнаружения и идентификации неисправностей, которые необходимо анализировать отдельно, и предложить конкретный метод их обработки. Обнаружение неисправностей должно выполняться как можно быстрее, с использованием минимального количества ресурсов и с максимальной надежностью. Поскольку существует большое количество вариаций в обнаружении неисправностей в зависимости от количества задействованных БПЛА, которые затронуты неисправностью, наличия препятствий и других соответствующих факторов, в этом анализе будет предпринята попытка рассмотреть наиболее важные тематические исследования.Отныне субиндексы i и j связаны с БПЛА-наблюдателями, а субиндекс k соответствует целевому БПЛА, навязывая это.

2.4.1. Обнаружение неисправностей с помощью одного наблюдателя ()

Хотя с одним БПЛА невозможно оценить трехмерное положение отслеживаемой цели, можно обнаружить отклонения в датчике положения цели или в позе наблюдателя. С одной стороны, алгоритм слежения выдает два сигнала: флаг потери слежения (со значением TRUE или FALSE), указывающий, не может ли цель быть обнаружена модулем слежения, и измеренное положение цели UAV- k на плоскости изображения. БПЛА-наблюдателя- и , который будет обозначаться.С другой стороны, если положение цели и поза наблюдателя известны, можно вычислить ожидаемое положение цели на плоскости изображения наблюдателя, обозначенное как. Пусть в качестве ожидаемого расстояния между целью k и наблюдателем i с учетом возможного наличия неисправности в измерении положения цели и / или наблюдателя. Если f обозначает фокусное расстояние камеры, то определяется следующая поперечная ошибка, проецируемая в плоскости, параллельной плоскости изображения камеры наблюдателя:

Это показано на Рисунке 3.Один наблюдатель сообщит об ошибке, если, то есть, если норма ошибки поперечной проекции превышает определенный порог, который будет зависеть от относительного положения между целью и наблюдателем. В разделе 3 более подробно рассматривается определение порогов обнаружения. Теперь предлагается следующий алгоритм ПИИ: (i) Если тогда БПЛА-наблюдатель- и не смог обнаружить в своем поле зрения цель БПЛА- k и сообщается о неисправности в цели или в наблюдателе. — датчик положения к или в БПЛА наблюдателя — датчики положения и .(iii) Если на БПЛА i или k неисправности не обнаружено.


Обратите внимание, однако, что в случае обнаружения неисправности невозможно гарантировать, находится ли она в цели, в наблюдателе или в обоих БПЛА. Кроме того, неисправность не может быть обнаружена, если ошибка в датчике положения находится в направлении проекционного луча камеры, хотя ее можно обнаружить при изменении точки обзора (POV). Эти две ситуации показаны на рисунке 4.С другой стороны, с помощью этого метода будут обнаружены ошибки в датчике ориентации БПЛА наблюдателя, поскольку ожидаемая проекция положения цели на плоскость изображения зависит от ориентации наблюдателя.


Наконец, как упоминалось ранее, может случиться так, что цель не может быть обнаружена алгоритмом отслеживания наблюдателя. Это может произойти, если неисправность датчика положения или ориентации такова, что цель находится вне поля зрения наблюдателя. В зависимости от конкретного применения следует запрашивать аварийную посадку или фазу поиска цели.

2.4.2. Обнаружение и идентификация неисправностей с помощью двух наблюдателей ()

В этом случае оба наблюдателя используются одновременно для непосредственной оценки трехмерного положения цели, создавая экземпляр CVS. В нормальных условиях без сбоев оценка, предоставляемая наблюдателями, должна быть очень похожа на оценку, полученную датчиком цели. Если расстояние между ними превышает удобно определенный порог, то обнаруживается неисправность, хотя невозможно гарантировать, связана ли неисправность с целью или датчиками наблюдателей.Есть два способа оценки положения цели на основе измерений, предоставленных наблюдателями: геометрически с учетом ближайшей точки между проекционными лучами (триангуляция) или с использованием нелинейной вероятностной оценки, такой как EKF или UKF. В геометрическом методе проекционные лучи, полученные из точек проекции цели на плоскости изображения наблюдателей, должны в идеале пересекаться в точке, соответствующей положению цели. Когда лучи проекции не пересекаются, необходимо учитывать ближайшие точки между этими двумя линиями.Интуитивно расстояние между этими точками дает представление о том, насколько надежна оценка. Некоторые ошибки в измерениях положения или ориентации датчиков наблюдателей вызовут увеличение расстояния между этими двумя точками, что может быть использовано для обнаружения неисправностей у наблюдателей. Это было представлено на рисунке 5 (а), где он представляет собой идеальный безотказный случай, когда лучи проекции пересекаются точно в цели. С другой стороны, на Рисунке 5 (b) имеется неисправность датчика положения наблюдателя 1, и это приводит к тому, что лучи проекции не пересекаются в пространстве, и минимальное расстояние в пространстве этих двух лучей может использоваться для обнаружения недостатки в наблюдателях.

Пусть и обозначают ближайшие точки между проекционными лучами от наблюдателей i и j к цели k . Положение цели, заданное внутренним датчиком и оцененное CVS, будет представлено символами и соответственно. Наконец, это будет порог обнаружения неисправности для датчиков i и j , когда они сфокусированы на цели k , тогда как будет порог обнаружения неисправности для датчиков положения цели. Оба порога будут определены с учетом относительного положения между целью и наблюдателями, как это будет объяснено в Разделе 3.Затем для случая обнаружения сбоев равноправным наблюдателем рассматриваются следующие три ситуации: (i) Если, то обнаружена неисправность в датчиках положения и / или ориентации БПЛА-наблюдателя- i или БПЛА-наблюдателя- j , когда они сфокусированы на цель БПЛА- k . (ii) Если, то неисправность обнаружена на датчике положения цели UAV- k , когда она обнаружена UAV- i и UAV- j . (iii) Если тогда считается, что нет неисправности в датчиках позиционирования.

Обратите внимание на один важный аспект, связанный с обнаружением неисправностей в датчиках наблюдателей: могут быть обнаружены только те ошибки в измерениях положения и / или ориентации, которые имеют тенденцию увеличивать расстояние между ближайшими точками. Например, если оба луча проекции параллельны плоскости XY, то только отклонения положения оси z и угла наклона будут влиять на этот член.

В случае, если позиция цели оценивается с использованием фильтра Калмана, матрица ковариации ошибок может использоваться для оценки надежности наблюдателей, хотя этот вариант здесь не анализируется.Предполагая, что на наблюдателей не влияют неисправности датчика, для обнаружения неисправностей в датчике положения цели можно использовать либо геометрические средства оценки, либо средства оценки фильтра Калмана, просто сравнивая расстояние между внутренней и совместной оценкой относительно порога обнаружения.

2.4.3. Обнаружение и идентификация неисправностей с помощью трех или более наблюдателей (): Общий случай

Обнаружение неисправности с помощью трех или более наблюдателей можно рассматривать как расширение случая с двумя наблюдателями.Каждая пара наблюдателей может получить независимую оценку положения целевого БПЛА. Общее количество возможных ситуаций с неисправностью составляет, включая отсутствие неисправности любого БПЛА, неисправность всех БПЛА или любую комбинацию неисправных БПЛА, будь то цель или наблюдатели. Каждая ситуация будет иметь связанную вероятность, которая может быть вычислена на основе наблюдений, предоставленных отдельными лицами или коллегами-наблюдателями. Сравнение оценок, данных разными парами наблюдателей, позволяет даже идентифицировать отдельные БЛА, затронутые неисправностями, что невозможно сделать с двумя наблюдателями.

С наблюдателями есть пары наблюдателей, которые могут обеспечить трехмерную оценку положения целевого БПЛА с использованием геометрического метода. Как и в предыдущем случае с двумя наблюдателями, обнаружение неисправности на датчиках наблюдателя должно быть выполнено до обнаружения неисправности на датчике цели. Теперь с помощью трех или более пар наблюдателей можно идентифицировать конкретный БПЛА, затронутый неисправностью. Рассмотрим ситуацию с четырьмя БПЛА, где БПЛА 1, 2 и 3 действуют как наблюдатели, а БПЛА-4 — как цель.Представьте, что в паре наблюдателей 1-2 обнаружена неисправность. Чтобы определить, какой из наблюдателей является затронутым, оцениваются две другие возможные комбинации, получая это и, что подразумевает, что неисправным БПЛА должен быть БПЛА-1. Обратите внимание, что вычисление расстояния между ближайшими точками проекционных лучей не зависит от положения цели, поэтому неисправность цели не повлияет на обнаружение неисправностей датчиками наблюдателей. Если наблюдатели i и j являются надежными, то есть если, то их наблюдения можно использовать для получения совместной трехмерной оценки положения цели k , будь то с использованием геометрического метода или нелинейного средства оценки фильтра Калмана.Второй вариант более уместен, когда есть несколько источников информации, генерирующих измерения асинхронно и с разной скоростью, также обеспечивая определенный уровень подавления шума и выбросов. Это требует переопределения условия обнаружения неисправности датчика цели как, где переменный порог будет зависеть от количества доступных наблюдателей и относительного положения между ними и целью.

3. Проектирование системы ПИИ
3.1. Обнаружение неисправностей на основе переменного порогового значения

Как упоминалось в предыдущем разделе, обнаружение неисправностей выполняется путем сравнения расстояния между ожидаемой целевой позицией и оценкой положения на основе зрения, определяющей значения индекса, известные как остатки (либо в трехмерном пространстве, либо в наблюдателях). ‘Плоскость 2D-изображения).Независимые невязки строятся для каждого отказа отдельного датчика. Остатки разработаны таким образом, что они реагируют на отдельные неудачи, а не на другие. В общем, невязки — это функции квадрата разности между реальным () и расчетным () выходными сигналами датчика: где — весовые коэффициенты, которые определяются для каждого отказа на основе опыта и экспериментов. В этом случае предполагаемые выходные сигналы датчика являются взаимодействующим виртуальным датчиком.

В идеале, если неисправности нет, остаток был бы равен нулю.На практике невязка принимает ненулевые значения из-за ошибок оценки, шума датчика, возмущений и т. Д. Обычно невязка для конкретного датчика будет ограничена, и поэтому пороговый уровень может быть определен так, чтобы невязка всегда была ниже этого значения при отсутствии отказов. Выбор порога очень важен, потому что он должен позволить как диагностировать зарождающиеся неисправности, так и минимизировать частоту ложных тревог. Во многих системах FDI используется постоянный пороговый уровень, поскольку шум датчиков и ошибки существенно не меняются во время работы, как в случае с FDI отдельных транспортных средств, которые используют внутренние датчики для обнаружения неисправностей [9].В системах с несколькими БПЛА, которые используют датчики дальности и камеры для оценки и отслеживания других транспортных средств [15] и взаимной локализации [36], используется адаптивная пороговая обработка. То же самое и с CVS, поскольку существует множество факторов, которые влияют на точность и даже доступность выходных данных CVS, и поэтому стратегия с переменным порогом для прямых иностранных инвестиций является наиболее подходящей [2, 23, 37]. Процедура обнаружения неисправности предназначена для определения того, могут ли наблюдаемые изменения в остаточном сигнале r k быть оправданы с точки зрения возмущения (шума измерения) и / или неопределенности моделирования в отличие от отказов.Очень важно минимизировать задержку обнаружения, связанную с «истинным» отказом; кроме того, частота ложных срабатываний должна быть минимизирована, в то же время ни одна «истинная» неисправность не должна оставаться незамеченной.

Статистические фильтры обнаружения изменений, такие как фильтр CUSUM [33], могут использоваться для надежного обнаружения неисправностей. Этот фильтр используется для обнаружения как положительных, так и отрицательных изменений среднего значения остатка, вызванных возникновением неисправности. Хотя фильтр CUSUM уравновешивает задержку обнаружения с частотой ложных тревог, в этой статье считается, что быстрое обнаружение неисправности является наиболее важным аспектом системы FDI, и, следовательно, прямое сравнение остатка с порогом имеет был реализован с некоторыми изменениями для повышения надежности.Во-первых, выбросы (отдельные точки остатка с большим изменением значения, которые, как было установлено, довольно часто встречаются в экспериментах) отбрасываются. Затем, чтобы активировать флаг обнаружения неисправности, необходимо, чтобы количество последовательных остаточных точек было выше порогового значения (типичные значения 5–7).

Есть несколько работ, посвященных оптимальному размещению датчиков только пеленга для оценки и отслеживания положения объекта (см., Например, [34] и ссылки в ней). Далее представлен качественный анализ факторов, влияющих на точность оценки.

Порог обнаружения неисправности, который зависит от точности оценки, будет в целом зависеть от относительного положения между целью и наблюдателями, а также от количества наблюдателей, активно отслеживающих цель, будучи более терпимыми (т. Е. Принимая более высокие значения), когда надежность и точность оценки CVS ниже. В целом точность оценки CVS будет лучше, если (i) расстояние между наблюдателями и целью уменьшается; (ii) количество наблюдателей, активно отслеживающих цель, увеличивается; (iii) лучи проекции от наблюдателей к цели ортогональны между ними [34].

Однако невозможно аналитически проанализировать влияние этих трех факторов на ошибку оценки местоположения, даже если оценка местоположения вычисляется с использованием геометрического метода. По этой причине в этой работе был применен эвристический подход, предлагающий выражения с интуитивно понятной геометрической интерпретацией.

3.1.1. Переменный порог с одним наблюдателем

Ошибка поперечной проекции в плоскости изображения определенного наблюдателя (см. (1)) сравнивается с переменным порогом, определяемым в следующей форме:

Здесь — постоянный порог, который компенсирует номинальные ошибки оценки в безотказных условиях (т.е.е., шум измерения датчика), является ожидаемым расстоянием от БПЛА- и наблюдателя до цели БПЛА- k , и является положительной константой, значение которой определяется эмпирически с учетом того, что более низкие значения означают более быстрое обнаружение, но более высокое вероятность ложноположительных срабатываний. Это определение основано на предположении, что в нормальных условиях ошибка поперечной проекции должна быть приблизительно пропорциональна расстоянию до цели. В таблице 4 приведены типичные значения этих параметров, полученные по результатам экспериментов.



Параметр Типичное значение

100 пикселей
904
904 904
3.1.2. Переменный порог с двумя или более наблюдателями

Как объяснено в разделах 2.4.2 и 2.4.3, когда цель визуально отслеживается двумя или более наблюдателями, можно обнаружить два типа неисправностей.С одной стороны, расстояние между ближайшими точками проекционных лучей (см. Рисунок 5 (a)) связано с ошибками в измерении положения / ориентации любого из наблюдателей, тогда как расстояние между положением цели определяется его внутренним датчики и геометрическая оценка будут отражать любую ошибку в положении цели или в позе наблюдателей. Это приводит к определению двух разных порогов обнаружения. Первый позволяет обнаруживать ошибки положения / ориентации у наблюдателей и основан на угле разделения наблюдателей и ожидаемом расстоянии до цели.

Здесь — член смещения, который компенсирует номинальные ошибки, — это угол разделения между проекционными лучами наблюдателей i и j , когда они отслеживают цель k , и — это ожидаемые расстояния до цели, а также константа допуска, определяющая, насколько ограничительным является порог. Интуитивно это будет более терпимым, поскольку среднее расстояние между наблюдателями и целью увеличивается. Угол компенсирует неопределенность в оценке положения на основе зрения, которая минимальна, когда лучи проекции обоих наблюдателей ортогональны (), и увеличивается по оси глубины, когда оптические оси стремятся выровняться.Вырожденный случай соответствует ситуации, когда обе оси параллельны и получить оценку невозможно. В этом случае система обнаружения неисправностей ненадежна, что требует перестановки наблюдателей. На рисунке 6 графически показано, как неопределенность оценки положения на основе зрения изменяется в зависимости от угла наблюдения. В [34] более подробно анализируется распространение ошибок в оценке трехмерного положения с использованием датчиков изображения, ошибка оценки моделируется как гауссовский процесс, стандартное отклонение которого зависит от угла разделения.

С другой стороны, если датчики положения и ориентации наблюдателей надежны и, следовательно, CVS, то может быть определен второй порог для обнаружения неисправностей датчика положения в целевом БПЛА, как описано в разделах 2.4.2 и 2.4. .3. Расстояние между положением цели, заданным бортовыми датчиками, и оценкой, полученной от наблюдателей, сравнивается с переменным порогом, который учитывает расстояния наблюдения, угол разделения наблюдателей и количество наблюдателей, активно отслеживающих цель:

Подобно порогу, определенному в (4), компенсирует номинальные ошибки, является настраиваемой константой допуска, является средним углом разделения между всеми комбинациями пар наблюдателей (который должен быть примерно в диапазоне от 20 до 90 °), равен среднее расстояние между наблюдателями и целью — это количество наблюдателей, активно отслеживающих цель, и является настраиваемым параметром, значение которого близко к единице.Этот термин эвристически объясняет повышение точности оценки при увеличении числа наблюдателей. Результат обратного экспоненциального члена подходит, поскольку вариация точности и надежности системы CVS и FDI более значительна, когда количество наблюдателей составляет от 1 до 4.

Хотя пороговые значения, определенные в (4) и (5), аналогичны , их применение различается в зависимости от предположения о надежности датчиков наблюдателей и способа их оценки.В таблице 5 приведены характеристики обоих пороговых значений.


Сходства Различия

(i) Член смещения / компенсирует номинальные ошибки оценки, связанные с CVS.
(ii) Значение порога увеличивается с увеличением среднего расстояния наблюдения, чтобы компенсировать потерю точности оценки CVS.
(iii) Оба порога более терпимы, когда угол разделения между наблюдателями мал и неопределенность CVS высока.
(i) позволяет обнаруживать неисправности либо в наблюдателе, либо в целевом БПЛА, при этом предполагается, что датчики наблюдателей надежны и только датчики цели могут быть неисправными.
(ii) оценивается парами наблюдателей (,), тогда как информация всех наблюдателей рассматривается через среднее значение.
(iii) добавляет член, который делает порог более терпимым при меньшем количестве наблюдателей.

В таблице 6 приведены типичные значения в наших экспериментах параметров переменного порога для одного наблюдателя.На практике параметры,, и выбираются эвристически, наблюдая остатки в безотказных длительных экспериментах и ​​выбирая их так, чтобы переменный порог был выше остатков. Например, эксперимент, описанный в разделе 4.1, использовался для оценки точности оценки CVS, которая позволяет определить член смещения и первоначальное предположение о константе допуска. Внесение различных схем разломов в измерения положения и ориентации наблюдателей оценивается в разделе 4.2.


Параметр Типовые значения

, 0,1 м
45–90 градусов
~ 1

3.2. Политика в отношении ПИИ

Обычный подход для ПИИ с одним БПЛА следует схеме, показанной блоками на белом фоне на Рисунке 7.Подсистема FDI выполняет задачи обнаружения и идентификации отказов, непрерывно отслеживая системные входы и выходы датчиков. В номинальных условиях они следуют предсказуемым схемам в пределах допуска, определяемого величиной неопределенностей, вносимых случайными системными возмущениями и измерительным шумом в датчиках. Обычно задачи датчика FDI выполняются путем наблюдения, когда выходной сигнал неисправного датчика отклоняется от его прогнозируемого образца. С другой стороны, в группах, состоящих из нескольких БПЛА, отдельные БПЛА могут использовать всю доступную информацию для ПИИ, включая измерения датчиков на борту других БПЛА, показанных в виде блока «внешних датчиков» на затененном фоне на Рисунке 7.Система, предложенная в этой статье, применима для БПЛА команды, отслеживающей цель БПЛА, равной двум и более.


При совместном обнаружении неисправностей важно отметить, что наблюдателям, возможно, придется прекратить работу над своими задачами, чтобы посвятить свое время и ресурсы вычислению CVS. В зависимости от способа управления наблюдателями можно определить четыре политики обнаружения ошибок: (i) Совместное обнаружение неисправностей путем непрерывного мониторинга: группа из одного или нескольких БПЛА специально ориентирована на визуальное отслеживание конкретного БПЛА.Этот подход требует постоянного внимания наблюдателей, но он обеспечивает максимальную реакцию в случае неисправности цели, что может быть полезно, если это транспортное средство выполняет критическую задачу. Параметр конструкции — это количество требуемых наблюдателей и их относительное положение относительно цели. (Ii) Совместное обнаружение неисправностей по запросу: один из БПЛА или человек-наблюдатель запрашивает группу наблюдателей, чтобы сосредоточить внимание на конкретном БПЛА, чтобы проверить или предотвратить возможный сбой. Например, если пара наблюдателей обнаруживает неисправность во время фазы периодического наблюдения, им может потребоваться сотрудничество других БПЛА для подтверждения неисправности и определения ее источника, как описано в разделе 2.4.3. (Iii) Совместное обнаружение неисправностей путем периодического наблюдения: один или несколько БПЛА берут на себя роль наблюдателей, а остальные рассматриваются как цели. Наблюдатели прекращают работу над своими задачами и начинают фазу обнаружения неисправностей, на которой они последовательно сосредотачиваются на остальных транспортных средствах, чтобы проверить неисправности в датчиках позиционирования. Это проиллюстрировано на рисунке 8. Условия наблюдения (продолжительность и позиции), а также период или частота наблюдений будут указаны. (Iv) Совместное обнаружение случайных неисправностей: если, в конце концов, определенный БПЛА (рассматриваемый как цель) попадает в поле зрения любого другого БПЛА, пока он выполняет свою задачу, последний может использовать ситуацию, проверяющую, соответствует ли проекция на плоскости изображения положению, заданному датчиками целевого БПЛА.Это позволяет избежать необходимости проводить время с БПЛА в качестве наблюдателей. Эффективность этой стратегии можно было бы улучшить и сопоставить с политикой непрерывного наблюдения, если бы ориентацию бортовых камер контролировали независимо от воздушной платформы, используя для этой цели систему панорамирования и наклона. Таким образом, модули слежения могут выполнять свою задачу наблюдения, в то время как БПЛА перемещаются во время выполнения своей собственной задачи без какого-либо вмешательства между ними.

3.3. Безопасная работа в FDI

Следует отметить, что сама процедура FDI может вызвать аварию из-за изменения конфигурации БПЛА, необходимого для позиционирования наблюдателей вокруг цели. Следует проявлять особую осторожность, если любой из задействованных БПЛА подвержен неограниченным ошибкам (например, ошибкам блокировки на месте или дрейфу), которые могут вызвать столкновение между транспортными средствами. По этой причине удобно планировать траектории цели и наблюдателей таким образом, чтобы вероятность столкновения во время процедуры ПИИ была максимально снижена.Одно из возможных решений показано на рисунке 9. В транспортных средствах с вертикальным взлетом и посадкой (VTOL), таких как квадрокоптеры, высота обычно является надежным измерением. Эта функция может быть использована для того, чтобы каждый наблюдатель и цель летали на разной высоте, чтобы предотвратить столкновения между ними. Кроме того, порядок действий должен быть следующим: (1) перейти на более высокую плоскость и (2) перейти в желаемую позицию наблюдения XY.


Одним из критических вопросов в процессе обнаружения и восстановления неисправностей является то, сколько времени система FDI должна отреагировать и предотвратить последствия возможных отказов.В этом смысле время реакции на отказ (RTAF) определяется как время готовности с момента возникновения неисправности до тех пор, пока она не нанесет ущерб транспортному средству или окружающей среде. В общем, это будет случайная величина, если условия неисправности хорошо не известны, хотя она может быть ограничена с точки зрения скорости, высоты и расстояния БПЛА до препятствий. Рассмотрим ситуацию, изображенную на рисунке 10. Датчики положения неисправного БПЛА вызывают его смещение в неизвестном направлении со скоростью.Рассматриваются два препятствия: другой квадрокоптер на расстоянии и ширине и стена на расстоянии и ширине. Ширина целевого квадрокоптера будет обозначена. Цель состоит в том, чтобы вычислить RTAF для каждого препятствия, а также оценить вероятность столкновения с препятствием, предполагая, что угол курса квадрокоптера является равномерно распределенной случайной величиной в диапазоне. Применяя простые геометрические соотношения, получается, что вероятность столкновения () с препятствием и th равны


Эти две переменные должны отслеживаться в реальном времени, и в случае, если они превышают определенный порог, следует активировать систему FDIR для повышения безопасности и надежности.

4. Экспериментальная проверка

В этом разделе представлены экспериментальные результаты (видео экспериментов можно найти в [35]), которые подтверждают совместный виртуальный датчик на основе зрения и методы обнаружения неисправностей, разработанные в этой работе для случая с двумя наблюдателями. и одна цель. Ряд экспериментов был проведен на испытательном стенде CATEC для нескольких транспортных средств в помещении, который оснащен системой захвата движения Vicon, которая обеспечивает точное положение и ориентацию объектов в объеме 15 × 15 × 5 метров с точностью до миллиметра.БПЛА, использованные в экспериментах, представляли собой три квадрокоптера Hummingbird от Ascending Technologies (см. Рис. 11), также предоставленные CATEC. Двое из них считались наблюдателями и были оснащены модулем слежения, состоящим из компьютерной платы Odroid U3, USB-камеры Logitech C525 и двухдиапазонного модуля Wi-Fi, а другой выполнял роль цели, поэтому был наделен цветной маркер. Технические характеристики модулей слежения и воздушной платформы приведены в Таблице 7.

Модифицированный CAMShift 905 Точность оценки CVS

На испытательном стенде было проведено несколько экспериментов для оценки точности CVS, реализованных с помощью расширенного фильтра Калмана, который объединяет измерения, предоставляемые модулями слежения (положение бортовой камеры и целевой центроид на плоскости изображения) , получение декартовой координаты и скорости отслеживаемой цели.Знания, извлеченные из анализа экспериментальных результатов, приводят к определению методов обнаружения неисправностей, основанных на переменном пороге, описанном в разделах 2.4 и 3.1. В частности, компонент смещения порога определяется из среднего значения ошибки оценки в статических условиях наблюдения, тогда как константы допуска могут быть настроены с учетом изменения ошибки для различных расстояний наблюдения и углов разделения. На рисунке 12 представлена ​​ошибка оценки положения CVS для наблюдателей.Заштрихованная область вокруг указывает интервал, в котором оценка становится монокулярной, поскольку один из модулей слежения теряет цель. Ось y соответствует направлению биссектрисы между лучами от наблюдателя к цели и, таким образом, обычно имеет большую ошибку, чем ось x , которая перпендикулярна оси y .


Как видно на рисунке 12, расчетное декартово положение представляет различные ошибки смещения по каждой оси.Это происходит часто, и это связано с отклонениями в калибровке камеры. Когда CVS включен, эти члены смещения вычитаются из сигнала ошибки, усредняя его в первом периоде эксперимента. В качестве примера в таблице 8 представлено стандартное отклонение ошибок оценки CVS относительно наземной истины VICON для среднего расстояния наблюдателей до цели 1,5 м и относительного угла около 75 °.


Модуль слежения Воздушная платформа

Алгоритм слежения Модель AscTec Hummingbird
Частота обновления 20–25 кадров в секунду

Камера Модель 2 Logite.полезная нагрузка 200 граммов
Разрешение 640 × 480 пикселей
Вес 40 граммов Время полета 20 мин (с полезной нагрузкой)
~ Стоимость
Компьютерная плата Модель Odroid U3 Макс.скорость 15 м / с по горизонтали
5 м / с по вертикали
Процессор / память 4 × 1.7 ГГц /
eMMC 16 ГБ
Вес 50 граммов Диапазон беспроводной связи 2,4 ГГц
Стоимость ~ 100 $

4,2

Стандартное отклонение x — ось 0.027 м
y — ось 0,062 м
z — ось 0,058 м

901 CVS для оценки положения цели

В этих экспериментах последовательность изображений с отметкой времени и соответствующие измерения обрабатывались в автономном режиме для получения совместной оценки положения цели. Эти данные использовались для оценки методов обнаружения неисправностей, описанных ранее, поскольку ограничения, накладываемые батареями квадрокоптеров, не позволяют правильно анализировать данные в реальном времени.

Трехмерные траектории, по которым следуют цель и два наблюдателя во время фаз обнаружения неисправности и восстановления, представлены на рисунке 13, в то время как точные данные о местоположении цели, предоставленные Vicon, и оценки, предоставленные CVS, сравниваются на рисунке 14. Соответствующие ошибка оценки представлена ​​на рисунке 15. Относительные положения между беспилотными летательными аппаратами поддерживались постоянными, чтобы сделать визуальное отслеживание более надежным. Два наблюдателя будут двигаться вместе с целью, поддерживая постоянное относительное положение между каждым наблюдателем и целью.Позиции наблюдения по осям x -, y — и z (принимая положение цели в качестве исходной точки) были [−1, 1, 1] и [1] для наблюдателей 1 и 2.




4.3. CVS для FDI on Target UAV

Возможности обнаружения и идентификации неисправностей будут продемонстрированы графически путем ввода в автономном режиме схемы неисправностей, описанной в Таблице 9, в данных местоположения Vicon одного из наблюдателей и в квадрокоптере цели.

х
5

Амплитуда ошибки смещения (м) Затронутая ось Время начала (секунды) Продолжительность (секунды)

300 5
+1 y 305 5
+1 z 310 315 5
-1 y 320 5
-1 z
  • 325

    Для идентификации неисправности предлагается простое правило, когда наблюдатели i и j сосредоточены на цель k : (i) Если наблюдатель и обнаруживает неисправность, а наблюдатель и — нет, то неисправность обнаруживается на наблюдателе и .(ii) Если и наблюдатель- i , и наблюдатель- j обнаруживают неисправность, то неисправность находится на цели.

    Интерпретация этих результатов должна производиться с учетом условий наблюдения. На рисунке 16 показаны относительные положения наблюдателя и цели в плоскости XY. Оба наблюдателя зависали на метре над целью, сохраняя постоянное расстояние до нее.


    4.3.1. Ошибка, внесенная в измерение положения наблюдателя 1

    На рисунке 17 показана ошибка проекции, связанная с наблюдателем 1 и наблюдателем 2.Помните, что ошибка проекции определяется как расстояние между ожидаемой и измеренной точками проекции цели на датчике изображения наблюдателя. Ожидаемая точка вычисляется из положения цели, заданной его внутренним датчиком (с учетом сбоев), и из положения камеры, а измеренная точка задается алгоритмом отслеживания. Красная линия на графике — это постоянный порог в 150 пикселей (обратите внимание, что разрешение изображения было 640 × 480), который был скорректирован с учетом ошибки проекции смещения в нормальных условиях, хотя в целом это будет зависеть от расстояния между объектами. и наблюдатель.Как и ожидалось, только наблюдатель 1 сообщает о неисправности, когда он вводится в измерения местоположения связанного БПЛА. Что интересно наблюдать на левом изображении рисунка 17, так это то, что неисправности датчика легче обнаружить в некоторых конкретных направлениях.


    4.3.2. Ошибка, вводимая при измерении положения цели

    Такая же картина неисправности, как и в предыдущем случае, вводится на этот раз при измерении положения, заданном Vicon для целевого БПЛА. Как видно на рисунке 18, оба наблюдателя обнаруживают неисправность, поэтому предполагается, что она находится на цели.


    4.3.3. Ошибка, внесенная на Observer 1 Измерение курса

    Поскольку ошибка проекции зависит от ожидаемой точки проекции, и в то же время это зависит от ориентации камеры, также могут быть обнаружены ошибки направления (угла рыскания). Ошибки по крену и тангажу не учитываются, поскольку устойчивость БПЛА критически зависит от обоих углов, хотя они тоже поддаются обнаружению. На рисунке 19 представлен отчет об обнаружении неисправностей, предоставленный наблюдателем 1, когда различные ошибки смещения вносятся в угол рыскания (представление положения было выражено в Euler-XYZ).


    5. Выводы и дальнейшая работа

    В этой статье представлено несколько методов, стратегий и политик для обнаружения и идентификации неисправностей на основе зрения и идентификации в датчиках положения и ориентации любого БПЛА, входящего в состав парка, в приложении, состоящем из нескольких БПЛА. . Визуальная информация, предоставляемая модулями слежения на борту БПЛА, используется двумя способами. С одной стороны, с двумя или более наблюдателями можно создать совместный виртуальный датчик (CVS), который обеспечивает избыточную оценку положения цели, если датчики наблюдателей надежны.С другой стороны, сравнивая ожидаемое положение цели, заданное его внутренними датчиками, с измеренным положением, заданным алгоритмами слежения, наблюдатели смогут сообщать индивидуально или совместно о любой неисправности датчиков. Несколько экспериментов были проведены на испытательном стенде для нескольких транспортных средств в помещении, оборудованном системой захвата движения Vicon и тремя квадрокоптерами, продемонстрировав точность CVS и возможности FDI.

    В качестве будущей работы предлагаются два направления исследований.Во-первых, следует изучить метод поиска и повторного обнаружения цели, потерянной после неисправности датчика положения, используя, например, последнее измерение положения и скорости, указанное в качестве первоначального предположения. Это необходимо, поскольку CVS требует, чтобы цель находилась в поле зрения наблюдателей во время фазы инициализации. Различные стратегии совместного поиска могут быть определены в зависимости от количества задействованных БПЛА, способа разделения пространства поиска между участниками и способа планирования траекторий.Во-вторых, было бы интересно разработать модули слежения, позволяющие ориентировать бортовую камеру с помощью системы панорамирования и наклона, вместо использования для этой цели воздушной платформы. Это дает возможность выполнять параллельно задачу БПЛА и процесс FDI, улучшая время отклика.

    Конфликт интересов

    Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

    Благодарности

    Эта работа была поддержана проектами AEROARMS (h3020, ссылка 644271) и EC-SAFEMOBIL (FP7, ссылка 288082), финансируемыми Европейской комиссией, AEROCROS (DPI2015-71524-R) и AEROMAIN ( DPI2014-5983-C2-1-R), финансируемых Министерством экономики Испании, Industria y Competitividad.Исследовательская деятельность Алехандро Суареса поддерживается программой FPU испанского Министерства образования, культуры и депортации. Авторы выражают признательность Мигелю Анхелю Трухильо за его помощь в экспериментах при поддержке CATEC во время экспериментов, проводимых на его испытательном стенде.

    Дополнительные материалы

    Видео файлы, прикрепленные к этому документу: FIDR_2Observers_1Target.mp4: не требующие пояснений видео экспериментов по обнаружению и устранению неисправностей с тремя квадрокоптерами, два из которых действуют как наблюдатели, а один неисправный БПЛА (цель).

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *