автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Адаптивное управление качеством функционирования системы технического диагностирования гибридных объектов

На правах рукописи

ФОРСОВ Георгий Львович

АДАПТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СИСТЕМЫ ТЕХНИЧЕСКОГО ДИАГНОСТИРОВАНИЯ ГИБРИДНЫХ ОБЪЕКТОВ

Специальность 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

1 2 ДЕК 2008

Серпухов - 2008

003457730

Работа выполнена в Межрегиональном научном и образовательном учреждении «Институт инженерной физики» (ИИФ РФ)

Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор ДАНИЛЮК Сергей Григорьевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

БЕРНЮКОВ Арнольд Константинович

доктор технических наук, профессор НОВИКОВ Николай Николаевич

Ведущая организация:

Федеральное государственное унитарное предприятие «Научно-исследовательский институт авиационного оборудования» (ФГУП «НИИ АО»)

Защита состоится «17» декабря 2008 г. в 16 ч. на заседании диссертационного совета Д 212.025.01 во Владимирском государственном университете по адресу: 600000, г. Владимир, ул. Горького, д. 87, корп. 1, ауд. 211-1.

Отзывы на автореферат в 2-х экз. просьба направлять по адресу: 600000, г. Владимир, ул. Горького, д. 87, ГОУ ВПО «Владимирский государственный университет», ученому секретарю диссертационного совета Д 212.025.01.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО «Владимирский государственный университет» по адресу: г. Владимир, ул. Горького, д. 87, корп. 1. и сайте http://nis.vlsu.ru.

Автореферат разослан «15» ноября 2008 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

доктор технических наук, профессор

Макаров Р.И.

Общая характеристика работы

Актуальность темы диссертации. Одним из важнейших этапов технологического процесса производства сложных технических объектов специального назначения и поддержания их в заданной степени технической готовности к применению по назначению является этап контроля и диагностирования технического состояния (ТС). Указанные объекты, характеризуются наличием дискретных и непрерывных устройств, что позволяет рассматривать их как гибридные специального назначения (ГО). Контроль и диагностирование ГО на завершающем этапе производства реализуется с применением автоматизированной системы контроля и диагностирования (АСК). Исключительная важность этих процессов определяется также и тем, что они являются основной информационной компонентом обеспечения заданного уровня технической готовности ГО на протяжении всего жизненного цикла. АСК в совокупности с ГО образует систему технического диагностирования (СТД). Рассматривая этап контроля и диагностирования в СТД как компоненту технологического процесса, обеспечивающего требуемый уровень технической готовности ГО в произвольный момент времени, необходимо отметить, что отмеченный обобщенный показатель надежности ГО находится в существенной зависимости от показателей качества организации процессов диагностирования в СТД.

Анализ СТД ГО, позволяет утверждать, что актуальность задач контроля и диагностирования неизменно возрастает, что обусловлено следующими фактами:

1. Современный этап развития ГО характеризуется устойчивыми тенденциями к их функциональному, структурному и конструктивному усложнению, что является следствием расширения функциональных возможностей ГО, которое обусловлено возросшими требованиями к способам их целевого применения; обеспечения безопасности эксплуатации.

2. Следствием усложнения ГО является существенное возрастание сложности АСК, что объясняется ее универсальностью и широкой номенклатурой ГО.

3. Отсутствие должного финансирования привело к сворачиванию ряда программ по всестороннему обеспечению надежности.

4. Следствием конверсионных мероприятий, проводимых на предприятиях, ранее ориентированных только на производство продукции специального назначения, в большинстве случаев является явное снижение ее надежности. В частности эти негативные явления имеют место при производстве электрорациоэлементов (ЭРЭ), используемых при производстве аппаратуры контроля ГО.

Диагностический аспект усложнения элементов СТД ГО проявляется возникновением нетривиальных диагностических задач, решение которых при существующем математическом и информационном обеспечении представляет существенные трудности, а в некоторых случаях практически невозможно.

Для широкономенклатурного и мелкосерийного производства компонентой базы, используемой при производстве узлов АСК и ГО, вследствие флукгуаций технологического процесса характерен разброс параметров. На практике имеют место случаи, когда изготовленные по одной и той же документации ЭРЭ существенно отличаются по показателям качества. Еще в большей степени указанный аспект проявля-

ется при изготовлении непрерывных устройств. Следствием этого является: 1) оригинальный характер отказов, свойственный партиям изделий, 2) динамическое распределение отказов с течением времени эксплуатации, а также 3) возникновение неисправностей, которые, будучи различными по своей природе, имеют практически одинаковое внешнее проявление.

Указанные выше факты являются предпосылками проблемы математического обеспечения эффективного функционирования системы АСК ГО с точки зрения оценки ее адаптационных свойств. Данный аспект проблемы служит основой для применения при разработке математических моделей (ММ) и процедур оценки ТС ГО адаптационного подхода.

С учетом изложенного актуальность темы диссертации обусловлена необходимостью решения задачи, имеющей важное народнохозяйственное значение и состоящей в повышении эксплуатационной надежности ГО путем разработки информационно-методического обеспечения адаптивной оптимизации функционирования системы их автоматизированною контроля и диагностирования технического состояния.

Вопросы оптимизации процедур контроля параметров ЭРЭ глубоко исследованы в трудах Безродного Б.Ф., Фомина Я.А., Тарловского Г.Р. Отдельные вопросы практического применения адаптивного управления для повышения качества функционирования технических систем исследованы в трудах Данилюка С.Г., Ванюшина В.М. Однако, разработанные ими методы не учитывают специфику условной наблюдаемости объектов контроля и управления, что является особенностью функционирования СТД ГО.

Проблемная ситуация определяется противоречием между необходимостью повышения качества функционирования СТД ГО на основе адаптации диагностических моделей и процедур к условиям решаемых диагностических задач, и невозможностью практической реализации адаптивного подхода на основе имеющегося диагностического обеспечения СТД ГО.

Цель исследования - повышение качества функционирования автоматизированной системы контроля и диагностирования в процессе оценки ТС ГО.

Объектом исследований является СТД ГО, а предметом - математические основы построения адаптивных процедур оценки ТС.

Научная задача состоит в разработке комплекса научно-обоснованных модели и методик как основы адаптивной оптимизации функционирования системы автоматизированного контроля и диагностирования технического состояния ГО при их разработке, производстве и эксплуатации.

Задачи исследования. Для достижения сформулированной цели исследования в диссертации решены следующие задачи:

1. Анализ состояния проблемы обеспечения эксплуатационной надежности СТД ГО.

2. Разработка математической модели процесса адаптивного управления качеством функционирования СТД ГО.

3. Разработка методики адаптивного управления процессом оценки ТС системы АСК- ГО.

4. Разработка методики оценки структурно-параметрического соответствия (СПС) при адаптивном управлении процессом контроля ТС в СТД ГО.

5. Разработка реализации системы поддержки поиска неисправностей (СППН) в АСК ГО.

Основные результаты исследования, представляемые к защите:

1. Математическая модель процесса адаптивного управления качеством функционирования СТД ГО.

2. Методика адаптивного управления процессом контроля и диагностирования ТС ГО.

3. Методика оценки СПС при адаптивном управлении процессом контроля ТС

ГО.

Достоверность результатов, полученных в диссертационной работе основывается на том, что анализ состояния и путей решения поставленной научной задачи проведен с учетом ее актуальности, при ее решении был использован методологический аппарат, разработанный в трудах признанных ученых (К.Гаусс, У.Гренандер, Ю.И.Журавлев, Э.М.Браверман, И.Б.Мучник) и др. Математический базис адаптации диагностических процедур АСК ГО построен на основе развития математического аппарата управляемых случайных процессов, разработанных в трудах В.Г.Сраговича, Н.П.Бусленко, Л.Г.Евланова. Достоверность полученных результатов подтверждается обоснованием исходных положений; математической формулировкой задачи исследования; доказательством основных положений работы, оформленных в виде утверждений; проведением компьютерного моделирования.

Научная новизна и теоретическая значимость работы состоит 1) в том, что разработана ММ процесса адаптивного управления качеством функционирования АСК ГО как управляемой регулярной конфигурации; 2) в разработке математических процедур управляемых условных случайных марковских процессов, позволяющего учесть и формализовать специфику объекта исследования, проявляющуюся в условности наблюдения действительных состояний элементов системы. При этом в отличие от реализуемого в существующей аппаратуре контроля ГО, в диссертационной работе предложен подход, при котором ГО и средства его контроля рассматриваются как целостная, объединенная общей целью функционирования система, подвергающаяся случайным внешним дестабилизирующим воздействиям. Время устранения отказов, являющихся следствием этого, имеет случайный характер. Поэтому процесс восстановления работоспособного состояния рассмотрен как свойственная АСК ГО адаптационная способность поддержания работоспособного состояния, реализуемая при ее техническом обслуживании.

Практическая значимость работы обусловлена тем, что реализация разработанных моделей и процедур при создании перспективной АСК ГО позволяет повысить качество ее функционирования системы. Практическая значимость ММ процесса адаптивного управления качеством функционирования АСК ГО заключается в разра-

ботке формального алгоритма вычисления вероятностей возможных ТС, которые используются в последующих актах контроля и диагностирования в качестве априорной диагностической информации. Практическая ценность также подтверждается разработанной СППН в блоках штатной системы АСК ТАКТ 51.

Апробация и публикации по теме работы. Результаты работы докладывались и обсуждались на Межведомственных конференциях «Проблемы обеспечения эффективности и устойчивости функционирования сложных систем» (г. Серпухов, 2003) [12,13 - 15,16], I Всероссийской научно-практической конференции «Информационные технологии в образовании, науке и производстве» (г. Серпухов, 2007) [8, 9, 10], VI Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы информатизации социальных систем: региональный аспект» (г. Чебоксары, 2008) [11].

По теме диссертации опубликованы 21 работа, из которых 16 являются основными. Из них 6 публикаций в изданиях, входящих в перечень ВАК («Информационные технологии в проектировании и производстве» [1], «Известия Института инженерной физики» [2 - 5], «Информатика и образование» [6]).

Внедрение результатов исследований. Результаты диссертационных исследований реализованы и внедрены в ОАО «Ратеп» (г. Серпухов), в группе компаний «Автомир» (г.Москва), ИИФ РФ (г. Серпухов), в/ч 25711 (Москва, К-510), а также в учебном процессе Серпуховском ВИ РВ (г. Серпухов).

Основное содержание диссертации

Диссертация имеет объем 168 страниц и состоит из списка сокращений, введения, трех разделов, заключения, списка литературы (114 наименований) и приложения.

Во введении проведен анализ предметной области исследований, обоснована актуальность темы, сформулировано противоречие, цель и научная задача исследований. Здесь же приведены данные, подтверждающие новизну, теоретическую и практическую значимость, достоверность научных результатов, а также сведения об их реализации, апробации и публикациях.

Первый раздел посвящен анализу обеспечения надежности СТД ГО. Выявлены факторы, оказывающие влияние на надежность, проведен анализ условий обеспечения эффективности процессов контроля и диагностирования в СТД ГО. На основе альфа-распределения времени возникновения операционных отказов построена модель операционной работоспособности СТД ГО при контроле: 0 при <<<о

_±(,_,о) (1) 1-е при />;/0,

где/0 =/яа -0,7 <та, ат, -м.о., <та -с.к.о. времени безошибочного выполнения алгоритма.

При поиске неисправности возможны ошибки выбора алгоритма. Полная вероятность своевременного и безошибочного выполнения алгоритмаР(1):

Р(1)=Р'(1)Р'\0, (2)

когда число альтернатив диагностирования п и при этом отсутствует априорная информация, то: /'"(?)= — . Полученная оценка является оценкой вероятности Р (/) п

снизу. При выполнении единственного алгоритма Р (I) = 1. В значении этого показателя определенным образом отражается и квалификация оператора.

Содержание процесса диагностирования может быть определено как сопоставление описания ОД (текущей модели) в установленных признаках с множеством априорно известных описаний в его возможных ТС — диагностической моделью (ДМ). ДМ на некотором этапе развития системы СТД формализует априорные знания об ОД. Однако в процессе функционирования СТД она должна накапливать текущую информацию о результатах диагностирования и уточнять сущность моделируемого объекта. Свойство ДМ к повышению уровня адекватности отображения ОД принято называть адаптивностью.

В диссертации разработана математическая модель процесса адаптивного управления качеством функционирования СТД ГО. Пусть 5={х} - фазовое пространство состояний СТД ГО, управляемую часть которой будем называть объектом управления (ОУ) и обозначать - О. Его элементами являются 5, а и={и} — пространство управляющих воздействий (УВ) на ОУ, связанные общей целью. Поскольку при функционировании СТД ГО подвержена множеству факторов, имеющих стохастический характер, динамика качества ее функционирования может быть отражена случайным процессом (СП) ¿(1). Отдельная эволюция ОУ О во времени /в этом случае может быть отражена в виде последовательности $1, х2, •••> .....

Тогда при дискретном времени процессу в пространстве последовательностей ($!, я2, ..., ... ) сопоставлена некоторая мера, которая может быть задана согласованным семейством конечномерных распределений

= еЯ,, 1 = Ц) , (3)

где Ы. 1; < ¡2 < ... < //„; 5/ - подпространство 5 характеризующим веро-

ятность события 5(//)е5,. Поскольку функционирование СТД ГО реализуется периодически, то фазовое пространство 5 состояний и УВ и будем считать дискретным. Тогда в этом пространстве можно построить распределение

Р К, .... «■/_], Щ, и2, ..., И/_]) ;

Р {иц е и, I щ, *2, «2. -. ■«/-1 >"1-1 > <¡1. ■' }= 41 1 «1.'> - > ■; "1 > "2»-. и1-\) . где рК0 - условное распределение траекторий СП в момент времени /; #/(<) -условное распределение УВ и(1) в момент времени /; £/ - пространство траекторий СП У/ ~ пространство УВ ы(0-

Условное распределение <¡>/(0 УВ и(0 в момент времени // будет называться правилом выбора управления:

= */),(",,.■•>"/-!)), итеи, />1, (4)

которое подчинено условию - при каждом U„eU функция Qi{Um I (s,,..., si), (u\,.,.,ui-\)) измерима по совокупности ((sb..., si), (ui,...,v;_t)). Правило выбора управления должно указывать, какое из УВ и„, т = 1 ,М, следует выбрать в состоянии s/ на основании предшествующей последовательности состояний и управлений Su U1, S2, U2, ■■■, S/-1, Uu 1. si-

Совокупность ст„ правил выбора управлений представляет собой стратегию управления (СУ)

= {°п}= {0,(i/m|(il,...,i/),("„...(5) при U„ е U, t> 1.

Семейства управляемых условных вероятностей и совокупность допустимых СУ, для которых выполнены условия (3) + (5) называются управляемым СП изменения состояния ОУ. При формировании СУ основной задачей будет являться выбор такой стратегии, при которой минимизировалось бы математическое ожидание функционала затрат на управление на траектории управляемого СП Myv[<p(p)\ в течение периода Toy функционирования ОУ О:

Af„„,= mmM,n[fi(/))], Г0у>Гтр. (6)

Очевидно, что технической системе изначально присуща заданная совокупность свойств, определяющая исходный уровень качества системы, который с течением времени имеет тенденции к понижению. Динамика качества функционирования технической системы, как уже отмечалось, может бьггь отражена СП s(l). Для реальной физической системы множество качественных состояний S является ограниченным. Пусть | S | = N, тогда S = | п = 1, N }. Для сложной технической системы состояния s„, n = \,N, в которых действительно находится система не всегда доступны для наблюдения. В тоже время для наблюдения за ОУ О всегда доступны элементы множества Z={z\, zi, ..., zN}, в котором z* представляет собой сочетание отличительных признаков внешне определенным образом характеризующее некоторое состояние s„eS. Очевидно, что множества 5 и 2 связаны стохастически, т.е. если ОУ О оказался в состоянии s„, то с вероятностью дп1с наблюдается признак z*eZ. Тогда через Q = |!<7nifc||> (лД = 1,Л') обозначим матрицу вероятностей, отражающую стохастическую связь между множествами состояний S и признаков Z объекта О.

Таким образом, для каждого функционального элемента (ФЭ) АСК а,[л,к]еА[дг,к]; и ГО ЬДх,к]еВ[лг,к] может быть задано множество информационных параметров х,[к] <=> а,[х,к], о by[jc,к], которые отражают уровень СПС заданным требованиям системы АСК - ГО.

В процессе контроля работоспособности ФЭ а,[*,к], Ь/[х,к] производится измерение значений информационных параметров х,[к], jCj[k] и статистическая обработка полученных результатов с целью идентификации характеристик контролируемых ФЭ. Полученные характеристики контролируемого ФЭ сравниваются с характеристиками его эталонной модели, и на основе этого сравнения производится

оценка уровня СПС заданным требованиям. При решении задачи сравнения математических описаний контролируемого ФЭ Оа, и его эталонной модели Оэт,; важное значение будет иметь выбор меры сходства указанных математических описаний и оценка на основе этой меры текущего значения вероятности СПС контролируемого ФЭ.

В многомерном случае, когда каждое 01( и эталонная модель Оэт^ представлены множеством информационных параметров в качестве меры различия целесообразно использовать расстояние Махаланобиса //„ м:

Ам=(«пг,-гаэт^)гК;|(п11,-тэт7), (7)

где тк, итэт; - векторы средних значения информационных параметров объектов Оа, и 0,т,у, К^1 - обратная ковариационная матрица.

Уровень СПС контролируемого ФЭ будет тем выше, чем больше степень сходства между описаниями 0„, и Оэтау. Тогда текущее значение вероятности СПС ЛлсОс! [к]. О полностью определяется функцией расстояния //„ „:

Лпс(*,[к:], 0 = П"»»)- (8)

Таким образом, уменьшая величину путем изменения информационных параметров*,[к], можно изменять уровень СПС/>спс(л',[к], I).

Тогда каждом интервале эксплуатации СТД ГО необходимо обеспечить максимальную вероятность СПС Рс„с заданным требованиям. Этого можно достичь путем корректировки информационных и структурных параметров.

Второй раздел работы посвящен разработке комплекса адаптивных процедур управления качеством функционирования СТД ГО.

Методика адаптивного управления процессом контроля и диагностирования ТС ГО. СП «(/), описывающий динамику качества функционирования системы в процессе использования ее по назначению, фактически представляет собой суперпозицию двух противодействующих процессов: процесса деградации исходного качества системы под воздействием различных дестабилизирующих факторов и процесса поддержания (восстановления) требуемого уровня качества. Обозначим через г/ случайную величину времени пребывания СП х(/) в состоянии 5/. Значение Г/ зависит от причин, определяемых множеством факторов конструктивного и эксплуатационного характера, имеющих место при функционировании системы АСК - ГО. Тогда ММ процесса адаптации может быть представлена управляемым условным полумарковским процессом (УУПМП), который определяется набором

{5, О, 2, Р(и), и, Р(и)>, (9)

где 2 и I! - конечные множества соответственно состояний системы, наблюдаемых признаков и УВ; О = Ц^Ц — матрица стохастической связи множеств состояний

Я и признаков 2 объекта О; Р^"^ =||р,/(«)|| - матрицы вероятностей переходов вида г/

-» я, под действием УВ и; Р^ = || ы)|| — матрицы условных распределений веро-

ятностей, характеризующие время пребывание системы в состоянии s, перед переходом в состояние Sj под действием УВ и.

Пару {($,, г,), f>l}, задаваемую матрицами {Р("\ и е U), Q, {F(u), ueU) и СУ crneZ„ из множества допустимых, которые образованы га правил, зависящих в момент времени t от z'=(z\, ..., z(), u'~l=(u\, ..., и ,_i) будем называть вложенной управляемой условной марковской цепью (ВУУЦ).

Наблюдаемый в момент времени t признак г,, характеризующий действительное состояние s, объекта О, будем интерпретировать как результат подверженного помехам наблюдения состояния s,eS. В условиях сделанных допущений эволюцию УУПМП можно представить в виде эволюции ВУУЦ со случайным временем пребывания в состояниях, определяемых выбором СУ в виде рандомизированных сгп правил р,(и, =um\(zj,. ..,z,), г,_], (a¡,...,«,_])), ISl, где р,-вероятность выбора управления в состоянии z,; t — число наблюдаемых состояний системы в процессе ее эволюции; г,_, - случайное время пребывания в состоянии z,_j до перехода в состояние z,; и, - управляющее воздействие выбранное в состоянии z,.

Учитывая специфику наблюдаемости состояний s,, множество СУ целесообразно дополнить двумя множествами стратегий: множеством стационарных рандомизированных марковских стратегий и множеством стационарных детерминированных марковских стратегий Zsd-

Множество Xüí представляет собой совокупность стационарных рандомизиро-

м

ванных правил видаg(z)=(gi(z), ... , gM(z)), g„(z))>0, £gm(z)= 1, которые Обрати 1

зуют матрицу G = || g^ ||, к = 1, N; т = 1, М, где gkm = Р (и, = ит | z, = zk) > 0.

В свою очередь множество T.sd представляет собой совокупность стационарных детерминированных СУ являющихся векторами u~(u,p ... , и,м), где ы, = u{sm) -управление, сопоставленное состоянию s„, «,юе U.

Стационарные СУ ст„ порождают обычную однородную марковскую цепь с множеством состояний S и матрицей вероятностей переходов Р(<7П)=| /?,у(<тп)||,

;',_/ = \,N, элементы которой определяются в соответствии с выражением U N

Р,/М= 2 2 Py(u»,)ugkm> гае РиМ - элемент одной из матриц Р(о) (вероятий к=\

ностъ перехода системы из состояния z, в состояние Sj под действием управления u„);q,keQ; gk„eG;

Зададим на траектории УУПМП s(t) функционал доходов от управления. Величина доходов во времени может быть отражена СП и представлена матрицей доходов D = ||f (s„,ura)||, где £(s„,um) случайная величина дохода, причем |M[£"(s,h)] |<оо. Если УУПМП оказался в состоянии s„, в нем избрано управление

ит, которое позволяет сохранить это состояние в течение времени г, то доход за это время равен г. При этом среднее время пребывания УУПМП в состоянии

при выборе управления равно

N ИМИ , . ...

«»(")= !>„/(") £ £ Чпк8ы

] = \ 7=1 171=1 1

N М N «>

=Е Е (ю)

7=1т=1Я=1 о

Пусть ^((г„) предельный средний выигрыш за СУ сгп для УУПМП с матрицей

Т

доходов В = |£(5л,1/я)Ц - \¥(стп,р)= Нш — зависящий также от

Г-*« о

начального распределения состояний процесса, т.е. от начального уровня качества

системы, определяемого исходным положением ее параметров в области допусков. 1 <

Приэтом У,(ап)=- - текущий доход от управления.

' 0

Тогда целб управления может быть формализована в следующем виде. Необходимо воздействовать на УУПМП таким образом, чтобы добиться выполнения равенства

р(ИтГ,(<гП£,„)=Ж0) = 1, где Щ, = тах№(<тп). (11)

и

Задача адаптации УУПМП предполагает, что наблюдаемы состояния доходы и управления, известны множества ^ и С/и матрица О, и состоит в нахождении неизвестных матриц Р(|,) и распределения и а и.

Можно утверждать, что для системы АСК - ГО, характеризуемой УУПМП {5, О, 2, Р1"', и, с матрицей доходов 0 = п = т = 1,М, сущест-

вует оптимальная адаптивная стратегия а:

уо^о.г.рч^^&о^ц^о!. т=й? за;

Р(ШГ,{К)=Щ)=\. (12)

Для подтверждения утверждения построим адаптивную стратегию а, обеспечивающую результат (12). Обозначим через гь т2, ... - случайные моменты времени преобразования вероятностей выбора управления; через Лг,7„(/) - число переходов {г,=2,}->{г,+ 1=гу} приУВ и,=им за время контроля Дгк, системы от последнего г, до /, и пусть и, = шш (/) (13). Моменты преобразования вероятностей выбора

управлений зададим равенством = 1,2,...,/,... (14). Введем матрицу

2 4 Л/

р, аО'.У.«)--^-, (15)

*=1

# _

где Лц„ Лщ - элементы матрицы Л = О-1, ^ Л,, = 1, / = 1,Л'; N¡¡„(0 - общее число

М

возможных переходов из состояния при управлении и „,

*ь.(0=2>ьЛ). (16) Ми,ф ■ (17)

Цл<и«)|

Для преобразования элементов gk„ матрицы вероятностей управления в применим следующее правило

gkm(t)=

Skrni'-0> T,<tZrM,

1 -е{/) , t = Tt, т = и,{к\ (18)

е{1) , I, ч

—— , /= г/, m*Ut(k),

Ш-1

где и,(к) - к-я компонента вектора управления и,; е(1) - числовая последовательность (с(/) е (0,1), г(/)4'0). До УВ выбираются равновероятно.

Построим правило для оценки средних времен пребывания УУПМП в состояниях s„, (я = 1,iV) при управлении и,=ит. Оценка вероятности применения УВ ит в состоянии zk к моменту t определяется выражением

(19)

t t ,

г= 1

Так как отображение множества действительных состояний S во множество наблюдаемых состояний Z осуществляется на основании соотношения s, Q = z„ а обратное на основании г, Л = s,, где, как отмечалось, Q = ||ini|> n,k—\,N;K=Q~l,i:o условием к матрице Q является требование невырожденности (det Q * 0).

Оценка вероятности того, что за время t на систему в ее действительном состоянии Si воздействовали управлением и„:

Pm(f) = 71)4 = (20)

' k=l

Тогда правило для оценки средних времен для s„ i = l,N при ит, т-1,М\

Him (Tl) =

I

X S-{l)j M'U' при £ Ákl NtЬп(г/)>0>

lim PA

|-> CO

* = 1

О в противном случае.

(21)

Поскольку промежутки между преобразованиями матрицы G(í) неограниченно растут, в этих промежутках используется неизменное марковское правило, то построенная СУ А является квазистационарной. Т.к. lim p,(i,j,m) = pit(um), можно заклю-

t-*°о

чить, что p,(i,j,m) являются состоятельными оценками вероятностей p,j(um). Следовательно, существует немарковский момент г, такой, что при всех í^r окажется и„=и0р, - оптимальное правило. Тогда при всех /, т существует предел / \ ff

=um\st=s,,s' \z',u'-\m'J= lim g,Jt)= q . (22)

С учетом усиленного закона больших чисел Т Г

lim -YC. „ = lim -УМА[^ и Wo- (23)

Таким образом, если известны характеристики управляемой цепи, можно синтезировать алгоритм управления в виде СУ о-„ из множества £п, обеспечивающей выполнение условия (12) на основе теории управляемых палумарковских цепей с переоценкой и доходами.

Методика оценки структурно-параметрического соответствия при адаптивном управлении качеством функционирования СТД ГО. Проведем анализ условий решения сформулированной задачи и получим основные соотношения, отражающие возможность переоценки вероятности РСПС- В процессе функционирования ОУ на интервале времени Дг„/ осуществляется наблюдение за его параметрами, производится статистическая оценка контролируемых параметров хк по критерию расстояния и устанавливается, в каком из наблюдаемых состояний г/ находится ОУ и оценивается текущий уровень СПС Рспс/. В случае, если Рспс, < -Рспстр. то в соответствии с действующим алгоритмом <тП принимается решение об управлении u¡ по корректировке тех параметров ОУ, которые не позволяют выполнить условие Рс„с > PcnfTp. При выполнении неравенства Рсяс| > Рспстр производится оценка времени сохранения достигнутого уровня СПС Pcnc¡. Если время, необходимое на корректировку текущей стратегии, превышает прогнозируемое время сохранения достаточного уровня СПС, то по истечению последнего УВ u¡ вырабатывается на основании действующей стратегии, в противном случае выполняется коррекция текущей стратегии и УВ u¡ вырабатывается уже на основании откорректированной стратегии. Описанный процесс неоднократно повторяется. Конечная цель операций по контролю и управлению будет заключаться в обеспечении требуемых значений

вероятности Рспс.

Обозначим через Рр =|| ¿>(уя,ит)| матрицу приращений вероятностей, в которой p(s„,u„) - случайная величина приращения вероятности СПС, причем \p(s„,um)\<, 1. Матрица Рр определяет на траектории эволюции УУПМП s{t) СП изменения вероятности Рс„с- Как отмечалось ранее, вектор-строка p(s)-{p{s(), ... , N

P(sn)), p(sn))^0, 'y,p(s„)~ 1, задает распределение вероятностей начального со-

И=1

стояния УУПМП. Поэтому вектор-строка

N

/>(/>)=(/>(л), - . РШ), /»(а))*о, 2>(р„)=1, (24)

л=1

задает распределение начального значения вероятности СПС.

При использовании стационарной рандомизированной марковской стратегии g(z)eI,sR

м

«(«№(').....Ä ]>>иОО= 1, (25)

m=l

вектор-столбец одношаговых приращений вероятностей СПС

PteMPife).....(26)

АГ ЛГ

где />„(£)= Z^t (2?) Л (/>«)= XX ; (28) Л* = £p{sn,uk). (29)

t=i /=1 Тогда МО вероятности СПС при исходном положении, характеризуемом распределением р(р) и стационарной рандомизированной стратегии g(z)

Ег,Р р, = p{p)Pp\g)pig). (30)

Следовательно, выражение для предельного значения вероятности СПС:

(g,p)= lim ^p{p)P'p-l{g)p(g). (31)

т~*а> 1 м

Т.к-для любой стохастической матрицы существует предел,

(32)

где P„(g) — матрица с одинаковыми строками, образованная из предельных вероятностей состояний lim Ppigij

N

*C*)=(*iCg), - . *&)). *.te))a:0, 5>„fe)=l. (33)

71=1

Поэтому можно записать, что

Л=1

Очевидно, что полученное равенство не зависит от начального распределения вероятности СПС. Поэтому (g, р) = (g).

Пусть на 1-й этапе контроля производится наблюдение за функционированием ОУ О по совокупности Х= (х[, ..., хо) параметров. Результатом этого наблюдения является совокупность векторов значений измеряемых параметров:

i,1=J*n,...,XB1f>..., (35)

На основании полученных результатов после вычисления струкгрурных параметров может быть определен вектор средних значений измеряемых параметров

mt = Ai[d]=(M^1]> J, (36)

t /=1

а также ковариационная матрица

K=4i(a/-n,')(a/-«0r- (з7> f f- •

Нижняя граница вероятности СПС Рспс/ ОУ заранее сформулированной эталонной модели определяется на основе следующих соотношений

A^lexpj-^m.-mJrK-'im.-mj}, (38)

P,«i=l~fli. (39)

Если Рспс1*Рсаст? (40) и М^спсО^Гкор, (41)

где p(Pcaci) - прогнозируемая оценка времени сохранения достигнутого уровня вероятности СПС Репс/, полученная за время контроля Дгк) на 1-й этапе контроля согласно формулам (13), (14), (16), (21), то производится коррекция стратегии выбора УВ нижеследующим образом.

Согласно формулам (13) (18) осуществляется коррекция стационарных рандомизированных правил g(z)eZSR, образующих матрицу G. Причем в качестве новых значений переходных вероятностей p,j(um) в соответствии с утверждением 1 будем использовать полученные на основе соотношений (13) * (17) значения pi(i,J,m). Если условия (40) и (41) совместно не выполняются, то для принятия решения об очередном УВ используются стратегия егп и оценки времен /j,„(ti), полученные на (/-1)-м этапе контроля.

Третий раздел посвящен реализации СППН в АСК ГО с использованием среды программирования Delphi и СУБД ACCESS. На основе анализа диагностической информации, обеспечивающей поиск и устранение неисправностей в штатной АСК ГО, выявлены связи между информационными блоками, определена структура БД и способы ввода, хранения, поиска и вывода необходимой информации. С использованием инструментальных средств Delphi и СУБД Access разработана СППН в АСК ТАКТ 51, которая внедрена в Серпуховском ВИ РВ. В связи с представленным перечнем основных функций СППН разработана следующая структура СППН в АСК ТАКТ 51 (рис. 1).

Клавиатура ПК

Процедура ввода ДИ при формировании диагностической БД

Процедура ввода ДИ в рабочем режиме

Формы

Процедуры обес печени! корректности вводимой информации

Запросы с использованием параметров

ТТаЫе

ТИайБоигсе

ТТаЫе ВПЕ

ТОВЕаи ТОВСп(1

Монитор ПК

£

Диагностическая БД

. БД контрольных ПФЛ •• БД возможных действий' ■■ оператора

БД даагаостическнх ПФЛ БД методик выполнения контрольных операции

- БД первичных диагностических ситуаций БД методик выполнения днашостинескях операций

Рис. 1. Обобщенная функциональная структура СППН СТД ГО

Взаимодействие оператора с СППН носит характер диалога. Его результатом является предоставляемая СППН контекстнозависимая информация о развитии процесса поиска неисправностей в АСК ГО.

Оценка эффективности функционирования АСТД было проведено по информационному показателю

(42)

где /реал - информация о состоянии объекта, обеспечиваемая СТД; /ид - информация о состоянии объекта, которую обеспечила бы идеальная СТД свободная от погрешностей и не отказывающая.

Пусть СТД! - штатная СТД, а СТДг - АСТД. Тогда для СТД1 имеем

Е Е Е Е^*/)

ц/ 1 _ *=1£„б£, е,еЕт_е,б£„

^Р{е,)\о&2Р{е1)

¡=\

где Р(е/) - вероятность отказа /-го ФЭ, Р(е/)=Л//Л, Л = Ем^» здесь ~ интенсивность отказов /-го ФЭ, Л - интенсивность отказов объекта в целом; Е* — к-й КНН; К\ - число КНН; Ет е Ек (^ е£ Я, =Лт); Л'(е/) - вероятность соответствия исходному образу образа, формируемого СТД. Для СТДг

^Р(е,)1оё2Р(е1)

ы 1

где АГц - число КНН, эквивалентных соответствующим классам системы СТД,; К1г -число КНН, выделенных СТД2 из соответствующих классов СТД,; Р2 (в/) - вероятность соответствия исходному образу образа, формируемого СТДг с помощью интеллектуальных средств.

Для оценки сложности объекта использован показатель , м' кг

(45)

где М' и Л/т - соответственно число висячих и тупиковых вершин в графе структуры объекта; р » » - число различных путей,

ведущих от т °-й висячей в т т-ю тупиковую вершину графа структуры объекта.

Проведенный вычислительный эксперимент показал (рис. 2), что продуктивность использования диагностической информации АСТД по сравнению со штатной СТД, выше. Причем это преимущество все ощутимее при возрастании сложности диагностируемых объектов, а также объема и качества диагностической информации.

Основные результаты исследования

1. Проведен анализ состояния проблемы обеспечения эксплуатационной надежности СТД ГО, в ходе которого выявлены факторы и условия, имеющие существенное значение для качества функционирования СТД ГО.

2. Основываясь на адаптивном подходе, разработана математической модель процесса управления качеством функционирования СТД ГО.

3. Разработана методика адаптивного управления процессом оценки ТС, как основа для повышения качества функционирования СТД ГО.

4. Разработана методика оценки СПС при адаптивном управлении процессом контроля ТС системы АСК - ГО.

5. На основе анализа диагностической информации выявлены связи между ее блоками, определена структура БД и реализованы способы ввода, хранения, поиска и

Рсот

Рис. 2. Гистограмма зависимости ^ = /0>«,)

вывода необходимой информации с использованием инструментальных средств Delphi и СУБД Access в виде СППН в АСК ТАКТ 51.

Публикации по теме исследования

В рецензируемых научных журналах и изданиях

1. Форсов Г.Л., Данилюк С.Г. Адаптивный подход к управлению техническим состоянием на основе случайного векторного процесса // Информационные технологии в проектировании и производстве. - 2008. - № 4. - С. 55-58.

2. Форсов Г.Л., Безродный Б.Ф., Данилюк С.Г., Агарев В.А. Информационный аспект физико-технического обеспечения надежности изделий электронной техники // Известия Института инженерной физики. - 2008. - № 2 (8). - 84 с. - С. 50 - 52.

3. Форсов Г.Л., Данилюк С.Г. Обоснование подхода к управлению техническим состоянием сложных систем // Известия Института инженерной физчки. - 2007. - № 3 (5). - 80 с. - С. 29-32.

4. Фороов Г.Л., Данилюк С.Г. Экспликация задачи адаптивного управления техническим состоянием сложных технических систем на основе случайного векторного процесса // Известия Института инженерной физики. — 2007. - № 4 (6). - 84 с. -С. 31-33.

5. Форсов Г.Л., Данилюк С.Г., Агарев В.А. Адаптивная статистическая модель мониторинга уровня обученности специалистов по диагностике сложных технических систем // Известия Института инженерной физики. - 2008. - № 2 (8). - 84 с. - С. 76 — 80.

6. Форсов Г.Л., Данилюк С.Г., Агарев В.А., Смуров C.B. Подходы к построению обучающих экспертных систем и их использованию в подготовке специалистов // «Информатика и образование». - 2008. -№ 5. - 128 с. - С. 105 -107.

Статьи:

7. Форсов Г.Л. Модель операционной работоспособности системы диагностирования сложных технического объектов / Ученые записки. - М.: РАО. ИИО. Вып. 26. -2007,- 195 с.-С. 161-166.

8. Форсов Г.Л., Данилюк С.Г. Диагностические аспекты повышения эксплута-ционной надежности технических систем // Сб. тр. I Всеросс. науч.-практ. конф. «Информационные технологии в образовании, науке и производстве». - Серпухов. - 2007. -600 с.-С. 540-544.

9. Форсов Г.Л., Данилюк С.Г. Обоснование системы критериев для реализации интеллектуального управления техническим состоянием сложной системы на основе вероятности структурно-параметрического соответствия // Сб. тр. I Всеросс. науч.-практ. конф. «Информационные технологии в образовании, науке и производстве». - Серпухов. - 2007. -600 с.- С. 537 - 540.

10. Форсов Г.Л., Данилюк С.Г. Принципы управления техническим состоянием сложной системы // Сб. тр. I Всеросс. науч.-практ. конф. «Информационные технологии в образовании, науке и производстве». - Серпухов. - 2007. - 600 с. - С. 534 - 537.

11. Форсов Г. JI., Данилюк С.Г., Агарев В. А. Проблема обеспечения надежности изделий электронной техники в аспекте автоматизации подготовки специалистов по физико-техническому анализу отказов / «Проблемы информатизации социальных систем: региональный аспект». Сб. ст-й VI всеросс. науч.-практ. конф. - Чебоксары: Чуваш, гос. пед. ун-т. - 2008. - 308 с. - С. 263 - 264.

12. Форсов Г.Л., Данилюк С.Г., Ермаков О.Н. Анализ влияния показателей квалификации персонала, проводящего техническое обслуживание технических систем, на показатели надежности комплекса / МО РФ Сб. тр. XXIIМНТК «Проблемы обеспечения эффективности и устойчивости функционирования сложных технических систем». - Ч. 4. - Серпухов: СВИ РВ, 2003. - 495 с. - С. 256 - 259.

13. Форсов ГЛ., Данилюк С.Г., Товстыко K.M. О проблеме разработки универсальной электронной регламентной аппаратуры и определении ее рационального состава / МО РФ Сб. тр. XXII МНТК «Проблемы обеспечения эффективности и устойчивости функционирования сложных технических систем». — Ч. 1. - Серпухов: СВИ РВ, 2003.-324 с.-С. 216.

14. Форсов Г.Л., Данилюк С.Г., Товстыко K.M. Требования, предъявляемые к новой универсальной контрольно-измерительной аппаратуре / МО РФ Сб. тр. XXII МНТК «Проблемы обеспечения эффективности и устойчивости функционирования сложных технических систем». - Ч. 1. - Серпухов: СВИ РВ, 2003. - 324 с. - С. 218 -219.

15. Форсов Г.Л., Попов А.Е. Обобщенный алгоритм выявления множества вариантов несанкционированных действий в сложных технических системах / МО РФ Сб. тр. XXII МНТК «Проблемы обеспечения эффективности и устойчивости функционирования сложных технических систем». - Ч. 4. - Серпухов: СВИ РВ, 2003. -495 с.-С. 304-307.

16. Форсов Г.Л., Товстыко K.M. Об экономической целесообразности внедрения в эксплуатацию новой контрольно-измерительной аппаратуры / МО РФ Сб. тр. XXII МНТК «Проблемы обеспечения эффективности и устойчивости функционирования сложных технических систем». - Ч. 1. - Серпухов: СВИ РВ, 2003. - 324 с. -С. 217.

Подписано в печать 12.11.2008 Формат 60х84'/]6, Бумага офсетная. Печать офсетная. Уч.-изд. л. 1,0. Тираж 100 экз. Зак. 564 Отпечатано в типографии СВИ РВ(

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ

РАЗДЕЛ 1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМ ЭКСПЛУАТАЦИИ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ТЕХНИЧЕСКОГО ДИАГНОСТИРОВАНИЯ ГИБРИДНЫХ ОБЪЕКТОВ.

1.1. Анализ обеспечения эксплуатационной надежности системы технического диагностирования гибридных объектов специального назначения.

1.1.1. Факторы, определяющие надежность системы технического диагностирования гибридных объектов специального назначения.

1.1.2. Анализ факторов обеспечения контроля и диагностирования в системе технического диагностирования гибридных технических систем.

1.1.3. Модель операционной работоспособности системы технического диагностирования гибридных объектов специального назначения.

1.2. Анализ предметной области «техническая диагностика» в аспекте задачи разработки адаптивных процедур технического диагностирования гибридных объектов.

1.3. Проблема разработки адаптивных процедур контроля интеллектуальной автоматизированной системы оценки технического состояния гибридных технических систем.

1.4. Разработка математической модели процесса адаптивного управления качеством функционирования автоматизированной системы технического диагностирования гибридных объектов.

Выводы.

РАЗДЕЛ 2. РАЗРАБОТКА КОМПЛЕКСА АДАПТИВНЫХ ПРОЦЕДУР УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНИЧЕСКИМ СОСТОЯНИЕМ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ТЕХНИЧЕСКОГО ДИАГНОСТИРОВАНИЯ ГИБРИДНЫХ ОБЪЕКТОВ.

2.1. Разработка процедуры адаптивного управления процессом оценки технического состояния.

2.2. Разработка процедуры оценки структурно-параметрического соответствия при адаптивном управлении процессом контроля технического состояния.

2.3. Оценка эффективности функционирования автоматизированной системы контроля технического состояния гибридных технических систем.

Выводы.

РАЗДЕЛ 3. ОСНОВЫ РЕАЛИЗАЦИИ АДАПТИВНОГО ПОДХОДА ПРИ РАЗРАБОТКЕ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПОИСКА НЕИСПРАВНОСТЕЙ В БЛОКАХ ШТАТНОЙ АППАРАТУРЫ КОНТРОЛЯ

3.2. Обоснование подхода к разработке системы поддержки поиска неисправностей при самоконтроле автоматизированной системы технического диагностирования гибридных объектов

3.2.1. Обоснование принципов построения и обобщенной структуры системы поддержки поиска неисправностей.

3.2.2. Обоснование выбора среды программирования для разработки системы поддержки поиска неисправностей.

3.2.2. Этапы разработки системы поддержки поиска неисправностей.

3.3. Реализация системы поддержки поиска неисправностей с использованием среды программирования Delphi и системы управления базами данных ACCESS.

3.3.1. Разработка системы поддержки поиска неисправности в среде программирования Delphi.

3.3.2. Реализация механизма доступа к перемещаемым базам данных с использованием средств среды программирования Delphi.

3.3.3. Структура базы данных системы поддержки поиска неисправностей.

3.3.4. Разработка инструментария для внесения данных.

3.4. Описание работы системы поддержки поиска неисправностей АСКТАКТ51.

3.5. Влияние системы поддержки на эффективность поиска неисправностей в периферийных блоках АСК ТАКТ 51.

Выводы.

Актуальность темы диссертации. Необходимость соответствия структуры аппаратуры контроля структуре проверяемых объектов и задачам, определяемым условиями их эксплуатации, предопределила непрерывность процесса совершенствования системы технического диагностирования (СТД) гибридных технических систем (ГО). Для выявления основных тенденций отмеченного процесса целесообразно рассмотреть этапы совершенствования аппаратуры контроля ГО как основной части СТД ГО.

Первый этап (1953 — 1957 г.г.) характеризуется использованием для контроля ГО специальных контрольно-измерительных приборов, конструктивно объединенных в лабораторные установки. Их эксплуатация требовала высокой квалификации обслуживающего персонала, а процесс контроля технического состояния ГО с их помощью был сходен с лабораторным экспериментом. Аппаратура контроля на этом этапе отличалась громоздкостью, низкой степенью унификации и практически полным отсутствием автоматизации.

Второй этап (1958 — 1965 г.г.) характеризуется использованием малогабаритных пультов (стендов), каждый из которых был предназначен для контроля отдельного параметра ГО.

Третий этап (начиная с 1965 г.) был отмечен переходом на новую элементную базу — полупроводниковые приборы и применением для контроля (диагностирования) ГО автоматизированной аппаратуры контроля, конструктивно исполненной в виде стенда. В основу его функционирования [69] был положен принцип логического управления. Эту автоматизированную систему контроля (АСК) от предыдущей аппаратуры контроля ГО отличала более высокая степень универсальности и надежности.

Принципиальное отличие аппаратуры контроля четвертого поколения ТАКТ51-01 (середина 80-х г.г.) состоит в использовании в ее составе для целей контроля и обработки измерительной информации специализированной ЭВМ — блока вычислителя цифрового ТАКТ51.51.000. С ее использованием значительно возросли точность измерений, быстродействие и надежность АСК ГО. Применение внешних накопительных запоминающих устройств расширило функциональные возможности аппаратуры. В наибольшей степени внедрению ЭВМ в АСК ГО [27] способствовало использование агрегатированного принципа ее построения.

Таким образом, развитие средств контроля и диагностирования в области программно-аппаратного обеспечения процесса оценки технического состояния ГО осуществлялось и продолжает осуществляться по пути наращивания управ-ляюще-вычислительного потенциала [33].

Ретроспективный анализ аппаратуры, применяемой для их контроля и диагностирования ГО, позволяет утверждать, что актуальность задач контроля и диагностирования неизменно возрастает. Этот вывод основывается на следующих фактах:

1. Современный этап развития ГО характеризуется устойчивыми тенденциями к их функциональному, структурному и конструктивному усложнению. Эти тенденции являются следствием, во-первых, расширения функциональных возможностей ГО, которое обусловлено возросшими требованиями к способам их применения, а во-вторых, обеспечения заданных показателей безопасности эксплуатации, как в обычных, так и экстремальных условиях.

2. Следствием усложнения ГО как объектов контроля и диагностирования является в еще большей степени возрастание сложности аппаратуры контроля, что объясняется ее универсальностью и достаточно широкой номенклатурой ГО.

3. Характерное для настоящего периода отсутствие должного финансирования, а также сокращение числа организаций, участвующих в эксплуатации ГО, привело к сворачиванию многих программ по всестороннему обеспечению надежности.

4. Следствием конверсионных мероприятий, проводимых на предприятиях, ранее ориентированных только на производство продукции военного назначения, на данном этапе в большинстве случаев является снижение ее надежности. В частности эти негативные явления имеют место при производстве ЭРЭ, используемых при производстве аппаратуры контроля ГО.

Анализ штатной аппаратуры контроля как элемента существующей СТД показал, что методическую основу алгоритма ее функционирования составляет метод последовательного функционального анализа, а также допущение о возможности только одиночных неисправностей. Эффективность диагностирования на основе этого метода зависит от наличия полных и достоверных априорных данных о надежности функциональных элементов (ФЭ) ГО и аппаратуры контроля в виде законов распределения и их параметров. Этот подход был оправдан при ограниченной сложности объектов диагностирования и всестороннем «надежностном» обеспечении эксплуатации ГО и аппаратуры; контроля. Как уже отмечалось, выполнение указанных выше требований в настоящих условиях возможно далеко не всегда.

Необходимость повышения диагностической эффективности процесса оценки технического состояния ГО требует пристального внимания к алгоритмическому обеспечению автоматизированной системы контроля, которая применяется для его реализации.

В ряде публикаций [4, 40, 77, 80], посвященных диагностическому аспекту надежности, отмечается, что для широкономенклатурного и мелкосерийного производства компонентой базы вследствие флуктуаций технологического процесса характерен неизбежный разброс параметров, а также показателей надежности. На практике бывают случаи, когда изготовленные по одной и той же документации образцы электрорадиоэлементов (ЭРЭ) существенно отличаются по показателям качества [40, 78]. Еще в большей степени указанный аспект проявляется при изготовлении технических устройств и систем, имеющих непрерывную природу. Необходимо отметить и то немаловажное обстоятельство, что условия эксплуатации отдельных образцов ГО и аппаратуры контроля могут существенно отличаться. Этому способствуют различия в климатических параметрах для различных климатических зон, а также особенности внешних локальных воздействий, определяющих, в частности, параметры микроклимата

39]. Следствием этого в эксплуатации является: 1) оригинальный характер отказов, свойственный отдельному изделию, 2) динамическое распределение отказов с течением времени эксплуатации, а также 3) возникновение неисправностей, которые, будучи различными по своей природе, имеют практически одинаковое внешнее проявление.

Указанные факты следует рассматривать как предпосылки проблемы математического обеспечения эффективного функционирования системы АСК ГО с точки зрения оценки ее адаптационных свойств. Данный аспект проблемы служит основой для применения при разработке математических моделей и процедур оценки технического состояния ГО адаптационного подхода.

Проведенный в п. 1.1 анализ свидетельствует о существенном влиянии антропотехнических свойств автоматизированной системы контроля на показатели эффективности оценки технического состояния ГО. В связи с этим при разработке процедур оценки технического состояния ГО следует уделять большее внимание снижению антропотехнического фактора в общем образе диагностической эффективности. Это возможно достичь путем совершенствования процедур оценки технического состояния на основе их адаптации к особенностям диагностируемой ГО.

Поэтому актуальность темы диссертации обусловлена необходимостью решения задачи, имеющей важное народнохозяйственное значение и состоящей в повышении эксплуатационной надежности ГО путем разработки информационно-методического обеспечения адаптивной оптимизации функционирования системы их автоматизированного контроля и диагностирования технического состояния.

С учетом проведенного выше анализа и вышеизложенных предпосылок может быть определена проблемная ситуация, сущность которой приведена ниже.

Проблемная ситуация определяется противоречием между необходимостью повышения качества функционирования СТД ГО на основе адаптации диагностических моделей и процедур к условиям решаемых диагностических зар дач, и невозможностью практической реализации адаптивного подхода на основе имеющегося диагностического обеспечения СТД ГО.

Устойчивая тенденция интеллектуализации АСК ГО приводит к повышению роли математического обеспечения, которое, по существу, и будет определять их облик. Для того чтобы эффективно решать задачи контроля и диагностирования, а, следовательно, и управления качеством функционирования системы АСК ГО, необходимо глубоко и всесторонне исследовать данный процесс. Результатом указанных исследований должна быть совокупность математических моделей, процедур, алгоритмических средств, позволяющая эффективно реализовать функции по обработке диагностической информации.

С учетом приведенных результатов анализа состояния решаемой научной проблемы может быть сформулирована цель исследований.

Цель исследования - повышение качества функционирования автома- ; тизированной системы контроля и диагностирования в процессе оценки ТС ГО.

Объектом исследований является СТД ГО, а предметом — математические основы построения адаптивных процедур оценки ТС.

Научная задача состоит в разработке комплекса научно-обоснованных модели и методик как основы адаптивной оптимизации функционирования системы автоматизированного контроля и диагностирования технического состояния ГО при их разработке, производстве и эксплуатации.

Задачи исследования. Для достижения сформулированной цели исследования в диссертации решены следующие задачи:

1. Анализ состояния проблемы обеспечения эксплуатационной надежности СТД ГО.

2. Разработка математической модели процесса адаптивного управления качеством функционирования СТД ГО.

3. Разработка методики адаптивного управления процессом оценки ТС системы АСК - ГО.

4. Разработка методики оценки структурно-параметрического соответствия (СПС) при адаптивном управлении процессом контроля ТС в СТД ГО.

5. Разработка реализации системы поддержки поиска неисправностей (СППН) в АСК ГО.

Основные результаты исследования, представляемые к защите:

1. Математическая модель процесса адаптивного управления качеством функционирования СТД ГО.

2. Методика адаптивного управления процессом контроля и диагностирования ТС ГО.

3. Методика оценки СПС при адаптивном управлении процессом контроля ТС ГО.

Достоверность результатов, полученных в диссертационной работе основывается на том, что анализ состояния и путей решения поставленной научной задачи проведен с учетом ее актуальности, при ее решении был использован методологический аппарат, разработанный в трудах признанных ученых (К.Гаусс, У.Гренандер [17], Ю.И.Журавлев [36, 37], Э.М.Браверман [8], И.Б.Мучник [8]) и др. Математический базис адаптации диагностических процедур АСК ГО построен на основе развития математического аппарата управляемых случайных процессов, разработанных в трудах В.Г.Сраговича [72], Н.П.Бусленко [9], Л.Г.Евланова [32]. Достоверность полученных результатов подтверждается обоснованием исходных положений; математической формулировкой задачи исследования; ясной формулировкой вводимых в работе и используемых при разработке теоретических положений дефиниций; строгим математическим доказательством основных теоретических положений работы, оформленных в виде утверждений; проведением компьютерного моделирования.

Научная новизна и теоретическая значимость работы состоит 1)в том, что разработана математическая модель процесса адаптивного управления качеством функционирования АСК ГО как управляемой регулярной конфигурации; 2) в разработке математических процедур управляемых условных случайных марковских процессов, позволяющего учесть и формализовать специфику объекта исследования, проявляющуюся в условности наблюдения действительных состояний элементов системы. При этом в отличие от реализуемого в существующей аппаратуре контроля ГО, в диссертационной работе предложен подход, при котором ГО и средства его контроля рассматриваются как целостная, объединенная общей целью функционирования система, подвергающаяся случайным внешним дестабилизирующим воздействиям. Время устранения отказов, являющихся следствием этого, имеет случайный характер. Поэтому процесс восстановления работоспособного состояния (выявления и устранения неисправностей) рассмотрен как свойственная АСК ГО адаптационная способность поддержания работоспособного состояния, реализуемая при ее техническом обслуживании.

Практическая значимость работы обусловлена тем, что реализация разработанных моделей и процедур при создании перспективной АСК ГО позволяет повысить качество ее функционирования системы. Практическая значимость математической модели процесса адаптивного управления качеством функционирования АСК ГО заключается в разработке формального алгоритма вычисления вероятностей возможных технических состояний, которые используются в последующих актах контроля и диагностирования в качестве априорной диагностической информации. Свидетельством практической ценности научных исследований также является разработанная система поддержки поиска неисправностей в блоках штатной системы ТАКТ 51 при ее самоконтроле.

Апробация и публикации по теме работы. Результаты работы докладывались и обсуждались на Межведомственных конференциях «Проблемы обеспечения эффективности и устойчивости функционирования сложных систем» (г. Серпухов, 2003) [97, 100 - 102, 104], I Всероссийской научно-практической конференции «Информационные технологии в образовании, науке и производстве» (г. Серпухов, 2007) [87, 90], VI Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы информатизации социальных систем: региональный аспект» [91, 94, 95].

По теме диссертации опубликована 21 работа, из которых 16 являются основными. Из них 6 публикаций в изданиях, входящих в перечень ВАК («Информационные технологии в проектировании и производстве» [86], «Известия Института инженерной физики» [85 - 93], «Информатика и образование» [96]).

Внедрение результатов исследований. Результаты диссертационных исследований реализованы и внедрены в ОАО «Ратеп» (г. Серпухов), в группе компаний «Автомир» (г.Москва), ИИФ РФ (г. Серпухов), в/ч 25711 (Москва, К-510), а также в учебном процессе Серпуховском ВИ РВ (г. Серпухов).

Диссертация имеет объем 161 страницу (46 рис., 1 табл.) и состоит из списка сокращений, введения, трех разделов, заключения, списка литературы (114 наименований).

Выход

Рис. 3.27. Реализация ввода диагностической информации: «Номер перфоленты», «Код ОПЕРАЦИИ», «Код РЕЗУЛЬТАТА»

Рис. 3.28. Контроль правильности ввода диагностической информации: «Номер перфоленты», «Код ОПЕРАЦИИ», «Код РЕЗУЛЬТАТА»

4 "'"' "" ' "" . . ' '" Г Проверочная опреацил М«1

- ,.,

1 Передайте управление на ЯСОП опреацию №1 п/л ТАКТ 51.004-50 ■ •::':■■ -Г-

1 Результат Д.0; . Действия оператора ж -' "':; /»Ч; ;

РУЧН ОПЕР; ЯСОП N-'13 ¡ДО №2 1Г* :

РУЧН ОПЕР; ЯСОП N'12 ¡Д0№3 ' г

1 - : «Назад . Г~Далее»- ] ; -:' Зыход I тм^

Рис. 3.29. Рекомендации по выполнению ручных диагностических операций и выбору альтернативы в зависимости от ее результатов

Замените плату (пл) УБВТИ

Результат Л 0

Нажмите кнопку

Действия операторам

I ДО №4 г ' ''■'■.'.: ■•" - «Назад ( Далее», 1 • Выхгд , .

Рис. 3.30. Рекомендации по замене неисправного элемента и восстановлению

П|)онс|)очкая омреация №4

Повторите фрагмент 1.2

Результат ДО. 1 Действия оператора '• '

Н ажмиге кнопку далее ■ ■ Г ■.■•!■ «Назад [ Далее>>| Выход

Рис. 3.31. Рекомендации по проверке восстановленного работоспособного состояния АСК ТАКТ 51

Представление о5 глубине информационного сопровождения процесса поиска неисправности и восстановления исправного состояния АСК ТАКТ 51 можно получить на основе анализа цепочки диагностических «окон» СППН при восстановлении работоспособного состояния системы, вызванной неисправностью платы УБВТИ. Следует обратить внимание, что на каждом из шагов оператор имеет необходимую диагностическую информацию, а завершением процесса восстановления работоспособности АСК ТАКТ 51 является требование (рис. 3.31) о выполнении фрагмента программы самопроверки, успешность прохождения которого гарантирует правильность восстановления работоспособности АСК ТАКТ 51.

В заключение данного подпункта еще раз следует подчеркнуть основные достоинства этой базы данных:

1) Информация, хранящаяся в БД, достоверна, поскольку представляет собой определенным образом подготовленные стандарты.

2) Информация, содержащаяся в БД, характеризуется полнотой, так как данные, подлежащие обработке, заносится в базу без каких-либо сокращений.

3) БД лишена избыточности, информация фиксируется в базе только один раз и может быть использована многократно в самых различных ситуациях.

4) Структура и организация БД таковы, что есть возможность быстрого внесения необходимых изменений или обновления содержащейся информации.

5) В БД реализована возможность хранения в одном файле всей необходимой информации, относящейся к поиску неисправностей в периферийных блоках АСК ГО.

6) Информация в БД разнесена по таблицам, каждая из которых отвечает определенной тематике.

7) В БД реализован принцип модульности, который предполагает, что база должна быть разбита на несколько унифицируемых блоков, которые можно модернизировать и заменять по отдельности, а таблицы, подготовленные для одной базы данных, можно было бы использовать и в других.

3.5. Влияние системы поддержки на эффективность поиска неисправностей в периферийных блоках АСК ТАКТ 51

В соответствии с результатами анализа (см. п. 1.1.2) СТД ГО представляет собой антропотехническую систему, качество функционирования которой находится в зависимости от операционной работоспособности персонала [79]. Разработанная СППН в блоках АСК ГО ТАКТ 51 позволяет снизить влияние на качество функционирования СТД ГО антропотехнических факторов СТД.

Деятельность операторов, осуществляющих поиск и устранение неисправностей в блоках АСК ГО ТАКТ 51, сводится к выполнению набора предписаний, образующих некоторый детерминированный алгоритм действий сообразный сложившейся диагностической ситуации.

На основании этих соображений расчет вероятности безошибочного и своевременного выполнения работы за время I можно производить по следующей формуле [79]:

О при / <

4(0= ±.(,,0) (3-1)

1-е при где *0 = та -0,7аа, тЛ, сга - математическое ожидание и среднее квадратическое отклонение времени безошибочного выполнения алгоритма, определяемые из опыта.

Выделим из общего алгоритма работ, выполнение которых диктуется необходимостью отыскания и устранения неисправностей, участок, непосредственно связанный с анализом информации, хранящейся в инструкции по отысканию неисправностей ТАКТ 51. Это обосновано тем, что СППН предназначена для выполнения именно этого участка общего алгоритма. На основании экспериментальных результатов, полученных при проведении занятий по отысканию неисправностей в периферийных блоках штатной АСК ГО ТАКТ 51, среднее значение времени анализа соответствующей информации и его среднее квадратическое отклонение при удовлетворительном уровне подготовки персонала (ав да 6) - т'я составляет 2 минуты 35 секунд, <у'л - 32 секунды; при хорошем уровне подготовки персонала (ав да 10) - т" составляет 1 минуту 7 секунд, сг1 — 11 секунд. Среднее время выполнения отмеченного участка алгоритма с использованием разработанной системы поддержки определяется средним временем ввода исходной диагностической информации. При этом т!" составляет

12 секунд, < -2 секунды. Тогда *'„ = 155 -0,7 • 32 = 132,6 (сек.); = 67-0,7 • 11 = 59,3 (сек.); ^ = 12 - 0,7 • 2 = 10,6 (сек.). На рис. 3.32 приведены графики зависимостей своевременного и безошибочного поиска неисправностей в периферийных блоках АСК ТАКТ 51, построенные в соответствии с полученными данными.

Рис. 3.32. Графики вероятности своевременного и безошибочного выполнения алгоритма поиска неисправности

Найдем время, необходимое для выполнения алгоритма поиска неисправностей с вероятностью операционного сбоя не превышающей Рош = 0,1 = 0,9). Это время составляет: для персонала с удовлетворительным уровнем подготовки — 206 сек.; с хорошим уровнем подготовки — 84 сек.; для персонала, использующего разработанную систему поддержки - 14 сек. Приняв время выполнения алгоритма поиска неисправностей персоналом, имеющим хорошую подготовку, с вероятностью ошибки Рош <0,1 за регламентируемое, на основании полученных данных можно оценить приращение вероятности безошибочных исходов, достигнутое вследствие применения разработанной системы поддержки - ААа($9) = 0,1. Сокращение времени со значения г?'9 (г^9) до значения, позволяющего персоналу, используя систему поддержки безошибочно выполнять алгоритм, составляет Д^'9 = - = 84 - 25 = 59 сек. (А = г,0'9

4'° =206-25 = 181 сек.).

Следует отметить, что в данном случае не учитывались временные затраты на операции по восстановлению работоспособности системы. При этом в случае ошибочности решений на этапе непосредственного анализа диагностической информации и принятия решения о потенциально возможной неисправности, т.е. выбор пути продолжения алгоритма по восстановлению работоспособности системы, временные потери возрастают на порядок. Если же принять во внимание требование ЭТД* по повторной реализации программы проверки работоспособности после проведения восстановительных операций, то порядок временных потерь при ошибочном решении возрастает уже до двух.

Исследование эффективности функционирования СТД ГО было проведено по информационному показателю

3.2)

-"ид. где /реал. — информация о состоянии объекта, обеспечиваемая СТД; /ид. — информация о состоянии объекта, которую обеспечила бы идеальная СТД свободная от погрешностей и не отказывающая.

Пусть СТД] - штатная СТД, а СТДд - СТД, реализующая адаптивный подход к качеству функционирования. Тогда для СТД1 имеем

Е I ЕФ/КЫ Юв2 X 2*«,) уу ^ ЕтвЕк е,еЕтЕтеЕк е,еЕт ^ ^

Р(е/)1оё2Р(е/) /=1 где Р(е\) - вероятность отказа /-го ФЭ, Р(е1) = ¿¡/А, Л = Е/нЛ1, здесь Л/ - интенсивность отказов /-го ФЭ, Л - интенсивность отказов объекта в целом; Е^ — к-й КНН; АГ] - число КНН; Ет е Ек (У] Л, = А т); Р[*(<?/) - вероятность соответствия исходному образу образа, формируемого СТД. Для СТД? д*" t I Е^Ыл'М»«*, 2 е,&Ет22Етг1 еЕкг е^Етп ^ ^

2>Ы1оё2/>(е/)

1=\ где К2\ - число КНН, эквивалентных соответствующим классам системы СТДь $

К.22 ~ число КНН, выделенных СТДг из соответствующих классов СТДь Р2 (е¡) - вероятность соответствия исходному образу образа, формируемого СТД2 с помощью интеллектуальных средств.

Для оценки сложности объекта использован показатель

Рсш=—ЪГ77гЕ Е^-1' (3'5>

М М та =1 тТ = 1 где Мв и Мт — соответственно число висячих и тупиковых вершин в графе структуры объекта; р «1п т — число различных путей, ведущих от пг в-й висячей в ш Т—ю тупиковую вершину графа структуры объекта.

Проведенный вычислительный эксперимент показал (рис. 3.33), что продуктивность использования диагностической информации АСТД по сравнению с обычной СТД, выше. Причем это преимущество все ощутимее при возрастании сложности диагностируемых объектов, а также объема и качества диагностической информации.

Ш W ^ W W 30 n

1223 ii.h.I Е&а n.ii 21 ы л.н.22 Pcom

Рис. 3.33. Гистограмма зависимости W = f(pcom) Выводы

В данном разделе диссертационной работы представлены результаты практической реализации положений по разработке системы поддержки поиска неисправностей в АСК ГО. Предложенный комплекс программных реализаций представляет собой основу системы поддержки поиска неисправностей АСК ГО.

Разработанные программные реализации построены с учетом формализмов, присущего языку программирования высокого уровня Delphi, который принадлежит к числу наиболее эффективных традиционных языков программирования и использование которых, по авторитетному мнению президента Ассоциации искусственного интеллекта проф. Э.В.Попова, является перспективным.

Для обеспечения возможности использования в АСК ГО диагностической и технической информации, которая при организации контроля и диагностирования действующей системы технического диагностирования АСК ГО хранится и используется в буквенно-цифровой форме (инструкции по эксплуатации, поиску неисправностей) с использованием инструментальных средств одной из наиболее эффективных СУБД Access разработана база данных.

Для обеспечения возможности взаимодействия двух систем на основе средств системы программирования Delphi разработаны необходимые процедуры обмена.

Применение разработанной системы поддержки поиска неисправностей позволило повысить вероятность своевременного и безошибочного выполнения алгоритма- связанного; с анализом диагностической^ информации, персоналом сравнительно высокой квалификации » 10) с 0^9 до 1, сократив при этом необходимое для анализа время с 84 сек. до 25 сек. При этом; в случае ошибочности решений на этапе непосредственного анализа диагностической информации и принятия решения о потенциально возможной неисправности, т.е. выбор пути продолжения алгоритма по восстановлению работоспособности системы;, временные потери возрастают на порядок. Если же принять во внимание требование ЭТД; по* повторной? реализации; программы проверки работоспособности после проведения?восстановительных операций, то порядок временных потерь при ошибочном решении возрастает уже до двух.

Вычислительный эксперимент по исследованию; влияния: адаптивного подхода на качество функционирования СТД;ГО свидетельствует, о повышении: продуктивности использования;диагностической информации адаптивной СТД по сравнению с обычной» СТД; Причем это преимущество; проявляется тем сильнее, чем; выше сложность, диагностируемых объектов, а также объем диагностической информации.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Настоящая диссертационная работа посвящена решению актуальной научной задачи по разработке адаптационных процедур как основы для учета в процессе оценки технического состояния особенностей ГО и повышения адекватности диагностических моделей автоматизированной системы контроля реальным объектам оценки технического состояния.

В первом разделе диссертации проведен анализ обеспечения эксплуатационной надежности системы технического диагностирования гибридных объектов специального назначения. При этом в качестве основных факторов, влияющих на этот процесс являются следующие:

1. Поиск и устранение неисправностей в АСК ТАКТ 51 производится путем выполнения определенной последовательности диагностических операций и последовательной замены функционально связанных блоков, плат, жгутов из состава запасных изделий и принадлежностей (ЗИП) с последующей проверкой работоспособности. Основной формой представления информации в инструкции по поиску неисправностей АСК ТАКТ 51 являются таблицы, в которых приведены описания неисправностей в выбранных признаках и указаны соответствующие им неисправности или действия, выполнение которых позволяет установить имеющуюся неисправность. Вместо конкретных действий в таблицах могут быть указаны пункты инструкции по поиску неисправностей АСК ТАКТ 51, в которых изложена методика выполнения тех или иных диагностических операций.

2. В основу построения программ контроля и поиска неисправностей положено предположение о возможности только одиночных неисправностей. Допущение, которое в условиях эксплуатации АСК ТАКТ 51 далеко за пределами первоначально рассчитанных и установленных разработчиком гарантийных сроков является далеко не бесспорным и зачастую не подтверждается практикой эксплуатации системы.

3. В существующая система информационного обеспечения процесса проверки работоспособности и отыскания неисправностей в АСК ТАКТ 51 и системе технического диагностирования, в состав которой она сама входит, является несовершенной.

4. При отыскании неисправностей более в 80% случаев оператор правильно выполнив все диагностические операции в соответствии с существующими инструкциями по эксплуатации и поиску неисправностей сталкивается с необходимостью выбора одного из некоторого ограниченного множества подозреваемых неисправных элементов, типовых элементов замены (ТЭЗ) (множество неразличимых неисправностей).

5. Порядок выполнения диагностических операций при выборе действительной неисправности из множества неразличимых, который задан в инструкции по поиску неисправностей, определен на основе данных о надежности функциональных элементов, используемых в АСК ТАКТ 51, более чем двадцатилетней давности и не учитывает современные факторы деградации и девиации показателей надежности электронной компонентной базы.

6. Для системы эксплуатации АСК ТАКТ 51, а также ГО проверяемых с ее участием характерно устойчивая тенденция к общему снижению квалификации операторов (см. п.п., что в свою очередь усиливает в общей системе обеспечения эксплуатационной надежности АСК ТАКТ 51 влияние факторов 1-4.

При исследовании модели операционной работоспособности системы технического диагностирования гибридных объектов специального назначения было подтверждено значительное влияние на показатели системы технического диагностирования не только ее информационно-технических характеристик, но и антропотехнических свойств операторов, являющихся неотъемлемой принадлежностью системы. Причем степень их влияния существенно возрастает в нештатных режимах эксплуатации.

Рассмотрена проблема разработки адаптивных процедур контроля автоматизированной системы оценки технического состояния гибридных технических систем как одного из необходимых условий повышения эффективности диагностических процессов.

Разработан подход к управлению техническим состоянием АСК ГО. Под управлением техническим состоянием системы АСК ГО понимается целенаправленный процесс по контролю технического состояния АСК ГО, управлению параметрами функциональных элементов аппаратуры контроля и структурой системы АСК ГО с целью поддержания характеристик системы на требуемом качественном уровне. Качество [20, 78] представляет собой совокупность свойств, характеризующих способность системы выполнять задачи, определяемые целью ее создания. Основной целью функционирования СТД ГО является обеспечение работоспособности ГО. На основе анализа показателей диагностирования [23, 73, 74] можно заключить, что для системы АСК ГО главными показателями качества являются полнота обнаружения и глубина поиска неисправностей, продолжительность и достоверность контроля (диагностирования), а также надежность.

Принимая во внимание, что перечисленные выше показатели находятся в определенной функциональной зависимости от параметров системы АСК ГО, при разработке математической модели адаптивного управления техническим состоянием АСК ГО использован подход, предложенный в [45] в основе которого лежит понятие о структурно-параметрическом соответствии.

При этом под структурно-параметрическим соответствием понимается оценка разности текущего значения параметра <1,(0 и его математического ожидания М[с?,(/)].

В связи с тем, что система АСК ГО относится к сложным стохастическим системам, ее качество следует оценивать, используя вероятностные показатели. Однако приведенные выше показатели больше применимы для оценки технического состояния отдельных функциональных элементов контролируемого объекта, характеризующихся, как правило, одним контролируемым параметром. Для всего объекта целесообразно использовать показатель, характеризующий его способность пребывания в определенном качественном состоянии. В общем случае показатель должен характеризовать степень параметрического и структурного соответствия объекта контроля и управления изначально заданным требованиям.

Основу управления техническим состоянием системы АСК ГО составляют следующие принципы [20, 28]: 1) абдукции при наблюдении состояния системы АСК ГО; 2) прецедентное™ при идентификации характеристик системы; АСК ГО; 3) интеграции при накоплении диагностической информации о системы АСК ГО; 4) рациональности при адаптивном управлении техническим состоянием системы АСК ГО.

В диссертации обосновано, что оценка вероятности Рспс должна производиться* с на основе меры, характеризующей близость математических описаний Оокк контролируемого объекта и его эталонной модели Оокот, в качестве которой; учитывая природу диагностической информации, имеющей место в СТД использовано расстояние Махаланобиса //нм [20,52,80]. •

Техническое состояние; системы АСК ГО как сложного объекта целесообразно рассматривать как совокупность подверженных изменению в процессе производства и эксплуатации свойств, характеризующих степень его функциональной пригодности в заданных условиях целевого применения или место отказа в нем в случае несоответствия любого из этих свойств установленным требованиям [26].

Разработана математическая модель, в рамках которой адаптивное управление качеством функционирования системы АСК ГО понимается как процесс целенаправленного изменения на основе текущей информации параметров и структуры системы, а также управляющих воздействий на нее с целью достижения требуемого значения вероятности структурно-параметрического Рспс соответствия заданным требованиям [20]. Универсальным средством представления объектов управления являются управляемые случайные процессы, задаваемые семейством условных распределений вероятностей, зависящих от управления.

Повышение качества функционирования диагностической системы целесообразно, как показал анализ;, проведенный в первом разделе, на основе интеллектуализации процессов контроля, и диагностирования. При этом важным свойством интеллектуализированных систем является адаптация к изменяющимся условиям внешней среды. Для системы технического диагностирования, основным элементом которой является AGK ГО, в условиях действия факторов, анализ которых произведен в п. 1.1, необходимо иметь процедуры, позволяющие учитывать изменяющиеся характеристики надежности функциональных элементов технических систем системы технического диагностирования.

На основе структурно-параметрического подхода к представлению диагностической информации в базе знаний интеллектуальной системы технического диагностирования разработаны^ адаптивные, процедуры управления качеством функционирования системы АСК ГО:

Предложенные процедуры позволяет учесть и формализовать специфику объекта исследования, проявляющуюся в условности наблюдения в процессе эксплуатации его действительных состояний.

При разработке данных процедур развит математический аппарат управляемых случайных марковских процессов в плане учета условности наблюдения.

В данном разделе диссертационной работы представлены результаты практической реализации положений по разработке системы поддержки поиска неисправностей в АСК ГО. Предложенный комплекс программных реализаций представляет собой основу системы поддержки поиска неисправностей АСК ГО.

Разработанные программные реализации построены с учетом формализмов, присущего языку программирования высокого уровня Delphi, который принадлежит к числу наиболее эффективных традиционных языков программирования и использование которых, по авторитетному мнению президента Ассоциации искусственного интеллекта проф. Э.В.Попова, является перспективным.

Для обеспечения возможности использования в АСК ГО диагностической и технической информации, которая при организации контроля и диагностирования действующей системы технического диагностирования АСК ГО хранится и используется в буквенно-цифровой форме (инструкции по эксплуатации, поиску неисправностей) с использованием инструментальных средств одной из наиболее эффективных СУБД Access разработана база данных.

Для обеспечения возможности взаимодействия двух систем на основе средств системы программирования Delphi разработаны необходимые процедуры обмена.

Применение разработанной системы поддержки поиска неисправностей позволило повысить вероятность своевременного и безошибочного выполнения алгоритма, связанного с анализом диагностической информации, персоналом сравнительно высокой квалификации (ав « 10) с 0,9 до 1, сократив при этом необходимое для анализа время с 84 сек. до 25 сек. При этом в случае ошибочности решений на этапе непосредственного анализа диагностической информации и принятия решения о потенциально возможной неисправности, т.е. выбор пути продолжения алгоритма по восстановлению работоспособности системы, вре-• менные потери возрастают на порядок. Если же принять во внимание требование ЭТД по повторной реализации программы проверки работоспособности после проведения восстановительных операций, то порядок временных потерь при ошибочном решении возрастает уже до двух.

Вычислительный эксперимент по исследованию влияния адаптивного подхода на качество функционирования СТД ГО свидетельствует о повышении продуктивности использования диагностической информации адаптивной СТД по сравнению с обычной СТД. Причем это преимущество1 проявляется тем сильнее, чем выше сложность диагностируемых объектов, а также объем диагностической информации.

1. Автоматический поиск неисправностей / Мозгалевский A.B., Гаскаров Д.В., Глазунов Л.П., Ерастов В.Д. JI.: Машиностроение, 1967.— 265 с.

2. Алиев P.A. Управление производством при нечеткой исходной информации / Р.А.Алиев, А.Э.Церковный, Г.А.Мамедова. М.: Энергоатом-издат, 1991.-240 с.

3. Беляев Ю.К. Вероятностные методы выборочного контроля. — М.: Наука, 1975.-266 с.

4. Бережной В.П., Дубицкий Л.Г. Выявление причин отказов РЭА. М.: Радио и связь, 1983. - 232 с.

5. Биргер И.А. Техническая диагностика. М.: Машиностроение, 1978. -240 с.

6. Богомолов A.M., Твердохлебов В.А. Диагностика сложных систем.-Киев: Наукова Думка, 1974.

7. Борисов А.Н., Алексеев A.B., Крумберг O.A. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. — Рига: Зинатне, 1982. — 256 с.

8. Браверман Э.М., Мучник И.Б. Структурные методы обработки эмпирических данных. М.: Наука, 1983. - 464 с.

9. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1978. — 400 с.

10. Вентцель Е.С. Теория вероятностей: Учеб. для вузов. М.: Высш.шк., 1998.-576 с.

11. Волков Л.И. Управление эксплуатацией летательных комплексов: Учеб. пособие для втузов. 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Высш. шк., 1987. — 400 с.

12. Выявление экспертных знаний (процедуры и реализации) / О.И. Ларичев, А.И. Мечитов, Е.М.Мошкевич, Е.М.Фуремс. -М.: Наука, 1989. 128 с.

13. Гаврилова Т.А., Червинская K.P. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. М.: Радио и связь, 1992. — 200 с.

14. Глазунов Л.П., Смирнов А.И. Проектирование технических систем диагностирования. Л.: Энергоатомиздат, 1982. - 168 с.

15. Гольдман P.C., Чипулис В.П. Техническая диагностика цифровых устройств. М.: Энергия, 1976. - 224 с.

16. Горелик А.Л., Скрипкин В.А. Методы распознавания. М.: Высш. шк., 1984.-208 с.

17. Гренандер У. Лекции по теории образов: В 3-х томах / Пер. с англ. М.: Мир, 1979.-Т. 1.-383 с, 1981. - Т. 2 - 448 е., 1983.-Т. 3-430 с.

18. Гуляев В.А., Кудряшов В.И. Автоматизация наладки и диагностирования микроУВК. М.: Энергоатомиздат, 1992. - 256 с.

19. Данилюк С.Г. Вероятностно-лингвистический метод диагностирования. Учебное пособие. Серпухов: МО РФ, 1998. - 96 с.

20. Данилюк С.Г., Злобин В.И., Ванюшин В.М. Принципы построения, сложных адаптивных систем в связи и управлении. М.: МО РФ, 1998. — 296 с.

21. Данилюк С.Г., Романенко Ю.А. Метод формализации нечеткой информации для диагностической экспертной системы аппаратуры радиосвязи // Электросвязь. 1997. - № 1. - С. 32 - 34.

22. Деду с Ф.Ф. Обобщенный спектрально-аналитический метод обработки информационных массивов.-М.: Машиностроение, 1999.

23. Дедус Ф.Ф., Воронцов В.Б. Диагностика непрерывных систем с использованием ортогональных фильтров / Техническая диагностика. — «Труды I Всесоюзного совещания по технической диагностике». — М.: Наука, 1972.-С. 103- 108.

24. Джордж Ф. Мозг как вычислительная машина. — М.: Изд-во «Иностранная литература», 1963. — 528 с.

25. Дмитриев А.К., Мальцев П.А. Основы теории построения и контроля сложных систем. Л.: Энергоатомиздат, 1988. — 192 с.

26. Дмитриев А.К., Юсупов P.M. Идентификация и техническая диагностика. Л.: ВИКИ им. Можайского, 1987. - 521 с.

27. Долгов В.А., Касаткин A.C., Стретенский В.Н. Радиоэлектронные автоматические системы контроля (системный анализ и методы реализации). Под ред. В.Н.Стретенского. -М.: Сов. радио, 1978-384 с.

28. Дружинин В.В., Конторов Д.С. Проблемы системологии (проблемы теории сложных систем). М.: «Советское радио», 1976. — 296 с.

29. Дружинин Г.В. Надежность систем автоматики. -М.: Энергия, 1967.

30. Дружинин Г.В. Процессы технического обслуживания автоматизированных систем. М.: Энергия, 1973.

31. Дубров A.M. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. М.: Финансы и статистика, 2000. — 176 с.

32. Евланов Л.Г. Контроль динамических систем. — М.: Наука, 1972. — 424 с.

33. Емелин Н.М., Новиков H.H., Павлов A.A. и др. Подход к построению автоматизированных систем контроля сложных объектов / Цифровые модели в проектировании и производстве РЭС. Межвуз. сб. научн. тр. — Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2000. Вып. 9. - 260 с.

34. Ермилов В.А. Метод отбора существенных неисправностей для диагностики цифровых схем // Автоматика и телемеханика. — 1971. № 1. - С. 159- 167.

35. Ерофеев A.A., Поляков А.О. Интеллектуальные системы управления. — Санкт-Петербург.: Изд-во СПбГТУ, 1999. 263 с.

36. Журавлев Ю.И. Об алгебраическом подходе к решению задач распознавания или классификации. Проблемы кибернетики. — М.: Наука, 1978. — Вып. 33.

37. Журавлев Ю.И., Никифоров В.В. Алгоритмы распознавания, основанные на вычислении оценок // Кибернетика. 1974. - № 3.

38. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976. — 168 с.

39. Защита радиоэлектронной аппаратуры от влияния климатических условий / Под ред. Г.Юбиша. Пер. с нем. - М.: «Энергия», 1982. - 392 с.

40. Испытания радиоэлектронной, электронно-вычислительной аппаратуры и испытательное оборудование: Учебное пособие для вузов / О.П.Глудкин, А.Н.Енгалычев, А.И.Коробов, Ю.В.Трегубов; под ред. А.И.Коробова. М.: Радио и связь, 1987. - 272 с.

41. Карибский В.В. Учет состязаний на входах элементов при построении проверяющей последовательности // Автоматика и телемеханика. — 1973. — №9.-С. 152-164.

42. Карибский В.В., Пархоменко П.П., Согомонян Е.С. Техническое диагностирование объектов контроля. М.: Энергия, 1967. - 80 с.

43. Клацки Р. Память человека, структуры и процессы. М.: Мир, 1979. — 319 с.

44. Кобринский И.Е., Трахтенберг Б.А. Введение в теорию конечных автоматов. М.: Физматгиз, 1962. - 404 с.

45. Контроль и функционирование больших систем / Под. ред. Г.П.Шибанова. М.: Машиностроение, 1977. - 360 с.

46. Кострыкин А.И. Диагностика дискретных устройств логическими методами. МО СССР, 1973. - 71 с.

47. Краткая философская энциклопедия / Губский Е.Ф., Кораблева Г.В., Лутченко В.А. М.: Издательская группа «Прогресс» - «Энциклопедия», 1994. - 576 с.

48. Ксенз С.П. Диагностика и ремонтопригодность радиоэлектронных средств. -М.: Радио и связь, 1989. 248 с.

49. Кудрицкий В.Д., Синица М.А., Чинаев П.И. Автоматизация контроля радиоэлектронной аппаратуры. М.: Сов. радио, 1977. - 256 с.

50. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. — М.: Радио и связь, 1989. 656 с.

51. Макарова О. Коммерческие экспертные системы на научном семинаре //COMPUTERWEEK-MOSCOW, 1995.-№ 17.-С.31,60.

52. Маслов В.Г. Научно-методический аппарат экспертной оценки эффективности научной деятельности высшего военного учебного заведения. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. — Москва: ИИО РАО, 2005. 167 с.

53. Мозгалевский A.B. Диагностирование электронных систем. — Л.: Судо- * строение, 1984. 224 с.

54. Мозгалевский A.B. Техническая диагностика: Непрерывные объекты: Учеб. пособ. для втузов. / А.В.Мозгалевский, Д.В.Гаскаров. — М.: «Высш. шк.», 1975. 207 с.

55. Мозгалевский A.B. Технические средства диагностирования. — Л.: Судостроение, 1984. 207 с.

56. Надежность в технике. Термины и определения: ГОСТ 27.002.83. — введ. 01.07.84. М.: Изд-во стандартов, 1983. - 30 с.

57. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д.А.Поспелова. — М.: Наука, 1986. 312 с.

58. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения: Пер. с англ. / Под ред. Р.Р.Ягера. М.: Радио и связь, 1986. - 408 с.

59. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР / Малышев Н.Г., Бер-штейн Л.С., Боженюк A.B. — М.: Энергоатомиздат, 1991. — 136 с.

60. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений / А.Н.Борисов, А.В.Алексеев, Г.В.Меркурьева и др. М.: Радио и связь, 1989.-304 с.

61. Основы технической диагностики. В 2-х книгах. Кн. 1. Модели объектов, методы и алгоритмы диагноза / В.В.Карибский, П.П.Пархоменко, Е.С.Согомонян и др.; под ред П.П.Пархоменко. М.: «Энергия», 1976. -464 с.

62. Пархоменко П.П. Диагноз технического состояния дискретных устройств методом выделения подозреваемых неисправностей // Автоматика и телемеханика. 1971. -№ 6. -С. 126-137.

63. Пархоменко П.П. О технической диагностике. М.: Знание, 1969. - 64 с.

64. Поспелов Д.А. Логические методы анализа и синтеза схем. — М.: Энергия, 1968.-328 с.

65. Прикладные нечеткие системы: Пер с япон. / К.Асаи, Д.Ватада, С.Иваи и др.; под ред. Т.Тэрано, К.Асаи, М.Сугэно. М.: Мир, 1993. - 386 с.

66. Сейдж Э.П., Уайт Ч.С. Оптимальное управление системами: Пер. с англ.- М.: Радио и связь, 1982.-392 с.

67. Селезнев A.B., Добрица Б.Т., Убар P.P. Проектирование автоматизированных систем контроля бортового оборудования летательных аппаратов.- М.: Машиностроение, 1983. 224 с.

68. Сердаков A.C. Автоматический контроль и техническая диагностика. -Харьков: «Технша», 1971. 224 с.

69. Соловьев H.A. Тесты (теория, построение, применение). Новосибирск: Наука, 1978.-189 с.

70. Срагович В.Г. Адаптивное управление. М.: Наука, 1981. — 382 с.

71. Техническая диагностика. Показатели диагностирования: ГОСТ 23564.79.- Введ. 01.01.80. М.: Изд-во стандартов, 1979. - 16 с.

72. Техническая диагностика. Термины и определения: ГОСТ 20911.89. -Введ. 01.01.91. -М.: Изд-во стандартов, 1990. 13 с.

73. Технические средства диагностирования: Справочник / В.В.Клюев, П.П.Пархоменко.; В.Е.Абрамчук и др.; Иод общ. ред. В.В.Клюева: Машиностроение, 1989. — 672 с.

74. Ту Д., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов: Пер: с англ. М.: Мир, 1978.-411 с.

75. Управление качеством продукции. Основные понятия; Термины и определения: ТОСТ 15467.— введ. 26.01.79. М.: Изд-во:стандартов, 1979^ - 38 с.

76. Управление качеством электронных средств: Учеб. для вузов / 0:П:Глудкин, А.И!Гуров, А.И.Коробов и др.; под ред. 0:П.Елудкина:.-М:: Высш. шк., 1994.-414 с.

77. Фокин Ю.Г. Оператор-технические средства: обеспечение надежности. -М.: Воениздат, 1985. 192 с. .

78. Фомин Я.А., Безродный* Б.Ф. Адаптивные системы контроля изделий микроэлектроники на ПЭВМ. — М;: Издательство стандартов, 1993. 204 с.81. .Фомин Я.А., Савич А.В. Оптимизация, распознающих систем. М.: Машиностроение, 1993. - 288 с.

79. Форсов Г.Л., Данилюк С.Г. Адаптивный подход к управлению техническим состоянием на основе случайного векторного процесса // Информационные технологии в проектировании и производстве. 2008. - № 4. - С. 55-58.

80. Фукунага К. Введение в статистическую теорию распознавания образов: Пер. с англ. М.: Наука, 1979. - 368 с.

81. Чжен Г., Мэнинг Е., Метц Г. Диагностика отказов цифровых вычислительных систем. М.: Мир, 1972. - 232 с.

82. Чипулис В.П., Шаршунов С.Г. Анализ и построение тестов цифровых программно-управляемых устройств. М.: Энергоатомиздат, 1992. — 224 с.

83. Шор Я.Б. Статистические методы анализа и контроля качества и надежности. М.: Сов. радио, 1966. — 550 с.

84. Экспертные оценки в научно-техническом прогнозировании / Доб-ров Г.М., Ершов Ю.В., Левин Е.И., Смирнов Л.П., — Киев: «Наукова думка», 1974. 160 с.

85. Яблонский C.B. Введение в дискретную математику: Учебное пособие. -М.: Наука, 1979.-272 с.

86. Яблонский C.B., Чегис И.А. Логичекие способы контроля работы электрических схем: Труды математического института им. В.А.Стеклова, т. 51, изд. АН СССР, М., 1958, с. 270 - 360.

87. Dalkey N., Brown B., Cochran S. Use of Selfrations to Improve Group Estimates. «Technology Forecasting», 1989.

88. Kendall M. Rank Correlation Methods. Hafher Publishing House. N.Y., 1995.

89. Zadeh L.A. Approximate reasoning in fuzzy logic // Proc. Int. Conf. on Artif. Intell. Tokyo, 1979.