автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Поддержка поиска неисправностей в аппаратуре автоматики и телемеханики на основе обработки диагностической экспертной информации

На правах вукописи

АГАРЕВ Виталий Александрович

ПОДДЕРЖКА ПОИСКА НЕИСПРАВНОСТЕЙ В АППАРАТУРЕ АВТОМАТИКИ И ТЕЛЕМЕХАНИКИ НА ОСНОВЕ ОБРАБОТКИ ДИАГНОСТИЧЕСКОЙ ЭКСПЕРТНОЙ ИНФОРМАЦИИ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (промышленность)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

□□34Э32Э7

Серпухов-2010

003493297

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

КОБЗЕВ Александр Архипович

доктор технических наук, старший научный сотрудник АВАКЯН Александр Анушованович

Ведущая организация: Проектно-конструкторско-технологическое бюро

железнодорожной автоматики и телемеханики - филиал ОАО «РЖД»

Защита состоится «26» марта 2010 г. в 14 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 «20» февраля 2010 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

доктор технических наук, профессор

Макаров Р.И.

Общая характеристика работы

Актуальность темы диссертации. Необходимость обеспечения требуемой безопасности перевозок железнодорожным транспортом при функциональном усложнении аппаратуры железнодорожной автоматики и телемеханики (ЖАТ) требует повышения ее надежности и выдвигает эту задачу в ранг приоритетных. Несмотря на повышенное внимание к проблемам обеспечения надежности на предприятиях отрасли, практика разработки, производства и эксплуатации аппаратуры ЖАТ свидетельствует об устойчивом уровне ее отказов, который достигает нескольких тысяч в год и в последние 5-7 лет практически не снижается. В связи с этим внедряемый в ОАО РЖД комплексный подход к управлению надежностью на всех стадиях жизненного цикла аппаратуры ЖАТ предусматривает совершенствование системы ее диагностирования.

При организации диагностирования сложных систем следует учитывать, что выполнение диагностических операций реализуется оператором, который может допускать ошибки как в определении структуры диагностического алгоритма, так и при выполнении его отдельных операций. Особенно это проявляется в условиях большой сложности объекта и при ограниченном времени диагностирования. Существенное значение для результата поиска неисправностей имеет уровень профессиональной квалификации технического персонала. Перечисленные факторы являются основанием для создания системы поддержки поиска неисправностей (СППН) в аппаратуре ЖАТ. При обосновании ее структуры необходимо учитывать 1) значительное пространственное распределение находящейся в эксплуатации аппаратуры ЖАТ, обусловленное обширностью железнодорожной сети; 2) временное распределение, обусловленное значительностью территории страны, на которой эксплуатируется аппаратура ЖАТ, по широте; 3) существенные различия в климатических условиях эксплуатации, обусловленное значительностью протяженностью территории страны, как по широте, так и по долготе; 4) различия в квалификации технического персонала, задействованного для решения диагностических задач, обусловленные удаленностью от центров первоначальной подготовки и переподготовки, различным уровнем условий и интенсивности отказов аппаратуры ЖАТ, дифференциацией причин отказов, связанных с указанными выше факторами (интенсивность и климатические факторы) и проч.

Перечисленные факторы в совокупности с соображениями экономического характера и в условиях активного развития современных информационных и коммуникационных технологий (ИКТ) позволяют сделать вывод о перспективе реализации СППН как дистанционной системы поддержания и повышения профессиональной квалификации специалистов по поиску неисправностей в аппаратуре ЖАТ.

В большинстве случаев задачи поиска неисправностей в аппаратуре ЖАТ достаточно успешно решаются на основе детерминированных методов, теоретическую основу которых обеспечили советские и российские ученые Пархоменко П.П., Карибский В.В., Согомонян Е.С., Дмитриев А.К., Кострыкин А.И., Мозгалевский A.B., Клюев В.В., Калявин В.П., Чипулис В.П., Гуляев В.А., Ксенз С.П. и др. Однако, прак-

тика диагностирования аппаратуры ЖАТ свидетельствует об успешности применения опытными специалистами эвристических процедур, когда возможности формализованных методов оказываются исчерпанными. При этом в совокупности с измеряемыми диагностическими параметрами они используют признаки (до 10% от общего объема диагностической информации), сопровождающие неисправности и имеющие качественную природу. Неявный характер выраженности диагностических признаков, неоднозначность причинно-следственной связи между сущностью физических изменений, обусловивших отказ, и его внешним проявлением, позволяет сделать вывод, что техническая диагностика это та область, где применение методологии искусственного интеллекта (ИИ) заведомо оправдано.

Развитие ИИ связано, прежде всего, с исследованиями американских, российских, французских и японских ученых (Журавлев Ю.И., Ивахненко А.Г., Бон-гард М.М., Заде Л., Попов Э.В., Поспелов Д.А., Нильсон Н., Борисов А.Н., Коф-ман А., ТанакаХ. и мн.др.). При несомненных успехах в данной области, следует отметить, что применение методов обработки информации ИИ в интересах повышения качества диагностирования сложных технических систем ограничено. В связи с этим следует отметить работу Каинова В.М., в которой рассмотрены вопросы поддержки деятельности специалистов по физико-техническому анализу отказов аппаратуры ЖАТ. Организация процедур диагностирования аппаратуры ЖАТ в эксплуатации на основе структурно-параметрического подхода рассматривалась в диссертации Кобя-кова А.Г. Вопросы выходного контроля качества элементной базы, используемой при производстве аппаратуры ЖАТ, на малых выборках были обоснованы в работе Матвеева C.B. Перспективным направлением для технической диагностики является ситуационный подход, развитие которого в структуре ИИ обеспечено трудами Попова Э.В., Поспелов Д.А., Мелихова А.Н., Берштейна Л.С., Коровина С.Я. Интеллектуализации процессов диагностирования сложных технических систем посвящены работы Данилюка С.Г., Романенко Ю.А. Вопросы практической реализации отмеченного подхода при автоматизации производства рассмотрены в работах Кострова A.B., Макарова Р.И., Хорошевой Е.Р. Однако, использование достижений ИИ в интересах диагностирования технических систем на настоящий момент имеет ограниченное применение в силу недостаточной проработки вопросов формализации и обработки диагностической экспертной информации.

Обобщая вышеизложенное, можно заключить, что диссертационные исследования, посвященные разработке математических моделей и алгоритмов обработки диагностической экспертной информации как основы функционирования системы поддержки профессиональной деятельности специалистов по поиску неисправностей в аппаратуре ЖАТ можно обоснованной считать актуальным.

На основании проведенного выше анализа может быть сформулировано противоречие между необходимостью организации поддержки поиска неисправностей в аппаратуре ЖАТ и отсутствием диагностических моделей и формализованных алгоритмов, позволяющих решать диагностические задачи на основе экспертной информации.

Цель исследования - сокращение средней продолжительности и повышение полноты диагностирования аппаратуры ЖАТ.

Объектом исследований является система поиска неисправностей в аппаратуре ЖАТ, а предметом - методы формализации, анализа и обработки диагностической информации при определении технических состояний аппаратуры ЖАТ.

Научная задача состоит в разработке модели и алгоритмов анализа и обработки диагностической экспертной информации как основы принятия решений СППН в аппаратуре ЖАТ.

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

1. Разработка модели для формализации диагностической экспертной информации о технических состояниях аппаратуры ЖАТ на основе лингвистической переменной «Признак» и распределения уверенности.

2. Разработка алгоритма идентификации технических состояний аппаратуры ЖАТ на основе анализа диагностической экспертной информации.

3. Разработка алгоритма обучения экспертной базы знаний системы поддержки поиска неисправностей в аппаратуре ЖАТ.

4. Оценка эффективности поддержки поиска неисправностей на основе разработанной модели и алгоритмов по основным показателям технического диагностирования.

5. Обоснование реализации разработанной модели, алгоритмов анализа и обработки диагностической экспертной информации при поддержке профессиональной деятельности специалистов по поиску неисправностей в аппаратуре ЖАТ.

Основные научные результаты, представляемые к защите:

1. Модель формализации диагностической экспертной информации о технических состояниях аппаратуры ЖАТ на основе лингвистической переменной «Признак» и распределения уверенности.

2. Алгоритм идентификации технических состояний аппаратуры ЖАТ на основе анализа диагностической экспертной информации.

3. Алгоритм обучения экспертной базы знаний системы поддержки поиска неисправностей в аппаратуре ЖАТ.

4. Структура СППН и ее реализация при поддержке профессиональной деятельности специалистов по поиску неисправностей в аппаратуре ЖАТ.

Достоверность результатов, полученных в диссертационной работе, обеспечивается корректным использованием апробированного матемагического аппарата нечетких множеств, нечеткой логики, системного анализа, непротиворечивостью результатов принятия решений с использованием разработанных моделей и процедур результатам, полученным на основе обработки идентичных исходных данных в соответствии с известными и апробированными в технической диагностике моделями и процедурами.

Научная новизна и теоретическая значимость работы состоит 1) в том, что разработана модель, которая на основе лингвистической переменной «Признак» и

распределения уверенности позволяет формализовать диагностическую экспертную информацию о техническом состоянии аппаратуры ЖАТ; 2) в разработке алгоритма анализа диагностической экспертной информации и вычисления степени ее нечеткого равенства идентифицировать текущее техническое состояние аппаратуры ЖАТ; 3) разработке алгоритма обучения экспертной базы знаний системы поддержки поиска неисправностей в аппаратуре ЖАТ на основе коррекции значений субъективных вероятностей, первоначально определенных на основании экспертной информации, по результатам статистических данных.

Практическая значимость работы определяется разработкой основы алгоритмического обеспечения функционирования аналитической подсистемы СППН в аппаратуре ЖАТ. Произведенная оценка разработанной модели, алгоритмов анализа и обработки диагностической экспертной информации при поддержке профессиональной деятельности специалистов по поиску неисправностей в аппаратуре ЖАТ в сравнении с диагностированием на основе таблицы функций неисправностей показала повышение 1) повышение полноты диагностирования с 0,51 до 0,78; 2) сокращение средней продолжительности поиска неисправностей в 2,5 раза.

Апробация и публикации по теме работы. Результаты работы докладывались и обсуждались на научно-практических конференциях и семинарах международного и всероссийского уровня (2002 - 2008) [7, 8, 10 - 12, 14, 15, 17,19, 20, 22, 23].

По теме диссертации опубликовано 24 работы, из которых 1 публикация в издании, входящих в перечень ВАК («Информационные технологии в проектировании и производстве» [1]).

Внедрение результатов исследований. Результаты диссертационных исследований реализованы и внедрены в ПКТБ ЦШ - ОАО «РЖД» (г. Москва), ИИФ РФ (г. Серпухов), а также в учебном процессе Серпуховского ВИ РВ (г. Серпухов).

Основное содержание диссертации

Структура работы. Диссертация имеет объем 137 страниц (27 рис., 19 табл.) и состоит из списка сокращений, введения, четырех разделов, заключения, списка литературы (189 наименований) и приложения.

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

В первом разделе рассмотрена задача обеспечения надежности аппаратуры ЖАТ. При этом в качестве одного из необходимых условий ее решения обоснована важность интеллектуализации системы технического диагностирования (СТД) аппаратуры ЖАТ. Опережение роста сложности систем возможностей средств обеспечения надежности требует совершенствования диагностического обеспечения аппаратуры ЖАТ. Одним из важнейших условий реализации комплексного подхода к управлению надежностью, направленного на гарантированное обеспечение требуемых показателей надежности, является реализация эффективных процедур поиска не-

исправностей в аппаратуре ЖАТ при ее производстве и эксплуатации. Совершенствование СТД в конечном счете направлено на поддержание высокого значения коэффициента технического использования (КТИ) аппаратуры ЖАТ: = XV{'Л в котором К, (/к) - коэффициент готовности (КГ), а Кп{и) - коэффициент, учитывающий долю общего времени эксплуатации аппаратуры ЖАТ, отводимого на плановое техническое обслуживание. Рассмотрим КГ

где М[гр] - математическое ожидание (МО) времени работоспособного состояния, М[ГСН] - МО времени непланового снижения готовности. Величина М[ГСН] может быть представлено следующим соотношением:

где М[г„6] - МО времени обнаружения отказа аппаратуры ЖАТ; М[гп] - МО времени прибытия технического расчета к участку ЖД, на котором произошел отказ; М[гсб] -МО времени организации СТД аппаратуры ЖАТ; М[ г„Р] - МО времени реализации диагностических программ; М[гпн] - МО времени поиска и устранения неисправности; М[7разб] - МО времени приведения аппаратуры ЖАТ в состояние готовности к применению по назначению.

Диагностический фактор (2) обусловлен случайным временем гп„> которое в соответствии с логикой процесса поиска и устранения неисправности включает времена всех циклов, состоящих из обработки диагностической информации (ДИ) расчетом, принятия решения о месте и причинах неисправности, действий по восстановлению работоспособности аппаратуры ЖАТ и проверке восстановления работоспособности с помощью средств диагностирования. При этом реализация ган определяется операциями, логическая последовательность которых в большой степени зависит от текущей ситуации и определяется преимущественно квалификацией персонала расчета по поиску и устранению неисправностей. Это свидетельствует о важности и актуальности задачи создания экспертной СППН в аппаратуре ЖАТ.

Учитывая сложность задач диагностирования, решение которых осуществляется в условиях высокой степени неопределенности и характеризуется достаточно ограниченными возможностями детерминированного представления ДИ, носящей прецедентный, а значит зависящий от конкретных случаев, характер, разработка СППН в аппаратуре ЖАТ должна проводиться на основе подходов искусственного интеллекта. Это обусловлено тем, что именно искусственный интеллект как новое научное направление априорно обладает возможностями к учету максимально полного объема различной по своей природе, структуре и форме полезной ДИ, которая может быть представлена в базах знаний и данных.

Второй раздел работы посвящен разработке математической модели и алгоритмов обработки ДИ и формирования решения о техническом состоянии аппаратуры

(1)

М[ГСН] = М[г06] + М[г„] + М[гсб] + М[гпр] + М[г„.„] + М[гриб], (2)

ЖАТ.

С учетом специфики задач диагностирования была разработана модель на основе лингвистической переменной (ЛП) «Признак» и распределения уверенности (РУ), предназначенная для формализации и обработки экспертной диагностической информации. Специалист неоднократно и успешно решавший задачи по поиску неисправностей в аппаратуре ЖАТ, накапливает информацию в виде субъективных оценок возможности наступления различных по проявлению и характерных для каждой диагностической ситуации (ДС) комплексов признаков. Он идентифицирует описание ДС по комплексу признаков, которые имеют как числовую, так и качественную природу, т.е. могут оцениваться органолептическими методами. Проявление признаков и их связь с техническими состояниями отражается в опыте эксперта по диагностированию аппаратуры ЖАТ в форме субъективных оценок. Поэтому в основу разработанной модели положено понятие нечеткой диагностической ситуации (НДС):

где хд е П, д = 1,£> - д-я физически реализуемая проверка; е; е Е, 1 = 0,1-1 - неисправность аппаратуры ЖАТ; у1 е У, 1 = 1,1 - /-я ЛП «ПРИЗНАК», используемая для формализации ДИ о ДС, обусловленной неисправностью аппаратуры ЖАТ; Г/' е7];,/ = II;] = Сл;д = 1в; 1 = 0,£-1 -у-с значение /-й ЛП «ПРИЗНАК», зафиксированное при реализации </-й проверки в 1-й неисправном состоянии; р1}' е/>,1 = 1,/;_/ = 1,./,; ¡7 = 1,0;/ = 0,1,-1 - оценка возможности события (у, = заключающегося в принятии /-й ЛП «ПРИЗНАК» возможного ее значения

С учетом введенных обозначений модель представляется упорядоченным множеством:

множество всех возможных НДС

Для формализации детерминированной экспертной информации в рамках нечеткой диагностической модели используется лингвистическая переменная «ПРИЗНАК», семантикау'-го значения которой может быть определена экспертом

заданием четырех параметров ^.¿/у,«??,^) на основе модифицированной л-

функции:

М={Е, П, У, Т, О, Р, V}, в котором: О: £ х П о Г х Р.

(4)

(5)

при этом

(6)

4*,/7,,^;)=

(8)

(9)

'si(l,d]-2tij.d^-4j,dj\ при d<dnr 1, приd]<dZd],

1 -s{i,d], daj + r)j,dnj + 2r}j\ при d>d],

0, при d <, 4,

, 2{ö-df ^ . „

1,npnd>:S.

Для формализации стохастической экспертной информации разработан алгоритм определения субъективных вероятностей на основе распределения уверенности:

1. Определить множество событий X = {xj\j = 1, j}, где Xj - событие вида

xj = {у~Tj) ■> (10)

?(*,)+ Р(х2)+...+ P(XJ) = P{XJ)=\. (11)

2. Построить множество Х\ = {xyjk\j = 1, j}, k = 1, х\к >■ х\к >-..> xyJk, в котором xj упорядочены в соответствии с правилом:

Mxj,xf eX\p(x)>p{xf\xj^x),xf=x},(x)'yx}\

3. Выбрать из множества Х\ событие х\к

3fe)=max%)

j=i

(12) (13)

4. Сравнить />^)с Р(Нк),гяв Нк Для анализа оставить:

. (15)

При получении (15) определить степень е [Ф 1] равенства -Р^) и Р(Нк).

5. Преобразовать множество Хк в упорядоченное множество в соответствии с правилами:

(16) **у+1=Н|у=и-(*-1)}>

ЛЦ+1 ^ A2i+1

(17)

6. к := к+1, при к < J-2 перейти к п.З, при к > J - 2 к п.7 процедуры.

7. Сформировать систему, включив в нее уравнение (11) и все уравнения вида (14), (15), полученные на каждом к-м шаге процедуры:

]=1

■и 1№*М*.У*)> (19)

Для нахождения искомого распределения вероятностей необходимо решить систему (19) и выполнив над р(х)\), у = 1,./, преобразование, обратное описанному в

п. 2 описанной процедуры.

Исходное множество нечетких диагностических ситуаций, полученное на основе взаимодействия с экспертами является избыточным. Ситуации с большой степенью могут дублировать друг друга. Минимизация исходного множества нечетких диагностических ситуаций = I = 0, позволяет определить классы нечеткой эквивалентности (КНЭ) УчХ , I- 1,Л?, объединяющие ситуации, неразличимые относительно заданного уровня достоверности р1пс.

Основу разработанного алгоритма идентификации технического состояния аппаратуры ЖАТ составляет вычисление степени нечеткого равенства достоверно определенной НДС 7т и КНЭ Утд в соответствии с выражениями:

А > (20)

Ф/Ч.Ы^'Ч».¿ = (22)

и сравнение ее с заданным значением обоснованности принимаемых решений рЫс. НДС \т и КНЭ Ктд нечетко эквивалентны (ут » К„л)> если

Р^Л^Ршс- __ (22)

Множество номеров Л„, классов нечеткой эквивалентности УтЛ т = \,М, которые в 9лт нечетко эквивалентны текущим нечетким диагностическим ситуациям Ут, задают т-разрядный вектор-идентификатор:

^ = ••■Д/я» —(23)

Структура алгоритма идентификации, представлена на рис. 1.

й

С Начало

Т-

Ввод текущих НДС: V.

,т = 1,М /

ТО М РО >

■<( РОЯ т:=1 ТО м БО >

БЗ и БД СППН

3?' А л^Цл,^...^!!',/ = 0,1-1

Вычислить:

I

Г шах

Сформировать вектор-идентификатор: д _ Ц^ ^ ^ д ||т

/:=0 "Е

-Х^WШLE (/>0)АКР (/¿¿,-1)AND N01 (д = л') РО у—

у/ Вывод неисправности: у/ ^ —

^ Конец ^

Рис. 1 Алгоритм идентификации технических состояний аппаратуры ЖАТ на основе анализа диагностической экспертной информации

Идентификация текущей неисправности аппаратуры ЖАТ осуществляется на основе последовательного сопоставления «-разрядного вектора-идентификатора

Л— А],^» ■■■,Лт, ...,Л1

■м\\

вектор-столбцам матрицы Л , т-\,М, / = 0,i — 1.

Решение принимается согласно правилу е * s oÄ = At

или

Л\, Я2,..., Лп

Hi

~ Ли»'*)«» —> 4

■кт>—' ЛШ

(24)

(25)

(26)

1

0,9 0, 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0

В третьем разделе на основе моделирования и сравнительного анализа показано, что модель и разработанные алгоритмы позволяют на основе сокращения мощности КНН эффективность диагностирования. Разработанный алгоритм обработки диагностической экспертной информации позволяет практически однозначно локализовать технические состояния. Сравнительная оценка по основным показателям технической диагностики, в сравнении с методом, базирующимся на таблице функций неисправностей, для использованных при моделировании исходных данных показала: 1) повышение полноты диагностирования с 0,51 до 0,78; 2) сокращение средней продолжительности поиска неисправностей в 2,5 раза. В диссертации показано (рис. 2), что эффективность использования СППН растет с ростом сложности диагностируемого объекта и зависит от качества содержащейся в ней информации.

Разработанный алгоритм обучения экспертной СППН в аппаратуре ЖАТ позволяет корректировать значения субъективных оценок, отражающих стохастическую связь технических состояний и диагностических признаков. Основные ограничения и допущения при этом заданы выражениями (27)-(30).

Представленный экспертами объем информации позволяет решать диагностические задачи с достоверностью, оцениваемой согласно формуле:

Ч . . при р!'^ a«c=min min min mini, „, „, AC {21>

Ы0 <7=1 ylSr T^T, при pfj <0,5.

Пусть p(di)nü - вероятность события, состоящего в том, что базовая переменная dj ;-й лингвистической переменной je, = «ПРИЗНАК,» примет значение t/, е D =

12,8 14,2

26

30

Рис.

2 Зависимость эффективности диагностирования от сложности объекта: без СППН (IV]) и при использовании СППН

и

[afj,/, dni] при условии, что в объекте присутствует неисправность е, е Е и на него подано воздействие хт е П*, т = 1, М. Тогда МО значений базовой переменной df при наличии в объекте неисправности е/ е Е и реализации проверки лт е П , т = 1, М:

■Лф/L = ¿^/Ж-L (28)

Очевидно, что в диагностической модели

M\dLi=ctpa< т = / = 1ХЛ, / = П, J = U„ (29)

где С?'^ - множество - уровня нечеткого множества C,j', описывающего нечеткое значение Гу е 7}.

С учетом (28) МО значений достоверности принятия ЛП у, = «ПРИЗНАК,» значения Ту е Г/ при неисправности в объекте е, е £ и проверке л„ е П*, т = 1,Л/:

A'Wf = Е (30)

Основой процедуры обучения СППН в аппаратуре ЖАТ составляет правило V

Рг'

где a, b б Z+ - характеризующие вклад каждой из используемых вероятностей (р"д)

и в формирование ; (р,™)* - достоверность идентификации j-ro при-

знака значением Ту е Tt при неисправности е, е Е и проверке на А-м шаге.

В работе показано, что на основе нечеткой модели (4), удовлетворяющей условиям полноты (32), начальной достоверности (33), на основе процедуры обучения (31)

(Ve, е £)(зv„ е V = {v„ j q = \Q; / = ОД^! }) , (32)

(vv„.6F = {v„| q = = л^ЛеУ = {Л|«=й7 }) л

л е7] = {75, | y = Ü~ }) 3 («с. (rf)6(l-p/iIC, Лис )), (33)

значения субъективных вероятностных оценок с вероятностью единица сходятся к величине/?:

Иш/)(|р"-/4|=о)=ь (34)

, к . . ¡M[p]f, при M[p]f >0,5;

р =Ш1ПШП1 mill mini, , Лт1 , w (35)

/=0 т=1 Гуег, [1-Лф]™, при Лф]™<0,5.

изменения вероятностей рЦх КНЭ VmX при выявлении неисправности е,е Е:

{pf]-rmX

Л

р*пс - достоверность диагностирования за к шагов, причем р >р,„с. (36)

В четвертом разделе предложена структура экспертной СППН в аппаратуре ЖАТ (рис. 3), которая включает подсистемы: 1) оценки диагностических ситуаций на основе информации экспертов, 2) анализа диагностических ситуаций и принятия решений, 3) формирования и выдачи решений, 4) взаимодействия с экспертами, 5) интерпретации решений диагностической экспертной системы, 6) база знаний и данных по поиску и устранению неисправностей в аппаратуре ЖАТ. Взаимодействие перечисленных подсистем в режиме формирования и использования при поиске неисправностей показаны соответственно серыми и белыми связями. Разработанные в диссертации модель и алгоритмы составляют основу функционирования блоков 1) — 3) и 6).

Рис. 3 Структурная схема экспертной системы поддержки поиска неисправностей в аппаратуре ЖАТ

Также в данном разделе диссертационной работы обоснованы 1) структурно-логическая схема использования экспертной СППН для профессиональной подготовки специалистов по диагностированию аппаратуры ЖАТ и 2) структура и порядок функционирования системы поддержки профессиональной деятельности специалистов по устранению неисправностей в аппаратуре ЖАТ с использованием 1РТУ-технологии. Предложенные решения нашли реализацию в 1)Проектно-конструкторско-технологическом бюро железнодорожной автоматики и телемеханики (г. Москва) в виде научно-методического обеспечения при формировании технического задания на систему поддержки физико-технического анализа аппаратуры ЖАТ; 2) ИИФ РФ (г. Серпухов) в виде методики оценки уровня защищенности программно-аппаратных средств от несанкционированного доступа при проведении сертификационных испытаний в научно-испытательной лаборатории комплексного испытательного управления; 3) в Серпуховском ВИ РВ в виде СППН в электронной регламентной аппаратуре.

В заключении сформулированы основные результаты исследований по решению теоретических и прикладных задач, поставленных в работе. Указываются возможные пути дальнейшего развития исследований по проблеме совершенствования алгоритмов обработки диагностической экспертной информации при поддержке принятия решений по выявлению неисправностей в аппаратуре ЖАТ.

В приложениях представлены программы и результаты моделирования, подтверждающие разработанные в основной части диссертационной работы теоретические и практические положения, а также акты о внедрении полученных результатов.

Основные результаты исследования

1. Разработана математическая модель формализации диагностической экспертной информации о технических состояниях аппаратуры ЖАТ, в основу которой положены лингвистическая переменная «Признак» и распределение уверенности.

2. Разработан алгоритм идентификации текущих технических состояний аппаратуры ЖАТ на основе анализа диагностической экспертной информации. Основу принятия решения составляет процедура вычисления степени нечеткого равенства текущих НДС и классов, характеризующих технические состояния аппаратуры ЖАТ.

3. Разработан алгоритм обучения экспертной базы знаний СППН в аппаратуре ЖАТ, который позволяет производить переоценку значений оценок возможности проявления значений диагностических признаков по результатам очередного диагностирования.

4. Произведена оценка эффективности поддержки поиска неисправностей на основе разработанной модели и алгоритмов по основным показателям технического диагностирования, которая показала работоспособность и эффективность разработанных математических моделей и методов обработки диагностической информации.

5. Обоснован вариант реализации разработанной модели, алгоритмов анализа и обработки диагностической экспертной информации в виде СППН в аппаратуре ЖАТ при поддержке профессиональной деятельности специалистов по поиску неисправностей.

Публикации по теме исследования

В рецензируемых научных журналах и изданиях

1. Агарев В.А., Данилюк С.Г. Обоснование структуры анализа надежности прикладного программного обеспечения автоматизированных систем управления технологическими процессами // Информационные технологии в проектировании и производстве: Научно-техн. сб. / ВИМИ. - 2008. - № 4. - С. 52 - 55. (соиск. - 75%)

2. Агарев В.А., Безродный Б.Ф., Данилюк С.Г., Форсов Г.Л. Информационный аспект физико-технического обеспечения надежности изделий электронной техники // Известия Института инженерной физики. - Серпухов: Межрегиональное научное и образовательное учреждение «Институт инженерной физики». - 2008. - № 2 (8). -84 с. - С. 50 - 52. (соиск. - 45%)

3. Агарев В.А., Данилюк С.Г. Теоретико-множественный подход к описанию структуры мультисервисных сетей кабельного телевидения // Известия Института инженерной физики. - Серпухов: Межрегиональное научное и образовательное учреждение «Институт инженерной физики». - 2007. - № 4 (6). - 84 с. - С. 23 - 25. (соиск.-65%)

4. Агарев В.А., Данилюк С.Г., Ионас А.Е. Адаптивная статистическая модель мониторинга уровня обученности специалистов по диагностике сложных технических систем // Известия Института инженерной физики. - Серпухов: Межрегиональное научное и образовательное учреждение «Институт инженерной физики». - 2008. - № 2 (8). - 84 с. - С. 76 - 80. (соиск. - 35%)

5. Агарев В.А., Данилюк С.Г., Ионас А.Е. Структурная модель анализа надежности прикладного программного обеспечения автоматизированных систем управления технологическими процессами // Известия Института инженерной физики. - Серпухов: Межрегиональное научное и образовательное учреждение «Институт инженерной физики». - 2008. - № 2 (8). - 84 с. - С. 25 - 28. (соиск. - 55%)

6. Агарев В.А., Данилюк С.Г., Форсов Г.Л., Смуров С.В. Подходы к построению обучающих экспертных систем и их использованию в подготовке специалистов И «Информатика и образование». - Москва: Издательство «Образование и Информатика». - 2008. - № 5. - 128 с. - С. 105 - 107. (соиск. - 45%)

Статьи:

7. Агарев В.А. Анализ технологий для мультисервисных широкополосных сетей / Международная выставка-конференция «Кабельное и спутниковое ТВ, телерадиовещание, широкополосный доступ» CSTB-2004, секция «Мультисервисные сети», февраль 2004, т. Москва, http://cstb.ru.

8. Агарев В.А. Доступ в интернет и телефонная связь через сети кабельного телевидения. Выбор оборудования / Современные технологии в кабельном телевидении. Реализация концепции построения интерактивных мультисервистных сетей кабельного телевидения: Материалы науч.-техн. совещения. - С.-Пб.: Министерство РФ по связи и информатизации. - 2002. - 117 с. - С. 83 - 89.

9. Агарев В.А. Использование математического моделирования при обосновании структуры мультисервисных сетей кабельного телевидения образовательного

назначения / «ИКТ в общем, профессиональном и дополнительном образовании». Уч. записки. - Москва: РАО. ИИО. Вып. 25. - 2007. - 197 с. - С. 60 - 67.

10. Агарев В.А. Новейшие разработки компании Томсон для цифрового телерадиовещания в стандартах MPEG-4, HDTV. Опыт практического применения на сетях операторов /11-я Ежегодная конференция операторов и пользователей сети спутниковой связи и вещания России, 11-12 апреля 2006 г., г. Дубна МО, http://www.rscc.ni/ru/fair/fair/2006.02.16_sched.htnil.

11. Агарев В.А. Платформы цифрового телевидения и тенденции их развития на примере российских проектов цифрового ТВ / Материалы 5-й Конференция «Развитие цифрового вещания в России», 7-8 июня 2007 г., Москва, http://www.mis.ru.

12. Агарев В.А. Практический опыт создания систем платного цифрового ТВ вещания / III Международная конференция по цифровому телевещанию «Цифровая Россия: вчера, сегодня, завтра» Ханты-Мансийск, октябрь 2007, http://www.admhmao.ru/konferen/2007/01-03_10/program.htm.

13. Агарев В.А. Системная интеграция и инфраструктурные изменения в сетях кабельных операторов / Журнал «Мобильный Контент». Материалы Международного Форума "Инвестиции в цифру", 25 октября, 2006 г., http://www.procontent.ru.

14. Агарев В.А. Современные концепции построения BOJIC для мультисервис-ных и NGN-сетей / Перспективы внедрения оптических технологий в сетях связи следующего поколения (BOJIC-2003): Материалы науч.-техн. совещания. - М.: Министерство РФ по связи и информатизации. - 2003. - 102 с. - С. 45 - 48.

15. Агарев В.А., Данилюк С.Г. Математическая модель структуры мультисер-висной сети кабельного телевидения образовательного назначения / «Проблемы информатизации социальных систем: региональный аспект». Сб. сг-й VI всеросс. науч.-практ. конф. - Чебоксары: Чуваш, гос. пед. ун-т. - 2008. - 308 с. - С. 258 - 259. (со-иск. - 65%)

16. Агарев В.А., Данилюк С.Г. Моделирование структуры мультисервисных сетей кабельного телевидения образовательного назначения // «Информатизация образования и науки». ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» МОН РФ - 2009. - № 1. - С. 41 -45. (соиск. - 75%)

17. Агарев В.А., Данилюк С.Г. Обоснование подхода к расчету технических параметров структуры ММП-системы передачи данных // Сборник трудов 2-й Международной научно-практической конференции «Информационные технологии в образовании, науке и производстве». - Серпухов: «Комитет по образованию». - 2008. -700 с. - С. 651. (соиск. - 70%)

18. Агарев В.А., Данилюк С.Г., Ионас А.Е. Факторы, определяющие надежность прикладного программного обеспечения образовательного назначения / «ИКТ в общем, профессиональном и дополнительном образовании». Уч. записки. - Москва: РАО. ИИО. Вып. 26. - 2007. - 193 с. - С. 155 - 161. (соиск. - 55%)

19. Агарев В.А., Данилюк С.Г., Форсов Г.Л. Возможности применения экспертных систем при подготовке специалистов по физико-техническому анализу отказов изделий электронной техники / «Проблемы информатизации социальных систем:

региональный аспект». Сб. ст-й VI всеросс. науч.-практ. конф. - Чебоксары: Чуваш, гос. пед. ун-т. - 2008. - 308 с. - С. 202 - 203. (соиск. - 45%)

20. Агарев В.А., Даншнок С.Г., Форсов Г.Л. 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. (соиск. - 45%)

21. Агарев В.А., Ионас А.Е. Актуальность и перспективы обеспечения надежности программного компонента информационных систем образовательного назначения / «ИКТ в общем, профессиональном и дополнительном образовании». Уч. записки. - Москва: РАО. ИИО. Вып. 27. - 2008. - 279 с. - С. 208 - 211. (соиск. - 55%)

22. Агарев В.А., Ручкин В.Н. Возможности мультисервисных сетей кабельного телевидения для дистанционного обучения / Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций: Материалы 13-й Международной науч,-техн. конф. - Рязань: Рязанская государственная радиотехническая академия. - 2004. - 236 с. - С. 135 - 138. (соиск. - 65%)

23. Агарев В.А., Ручкин В.Н. Мультисервисные сети кабельного телевидения для обучения / Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании: Сб. докл. VIII Всероссийской науч.-техн. конф. - Рязань: Рязанская государственная радиотехническая академия. — 2003.-216 с. - С. 69 - 72. (соиск. - 65%)

24. Агарев В.А., Шишов А.К. Специфика проектирования и строительства современных мультисервисных сетей кабельного КТВ и особенности работы системного интегратора / Основные направления и пути реализации «Программы модернизации передающей сети государственного телерадиовещания на территории Российской Федерации: Материалы науч.-техн. совещания. - Сочи: Министерство РФ по связи и информатизации. - 2003. - 116 с. - С. 99 - 103. (соиск. - 75%)

Подписано в печать 19.02.2010. Формат 60x84'/i6. Бумага офсетная. Печать офсетная. Уч.-изд. л. 1,0. Тираж 100 экз. Зак. 567 Отпечатано в типографии СВИ РВ

СПИСОК СОКРАЩЕНИИ.

ВВЕДЕНИЕ .б

1. АНАЛИЗ ОРГАНИЗАЦИИ СИСТЕМЫ ТЕХНИЧЕСКОГО

ДИАГНОСТИРОВАНИЯ ЖАТ.

1.1. Анализ системы обеспечения надежности аппаратуры ЖАТ.

1.2. Анализ влияния антропотехнического фактора при диагностировании на показатели эксплуатационной надежности аппаратуры ЖАТ и обоснование необходимости интеллектуализации процессов ее диагностирования.

1.3. Характеристика основных подходов искусственного интеллекта в аспекте разработки системы поддержки поиска неисправностей в аппаратуре Ж А Т.

Выводы.

2. РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЭКСПЕРТНОЙ

СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПОИСКА НЕИСПРАВНОСТЕЙ В

АППАРАТУРЕ ЖАТ.

2.1. Формализация диагностической экспертной информации.

2.2. Разработка нечеткой диагностической модели на основе лингвистической переменной «Признак» и распределения уверенности.:.

2.3. Анализ исходной диагностической экспертной информации и построение представительного множества нечетких комплексов диагностических признаков.

2.4. Разработка алгоритма идентификации технических состояний аппаратуры ЖАТ на основе анализа диагностической экспертной информации.

Выводы.

3. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ

ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ПОИСКЕ

НЕИСПРАВНОСТЕЙ В АППАРАТУРЕ ЖАТ.

3.1. Описание исходных данных для моделирования и формирование диагностической модели.

3.2. Моделирование формирование базы знаний на основе построения представительного множества нечетких комплексов диагностических признаков.

3.3. Идентификация технических состояний аппаратуры ЖАТ на основе экспертной диагностической информации.

3.4. Сравнительная оценка влияния поддержки поиска неисправностей на эффективность поиска неисправностей по основным показателям технического диагностирования.

3.5. Разработка алгоритма обучения экспертной базы знаний системы поддержки поиска неисправностей в аппаратуре ЖАТ.

Выводы.

4. ОСНОВЫ РЕАЛИЗАЦИИ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

СПЕЦИАЛИСТОВ ПО ПОИСКУ И УСТРАНЕНИЮ НЕИСПРАВНОСТЕЙ

АППАРАТУРЫ ЖАТ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ 1РТУ-ТЕХНОЛОГИИ

4.1. Обоснование структуры экспертной системы системы поддержки деятельности специалистов по устранению отказов аппаратуры ЖАТ.

4.2. Реализация гносеологического потенциала диагностической системы поддержки поиска неисправностей в аппаратуре ЖАТ

4.3. Организация системы поддержки профессиональной деятельности специалистов по устранению неисправностей в аппаратуре ЖАТ с использованием 1РТ\/-технологии.

Выводы.

Актуальность темы диссертации. Развитие аппаратуры железнодорожной автоматики и телемеханики (ЖАТ) на современном этапе характеризуется значительным возрастанием важности решаемых с ее помощью задач и, как следствие, увеличением ее сложности. Функциональное усложнение аппаратуры ЖАТ в совокупности с ростом степени зависимости обеспечения безопасности перевозок железнодорожным транспортом (ЖТ) от надежности аппаратуры ЖАТ выдвигают задачу обеспечения надежности в ранг наиболее приоритетных [37, 97, 98]. Вступление России в ВТО требует немедленного решения проблемы повышение качества и надежности продукции ее предприятий и отраслей. Именно качество и надежность продукции в первую очередь определяет сегодня конкурентоспособность выпускаемых изделий [162]. Несмотря на неослабевающее внимание к проблемам обеспечения качества и надежности сложных технических систем [1, 2, 30, 37, 39, 41, 47, 60, 73, 85, 92, 97, 99, 102, 108, 117, 139, 152, 162, 165, 173], несмотря на усилия разработчиков аппаратуры, служб надежности и управления качеством на предприятиях отрасли, в эксплуатацию продолжают поступать образцы, имеющие недостаточный уровень надежности. Эти негативные проявления фиксируются в виде отказов аппаратуры ЖАТ в сфере ее эксплуатации, который по оценкам специалистов [99] достигает нескольких тысяч в год и в последние 5-7 лет практически не снижается, несмотря на значительные вложения материальных и финансовых средств в совершенствование процессов разработки, производства и эксплуатации аппаратуры. Это свидетельствует, что проблема обеспечения требуемых показателей надежности аппаратуры ЖАТ на основе комплексного и всестороннего совершенствования системы управления надежностью на всех стадиях жизненного цикла априорно относится к актуальным и имеет большую научную и практическую значимость.

Комплексный подход к решению проблемы управления надежностью аппаратуры ЖАТ, обозначенный в [98, 99], предусматривает в качестве одного из приоритетных направлений совершенствование системы технического обслуживания эксплуатируемой аппаратуры ЖАТ [37] и, в частности, совершенствование существующей системы мониторинга и диагностирования технического состояния аппаратуры ЖАТ.

При сугубо техническом подходе к совершенствованию процессов технического диагностирования и анализа причин отказов сложных систем, как правило, предполагается, что данный процесс реализуется идеально точно, и не учитывается, что на практике при выполнении диагностических операций алгоритма поиска неисправностей участвует человек, который может допускать ошибки, как в определении структуры самого диагностического алгоритма, так и при выполнении его отдельных операций, особенно в условиях большой сложности в организации обслуживания систем и при ограниченном времени обслуживания. Поэтому большое значение для успешного решения задачи повышения эксплуатационной надежности аппаратуры ЖАТ на основе совершенствования системы мониторинга и диагностирования технического состояния аппаратуры ЖАТ имеет уровень квалификации технического персонала расчетов по поиску и устранению неисправностей. От квалификации персонала во многом зависит результативность и оперативность процесса установления места отказа и выявления причин неисправностей аппаратуры ЖАТ, а, соответственно, и эффективность ее эксплуатации.

С учетом анализа проблематики исследования данной научной работы, можно с большой долей уверенности предположить, что применение технологии искусственного интеллекта и интеллектуальных систем для поддержки процесса поиска неисправностей в аппаратуре ЖАТ является актуальным и недостаточно проработанным направлением.

В деле успешного решения задач производства, обслуживания и эксплуатации аппаратуры ЖАТ, а именно к сфере решения этих задач относятся задачи диагностирования ее технического состояния и анализа причин отказов, большое значение отводится предварительному обучению технического персонала и обучению (повышению квалификации). Даже в условиях тенденции автоматизации процессов управления работой сложных систем (и процессов их технического обслуживания) человеку принадлежит далеко не последняя роль. Вопросы использования ИКТ для подготовки специалистов технического характера, тем более в такой сложной и специфической сфере знаний как техническая диагностика еще недостаточно проработаны. Существует достаточно ограниченное число работ, посвященных проблематике поддержки профессиоанальной деятельности специалистов по анализу отказов технических систем. Здесь следует отметить работу В.М.Кайнова [97], в которой исследованы некоторые аспекты построения обучающей системы подготовки специалистов по физико-техническому анализу отказов. Данное направление применительно к поддержки специалистов по поиску и устранению неисправностей в аппаратуре ЖАТ на основе структурно-параметерического подхода к построению базы знаний диагностической экспертной системы были проработаны в диссертации Кобякова А.Г. [105]. В современных работах, посвященных проблематике искусственного интеллекта [34], обозначено новое направление в применении интеллектуальных систем как гносеологического инструмента, позволяющего непосредственно во взаимодействии с базой знаний о предметной области реализовать свои познавательные запросы.

Организация подготовки квалифицированных специалистов по поиску неисправностей аппаратуры ЖАТ и установлению причин ее отказов является априорно новым и малопроработанным направлением как в области искусственного интеллекта, так и в сфере научных исследований образовательной направленности [34]. С учетом этого тему диссертации, посвященной исследованию вопросов разработки научно-методического обеспечения построения диагностической базы экспертных знаний системы поддержки поиска неисправностей в аппаратуре ЖАТ и разработке способов и условий ее использования в практических целях для повышения профессиональной квалификации специалистов по поиску и устранению неисправностей следует считать актуальной.

Необходимо отметить, что при обосновании структуры системы поддержки профессиональной деятельности специалистов по поиску и устранению неисправностей в используемой по назначению аппаратуре ЖАТ необходимо учитывать ряд важных факторов:

1) значительное пространственное распределение находящейся в эксплуатации аппаратуры ЖАТ, обусловленное обширной железнодорожной сетью страны;

2) временное распределение, обусловленное значительностью протяженностью территории страны, на которой эксплуатируется аппаратура ЖАТ, по широте;

3) существенные различия в климатических условиях эксплуатации, обусловленное значительностью протяженностью территории страны, как по широте, так и по долготе;

4) различиями в квалификации технического персонала, задействованного для решения диагностических задач, обусловленными удаленностью от центров первоначальной подготовки и переподготовки, различным уровнем условий и интенсивности эксплуатации аппаратуры ЖАТ, дифференциацией причин отказов, связанных с указанными выше факторами (интенсивность и климатические факторы) и проч.

Перечисленные факторы в совокупности с соображениями экономического характера (например, нецелесообразность организации обучения персонала на базе крупных центров ввиду необходимости решения множества вопросов социально-экономического характера) и в условиях активного развития современных информа-ционно-коммуникационых технологий позволяют сделать вывод о необходимости организации системы поддержки профессиональной деятельности специалстов по поиску и устранению неисправностей аппаратуры ЖАТ при ее эксплуатации, в том числе и как дистанционной системы поддержания и повышения их профессиональной квалификации. При этом необходимо использовать возможности находящейся в стадии развития и внедрения 1РТУ-технологии, возможности которой априорно позволяют преодолеть объективнее трудности организационно-технического характера, обусловленные проявлением перечисленных выше факторов.

Рассмотрение задачи разработки системы поддержки профессиональной деятельности специалистов по поиску и устранению неисправностей как экспертной диагностической системы, позволяющей не только непосредственно обеспечить качество поиска неисправностей в аппаратуре ЖАТ, но еще и эффективно решать вопросы подготовки технического персонала расчетов по поиску неисправностей, требует проведения предварительного анализа проблемной области на предмет целесообразности применения подходов искусственного интеллекта и возможности представления диагностических знаний на формальном языке существующих моделей и методов.

Принято считать, что целесообразность применения технологии искусственного интеллекта определяется высокой степенью неопределенности проблемной области. Принимая во внимание то обстоятельство, что очень многие встречающиеся в практике эксплуатации сложных технических систем задачи поиска неисправностей обусловлены многофакторной неопределенностью (неполная наблюдаемость объекта диагностирования; неявный характер выраженности диагностических признаков; неоднозначность причинно-следственной связи между сущностью физических изменений, обусловивших отказ объекта диагностирования, и его внешним проявлением в доступных для наблюдения признаках; погрешности при измерении, преобразовании и передаче диагностической информации и т.п.), можно сделать вывод, что техническая диагностика это та область, где применение методологии искусственного интеллекта заведомо оправдано. Еще более оправдан отмеченный подход, если речь идет о разработке диагностической экспертной системы как системы образовательного назначения, поскольку к отмеченным выше факторам неопределенности добавляются факторы, сопутствующие процессу передачи и без того специфичных знаний от одного субъекта процесса обучения к другому субъекту (синтаксическая, семантическая, лингвистическая неопределенность).

Эффективность диагностирования изначально определяется оптимальностью алгоритма диагностирования, в основе которого лежит метод диагностирования. Современный уровень развития технической диагностики характеризуется многообразием методов [40, 42, 61, 113], применяемых для организации процессов определения технического состояния объектов. Значительный вклад в развитие теоретических основ технической диагностики внесли советские и российские ученые Пархоменко П.П. [138], Карибский В.В. [138], Согомонян Е.С. [138], Дмитриев А.К. [78], Кост-рыкинА.И. [110], Мозгалевский A.B., Клюев В.В. [157], КалявинВ.П. [157], Чипу-лис В.П. [61], Гуляев В.А. [64], Ксенз С.П. [113] и др. В зависимости от задач, решаемых при диагностировании, методы технической диагностики можно разделить на две основные группы: методы определения работоспособности и методы поиска места и определения причин отказа. Достаточно широко и систематично те и другие представлены в работах [42, 61, 78].

Основываясь на результатах анализа, проведенного в работах [97, 138], следует отметить, что указанные методы диагностирования послужили основой для решения задачи автоматизации поиска неисправностей для задач, характеризующихся достаточно высокой степенью определенности. Задача разработки системы поддержки профессиональной деятельности специалистов по поиску неисправностей в аппаратуре ЖАТ, характеризующаяся, как показал проведенный выше анализ, достаточно высокой степенью сложности и многофакторной неопределенностью, и не может быть решена в рамках известных моделей и методов технической жиагностики. К тому же отмеченные методы базируются на технологии обработки данных, но не знаний, что требуется для экспертной системы.

Активное развитие искусственного интеллекта связано, прежде всего, с исследованиями американских, российских, французских и японских ученых (Ю.И.Журавлев [88 * 89], А.Г.Ивахненко [93], М.М.Бонгард [45], Л.Заде [90, 188], Э.В.Попов [94], Д.А.Поспелов [130], Н.Нильсон [134], А.Н.Борисов [46, 135], А.Кофман [112], Х.Танака [131] и мн.др.). При несомненных успехах в данной области, следует отметить, что использование достижений искусственного интеллекта в интересах диагностирования технических систем на настоящий момент имеет весьма ограниченное применение.

Перспективным направлением для технической диагностики является ситуационный подход, развитие которого в структуре ИИ обеспечено трудами Попова Э.В. [144], Поспелов Д.А. [146], Мелихова А.Н. [121], Берштейна Л.С. [121], Коровина С.Я. [121]. Интеллектуализации процессов диагностирования сложных технических систем посвящены работы Даншнока С.Г. [67], Романенко Ю.А. [146]. Вопросы практической реализации отмеченного подхода при автоматизации производства рассмотрены в работах Кострова A.B. [109, 137], Макарова Р.И. [3, 160], Хорошевой Е.Р. [3, 160]. Однако, использование достижений ИИ в интересах диагностирования технических систем на настоящий момент имеет ограниченное применение в силу недостаточной проработки вопросов формализации и обработки диагностической экспертной информации.

Обобщая вышеизложенное, можно заключить, что диссертационные исследования, посвященные разработке математических моделей и алгоритмов обработки диагностической экспертной информации как основы функционирования системы поддержки профессиональной деятельности специалистов по поиску неисправностей в аппаратуре ЖАТ, предназначенную для реализации с применением IPTV-технологии можно обоснованной считать актуальным и продиктованным практической потребностью эффективной эксплуатации аппаратуры ЖАТ.

На основании проведенного выше анализа может быть сформулировано противоречие между необходимостью организации поддержки поиска неисправностей в аппаратуре ЖАТ и отсутствием диагностических моделей и формализованных алгоритмов, позволяющих решать диагностические задачи на основе экспертной информации.

Цель исследования — сокращение средней продолжительности и повышение полноты диагностирования аппаратуры ЖАТ.

Объектом исследований является система поиска неисправностей в аппаратуре ЖАТ, а предметом - методы формализации, анализа и обработки диагностической информации при определении технических состояний аппаратуры ЖАТ.

Научная задача состоит в разработке модели и алгоритмов анализа и обработки диагностической экспертной информации как основы принятия решений СППН в аппаратуре ЖАТ.

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

1. Разработка модели для формализации диагностической экспертной информации о технических состояниях аппаратуры ЖАТ на основе лингвистической переменной «Признак» и распределения уверенности.

2. Разработка алгоритма идентификации технических состояний аппаратуры ЖАТ на основе анализа диагностической экспертной информации.

3. Разработка алгоритма обучения экспертной базы знаний системы поддержки поиска неисправностей в аппаратуре ЖАТ.

4. Оценка эффективности поддержки поиска неисправностей на основе разработанной модели и алгоритмов по основным показателям технического диагностирования.

5. Обоснование реализации разработанной модели, алгоритмов анализа и обработки диагностической экспертной информации при поддержке профессиональной деятельности специалистов по поиску неисправностей в аппаратуре ЖАТ.

Основные научные результаты, представляемые к защите:

1. Модель формализации диагностической экспертной информации о технических состояниях аппаратуры ЖАТ на основе лингвистической переменной «Признак» и распределения уверенности.

2. Алгоритм идентификации технических состояний аппаратуры ЖАТ на основе анализа диагностической экспертной информации.

3. Алгоритм обучения экспертной базы знаний системы поддержки поиска неисправностей в аппаратуре ЖАТ.

4. Структура С1111Н и ее реализация при поддержке профессиональной деятельности специалистов по поиску неисправностей в аппаратуре ЖАТ.

Достоверность результатов, полученных в диссертационной работе, обеспечивается корректным использованием апробированного математического аппарата нечетких множеств, нечеткой логики, системного анализа, непротиворечивостью результатов принятия решений с использованием разработанных моделей и процедур результатам, полученным на основе обработки идентичных исходных данных в соответствии с известными и апробированными в технической диагностике моделями и процедурами.

Научная новизна и теоретическая значимость работы состоит 1) в том, что разработана модель, которая на основе лингвистической переменной «Признак» и распределения уверенности позволяет формализовать диагностическую экспертную информацию о техническом состоянии аппаратуры ЖАТ; 2) в разработке алгоритма анализа диагностической экспертной информации и вычисления степени ее нечеткого равенства идентифицировать текущее техническое состояние аппаратуры ЖАТ; 3) разработке алгоритма обучения экспертной базы знаний системы поддержки поиска неисправностей в аппаратуре ЖАТ на основе коррекции значений субъективных вероятностей, первоначально определенных на основании экспертной информации, по результатам статистических данных.

Практическая значимость работы определяется разработкой основы алгоритмического обеспечения функционирования аналитической подсистемы СППН в аппаратуре ЖАТ. Произведенная оценка разработанной модели, алгоритмов анализа и обработки диагностической экспертной информации при поддержке профессиональной деятельности специалистов по поиску неисправностей в аппаратуре ЖАТ в сравнении с диагностированием на основе таблицы функций неисправностей показала повышение 1) повышение полноты диагностирования с 0,51 до 0,78; 2) сокращение средней продолжительности поиска неисправностей в 2,5 раза.

Апробация и публикации по теме работы. Результаты работы докладывались и обсуждались на II Международной научно-практической конференции «Информационные технологии в образовании, науке и производстве» (г. Серпухов, 2008) [16], VI Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы информатизации социальных систем: региональный аспект» (г. Чебоксары, 2008) [14, 22, 23], Международной научно-практической конференции «Кабельное и спутниковое ТВ, телерадиовещание, широкополосный доступ» CSTB-2004 (г. Москва, 2004) [5], 11-й научно-практической конференции операторов и пользователей сети спутниковой связи и вещания России (г. Дубна, 2006) [8], 5-й научно-практической конференции «Развитие цифрового вещания в России» (г. Москва, 2007) [9], III Международная конференция по цифровому телевещанию «Цифровая Россия: вчера, сегодня, завтра» (г. Ханты-Мансийск, 2007) [10], 13-й Международной научно-технической конференции «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций» (г.Рязань, 2004) [26], Всероссийском научно-техническом совещении «Современные технологии в кабельном телевидении. Реализация концепции построения интерактивных мультисервистных сетей кабельного телевидения» (г. Санк-Петербург, 2002) [6], Всероссийском научно-техническом совещении «Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании» (г. Рязань, 2003) [27], Всероссийском научно-техническом совещении «Основные направления и пути реализации «Программы модернизации передающей сети государственного телерадиовещания на территории Российской Федерации» (г. Москва, 2003) [12].

По теме диссертации опубликовано 24 работы, из которых 6 публикации в изданиях, входящих в перечень ВАК («Информационные технологии в проектировании и производстве» [17], «Известия Института инженерной физики» [13, 18, 19, 20], «Образование и Информатика» [24]).

Внедрение результатов исследований. Результаты диссертационных исследований реализованы и внедрены в ИИФ РФ (г. Серпухов), ПКТБ ЦШ - ОАО «РЖД» (г. Москва), а также в учебном процессе Серпуховском ВИ РВ (г. Серпухов).

Структура работы. Диссертация имеет объем 137 страниц (27 рис., 19 табл.) и состоит из списка сокращений, введения, четырех разделов, заключения, списка литературы (189 наименований) и приложения.

Основные результаты исследования

1. Разработана математическая модель формализации диагностической экспертной информации о технических состояниях аппаратуры ЖАТ, в основу которой положены лингвистическая переменная «Признак» и распределение уверенности.

2. Разработан алгоритм идентификации текущих технических состояний аппаратуры ЖАТ на основе анализа диагностической экспертной информации. Основу принятия решения составляет процедура вычисления степени нечеткого равенства текущих НДС и классов, характеризующих технические состояния аппаратуры ЖАТ.

3. Разработан алгоритм обучения экспертной базы знаний СППН в аппаратуре ЖАТ, который позволяет производить переоценку значений оценок возможности проявления значений диагностических признаков по результатам очередного диагностирования.

4. Произведена оценка эффективности поддержки поиска неисправностей на основе разработанной модели и алгоритмов по основным показателям технического диагностирования, которая показала работоспособность и эффективность разработанных математических моделей и методов обработки диагностической информации.

5. Обоснован вариант реализации разработанной модели, алгоритмов анализа и обработки диагностической экспертной информации в виде СППН в аппаратуре ЖАТ при поддержке профессиональной деятельности специалистов по поиску неисправностей.

Научная новизна и теоретическая значимость полученных в диссертации результатов состоит 1) в том, что разработана модель, которая на основе лингвистической переменной «Признак» и распределения уверенности позволяет формализовать диагностическую экспертную информацию о техническом состоянии аппаратуры ЖАТ; 2) в разработке алгоритма анализа диагностической экспертной информации и вычисления степени ее нечеткого равенства идентифицировать текущее техническое состояние аппаратуры ЖАТ; 3) разработке алгоритма обучения экспертной базы знаний системы поддержки поиска неисправностей в аппаратуре ЖАТ на основе коррекции значений субъективных вероятностей, первоначально определенных на основании экспертной информации, по результатам статистических данных.

Практическая значимость работы определяется разработкой основы алгоритмического обеспечения функционирования аналитической подсистемы СППН в аппаратуре ЖАТ. Произведенная оценка разработанной модели, алгоритмов анализа и обработки диагностической экспертной информации при поддержке профессиональной деятельности специалистов по поиску неисправностей в аппаратуре ЖАТ в сравнении с диагностированием на основе таблицы функций неисправностей показала повышение 1) повышение полноты диагностирования с 0,51 до 0,78; 2) сокращение средней продолжительности поиска неисправностей в 2,5 раза.

Результаты диссертационных исследований реализованы и внедрены в ИИФ РФ (г. Серпухов) в виде методики оценки уровня защищенности программно-аппаратных средств от несанкционированного доступа к информационному контенту при проведении сертификационных испытаний в научно-испытательной лаборатории комплексного испытательного управления МОУ «ИИФ», ПКТБ ЦТ.П - ОАО «РЖД» (г. Москва) в виде научно методического обеспечения при формировании. ТЗ на систему поддержки физико-технического анализа ЭРЭ аппаратуры ЖАТ в ПКТБ ЦШ ОАО «РЖД», а также в учебном процессе Серпуховском ВИ РВ (г. Серпухов) в виде действующей СППН в электронной регламентной аппаратуре контроля гибридных объектов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В настоящей диссертационной работе проведено актуальное исследование, посвященное разработке математических моделей и алгоритмов обработки диагностической экспертной информации как основы функционирования системы поддержки профессиональной деятельности специалситов по поиску неисправностей в аппаратуре ЖАТ, предназначенную для реализации с применением 1РТУ-технологии. Практическая направленность диссертационной работы обусловлена практической потребностью организации производства удовлетворяющего современным требованиям по качеству и надежности к ЭРИ, используемым в аппаратуре ЖАТ и ее эффективной эксплуатации на основе совершенствования диагностической составляющей.

В диссертации была сформулирована и решена проблемная ситуация, обусловленная противоречием между необходимостью организации поддержки поиска неисправностей в аппаратуре ЖАТ на основе диагностической экспертной системы, и от-сутсвием диагностических моделей и формализованных алгоритмов, позволяющих решать диагностические задачи на основе экспертной информации. В результате решения научной задачи, состоящей в разработке модели и формализованных алгоритмов обработки диагностической экспертной информации как основы принятия решений системы поддержки поиска неисправностей аппаратуры ЖАТ, были получены следующие научные результаты:

1. Модель формализации диагностической экспертной информации о технических состояниях аппаратуры ЖАТ на основе лингвистической переменной «Признак» и распределения уверенности.

2. Алгоритм идентификации технических состояний аппаратуры ЖАТ на основе анализа диагностической экспертной информации.

3. Алгоритм обучения экспертной базы знаний системы поддержки поиска неисправностей в аппаратуре ЖАТ.

4. Структура СППН и ее реализация при поддержке профессиональной деятельности специалистов по поиску неисправностей в аппаратуре ЖАТ.

Для перечисленных научных результатов в диссертации была доказана научная новизна и теоретическая значимость, обоснована достоверность, подтверждена ап-пробация и представлены сведения о публикациях.

В результате проведенного в первом разделе диссертации анализа было показано, что процесс усложнения аппаратуры ЖАТ обуславливает высокую актуальность задач проверки работоспособности и поиска неисправностей как необходимого условия обеспечения требуемых показателей надежности. Между показателями качества системы технического диагностирования, такими как средняя оперативная продолжительность диагностирования, вероятность выявления неисправности за заданное время, показателями, характеризующими уровень квалификации персонала, показателем, учитывающим пригодность к использованию в процессе контроля, а особенно диагностирования его диагностического обеспечения, и показателями надежности аппаратуры ЖАТ существует тесная взаимосвязь, которая является одним из объективных оснований для разработки системы поддержки поиска неисправностей в аппаратуре ЖАТ.

Учитывая сложность задач диагностирования, решение которых осуществляется в условиях высокой степени неопределенности и характеризуется достаточно ограниченными возможностями детерминированного представления диагностической информации, носящей прецедентный, а значит зависящий от конкретных случаев, характер, разработка системы поддержки поиска неисправностей в аппаратуре ЖАТ должна проводиться на основе подходов искусственного интеллекта, в частности на основе методологии экспертных систем.

Во втором разделе диссертационной работы представлены материалы решения задачи разработки математического обеспечения экспертной системы поддержки поиска неисправностей в аппаратуре ЖАТ, которое позволяет за счет формализации и обработки диагностической экспертной информации создает условия для повышения эффективности (сокращения мощности классов неразличимых неисправностей и повышения полноты диагностирования и снижения времени поиска неисправностей). Данная задача решалась, исходя из единого подхода к формализации и обработке диагностической информации как. количественного, так и качественного характера, на основе математического аппарата лингвистических переменных и нечетких множеств. При этом получен ряд новых результатов теоретического и практического значения.

Опираясь на анализ процесса приобретения знаний экспертом по диагностированию, разработаны алгоритмы формализации детерминированной диагностической информации на основе лингвистической переменной «ПРИЗНАК» и стохастической диагностической информации на основе распределения уверенности. С учетом указанных понятий обоснована и разработана нечеткая диагностическая модель объекта диагностирования, в рамках которой может быть формализована и впоследствии использоваться для идентификации неисправностей наряду с конкретной числовой информацией информация количественного и качественного характера, предоставляемая экспертами. Разработаны положения по обоснованию решения прямой и обратной задач технической диагностики с использованием диагностической экспертной информации.

Практическая значимость полученных результатов состоит в том, что они позволяют оптимизировать функционирование диагностической экспертной системы, базирующейся на разработанной нечеткой математической модели и реализующей разработанный подход к обработке диагностической экспертной информации. Разработанная процедура обработки диагностической экспертной инфформации позволяет идентифицировать единственно возможную неисправность с достоверностью, заданной при формировании базы знаний диагностической экспертной системы. Разработаны положения по синтезу процедуры обучения диагностической экспертной системы поддержки поиска неисправностей. Практическая значимость разработанного решения заключается в возможности построения на его основе обоснованной стратегии поиска и устранения неисправностей, что позволяет в конечном итоге снизить время нахождения аппаратуры ЖАТ в неработоспособном состоянии, и тем самым повысить значение ее коэффициента готовности, а также создает объективные условия для повышения системы обеспечения качества производства функциональных узлов аппаратуры ЖАТ путем предоставления более доятоверной и полной диагностической информации из эксплуатации.

В третьем разделе диссертации представлены результаты практической проверки положений по разработке системы поддержки поиска неисправностей в аппаратуре ЖАТ на основе моделирования процессов формализации и обработки диагностической экспертной информации. При этом на основе моделирования и сравнительного анализа обоснованно показано что, разработанные модель и алгоритмы позволяют добиться на основе сокращения мощности классов неразличимых неисправностей повысить полноту диагностирования и снизить время поиска места неисправностей. Результаты моделирования показали работоспособность разработанных во-втором разделе моделей и алгоритмических процедур. Как и было обосновано, разработанный алгоритм обработки диагностичекой экспертной информации, описывающей текущее техническое состояние технического объекта, позволяет получить однозначное указание о его неисправносм техническом состоянии.

Сравнительная оценка по основным показателям технической диагностики, в сравнении с методом, базирующимся на таблице функций неисправностей, для использованных при моделировании исходных данных показала: 1) увеличение коэффициента полноты диагностирования с 0,51 до 0,78; 2) увеличение коэффициента однозначности локализации неисправности с 0,53 до 1; 3) сокращение мощности теста с 5 до 2 проверок.

В четвертом разделе диссертации показано, что выделение существенной информации из представительных наборов эвристических знаний о сущностях, определяющих техническое состояние диагностируемого объекта, в частности аппаратуры ЖАТ, позволяет в конечном итоге получить адекватную структуру предметной области. Высокая степень неопределенности, свойственная условиям решения задач технического диагностирования сложных технических объектов, к которым относится аппаратура ЖАТ, требует применения методов инженерии знаний для качественного представления знаний. Разработанный в предыдущих разделах работы подход, доведенный до уровня функционирующих моделей и процедур способствует более быстрому и более полному пониманию структуры диагностических знаний данной предметной области, что особенно ценно на стадии изучения особенностей профессиональной деятельности.

Необходимо подчеркнуть, что в целях обучения персонала расчетов по поиску неисправностей в аппаратуре ЖАТ диагностическая база знаний системы поддержки поиска неисправностей может использоваться различным образом, в частности, как информационно-справочная система, реализующая функции предоставления контекстно-зависимой информации, как информационно-поисковая система, обеспечивающей поиск и извлечение требуемых ассоциативных связей «образ» - «техническое состояние (неисправность)» по запросу, как дидактический инструмент и формализм представления знаний. Диагностическая экспертная система поддержки поиска неисправностей в аппаратуре ЖАТ, реализующая гносеологические функции, представляет собой совокупность знаний, данных и систему средств, предназначенных для централизованного накопления, хранения, обновления, преобразования данных в знания, поиска и выдачи необходимой диагностической и обучающей информации в процессе автоматизированного диагностирования или обучения специалистов по поиску неисправностей в аппаратуре ЖАТ. В данном разделе сформулированы требования к подсистеме, реализующей гносеологический потенциал базы диагностической экспертной системы, и определена ее структура.

В завершении раздела разработана структура распределенной экспертной системы поддержки поиска неисправностей в аппаратуры ЖАТ, позволяющей реализовать гносеологические (обучающие) функции на основе применения IPTV-технологий.

1. Автоматизация производства листового стекла / Макаров Р.И., Хороше-ва Е.Р., Лукашин С.А.-М.: Изд-во АСВ /2002.- 192 с.

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

3. Агарев В.А. Платформы цифрового телевидения и тенденции их развития на примере российских проектов цифрового ТВ / Материалы 5-й Конференция «Развитие цифрового вещания в России», 7-8 июня 2007 г., Москва, http://www.mis.ru.

4. Агарев В.А. Системная интеграция и инфраструктурные изменения в сетях кабельных операторов / Журнал «Мобильный Контент». Материалы Международного Форума "Инвестиции в цифру", 25 октября, 2006 г., http://www.procontent.ru.

5. Агарев В.А., Данилюк С.Г. Моделирование структуры мультисервисных сетей кабельного телевидения образовательного назначения // «Информатизация образования и науки». ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» МОН РФ 2009. - № 1. -С. 41-45.

6. Аксенов В.Е. Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. Серпухов: СВВКИУ PB, 1988. - 451 с.30.