автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.11, диссертация на тему:Вероятностный подход к решению задач диагностики в вычислительной технике

« о

110 5

ИНСТИТУТ ЭЛЕКТРОННЫХ УПРАВЛЯЮЩИХ МАШИН

На правах рукописи УДК 681.518

ЦЫКОВ Петр Владимирович

ВЕРОЯТНОСТНЫЙ ПОДХОД К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ ДИАГНОСТИКИ В ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКЕ

Специальность 05.13.11 - математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов, систем и сетей

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Москва 1992

Работа выполнена в Институте электронных управляющих ыашин

Официальные оппоненты - доктор технических наук,

член-корр. АН СССР Бабаян В.А.

доктор технических наук,

профессор

Иыуду К.А.

доктор технических наук, стерший научный сотрудник Ыаквгин В.Д.

Ведущая организация - Научно-исследовательский институт

електро-технических устройств

Защита диссертации состоится " "__ 1992 г.

в ___ часов на заседании специализированного совета

ДЮЗ,56.01 по присуждению ученой степени доктора технических наук в Институте проблей информатики АН СССР по адресу: 117900, Москва, уд. Вавилова, 30/6, тел. 135-98-14. С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института проблей информатики АН СССР. Тел.

Автореферат разослан " ." - 1992 г.

Ученый секретарь специализированного совета д.т.н.

..тлел | I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

-сортацийг

Актуальность проблемы. Проблема диагностики является важнейшей составляющей при создании все более сложных технических объектов с большим числом структурных компонентов и выполняемых функций. Без ее решения нельзя обеспечить надежную работусягаапжобъектов, в которых, даже при очень высокой надежности отдельных компонентов, приходится иметь дело с регулярным появлением неисправностей.

Наиболее ярким примером объектов, отражающих возрастающую техническую сложность, являются ЭВМ. Проблема диагностики для.них обостряется нехваткой квалифицированного обслуживающего персонала и тяжестью возможных последствий в ряде применений из-за своевременно не обнаруженной неисправности.

Для организации быстрого и эффективного поиска неисправности надо иметь не только необходимый набор тестов, но и совершенную систему обработки получаемых результатов их выполнения. Принципиальной стороной в этом является совершенствование методологии технической диагностики в части расширения состава привлекаемой для принятия решения о месте неисправности диагностической информации и более эффективного ее использования, а также сокращения затрат на формализацию процесса обработки результатов выполнения гестов.

Традиционно формализация обеспечивалась за счет детального моделирования неисправностей, состоящего в определении реакции тестов на каждую из рассматриваемых неисправностей и построении так называемых словарей неисправностей. Однако для ЭВМ при широком использовании программных тестов, представляющих многошаговые последовательности комбинаций логических сигналов, собрать полные данные моделирования неисправностей становится практически невозможно. А без полноты данных качество получаемых решений по опреде-2 Заказ 1Р61

лению места неисправности резко падает.

С другой стороны, применяемые в последние годы для поиска неисправностей диагностические экспертные системы (ЭС) слишком полагаются на субъективный опыт специалистов (экспертов) и плохо интегрируются с традиционным моделированием. Из-за чего их построение зачастую упирается в неэффективное разрастание базы знаний или предъявляет завышенные требования к экспертам (по детальности экспертизы).

Таким образом возникает необходимость ликвидировать методологический разрыв между различными подходами к решению задач технической диагностики, чтобы справиться с возрастающей сложностью объектов диагностирования и повысить эффективность диагностирования ЭВМ.

Целью диссертационной работы является построение методологии решения задач технической диагностики для сложных объектов на основе системы обобщенных моделей объекта диагностирования (ОД) и практическая отработка на примере средств вычислительной техники СМ ЭВМ общих принципов реализации ее методов. Исходя из этого приходим к постановке следующих задач:

1. определить общий подход к решению задач диагностирования при существенной неполноте исходных данных о связях между неисправностями и исходами тестов;

2. построить систему моделей ОД, обеспечивающих решение задачи поиска неисправности при различных требованиях к объему исходных данных;

3. определить условия и границы применимости различных типов

моделей ОД, а такне условия перехода от одного типа к другому и динения их с традиционными моделями, основанных на словарях неисправностей;

4. определить требования к построению наборов тестов из условия наиболее эффективного применения.предлагаемых моделей к обработке результатов их выполнения;

5. построить критерии сравнения и оптимального выбора, в процессе диагностирования, тестов с учетом неопределенности их исходов из-за неполноты исходных данных;

■ 6. построить на основе моделей предлагаемого подхода концепцию построения экспертных диагностических систем, дающих возможность уточнения решений, получаемых с помощью моделей, и расширения состава используемой диагностической информации;

7. разработать методику построения диагностических программ для отдельных устройств и объединения их в системы для организации диагностирования ЭВМ на основе выделенных требований к построению наборов тестов;

8. разработать и довести до практической реализации общую схему автоматизации диагностирования средств вычислительной техники СМ ЭВМ, включающую локальные средсттдиагностирования, системы обеспечения удаленной диагностики и обработки результатов выполнения тестов в центре обслуживания;

9. разработать проект построения экспертной системы для автоматизации диагностирования средств вычислительной техники СМ ЭВМ на основе предложенной концепции.

Методы исследования. Для проведения исследования и решения . . теоретических задач используется аппарат теории вероятностей, теории нечетких множеств, теории информацки и теории алгебраичоскгх решеток, отдельные методы теории принятия решений и математкческо-2х

: б

го анализа, а также общие методологические основы построения экспертных систем.

Научная новизна работы. Построена единая методология решения задач диагностики сложных технических объектов, при использовании неполных данных моделирования неисправностей и субъективных оценок экспертов, как задач принятия решения в условиях неопределенности. Это потребовало: I) перехода от детерминированного к вероятностному описанию причинно-следственных связей между возможными неисправностями (как локальными дефектами) и исходами тестов; 2) использования нечастотного субъективного подхода к интерпретации вероятности, характеризующей неопределенность, и 3) перехода к качественному вероятностному отношению предпочтения "менее вероятно, чем", когда количественно оценить нужные вероятности не удается.

Для решения задач диагностики предложена иерархическая система моделей ОД, отличающихся необходимым для построения объемом исходных данных. В эту систему входят три типа моделей: вероятностная, нечеткая и структурная (алгебраическая), которые дают вероятностное описание связей между возникающими неисправностями из фиксированных непересекающихся подмножеств и исходами тестов из фиксированного набора.

Вероятностная модель объекта диагностирования предполагает

получение статистически представительских выборок для оценки вероятностей некоторого множества 5 случайных событий, используемых для описания связей. Нечеткая модель предполагает слабое упорядочение множества £ на основе отношения предпочтения "менее вероятно, чем" с последующим построением количественной функции, сохраняющей порядок, которая обладает свойствами функции принадлежности нечеткого множества.

Вероятностная и нечеткая модели, в зависимости от трех раз--

личных вариантов операций вычисления совокупного результата выполнения тестов, подразделяется на три варианта. Для каждого из вариантов определяются условия построения наборов тестов, при которых эффективность применения моделей наибольшая.

Структурная модель ОД предполагает частичное упорядочение множества Б на основе отношения предпочтения "менее вероятно, чем" и определяет самый нианий уровень требований к объему исходных данных. Принципиальным отличием этой модели от двух предыдущих является то, что она уяе не является количественной, так как в эхом, случае из-за малого объема исходных данных не удается непротиворечиво построить общее количественное описание. Решение в структурной модели вычисляется с помощью операций теории алгебраических решеток на основе структуры данных, которая представляет собой построенный по определенным правилам ориентированный граф.

Кроме того, структурная модель позволяет построить схему наиболее эффективного пополнения исходных данных на пути построения нечеткой модели ОД, которая считается основной в предлагаемой системе моделей.

Для количественных моделей объекта диагностирования предложен (с использованием понятий теории информации) критерий сравнения и выбора тестов, позволяющих строить оптимальные, с точки зрения уменьшения неопределенности о месте неисправности, последовательности тестов. А также дано обобщение понятия глубины диагностирования, когда связи между неисправностями и исходили тестов имеют вероятностный характер.

На базе развитых методов, образующих так .ншываемый вероятностный подход к решению задач диагностики, предложена концепция . 3 Заказ №61

построения экспертных диагностических систем, определяющая условия эффективного построения и использования системы правил - продукций вида: ЕСЛИ (симптомы > , ТО ("возможные диагнозы> . При этом понятия симптома и диагноза рассматриваются как обобщение понятий исхода теста и неисправности.

Практическая ценность работы. Разработанный в диссертации вероятностный подход дает возможность формализовать решение задачи поиска неисправности, когда очень трудно или практически невозможно провести полное моделирование неисправностей. Это особенно важно при создании автоматизированных систем диагностирования сложных ОД.

Методы вероятностного подхода позволяют не только существенно сократить требуемых объемов исходных данных, но и расширить содержательно состав используемых данных..За счет предоставляемого гибкого выбора уровня разбиения множества рассматриваемых неисправностей на подмножества появляется возможность строить-многоуровневые системы диагностирования с использованием различных по технологии тестов (программных, микропрограммных и логических) с общей схемой обработки результатов их выполнения и принятия решения о месте неисправности.

Расширение состава используемых данных за счет информации имеющей не только количественный, но и качественный характер, позволяет привлечь к принятию решения в рамках единого формализма более непосредственные оценки человека-эксперта. Это оказывается весьма полезным при автоматизации программного диагностирования, поскольку качество разработки программных тестов зависит почти полностью от плохо формализуемого опыта разработчика.

Иерархическая система моделей позволяет устанавливать в ши- .

роком диапазоне объем необходимых исходных данных, проводя для одних компонентов сложнйх ОД более детальное, а для других - менее детальное моделирование неисправностей. А предлагаемая в рамках этой системы схема эффективного, пополнения данных для повышения качества принимаемых решений способствует более раннему введению в эксплуатацию автоматизированных систем диагностирования, доработка которых осуществляется уже по мере необходимости только тан, где качество решений оказалось неудовлетворительным.

Предлагаемая концепция построения экспертных диагностических систем позволяет избежать неэффективного разрастания базы знаний при учете непосредственного .опыта экспертов и обеспечить определенную устойчивость (робастность) работы таких систем, когда возникающие комбинации исходов тестов явно не закладывались в экспертную систему (выход на границу компетентности).

Методология вероятностного подхода к решению задач.диагностики последовательно реализуется в рамках общей схемы построения централизованного обслуживания СВТ СМ ЭВМ, призванного решить важную проблему автоматизации диагностирования СВТ СМ ЭВМ как класса технических средств, отличающихся определенно^сложностью и широтой распространения. Создание центра обслуживания предполагает разработку эффективной системы тестов для диагностирования обслуживаемых ЭВМ, системы удаленной диагностики для организации процесса диагностирования из центра и сбора диагностической информации, а также программного обеспечения центральной ЭВМ, обеспечивающего обработку диагностической информации с целью определения места неисправности и последующих диагностических действий..

Реализация результатов работы. Исследовании, проводимые в диссертации, осуществлялись в соответствии с планами следугаих 3*

научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ Института электронных управляющих машин:

- "Исследование по создании на микропроцессорной основе контроллеров КАМАК с гибкой архитектурой (Гос. per. № 7S06I807);

- "Контроллер крейта с каналом прямого доступа для ИВК (измерительно-вычислительных комплексов) на базе СМ 3, СМ 4 (Гос. per. № 81079664);

- "Разработка проблемно-ориентированного комплекса для автоматизации спектральных приборов на базе средств СМ ЭВМ (Тема

№ 0689065320);

- "Многоуровневая система программного диагностирования вычислительного комплекса СМ 1700 (ЫСПД)" (Тема № 0689964760);

- "Инструментальная система для проектирования программ диагностирования технических средств 32-х разрядных СМ ЭВМ (ДИС)" (Гос. per. № 7193862960);

- "Многоуровневая система программного диагностирования вычислительного комплекса Ш 1705 МСГЩ-2" (Гос. per. J? 7193860060);

- "Исследование принципов построения экспертной системы для автоматизации процесса диагностирования СВТ СМ ЭВМ (ЭСАД)" (Гос. per. № 7I938649I0);

- "Система удаленного диагностирования для 32-разрядных ВК СМ ЭВМ типа СМ 1700 (ОДУ)" (Тема № 0I00I690);

- "Экспертная система для автоматизации диагностирования СВТ СМ ЭВМ ЭСАД-Г (Тема № 0I00I790).

В^1ыполнения данных работ за период с 1977 по 1990 год получены основные результаты диссертации, которые использовались в разработках диагностического nporpai много обеспечения.

В течение этого времени разработала программа диагностирова-

ния типового устройства (контроллера крейта КАМАК с прямым доступом к памяти ККЦД СМ) с процедурой автоматической локализации неисправности на базе нечеткой модели.

Разработана многоуровневая система программного диагностирования вычислительных комплексов типа СМ 1700 и СМ 1705 в соответствии с рекомендациями вероятностного подхода по построению наборов тестов, а также единая стратегия ее использования, обеспечивающая наиболее эффективное проведение процесса диагностирования. Эта система рассчитана на работу с центром обслуживания.

' ( Разработан технический проект построения Системы удаленного диагностирования указанных вычислительных комплексов, обеспечивающий возможность построения мощных систем автоматизации обработки диагностической информации, поступающей от обслуживаемых ЭВМ.

Разработан на-базе предложенной концепции проект построения экспертной системы для автоматизации диагностирования СВТ СМ ЭВМ, которая входит в программное обеспечение центра обслуживания и является средством поддержки специалиста в принятии решения по результатам диагностирования о вероятном месте неисправности и о проведении дальнейших диагностических действий.

Главным местом внедрения диагностического программного обеспечения является завод Литовского производственного объединения "Сигма", серийно выпускающий СВТ СМ ЭВМ, где оно используется на завершающих этапах наладки и в отделе технического контроля. Кроме того, диагностические программы входят в обязательный комплект поставки соответствующих устройств и комплексов СМ ЭВМ.

Апробация работы. Основные положения работы докладывались

на:

4 Заказ №61

- Всесоюзной школе-семинаре "СМ ЭВМ", г. Минск, 1980 г.;

- Всесоюзном совещании "Перспективы развития и опыт применения мини- и микро- ЭВМ", г. Орел, 1982 г.;

'- XXXI научно-технической конференции МИРЭА, г. Москва, 1982 г.;

- Общемосковском семинаре по технической диагностике, г. Москва, 1983 г.;

- Международной выставке-семинаре "Программные и технические средства ЭВМ", г. Будапешт, 1986 г.;

- У1 Всесоюзном совещании по технической диагностике, г. Ростов на Дону, 1987 г.;

- 1У Всесоюзной школе-семинаре "Разработка и использование технических и программных средств системы малых ЭВМ (СМ ЭВМ), г. Звенигород, 1989 г.;

' - Всесоюзном совещании "Система ИНТЕР-ЭКСПЕРТ.; Опыт прикладных разработок", г. Тверь, 1990 г.;

- Всесоюзном научно-техническом семинаре "Программное обеспечение СМ ЭВМ", г. Москва, 1990 г.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 20 печатных работ.

Структура и объем работы.'Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения, приложения и списка литературы. Объем диссертации: всего - 312 страниц, из них основного текста - 264, список литературы из 155 наименований и 34 рисунка.

В первой главе даются основные определения, характеризуются традиционные методы построения модели ОД, анализируются СВТ как сложный объект диагностирования и формируются основные теоретические и практические задачи диссертации.

Вторая глава посвящается общей вероятностной постановке за-

дачи диагностирования, положенной в' основу всех дальнейших исследований, построению И анализу эффективности вероятностной модели ОД.

В третьей главе дается построение нечеткой модели ОД на основе более обобщенного описания данных моделирования неисправностей и анализируется условия ее применимости.

Четвертая глава посвящена дальнейшему обобщению модели ОД, , приводящему к неколичественной структурной модели ОД, которая определяет собой самый нижний уровень требований к объему исходных денных.

В пятой главе излагается концепция построения экспертной диагностической системы, взаимосвязанная с предлагаемой методологией моделирования ОД.

Шестая глава посвящена реализации отдельных методов в разработках диагностического программного обеспечения для СВТ СМ ЭВМ в рамках идеи организации их централизованного обслуживания.

В конце каудой главы даются выводы.

В приложении представляются документы, подтверждающие практическое внедрение результатов диссертационной работы.

4й

14:

П. СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Первая глава вводит в основную проблематику технической диагностики, определяет и уточняет понятия, в которых формулируются задачи диссертации. Основное внимание уделяется фундаментальной проблеме диагностики, поиску неисправностей. Для формализации задачи поиска неисправности требуется построение некоторой модели объекта диагностирования (ОД), позволяющей по исходам, тестов определять место неисправности с точностью (глубиной диагностирования), необходимой для проведения ремонта.

При традиционном подходе основу такой модели представляет диагностическая таблица неисправностей (ДГН), строки которой соот-. ветствозали отдельным неисправностям, а столбцы - используемьм тестам. Элемент таблицы О,) устанавливается равнш I, если 3-ый тест обнаруживает 1-ую неисправность, и равньм 0 в противном случае. Это позволяет просто идентифицировать возникшую в ОД неисправность по результатам тестов, выполненных с ошибкой.

Для сложных технических объектов с большим числом компонентов и исполняемых функций построить ДТН становится практически нереально. В то же время опытные специалисты по обслуживанию зачастую успешно решают задачу диагностики, не обладая этими данными, а полагаясь на субъективный практический опыт. Таким образом, в проблеме автоматизации диагностирования сложных ОД возникает необходимость в создании единых методологических принципов решения, которые позволяли бы одновременно использовать объективные, но неполные, данные моделирования неисправностей с субъективными экспертными оценками.

К числу таких сложных ОД, длн которых традиционные методы формализации поиска неисправности оказываются мало применимыми, принадлежат средства вычислительной техники (СВТ) и средства малых ЭВМ (СМ ЭВМ) в частности. Обслуживание СВТ СМ ЭВМ характеризуется тем, что, с одной стороны, из-за достаточно значительной их сложности и необходимости обеспечения высокой готовности требуется квалифицированный обслуживающий персонал, а, с другой стороны, широкое их распространение не позволяет зто обеспечить. Поэтому автоматизация диагностирования СВТ СМ ЭВМ приобретает принципиальное значение в конкуренции их с другими классами СВТ и требует эффективного разрешения.

В конце главы формулируется общая цель диссертационной работы, состоящая в разработке методологии решения задач диагностики сложных технических объектов. Определяется рчд связанных с ней теоретических задач, вытекающих из принципиальных особенностей проблемы формализации описания ОД при существенной неполноте исходных данных. Все практические приложения призваны продемонстрировать эффективность примег нения разрабатываемой методологии на примере решения задачи автоматизации диагностирования СВТ СМ ЭВМ.

Вторая глава посвящена формулированию основных положений нового подхода, получившего в работе название вероятностного, которые используются в последующих построениях и определяют общую схему решения

5 Зак<\з №61

задач диагностики при неполных исходных данных, а также построению й анализу трех различных вариантов вероятностной модели ОД.

Принципиальная особенность вероятностного подхода состоит в следующем. Традиционно (в методах словарей неисправностей для учета неполноты или ошибок исходных данных шли на "загрубление" точного результата решения задачи поиска неисправности, вьщавая в качестве допустимых решения близкие в смысле некоторого критерия к точному. В рамках вероятностного подхода предлагается в описании исходных данных учесть возникающую из-за неполноты неопределенность и построить модель, переносящую исходную неопределенность на неопределенность конечного результата решения задачи.

Вероятностная постановка задачи диагностирования исходит из априорного распределения вероятностей присутствия неисправностей в ОД {РСР,;'); , где ^ -случайное событие, состоящее в

том, «¿то произошла любая одна неисправность из некоторого подмножества всего множества У рассматриваемых неисправностей. Подмножества £ (С-1,1) вьщеляются по некоторому признаку, например по принадлежности к отдельным функциональным компонентам ОД, и образуют разбиение £ . Причинно-следственные связи между неисправностями и исходами тестов описываются с помощью множества случайных событий 3 = {."Г) /Рс, ^ ^ , где событие Т] связано с ошибочным выполнением теста "Ц (из некоторого заданного набора Т ) при появлении любой одной неисправности из ^ . При этом событие Т] связывается с фактом ошибочного выполнения теста в целом, а событие "Т^ - с выполнением теста без ошибки.

Результат решения задачи поиска неисправности связан с апостериорным распределением вероятностей {Р(1ч/(О.* .1-1,1 ]•

устанавливаемым по результату ' выполнения тестов. Чаще всего

» чт0 соответствует положению, когда некоторые к тестов из набора выполнились с ошибкой, а остальные (3-к ) тестов - без ошибки. Это распределение указывает не только "подозреваемые" подмножества неисправностей(и соответствующие им компоненты ОД), но и порядок их просмотра с целью последующего уточнения,в. случае необходимости, места неисправности для проведения ремонта.

В рамках вероятностной постановки предлагается новая более общая характеристика глубины диагностирования, которая отражает не только достигнутое (в процессе выполнения тестов) разбиение на подмножества, но и упорядочение их по подозрению. Она определяется выражением , где Нрб/Ю есть условная энтропия, связанная с апостериорным распределением вероятностей, аР- случайная величина, реализациями которой являются события ^((Нд) • Характеристика равна минимальному в среднем числу просматриваемых подмножеств ^ , которые оказались в списке подозреваемых.

Выполнение каждого теста уменьшает неопределенность в определении места неисправности. Для того, чтобы на каждом шаге выбрать тест, обеспечивающий в среднем наибольшее уменьшение неопределенности, предлагается критерий отбора тестов, обобщающий известный критерий максимума прироста информации. Для некоторого текущего результата этот критерий определяется условной взаимной информацией случайных величин . Р и

где: ^ есть случайная величина, реализациями которой являются случайные события 1], Т] ; 5*

Нщ С/кО--KTj/R')"!, PíFi/R'-тр- tog, PiFj/R'-Tj)-

- PÍTj /R')-|( P(Fc/rTj) - ео3г PÍFí /R' Tj).

■ Вероятностная модель ОД строится из условия, что имеющиеся исходные данные являются статистически представительными для оценки вероятностей случайных событий из £ . Это условие позволяет почти на два.порядка (при достаточном уровне доверия) сократить необходимый объем исходных данных о связях между неисправностями и исходами тестов. Условные вероятности P(Tj/F¿) (t = i,I; f собранные в матрицу Lf,t] , строки кото-

рой соответствуют подмножествам неисправностей, а столбцы - тестам, образуют вероятностную модель ОД.

Однако, для вычисления совокупного результата выполнения тестов и.определении апостериорного распределения вероятностей этих вероятностей оказывается недостаточно, поскольку, согласно свойству иерархической мультипликативности условных- вероятностей

• KR/Fib PCfy/FiVPfb/ft-Tj,)-...- PfljnfFi'Tjf'• • ;Tjic-i)' - )•...■ P(TjJ/FfTji....TKTj„)

Поэтому вводится статистически обоснованная система операций вычисления оценок вероятностей PÍR/F^ (i-1 i) на основе данных в матрице tj ,"t] , которая позволяет упорядочить просмотр подозреваемых ft . Этот порадок при определенных условиях обеспечивает в среднем минимальное число просматриваемых подмножеств или соответствующих им компонентов ОД.

В системе операций предлагается три различных варианта операций вычисления совокупного результата выполнения тестов, которые определяют, по существу, три различные варианта вероят-, ностной модели ОД.

Согласно первому из них для некоторого текущего результата R'

и события Tj получаем:

?х (R'Tj /ф = mía {Р (Ц'/Ю, PHj /F¿)}, % {PtRVíc), Р Ílj/F{)i •

Согласно второму варианту оценки определяются выражениями: % ( R'-Tj/Ft) = тх Í 0, CPtR'/Fi) + PCTj/Fi) - П ), % ÍR'+Tj/Fi)« min CPIR'/Ftí + Pílj/Fíf.

И, наконец, согласно третьему варианту оценки определяются выражениями:

(R'-Tj/F,) = P(R'/Fc)-P^/fO, % ÍR'+Tj/lí)- PÍRVHO+PCTj/^-PÍR'/F^ PÍTj/Ft).

Доказывается, что первый вариант дает максимальную оценку условной вероятности P(R'Tj/F¿) , второй вариант дает ее минимальную оценку и третий вариант'- некоторую промежуточную оценку, обеспечийайщую минимальную в среднем omnöicy при упорядочении просмотра.

Далее определяются условия построения наборов тестов, при которых каждый из вариантов вероятностной модели дает наилучшие результаты.

В анализе эффективности вариантов вероятностной модели дается статистическое обоснование получаемых результатов через связь получаемых оценок вероятностей (упорядочивающих просмотр подозреваемых неисправностей) с истинными значениями вероятностей.

Третья глава развивает положения вероятностного подхода на случаи, когда не удается получить статистически представительных выборок для определения вероятностей событий из S и посвящается построению трех различных лариалтов нечеткой модели ОД.

! ао. •:

Если статистической представительности достичь не удается, то в принятии решения приходится полагаться и на субъективные оценки экспертов, которые имеют зачастую качественный характер. Поэтому для описания причинно-следственных связей между неисправностями и исходами тесто|- предлагается ввести качественное вероятностное отношение предпочтения "менее вероятно, чем" на множестве событий {■} » обозначаемое знаком "-< ".

В рамках дальнейших рассуждений используется нечастотная субъективная интерпретация вероятности, которая рассматривает "вероятность как степень субъективной уверенности в появлении события, возникающей на основании изучения причин ее появления.

Если удается слабо упорядочить множество событий из 3 » то возможно построение количественной функции и, сохраняющей порядок, такой, что для произвольных событий Т]!/^,,"!^/^ справедливо

** ' иСт^)<и(т^а).

Проводится построение количественной функции с учетом групп безразличных (в сыысле введенного предпочтения) событий со значением в интервале СО, I] . Затем вводятся в рассмотрение нечеткие множества 0=1,3) , значения функций принадлежности которых определяется следующим образом

Дня вычисления совокупного результата выполнения тестов аналогичным образом предлагаются три различных варианта операций вычисления результирующей функции принадлежности, определяющие различные варианты нечёткой модели ОД.

В первом варианте для текущего результата и Т| получаем:

К'.т} ^ = {/М^'Х^Ю},

(1*) = Ш« (Р£)} .

Во втором варианте-результирующая функция пртадлежности определяется выражениями:

^Оч) {О,

И в третьем варианте она определяется выражениями:

К*) ^ = ^ + ^ "Л' (Р{) ^ ( ) •

В алгоритме построения функций принадлежности определяются условия, когда эффективность различных вариантов нечеткой модели ОД приближается к эффективности соответствующих вариантов вероятностной модели. С точки зрения эффективности наиболее предпочтительным в рамках вероятностного подхода является первый вариант нечеткой модели, который дает совпадающие с первым вариантом вероятностной модели результаты, если построение осуществляется на основе слабого упорядочения расширенного множества событий

Аналогичным образом для нечеткой модели ОД вводятся характеристика глубины диагностирования и критерий отбора тестов, которые используют нечеткие аналоги понятий теории информации.

Нечеткая модель ОД позволяет не только снизить требования к необходимому для формализации объему исходных данных, но и расширить их состав, привлекая к принятию решения в процессе диагностирования информацию качественного характера. Это сделало целесообразным введение в методологию вероятностного подхода наряду с

матрицей Сjразличных вспомбгательных матриц и операций над ними.

Четвертая глава распространяет предлагаемую методологию на случаи, когда имеющихся исходных данных о связях между неисправностями и исходами тестев оказывается недостаточно для их непротиворечивого количественного описания и посвящается построению.

алгебглической структурнойумодели ОД.

За основу также берется качественное вероятностное отношение предпочтения "менее вероятно, чем". Исходя из предметной специфики упорядочиваемого множества S мы естественным образом всегда приходим к частичной его упорядоченности. Однако, если исходных данных не хватает для достижения слабой упорядоченности, то нельзя в общем случае непротиворечиво построить сохраняющую порядок функцию, а значит и построить количественное описание ОД.

Поскольку в частично упорядоченном множестве $ для любых двух сравниваемых событий,в силу опять же специфики предметной . области,удается указать наибольший и наименьший элемент, то для

л '

формализации задачи поиска неисправности оказывается возможным применить аппарат теории Алгебраических решеток (как частично упорядоченных множеств с определенными свойствами).

Другое эквивалентное определение алгебраической решетки как алгебры открывает путь к введению операций, соответствующих one- • рациям произведения и суммы случайных событий, для вычисления совокупного результата выполнения группы тестов.

Такое представление приводит к построению структурной моде--ли ОД. И для любых сравниваемых событий TjH / Fc и Т]г/Рс из предпочтения по вероятности Tj4 /Ft —< Tj^ /Ft следует, что

В структуре данных, представляющих модель ОД в виде ориентированного графа, построенного по определенным правилам, дается возможность вычислять совокупный результат, соответствующий некоторому сочетанию к исходов тестов, перенося исходные предпочтения на результирующий порядок просмотра подозреваемых неисправностей. Получаемый в результате порядок также будет лишь частичным и будет представлять нечто среднее мфвду упорядоченным и простым перебором альтернативных решений.

Показывается далее, что в определенных случаях, когда не все возможные сочетания исходов тестов могут иметь место, требование слабой упорядоченности событий из $ оказывается излишним. Кроме того, там, где структурная модель дает упорядоченный просмотр, он совпадает с результатом первого варианта нечеткой модели.

Структурная модель ОД определяет в рамках вероятностного подхода нижний порог требований к объему исходных данных необходимых для формализации задачи поиска неисправности. Вместе с вероятностной и нечеткой моделями она составляет иерархию моделей для описания ОД в зависимйсти от объема исходных данных о связях между неисправностями из заданного множества £ и исходами тестов из набора Г .

Пятая глава посвящена концепции построения диагностической экспертной системы (ЭС), дополняющей и эффективно использующей методологию вероятностного подхода к описанию ОД,

Модели вероятностного подхода, предлагая универсальные операции вычисления совокупного результата выполнения тестов дают только эффективные в среднем решения. Для уточнения получаемых решений для каждого отдельно взятого ОД предлагается использовать (наряду с моделью) специальные знания, характерные только

для данного ОД.

Заметим, что другой возможный путь, от которого пришлось отказаться из-за соображений практической реализуемости, связан с получением возможно более полных исходных данных.

Поэтому для дальнейшего продвижения в решении задач поиска неисправностей при неполных исходных данных предлагается применить методологию экспертных систем, во многом ориентированную на использование большого объема специальных знаний.

В рамках предлагаемой концепции построения диагностической ЭС, отвечающей принятой постановке задачи поиска неисправности, в качестве наиболее подходящей формы представления знаний используются основные (модельные) правила - продукции вида:

ЕСЛИ < симптом Тр , ТО < (диагноз ^»Ят^О Ь (диагноз & , ),..., (диагноз , ^( ^ )> ; где симп-, том подразумевает в общем случае описание проявления неисправности (в частности, например, исход теста ^ ), а диагноз подразумевает обобщенное описание места неисправности (например, с точностью до подмножества ^ ).

. Для представления специальных знаний предлагается использовать правила вида:' ;

ЕСЛИ <комбигация симптомов К > , ТО <,(диагноз )»

(диагноз Ъ (Рг.) ), (диагноз ^ , >1К (Рх) )>.

Аналогично принятым ранее обозначениям выражение для комбинации симптомов определяется равенством:

В общем случае, однако, число специальных правил оказывается очень большим. Так, если число тестов в наборе равно 1 , то число специальных правил равно 2 - I. Поэтому их необходимо разумно огра-

ничивать.

Модели вероятностного подхода позволяют организовать эффективное накопление и использование правил такого вида, что также входит в существо предлагаемой концепции.

Нечеткая модель в основном определяет механизм обработки правил, предлагая различные варианты операций для вычисления результирующих функций принадлежности (или факторов уверенности). Предлагаемые операции позволяют организовать нетривиальный многошаговый возврат назад, если проверяемая гипотеза оказалась ложной, реализовать дерево вывода с точностью до порогового значения, а также повысить робастность системы,.

Кроме того, нечеткая модель позволяет разумно ограничивать число специальных правил. Если приводимые в них значения функций принадлежности совпадают с расчетными, получаемыми при обработке основных правил, или не дают изменения порядка просмотра, то такие правила не имеет смысла вводить в базу знаний.

Вероятностная модель ОД позволяет установить связь между знаниями, получаемыми на основе экспертных оценок, и диагностическими данными (или статистикой отказов) по отдельным неисправностям. С ее помощью определяется схема построения диагностической базы данных в рамках предлагаемой концепции.

С помощью структурной модели определяется схема обучения диагностической ЭС на основе диагностических данных. Принципиальным быводом этой части является то, что обучение происходит не простым суммированием правил - продукций,-а в рамках некоторой структуры со свойствами дистрибутивных алгебраических решеток.

Шестая глава посвящена практическому внедрению различных аспектов методологии вероятностного подхода к решению технической проблемы автоматизации диагностирования СВТ СМ ЭВМ в процессе обслуживания.

Все технические решения вырабатывались в рамках общей идеи построения централизованного обслуживания СВТ СМ ЭВМ с удаленным диагностированием обслуживаемых ЭВМ по командам, поступающим из центральной ЭВМ.

Применение нечеткой модели ОД при построении процедуры автоматической локализации отказов в программе диагностирования типового устройства из номенклатуры СМ ЭВМ (контроллера крейта КАМАК с каналом прямого доступа ККПД СМ) показало высокую эффективность подхода. За счет упорядочения просмотра удалось в три раза сократить время поиска неисправности.

В соответствии с рекомендациями к построению наборов тестов была разработана многоуровневая система программного диагностирования для вычислительных комплексов СИ 1700, СМ 1705 и стратегия ее использования. За счет установления рациональных связей между исходами тестов оказалось' возможным построить эффективную стратегию диагностировать, сокращающую время поиска неисправности не. только за счет обработки результатов выполнения необходимых программных и микропрограммных тестов, но и за счет минимизации времени на организацию их выполнения.

На основе предлагаемой концепции построения диагностической ЭС разработан технический проект построения экспертной системы для автоматизации диагностирования СВТ СМ, включаемой в состав программного обеспечения центра обслуживания.

Все основные результаты внедрения на серийном заводе ЛПО

"Сигма" подтверждены актами, в которых указывается также ожидаемый или уже полученный экономический эффект.

Анализ результатов внедрения позволяет сделать вывод об эффективности предлагаемой методологии к решению задач технической диагностики.

28 •

Ш. ОСНОВНЫЕ РЕЗЙШТАШ РАБ0Ш

В диссертации осуществлено решение научной проблемы, имеющей важное народнохозяйственное значение, разработаны модели и методы решения задач технической диагностики для сложных ОД. В рамках единой методологии предоставляется возможность использовать информацию количественного и качественного характера, неполные данные моделирования неисправностей и субъективные экспертные оценки.

Получен ряд теоретических и практических результатов.

1. Предложен вероятностный подход к построению модели ОД, когда данные моделирования неисправностей существенно неполные. При этом все множество рассматриваемых неисправностей разбивается на непересекающиеся подмножества и в вероятностном смысле определяется реакция теста на неисправности из отдельно взятого подмножества.

2. В рамках вероятностной постановки задачи диагностирования даются обобщенные (по сравнению с традиционнши) понятия глубины, диагностирования й критерия выбора наиболее информативного теста.

В новом понятии глубины диагностирования принципиальное значение имеет устанавливаемый порядок просмотра подозреваемых подмножеств неисправностей, который обеспечивает в среднем наикратчайший поиск.

3. Если имеющиеся исходные данные как выборки из общей совокупности обладают свойством статистической представительности (для заданного набора тестов и разбиения множества рассматриваемых неисправностей), то для формализации предлагается вероятностная модель ОД, представленная матрицей вероятностей (случайных событий, описывающих причинно-следственные связи), которые оцениваются по имеющимся выборкам.

Определяется три варианта вероятностной модели в зависимости от трех основных вариантов операций для вычисления совокупного результата выполнения тестов из заданного набора.

4. В зависимости от выбора варианта операций даются рекомендации к построению наборов тестов, при которых обеспечивается наиболее адекватное' вычисление совокупного результата выполнения тестов.

5. Если статистической представительности достичь ке удается, то для формализации используется нечеткая модель ОД. Для ее построения достаточно слабо упорядочить множество случайных событий, ■ описывающих причинно-следственные связи, на основе отношения предпочтения "менее вероятно, чем" с последующим построением количественной сохраняющей порядок функции.

Переход к качественны!,! оценкам позволяет расширить состав используемых данных для принятия решения, приближая нас н'непосредственному опыту человека-эксперта, имеющему зачастую неколичественный характер.

Также определяется три варианта нечеткой модели в зависимости от трех основньгс вариантов операций.

6. В наиболее общем случае, когда удается лишь'частично упорядочить исследуемое множество случайных событий на основе отношения "менее вероятно, чем", оказывается невозможно непротиворечивым образом построить количественную модель. В этом случае предлагается использовать структурную модель ОД для формализации решения задачи поиска неисправности.

Структурная модель позволяет плавно перейти от упорядоченного просмотра подозреваемых подмножеств неисправностей к простому перебору возможных альтернатив.

Основное значение. структурнЬй подели состоит в том, что она ' позволяет определять наиболее эффективные (с точки зрения обработки результатов выполнения тестов) пути пополнения исходных данных, что имеет смысл при неравномерном со ставе исходных данных по выделенным подмножествам неисправностей.

7. На основе разработанной методологии моделирования ОД предлагается концепция построен'« диагностической экспертной системы, которая, используя модель ОД в качестве некоторого "скелета", позволяет привлечь к принятию решения разнообразную с предметной то.чки зрения информацию и предельно уточнить эффективные в среднем решения, получаемые с помощью моделей.

Предлагаемая концепция позволяет проектировать базу знаний, избегая неоправданного ее разрастания, реализовать в механизме вывода многошаговый возврат назад и организацию дерева вывода с точностью до порогового значения, а также обеспечить высокую ро-бастность экспертной системы в процессе работы.

Кроме того, нредлагаеыая в рамках методологии моделирования схема пополнения исходных данных позволяет организовать обучение диагностической ЭС по результатам успешного поиска неисправностей.

8. Практическая реализация теоретических результатов проводится в рамках проекта построения центров обслуживания СВТ СУ ЭВМ, предполагающих создание эффективной системы программного диагностирования СВТ в составе отдельных ЭВМ и ВК (локальные средства диагностирования), системы удаленной диагностики, свя-еывающую обслуживаемую ЭВМ с центром, и системы автоматизированной обработки диагностической информации в лроцессе диагностирования.

Централизованное обслуживание позволяет существенно сокра-

тить затраты на обслуживание- СВТ СМ ЭВМ, повысить их готовность, а также решить проблему нехватки квалифицированного обслуживающего персонала.

9. Проведена разработка диагностической программы для типового устройства из номенклатуры СВТ СМ ЭВМ, контроллера крейта 11АМАК с каналом прямого доступа к памяти, с процедурой автоматической локализации неисправности на основе нечеткой модели проверяемого устройства.

За счет упорядочения просмотра подозреваемых неиспраьностей удается сократить время поиска более чем в 3 раза.

10. Проведена разработка многоуровневых систем диагностических программ для вычислительных комплексов СМ 1700, СМ 1705 рассчитанные на удаленное управление из центра обслуживания.

Построение и стратегия использования многоуровневых систем программных и микропрограммных^естое опирается на пслятие сред диагностирования, организуемая с помощью аппаратных и программных средств внутри ОД. Выделение и связь между среден к различных уровней осуществляются в соответствии с рекомендациями к построению наборов тестов, при котором обеспечивается эффективная обработка результатов их выполнения.

11. Разработан и начата реализация ' проекта построения экспертной систеш для автоматизации диагностирования СВТ С1,1 ЭВМ, в основу которого положена предложенная концепция построения диагностической ЭС.

Эта экспортная система предназначается для поддержки специалиста по обслуяивзнию в центре в части принятия решения о вероятном месте неисправности и определения очередных диагностических , действий.

В процессе разработки технического проекта проведено тщательное исследование разнородных предметных знаний, используемых экспертом по диагностированию средств вычислительной техники СМ ЭВМ.

Все предлагаемые методы решения задач поиска неисправностей опираются на описание ОД в терминах исходов тестов и неисправностей или, в более общем случае, в терминах симптомов и диагнозов. Это предполагает их потенциальную широкую применимость в различных задачах диагностики для широкого класса сложных ОД, где требуется анализ связей между неисправностями и исходами тестов, когда данные об этих связях существенно неполные.

ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ ОПУБЛИКОВАНЫ СЛЕДУЩИЕ РАБОТЫ: •

1. Цыков П.В. Рекомендации к разработке тестовых программ для контроллера крейта КАМАК (КК). - Труды ИНЭУМ, вып. 65, 1977,

с. 18-20.

2. Цыков П.В. О выборе рациональной дисциплины обслуживания запросов от системы ввода - вывода. - Труды ИНЭУМ, вып. 71, 1978, с. 88-91.

3. Цыков П.В. Процедура принятия решения о месте дефекта по нечеткой таблице неисправностей. - Труды ИНЭУМ, вып. 92, 1982, с. 54-60.

4. Цыков П.В. Методика программного тестирования контроллера крейта КАМАК с автоматической локализацией отказов. - Т.д. Всесоюзного научно-технического совещания, г. Орел, 1982, с. 45-46.

5. Цыков П.В. Автоматизация программной диагностики ИВК на базе СЮ, СМ 4. - Т.д. Всесоюзного научно-технического совещания, г. Орел, 1982, с. 60-62.

6. Цыков П.В. О вероятностном подходе к построению алгоритмов диагностирования вычислительных-комплексов. - Труды ИНЭУМ, .вып. 96, 1982, с.26-аг.

7. Цыков П.В., Никифорова Л.А. и др. Современные методы и средства диагностирования объектов вычислительной техники. М., 1986, 43 с. (Обзор инф. ЦНИИТЭИ приборостроения. ТС-2, вып. 3).

8. Егоров Г.А., Цыков П.В. Организация программного диагностирования вычислительного комплекса СМ 1700. - Труды ИНЭУМ. Технические и программные средства высокопроизводительных комплексов СМ ЭВМ. - М., 1986, с. 5-13.

9. Цыков Г1.В. Вероятностный подход к построению алгоритмов диагностирования средств вычислительной техники. - Т.д. У1 Все-

союзного, совещания по технической диагностике, г. Ростов на Дону, 1987, с.

10. Цыков П:В., Шапошников A.C., Попов А.И. Построение системы удаленной диагностики для вычислительных комплексов СМ 1700. -Труды ИНЭУМ. Аппаратные, и программные средства высокопроизводительных комплексов СМ ЭВМ. - М.: 1989, с. 56-62.

11. Корчемный А.Д., Цыков П.В. Экспертные диагностические системы. - М.: 1989. - 43 с. (Обзор инф. ЦНИИТЭИ приборостроения. ТС-2, вып. 3).

12. Цыков П.В. Повышение эффективности тестирования программ за счет усложнения диагностического эксперимента. - Программные продукты и системы, № I, 1989, с. 28-30.

13. Циков П.В. Вариант построения экспертной диагностической системы. - Т.д. Всесоюзного совещания "Система ИНТЕР - ЭКСПЕРТ, опыт прикладных разработок", г. Тверь, 1990, с. 46-47.

14. НТО ВТИЦ 02900024716. Исследование принципов построения экспертной системы для автоматизации процесса диагностирования СВТ.СМ ЭВМ /Отв.исп. П.В.Цыков. - М.: 1989. - 19?. с.

15. Цыков П.В. Перспективы развития диагностического программного обеспечения СМ ЭВМ. - Электронизация народного хозяйства,

№ 3, 1990, с. 47-51.

16. Многоуровневая система программного диагностирования вы-' числительного комплекса СМ 1700 (МСПД): .00078-1 13 Описание программы /Под ред. П.В.Цнкова. - Москва, 1987.

17. Многоуровневая система программного диагностирования вычислительного комплекса СМ 1705 (МСПД-2): .00086-01 13 Описание программы /Под ред. П.В.Цыкова. - Москва, 1989.

18. Диагностическая инстпуыентальтая система ДЖ: .00290-01 31 Описание применения/ Поп рея. П.В. Цыкова. - Москва, 1989.

19. Диагностическая инструментальная система ДИЗ: .00290-01 33 Руковолство программиста/ Под гюд. П.В. Цыкова - Москва, 1989.

20. Многоуровневая система, программного диагностирования вычислительного кошшекса СМ 1705 (МСПД-2): 00085-01 46 Руководство по техническому Обслуживанию/ Под ред. П.В. Цшсова. * Москва, 1989.

ШЭУМ Тирад 100 эяз* Заказ »61