Метод повышения эффективности операций контроля в информационно-измерительных системах

Актуальность темы

В настоящее время, при функционировании сложных технических систем обработка диагностической информации, как правило, проводится полностью на наземном комплексе управления (НКУ), а на борту организуется лишь её сбор и предобработка. С учётом того, что сеансы связи с НКУ ограничены и возможны только в определённые моменты времени, устранение отказов и вызванных ими последствий занимают продолжительное время, недопустимое в современных условиях. Это может вызвать массу нежелательных последствий, вплоть до срыва выполнения поставленной задачи. Обобщая итоги эксплуатации технических средств, можно сделать вывод, что до 20% сложных технических систем выходят из строя по причинам несвоевременного диагностирования и парирования возникших отказов.

Учитывая тот факт, что для подавляющего большинства отказов аппаратуры бортовых систем (до 90%) нормальное функционирование может быть восстановлено за счёт имеющейся на борту (заложенной при проектировании) избыточности различного типа (функциональной, структурной, временной, алгоритмической), можно сделать вывод, что развитость средств диагностирования и их оперативность становятся одним из определяющих факторов, влияющих на эффективность работы системы в целом [1−24].

Таким образом, существует необходимость в применении методов бортового контроля с восстановлением, позволяющих обнаружить и парировать нарушения в работоспособности оборудования бортовых систем на ранних стадиях их развития (с минимальным временем задержки обнаружения аварийных ситуаций (30 АС)).

В связи с этим требования к системам контроля и диагностирования всё более ожесточаются особенно в смысле оперативности принятия решений и обеспечения необходимой полноты и достоверности контроля. Одним из шагов на пути к созданию систем диагностирования, отвечающих этим требованиям, стала разработка бортового контрольно-диагностического комплекса [18], позволяющего проводить оперативный контроль с восстановлением на борту космического аппарата (КА).

Следует отметить, что ввиду наличия ограничений на объём запоминаемых и обрабатываемых данных, а также на время их обработки, как правило, не представляется возможным организовать непрерывный контроль. С другой стороны, при контроле непрерывной величины через некоторые интервалы времени достоверность контроля по мере увеличения этих интервалов снижается. В эти условиях встаёт задача выбора величины межконтрольного интервала, обеспечивающей заданное значение показателя эффективности операции контроля.

Традиционный подход к решению задачи обеспечения заданного времени 30 АС, основывается на увеличении числа циклов контроля, проводимых через равные промежутки времени, что не всегда допустимо и связано с дополнительными материальными затратами. Кроме того, такой метод контроля не учитывает случайную природу возникновения АС.

Таким образом, необходим поиск методов, которые позволят повысить оперативность операций контроля, не за счёт наращивании количества циклов контроля, а за счёт управления потоком событий, образуемым циклами контроля во времени. Известны методы управления этим потоком, когда циклы контроля располагаются через равные интервалы времени, изменяются по определённому закону (пропорционально производной контролируемой величины). Одним из перспективных подходов к решению задачи повышения оперативности операций контроля является рандомизация потока циклов контроля, однако связанные с этим вопросы изучены недостаточно.

Цель работы: Исследовать возможность повышения эффективности операций контроля за счёт введения элементов случайного управления потоком событий, образуемым циклами контроля во времени.

Основные задачи исследований:

1. Разработать показатель эффективности, который будет чувствителен к времени 30 АС. При формировании показателя эффективности воспользоваться результатами теории стохастической индикации.

2. Разработать математическую модель процесса дискретного контроля с восстановлением, которая позволит оценить численное значение, и получить аналитическое выражение показателя эффективности в области её параметров.

3. Исследовать влияние рандомизации моментов контроля на время ЗО АС.

4. Проанализировать разработанную модель контроля с постоянным (детерминированная модель контроля (ДМК)) и рандомизированным (стохастическая модель контроля (СМК)) межконтрольным интервалом, определить критерий выбора предпочтительной модели контроля.

5. Провести статистическое моделирование процессов контроля при различных моделях контроля для проверки полученных аналитических зависимостей с использованием экспериментальных данных стендовых испытаний.

Методы исследований. Для выполнения поставленных задач использовались методы теории вероятностей, а также её нового разделатеории стохастической индикации, теории массового обслуживания, теории эффективности, теории испытаний и контроля, математической теории надёжности и теории восстановления. Экспериментальные исследования проводились путём моделирования разработанных методов и реализации разработанных алгоритмов на ЭВМ.

Научная новизна исследования состоит в том, что:

1. Разработан показатель эффективности, который чувствителен к времени ЗО АС и позволяет оценить эффективность одиночной операции контроля. При формировании показателя эффективности использовались методы теории стохастической индикации — нового раздела теории вероятностей.

2. Получены аналитические выражение показателя эффективности, в области параметров математической модели процесса дискретного контроля с восстановлением при постоянном (ДМК) и рандомизированном (СМК) межконтрольном интервале, а также при использовании смешанной (комбинированной) модели (СмМК).

3. Показано, что путём рандомизации моментов контроля (при сохранении их общего числа) в ряде случаев (в условиях ограничений на допустимое временя ЗО АС и число циклов контроля) можно добиться увеличения вероятности безотказного функционирования объекта контроля.

4. Определён критерий выбора предпочтительной модели контроля.

Достоверность научных положений, полученных результатов и выводов базируется на применении адекватного математического аппарата и подтверждается результатами статистического моделирования на ЭВМ.

Практическая ценность заключается в разработке: 1. Программного обеспечения преобразования формата экспериментальных данных стендовых испытаний к стандартному формату dBASE IV и формату векторов системы автоматизации математических расчётов MATLAB [35, 36].

Первое преобразование позволяет осуществлять эффективное управление базой данных стендовых испытаний с использованием SQLинструкций [40, 41, 42] и делает возможным использование коммерчески доступных стандартных приложений (MS Excel, MS Access, и др.) для работы с экспериментальными данными стендовых испытаний (получение твёрдых копий, различного рода диаграммы и графики, отчёты и др.).

Второе преобразование позволяет использовать богатые внешние библиотеки математических функций (ТооЮох) системы МАТЪАВ при решении задач обработки экспериментальных данных стендовых испытаний. Программное обеспечение разработано с использованием технологии объектно-ориентированного программирования, вследствие чего имеет открытую архитектуру и может быть легко модифицирована для преобразования файлов экспериментальных данных к любому другому стандартному представлению.

2. Комплекса программ, осуществляющих первичную обработку экспериментальными данными стендовых испытаний (отбраковка аномальных измерений и сглаживание).

3. Комплекса программ, позволяющего вычислить значения показателя эффективности на базе разработанной математической модели контроля, выбрать предпочтительную модель (СМК или ДМК), максимизирующую показатель эффективности, и определить её параметры (вторичная обработка экспериментальных данных стендовых испытаний).

4. Программного комплекса для статистического моделирования процесса контроля на ЭВМ с использованием экспериментальных данных стендовых испытаний.

Полученные практические результаты позволяют могут применяться при решении задач анализа и синтеза систем автоматического контроля из состава информационно-измерительных систем различного назначения.

Результаты внедрения. Разработанные методы, модели и программы являются частью работ, проводимых в рамках ОКР «Исследование динамических характеристик объектов Заказчика при стендовых испытаниях и разработка программного обеспечения обработки измерений» и НИР «Радон-ГКНО», и используются при разработке перспективных бортовых контрольно-диагностических комплексов в КБ «Салют» и ГНИКИ СКУ «Система» .

Комплекс программ и методика их применения переданы на кафедру Систем автоматического управления БГТУ им. Д. Ф. Устинова. Результаты исследований используются в учебном процессе при дипломном проектировании и в практических занятиях по курсу «Архитектура и организация информационно-вычислительных комплексов», проводимых для студентов факультета Систем управления.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались на Всероссийской молодёжной научной конференции «XXIII Гагаринские чтения» Москва, РГТУ-МАТИ, 8−12 апреля 1997 г., Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Новое в экологии и безопасности жизнедеятельности» СПб., МЦЭНТ, 14−16 октября 1996 года, 8-й научно-технической конференции «Экстремальная робототехника» СПб., ЦНИИ РТК, 16−18 апреля 1997 г.

Основные результаты работы состоят в следующем:

1. Разработан показатель эффективности, который чувствителен к времени ЗО АС и позволяет оценить эффективность одиночной операции контроля. При формировании показателя эффективности использовались методы теории стохастической индикации — нового раздела теории вероятностей.

2. Получены аналитические выражение показателя эффективности в области параметров математической модели процесса дискретного контроля с восстановлением при постоянном (ДМК) и рандомизированном (СМК) межконтрольном интервале, а также при использовании комбинированной модели (СмМК).

3. Показано, что путём рандомизации моментов контроля (при сохранении их общего числа) в ряде случаев (в условиях ограничений на допустимое временя 30 АС и число циклов контроля) можно добиться увеличения вероятности безотказного функционирования объекта контроля.

4. Определён критерий выбора предпочтительной модели контроля.

5. Разработано программное обеспечение преобразования формата экспериментальных данных стендовых испытаний к стандартному формату dBASE IV и формату векторов системы автоматизации математических расчётов MATLAB [35, 36]. Первое преобразование позволяет осуществлять эффективное управление базой данных стендовых испытаний с использованием SQL — инструкций [40, 41, 42] и делает возможным использование коммерчески доступных стандартных приложений (MS Excel, MS Access, и др.) для работы с экспериментальными данными стендовых испытаний (получение твёрдых копий, различного рода диаграммы и графики, отчёты и др.).

Второе преобразование позволяет использовать богатые внешние библиотеки математических функций (ТооШох) системы МАТЬАВ при решении задач обработки экспериментальных данных стендовых испытаний. Программное обеспечение разработано с использованием технологии объектно-ориентированного программирования, вследствие чего имеет открытую архитектуру и может быть легко модифицирована для преобразования файлов экспериментальных данных к любому другому стандартному представлению.

6. Разработан комплекс программ, осуществляющих первичную обработку экспериментальных данных стендовых испытаний (отбраковка аномальных измерений — пороговая и медианная фильтрация и сглаживание по методу наименьших квадратов) в целях устранения ошибок, вносимых в экспериментальные данные элементами измерительно-преобразовательного тракта.

7. Разработан комплекс программ, позволяющий вычислить значения показателя эффективности на базе разработанной математической модели контроля, выбрать предпочтительную модель, максимизирующую показатель эффективности, и определить её параметры (вторичная обработка экспериментальных данных стендовых испытаний).

8. Разработан программный комплекс для статистического моделирования процесса дискретного контроля с восстановлением на ЭВМ с использованием экспериментальных данных стендовых испытаний.

Полученные практические результаты позволяют могут применяться при решении задач анализа и синтеза систем автоматического контроля из состава информационно-измерительных систем различного назначения.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.