научная статья по теме USE OF PROGRAM MODELS FOR DIAGNOSING MANAGEMENT INFORMATION SYSTEMS Математика

Текст научной статьи на тему «USE OF PROGRAM MODELS FOR DIAGNOSING MANAGEMENT INFORMATION SYSTEMS»

- ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ

•V. 'К Vm,-: :< 519.681.3

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПРОГРАММНЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ

ДИАГНОСТИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩИХ СИСТЕМ *

© 2014 г. Г.В. Безмен, Н.В. Колесов

ОАО «Концерн «ЦНИИ «Электроприбор» 197046 Санкт-Петербург, ул. Малая Посадская, 30 E-mail: kole.sovnv@mail.ru Поступила в редакцию 02.02.2013

Рассматривается одна из проблем, возникающих при создании системного программного обеспечения - проблема разработки диагностических процедур. Чаще всего эти процедуры заключаются в использовании программ тестового диагностирования. Однако для информационно-измерительных и информационно-управляющих систем оказываются полезными и значимыми программы функционального диагностирования, проверяющие систему в процессе решения задач. Предлагается подход к разработке таких программ, основанных на использовании модели системы.

1. ВВЕДЕНИЕ

Надежность информационно-измерительной и информационно-управляющей систем наряду с производительностью является одним из важнейших показателей ее эффективности. Существенное влияние на надежность системы оказывает качество использованных в ней средств диагностирования, среди которых различают средства тестового и функционального диагностирования. Средства тестового диагностирования применяются во время перерывов в работе системы по прямому назначению, средства функционального диагностирования - во время работы системы. Последние, как правило, находят приложение при диагностировании памяти и каналов обмена и основываются на положениях теории помехоустойчивого кодирования. Однако в информационно-измерительных и информационно-управляющих системах значимость средств функционального диагностирования (ФД) возрастает благодаря их применению для входящих в их состав измерительных и управляющих подсистем.

* Работа проводилась при поддержке гранта Российского фонда фундаментальных исследований № 13-08-00211.

Так, например, в случае инерциальных навигационных систем объектами ФД могут быть гиростабилизированные платформы с соответствующими приводами и с установленными на них навигационными датчиками, в случае же информационно-управляющих систем -разнообразные приводы и регуляторы. При этом продуктивным подходом является использование программных моделей для диагностируемых объектов, причем, как правило, динамических моделей.

Модель динамической системы широко используется для описания технических систем при решении по отношению к ним разнообразных задач анализа и синтеза, в том числе и задач диагностирования. Данная работа посвящена проблеме функционального диагностирования (ФД), т.е. диагностирования на рабочих воздействиях при функционировании системы по прямому назначению. Вопросам ФД динамических систем на протяжении последних четырех десятилетий было посвящено достаточно много публикаций. Среди них значительную часть составляют публикации, учитывающие специфику приложений, например, робототехника [1], вычислительные системы [2], навигационные системы [3, 4] и т.п. Однако наряду с ними можно

указать на работы, например, [5-8, 12-19], рассматривающие вопросы диагностирования без жесткой привязки к каким-либо приложениям. Тем не менее, несмотря на многочисленность и многоплановость публикуемых работ, исследования в данной области продолжаются. Традиционно в фокусе исследований находится проблема повышения точности или, как принято говорить, глубины диагностирования и учета различного рода неопределенностей, сопровождающих решение задачи ФД. Именно этим вопросам посвящена настоящая работа, причем неопределенным предполагается техническое состояние системы.

В литературе задача ФД рассматривается в разных постановках, которые, прежде всего, определяются использованием для системы моделей различного типа, среди которых детерминированные [1, 2, 6-8], стохастические [3-5], нечеткие [9-11, 20-23]. Выбор той или иной постановки, как правило, определяется содержанием прикладной задачи, решаемой динамической системой, и, конечно, имеющейся в распоряжении разработчика средств диагностирования априорной информации о свойствах системы и возникающих в ней отказах. Так если разработчик располагает статистической информацией о поведении системы и ее отказах, то может быть применен стохастический подход. Если такой информации нет, то можно прибегнуть к услугам детерминированного подхода, где информация о неопределенностях сведена к минимуму. Нечеткий подход дополняет средства детерминированного подхода правилами анализа и принятия решений об отказе, основанными на нечеткой логике. Эти правила путем введения соответствующих нечетких множеств формализуют эмпирическое представление разработчика о номинальном и аномальных (при отказах) поведениях системы, а также о сопровождающих задачу неопределенностях. Безусловно, между методами, соответствующими различным подходам, можно заметить определенную аналогию. Она является следствием взаимного проникновения и обогащения существующих подходов. В этом смысле не является исключением и представляемый ниже материал.

В рамках каждого из обозначенных подхо-

дов можно выделить определенные направления и, в частности, одно из наиболее эффективных направлений, основанное на использовании при синтезе средств диагностирования модели диагностируемой системы. Это направление развивается всеми подходами и реализуется через применение в составе средств диагностирования либо одиночных наблюдателей состояния [14-19] (при стохастическом подходе - фильтров Кал-мана или Винера [3-5]) или выхода [7, 8], либо их наборов (банков) [9, 11, 14]. В последнем случае каждый из наблюдателей (рис. 1) О^ настроен на одно из технических состояний системы (работоспособное - £0 — О0, неработоспособное £1 с 1-м отказом - О1, неработоспособное £2 со 2-м отказом - О2 и т.д.). Формируются в общем случае векторные невязки (разностные сигналы) ьо, VI,..., Ум между наблюдаемым выходом динамической системы и выходом каждого из наблюдателей. По результатам их анализа принимается решение о техническом состоянии диагностируемой системы.

В настоящей работе в рамках нечеткого подхода предлагается метод диагностирования динамических систем, отличающийся рядом особенностей от других известных нечетких методов, основанных на использовании банка наблюдателей. Во-первых, указывается на целесообразность рассмотрения более широкого класса отказов, нежели традиционно моделируемые в пространствах сигналов и параметров. Во-вторых, данный метод рекомендует применять в ряде случаев банк взаимодействующих наблюдателей, в то время как традиционно используются лишь независимые наблюдатели. Наконец, последняя особенность предлагаемого метода состоит в том, что предполагается отсутствие четкой границы между работоспособным и неработоспособным техническими состояниями как системы, так и ее элементов. Это позволяет уточнить правило принятия решения при диагностировании отказов.

2. ПРЕДВАРИТЕЛЬНЫЕ ОПРЕДЕЛЕНИЯ И ЗАМЕЧАНИЯ

Предварительно обсудим понятие "нечеткого" технического состояния и, как следствие, "нечеткого" отказа, который понимается как переход из работоспособного технического состояния в

Рис. 1. Структура системы диагностирования.

неработоспособное. Представляется, что используемое ниже понятие нечеткого технического состояния достаточно хорошо отражает сложившийся на практике инженерный подход. Действительно, инженер, руководствуясь значением параметра, который определяет техническое состояние объекта, может считать, что объект работоспособен или неработоспособен, если значение этого параметра находится в некотором диапазоне. Причем в зависимости от конкретного значения этого параметра инженер может считать, что объект работоспособен и, соответственно, неработоспособен в разной степени.

Определим нечеткое техническое состояние объекта, по параметру В как лингвистическую переменную, характеризующуюся, например, двумя термами (нечеткими множествами) работоспособное и неработоспособное технические состояния, которые описываются соответствующими функциями принадлежности ц0 и ц1.

На рис. 2 приведена иллюстрация понятий "четкого" (а) и "нечеткого" (б) технических состояний объекта. В нервом случае области значений определяющего параметра В, соответствующие работоспособному и неработоспособному техническим состояниям объекта (на рисунке они обозначены прямоугольниками разной окраски), разделены четкой границей.

Во втором случае эти области пересекаются (область пересечения отмечена штриховкой) и описываются соответствующими функциями принадлежности с параметрами "а" и "Ь". В результате при любом значении определяющих) параметра В = В' техническое состояние объекта может быть соотнесено как с нечетким множеством работоспособных ц0 = 0.8, так и с нечетким множеством неработоспособных ц1 = 0.3 состояний. Заметим, что в настоящей работе рассмотрение охраничено использованием трапецеидальных функций принадлежности:

ц1

Ь—В г Ь—а

0, 0,

Вг—а Ь—а ,

1,

0 < Вг < а, а < Вг < Ь, .

0 < Вг < а, а < Вг < Ь, .

иначе

По классификации, приведенной в работе [6], различают две основных обобщенных постановки задачи при синтезе средств ФД для поиска отказов, обозначаемых как диагностирование в пространстве сигналов и диагностирование в пространстве параметров. Постановки задачи различаются используемой моделью отказа.

1 к

0 1

—с- 0 -1-у

1.0 ' 1

0,8 - 0,3 ---ч .-м 0 -►

О

а ©' Ь

а) б)

Рис. 2. Иллюстрация понятий "четкого" и "нечеткого" технических состояний.

Далее будут рассмотрены оба обозначенных случая, причем как для линейных, так и для нелинейных систем. При этом будет исследован ряд структур средств диагностирования, различающихся организацией используемого банка наблюдателей состояния и правилами принятия решений. Предлагаемые структуры будут сопоставлены с известным вариантом построения средств диагностирования, когда используется банк независимых наблюдателей (рис. 1), а решение принимается в результате нечеткого анализа невязок.

Необходимо отметить еще две детали, касающиеся круга охватываемых ниже вопросов. Во-первых, далее для простоты полагается, что в рас

Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.

Показать целиком

Пoхожие научные работыпо теме «Математика»