Широкое внедрение информационных технологий в современное общество послужило причиной широкого внедрения автоматизированных и автоматических систем управления процессами в различных отраслях деятельности человека [1, 2]. Однако необходимо отметить, что существует ряд отраслей предъявляющих повышенные требования к надежности внедряемых систем управления, так как их отказы могут привести к возникновению нештатных ситуаций которые гипотетически могут иметь катастрофические последствия. К таким отраслям можно отнести ракетно-космическую отрасль, системы вооружения, транспорт, энергетическую отрасль и др. В связи с этим актуальность создания систем управления повышенной надежности [3] не вызывает сомнений, а так как основой любой современной системы управления является управляющий компьютер (УК), то, следовательно, возникает задача разработки высоконадежного УК.
Для решения данной задачи целесообразно рассмотреть вариант разработки и использования в качестве УК компьютера обладающего свойствами структурной устойчивости [4], для чего на практике необходимо решить две основные задачи – это задача функциональной адаптации [5] и предшествующая ей задача функционального диагностирования [6].
Материалы и методы исследования
Традиционно научная задача исследования формулируется как задача оптимизации некоторой группы характеристик объекта при ограничениях на другие. Поэтому на первом этапе постановки научной задачи процесса адаптации необходимо установить и описать в первом приближении определяющие характеристики процесса адаптации как объекта исследования. Из построенной ранее теоретико-множественной модели [6] следует, что это должны быть характеристики дополнительно привлекаемых ресурсов и характеристики надежности.
Характеристики дополнительно привлекаемых ресурсов.
Поскольку процессы адаптации УК к текущему функциональному состоянию строятся на основе алгоритмов (программ), то здесь в качестве дополнительно привлекаемых ресурсов выступает максимальное время решения и потребная для их размещения память.
Время адаптации
, (1)
складывается из нескольких компонент, где перечислены времена функционального диагностирования «ядер» – ф', функционального диагностирования функций – ф» [5], функциональной адаптации [6], алгоритмической адаптации (корректного определения наилучшего варианта предоставления структурно устойчивому (СтУ) УК пользовательских услуг, доступных в новых условиях, то есть после восстановления логических функций), и варьирует в широких пределах согласно отображению
(2)
Как это принято в УК, время решения любого алгоритма оценивается по самой продолжительной реализации. Рассматривая все реализации алгоритма адаптации как множество маршрутов в отображающем его графе [5], соответствующих множеству восстанавливаемых текущих функциональных состояний 
, максимальное время адаптации определяется из соотношения
(3)
где 
– текущее функциональное состояние СтУ УК,
(4)
(5)
(6)
. (7)
Тогда выражение (3) упростится:
, (8)
поскольку область варьирования 
сохраняется лишь для компоненты функциональной адаптации 
.
Потребная память qад определится простым суммированием длин алгоритмов по компонентам (1):
. (9)
Характеристики надежности.
Если принять что 
– текущее функциональное состояние СтУ УК, то неточная идентификация функционального отказа 
– как подмена его несовпадающим с ним подмножеством 
, может привести к негативным последствиям двух типов:
а) эмуляция неполного списка неисправных функций СтУ УК, если
, (10)
допускающая к эксплуатации невосстановленный в полном объеме СтУ УК так называемый риск I рода (риск потребителя);
б) эмуляция функций СтУ УК сверх списка фактически неисправных, если
, (11)
неоправданно снижающая производительность восстановленного УК, либо, если к отношению (11) добавляется отношение
, (12)
исключающее восстановление готовности системы, в то время как 
риск II рода (риск поставщика).
Пусть 
– вероятность приведения СтУ УК в одно из работоспособных (исправных) состояний при некотором в стохастически возникающем функциональном состоянии 
, а 
– вероятность проявления невосстанавливаемого отказа. Естественно, имеет место отношение
(13)
Вероятность РСтУ нахождения функционального состояния 
в области структурной устойчивости 
–
, (14)
и вероятность 
ее нахождения в дополнительной к 
области 
–
, (15)
образуют полную группу событий
. (16)
Для СтУ УК, располагающей совершенной системой диагностирования, имеют место отношения
, (17)
. (18)
В реальных СтУ УК из-за несовпадения результатов диагностирования 
с фактическим функциональным состоянием 
эти показатели ухудшаются:
, (19)
. (20)
Пусть качество функционального диагностирования СтУ УК характеризуется вероятностью 
того, что в результате его все исправные функции 
причислены к классу исправных, т.е.
. (21)
тогда условная вероятность объективного установления готовности (Гот) СтУ УК Р1 будет равна показателю качества функционального диагностирования
. (22)
Другой показатель качества функционального диагностирования 
≠ Ø) будет иметь смысл вероятности того, что часть исправных функций причислится к классу неисправных 
, порождая риск II рода (риск поставщика), причем
(23)
Первое слагаемое создает возможность реальной готовности УК с более низким уровнем (Гот' < Гот")
≠ Ø)РСтУ . (24)
В этом случае 
характеризует ослабленную степень риска II рода. Второе слагаемое (23) является источником вероятности необъективной потери готовности по причине несовершенного функционального диагностирования
≠ Ø)РСтУ . (25)
Третий показатель качества функционального диагностирования 
обозначает вероятность того, что в ходе его все неисправные функции СтУ УК причисленны к классу неисправных
(26)
Тогда данный показатель будет оценивать и вероятность того, что текущее функциональное состояние, не принадлежащее области структурной устойчивости, объективно обеспечит снятие готовности УК
. (27)
Четвертый показатель качества функционального диагностирования 
обуславливает риск I рода (риск потребителя)
(28)
Рис. 1. Схема событий, возможных на этапе адаптации
Рис. 2. Влияние качества функционального диагностирования на степени риска I и II рода
Очевидно, что
(29)
и
(30)
Результаты исследования и их обсуждение
Из рис. 1 можно найти
СтУ УК к текущему функциональному состоянию
(31)
(32)
Откуда видно, что ненадежное диагностирование снижает вероятность приведения (на величину 
) и качество (в пределах 
) СтУ УК, создавая при этом риск первого
(33)
и второго
(34)
рода.
Уменьшение риска I рода следует связывать с совершенствованием процедуры функционального диагностирования (рис. 2, а): 
, (рис. 2, б): 
, что ведет к 
и РII > min.
Проблема обеспечения требуемого уровня живучести «интеллектуальных» центров любых систем управления, ядром которых являются УК, продолжает оставаться актуальной и в настоящее время. В этих условиях наряду с известными методами построения УК с развитым свойством живучести интенсивно разрабатывается теория структурно устойчивых вычислительных систем, использующих для восстановления готовности функционально избыточные уровни архитектуры. Многочисленные исследования в данной области [7] подтверждают принципиальную возможность обеспечения на этой основе способности УК к алгоритмической компенсации стохастически возникающих функциональных отказов, приводящих к постепенной деградации вычислительных возможностей аппаратуры. Однако проникновение функционального подхода в конструкторскую область создания высоконадежных СтУ УК сдерживает отсутствие научных разработок в области организации эффективных процессов их адаптации к текущему функциональному состоянию, что позволяет считать проводимые исследования достаточно актуальными.
Заключение
Аналитическое представление научной задачи всегда оперирует с определяющими характеристиками объекта. Для процесса адаптации СтУ УК к текущему функциональному состоянию такими характеристиками являются дополнительно привлекаемые ресурсы производительности и памяти, а также показатели надежности функционального диагностирования.
Приоритетной характеристикой процесса адаптации, подлежащей, безусловно, минимизации в первую очередь, является время адаптации СтУ УК как вычислительного устройства, работающего в реальном масштабе времени. Системы управления не могут быть лишены компьютерного сопровождения на более или менее продолжительный период. В такой постановке научной задачи требуемая надежность функционального диагностирования и предоставляемая для этого память выступают в роли ограничений. Однако актуальность задачи обеспечения надежности диагностирования может привести к многокритериальности подхода к объекту исследования при условии существования области принятия Pareto-решений.
Библиографическая ссылка
Зарубский В.Г. ХАРАКТЕРИСТИКИ ПРОЦЕССА АДАПТАЦИИ ВЫСОКОНАДЕЖНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ // Современные наукоемкие технологии. – 2018. – № 11-1. – С. 27-31;URL: https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=37232 (дата обращения: 19.04.2024).