Научный журнал
Современные наукоемкие технологии
ISSN 1812-7320
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 1,021

ХАРАКТЕРИСТИКИ ПРОЦЕССА АДАПТАЦИИ ВЫСОКОНАДЕЖНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

Зарубский В.Г. 1
1 ФКОУ ВО «Пермский институт ФСИН России»
Автоматизированные и автоматические системы управления находят самое широкое применение в различных отраслях деятельности человека, в то же время можно выделить ряд отраслей, в которых выход из строя системы управления может привести к тяжелым или катастрофическим последствиям. Недопустимость подобных событий делает актуальным вопрос разработки высоконадежных систем управления, основным элементом которых является управляющий компьютер. В статье рассматриваются вопросы разработки управляющих компьютером повышенной надежности, в качестве которых предлагаются компьютеры, обладающие свойством структурной устойчивости. Основываясь на постановке задачи исследования процесса адаптации структурно-устойчивого управляющего компьютера к текущему функциональному состоянию, определены характеристики данного процесса, а также осуществлена их классификация по двум категориям – характеристики дополнительно привлекаемых ресурсов и характеристики надежности. В качестве характеристик дополнительно привлекаемых ресурсов предлагаются к рассмотрению временные характеристики процесса адаптации и характеристики привлекаемого объема ресурсов памяти управляющего компьютера, задействованных на выполнение алгоритмов процесса адаптации. Характеристиками надежности процесса адаптации предлагается рассматривать вероятности появления рисков I и II рода, возникающих на этапе функционального диагностирования процесса адаптации.
надежность
система управления
управляющий компьютер
структурная устойчивость
адаптация
функциональное диагностирование
1. Силаев А.А., Силаева Е.Ю., Силаев В.В. Особенности проектирования автоматических систем управления в химических производствах // Актуальные направления научных исследований: перспективы развития: сборник материалов III Международной научно-практической конференции. Редколлегия: О.Н. Широков [и др.]. 2017. С. 144–146.
2. Алексеев С.А., Стахно Р.Е., Гончар А.А. Проектирование интегрированной автоматической системы управления территориальных органов внутренних дел // Наука, техника и образование. 2016. № 4 (22). С. 12–15.
3. ГОСТ 27.002-2015 Межгосударственный стандарт. Надежность в технике. Термины и определения. М.: Стандартинформ, 2016. 24 с.
4. Харитонов В.А. Основы теории живучести функционально-избыточных систем. СПб.: СПИИРАН, 1993. 60 с.
5. Зарубский В.Г. Особенности организации процесса функционального диагностирования управляющего компьютера повышенной живучести // Надежность. 2016. № 3. С. 35–38.
6. Зарубский В.Г., Рыбаков А.П. Математическая модель процесса адаптации управляющего компьютера интегрированной системы охраны к текущему функциональному состоянию // Вестник Воронежского института МВД России. 2012. № 1. С. 170–178.
7. Тюрин С.Ф. Синтез адаптируемой к отказам цифровой аппаратуры с резервированием базисных функций // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 1999. № 1. С 36–39.

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

zar01.wmf, (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

zar02.wmf (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 zar03.wmf, максимальное время адаптации определяется из соотношения

zar04.wmf (3)

где zar05.wmf – текущее функциональное состояние СтУ УК,

zar06.wmf (4)

zar08.wmf (5)

zar09.wmf (6)

zar10.wmf. (7)

Тогда выражение (3) упростится:

zar11a.wmf

zar11b.wmf, (8)

поскольку область варьирования zar12.wmf сохраняется лишь для компоненты функциональной адаптации zar13.wmf.

Потребная память qад определится простым суммированием длин алгоритмов по компонентам (1):

zar14a.wmf

zar14b.wmf. (9)

Характеристики надежности.

Если принять что zar15.wmf – текущее функциональное состояние СтУ УК, то неточная идентификация функционального отказа zar16.wmf – как подмена его несовпадающим с ним подмножеством zar17.wmf, может привести к негативным последствиям двух типов:

а) эмуляция неполного списка неисправных функций СтУ УК, если

zar18.wmf, (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

zar19.wmf, (11)

неоправданно снижающая производительность восстановленного УК, либо, если к отношению (11) добавляется отношение

zar20.wmf, (12)

исключающее восстановление готовности системы, в то время как zar21.wmf риск II рода (риск поставщика).

Пусть zar22.wmf – вероятность приведения СтУ УК в одно из работоспособных (исправных) состояний при некотором в стохастически возникающем функциональном состоянии zar23.wmf, а zar24.wmf – вероятность проявления невосстанавливаемого отказа. Естественно, имеет место отношение

zar25.wmf (13)

Вероятность РСтУ нахождения функционального состояния zar26.wmf в области структурной устойчивости zar27.wmf

zar28.wmf, (14)

и вероятность zar29.wmf ее нахождения в дополнительной к zar30.wmf области zar31.wmf

zar32.wmf, (15)

образуют полную группу событий

zar33.wmf. (16)

Для СтУ УК, располагающей совершенной системой диагностирования, имеют место отношения

zar34.wmf, (17)

zar35.wmf. (18)

В реальных СтУ УК из-за несовпадения результатов диагностирования zar36.wmf с фактическим функциональным состоянием zar37.wmf эти показатели ухудшаются:

zar38.wmf, (19)

zar39.wmf. (20)

Пусть качество функционального диагностирования СтУ УК характеризуется вероятностью zar40.wmf того, что в результате его все исправные функции zar41.wmf причислены к классу исправных, т.е.

zar42.wmf. (21)

тогда условная вероятность объективного установления готовности (Гот) СтУ УК Р1 будет равна показателю качества функционального диагностирования

zar43.wmf. (22)

Другой показатель качества функционального диагностирования zar44.wmf≠ Ø) будет иметь смысл вероятности того, что часть исправных функций причислится к классу неисправных zar45.wmf, порождая риск II рода (риск поставщика), причем

zar46.wmf (23)

Первое слагаемое создает возможность реальной готовности УК с более низким уровнем (Гот' < Гот")

zar47.wmf≠ Ø)РСтУ . (24)

В этом случае zar48.wmf характеризует ослабленную степень риска II рода. Второе слагаемое (23) является источником вероятности необъективной потери готовности по причине несовершенного функционального диагностирования

zar49.wmf≠ Ø)РСтУ . (25)

Третий показатель качества функционального диагностирования zar50.wmf обозначает вероятность того, что в ходе его все неисправные функции СтУ УК причисленны к классу неисправных

zar51.wmf (26)

Тогда данный показатель будет оценивать и вероятность того, что текущее функциональное состояние, не принадлежащее области структурной устойчивости, объективно обеспечит снятие готовности УК

zar52.wmf. (27)

Четвертый показатель качества функционального диагностирования zar53.wmf обуславливает риск I рода (риск потребителя)

zar54.wmf (28)

zar1.tif

Рис. 1. Схема событий, возможных на этапе адаптации

zar1a.tif zar1b.tif

Рис. 2. Влияние качества функционального диагностирования на степени риска I и II рода

Очевидно, что

zar55.wmf (29)

и

zar56.wmf (30)

Результаты исследования и их обсуждение

Из рис. 1 можно найти

СтУ УК к текущему функциональному состоянию

zar57.wmf (31)

zar58.wmf (32)

Откуда видно, что ненадежное диагностирование снижает вероятность приведения (на величину zar59.wmf) и качество (в пределах zar60.wmf) СтУ УК, создавая при этом риск первого

zar61.wmf (33)

и второго

zar62.wmf (34)

рода.

Уменьшение риска I рода следует связывать с совершенствованием процедуры функционального диагностирования (рис. 2, а): zar63.wmf, (рис. 2, б): zar64.wmf, что ведет к zar65.wmf 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: http://top-technologies.ru/ru/article/view?id=37232 (дата обращения: 25.11.2020).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074