CC BY
23
аналогична исходной) оценка вероятности передачи достоверной информации линией передачи данных, полученная методом вспомогательной структуры, не улучшается с увеличением числа опорных систем.
ЛИТЕРАТУРА
1. Юрков Н.К., Андреев П.Г., Жумабаева А.С. Проблема обеспечения электромагнитной совместимости радиоэлектронных средств. - Труды Международного Симпозиума «Надёжность и качество», 2015, Т.1, с.2 01-2 03.
2. Бростилов С.А., Бростилова Т.Ю., Юрков Н.К., Горячев Н.В., Трусов В.А., Баннов В.Я., Бекба-улиев А.О. Исследование программных пакетов моделирования влияния электромагнитных воздействий на изделия радиоэлектронных средств. - Труды Международного Симпозиума «Надёжность и качество», 2015,
Т.1, с.206-209.
3. Акиншин Р.Н., Ушаков В.А., Морозов Д.В. Методика оценки эффективности автоматизированных радиолокационных систем контроля в зоне ответственности // Научный вестник МГТУ гражданской авиации. №16 8(6). -2011. Стр.66-76.
4. Северцев Н.А. Системный анализ определения параметров состояния и параметры наблюдения объекта для обеспечения безопасности //Надежность и качество сложных систем. 2013. № 1. С. 4-10.
5. Затучный Д.А. Оценка вероятности безотказной работы при передаче информации. - Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации, 2013, №198, с.88-90.
УДК 621.396 Панкин А.М.
ФГУП «НИТИ им. А.П. Александрова», Сосновый Бор, Ленинградская обл., Россия
МЕТОДОЛОГИЯ РАЗРАБОТКИ АЛГОРИТМОВ КОНТРОЛЯ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ НЕПРЕРЫВНЫХ ОБЪЕКТОВ
1. Введение
Для реализации в РФ стратегии «Импортозаме-щения» необходимо определить направления, по которым требуется пересмотреть отношение к порядку их развития. Одним из таких направлений является «Техническая диагностика», развитие которой началось с 60 -х годов прошлого века и было обусловлено крупными успехами, достигнутыми в то время, в 3-х стратегических областях: космос, атомная техника, системы ПВО. К, сожалению приходится констатировать, что это направление закончило свое развитие в конце 80 -х годов того же 20 -го века. Тогда по нему был выпущен последний ГОСТ [1], по которому приходится работать и в наше время. Причина понятна, поскольку она сказывается и во многих других областях, далеких от технической диагностики: развал Советского Союза и Госстандарта. Тем не менее, научно-технический прогресс и бурное развитие вычислительной техники, разных электронных устройств определяют необходимость пересмотра отношения к созданию новых систем диагностирования (СД) сложных и дорогих технических объектов и систем.
Особое значение приобретает создание СД, когда речь идет об объектах ядерной энергетики, в частности, каналах системы управления и защиты (СУЗ) ядерного реактора, измерительных каналах системы внутриреакторного контроля (СВРК) и другого наиболее ответственного оборудования атомной станции.
2. Пути повышения надежности основного оборудования АЭС
В наше время при создании новых объектов атомной техники существенное значение приобретает повышение надежности и экономичности основного оборудования этих объектов. При этом предлагается взамен прежнего подхода «Техническое обслуживание и ремонт по регламенту» переходить на новую стратегию «ТО и Р по техническому состоянию», которая была продекларирована концерном «Росэнергоатом» более 10 -ти лет назад. Для реализации этой концепции необходимо разработать новые методики диагностирования тех объектов и изделий, которые предполагается контролировать в процессе отработки заданного им ресурса на АЭС РФ. Это необходимо, поскольку новые атомные станции проектируются на 60 лет их эксплуатации. В случае ЯЭУ к объектам, которые нуждаются в системах диагностирования, в первую очередь, относятся:
- главные циркуляционные насосные агрегаты;
- турбогенераторная установка;
- электроприводная арматура;
- питательные и другие насосы и вентиляторы.
Диагностирование этих и других объектов предполагается выполнять на основе стационарных и переносных технических средств, входящих в системы диагностирования (СД) объектов. Создание
таких СД предлагается связать с определенным порядком действий при их построении. Для этого может быть использована методология диагностирования непрерывных технических объектов, которая впервые была представлена на одной из конференций Минатома «Создание новой техники для АЭС. Импортозамещение» в 2003 г. [2]. Эта методология в настоящее время доработана по ряду позиций [3] и предполагает решение ряда вопросов, рассматриваемых в определенном порядке, который представлен ниже. Там же изложен ряд новых элементов, предлагаемых для использования при создании алгоритмов и диагностического программного обеспечения СД новых объектов. Таким образом, в качестве задачи, поставленной перед автором статьи, являлась разработка методологии создания алгоритмов диагностирования при оценке технического состояния широкого класса объектов, в том числе объектов атомной техники, представляемых электрическими цепями. А целью данной работы является ознакомление с методологией работников других областей техники и промышленности, не работающих в атомной индустрии РФ.
Помимо этого возникает ряд вопросов по использованию устаревшей нормативной базы, которые также требуют рассмотрения с участием широкого круга специалистов, в том числе работающих в области энергетики.
3. Проблема отсутствия новой нормативной базы
Особо важным моментом, с которым приходится сталкиваться при разработке новой методологии, является наличие нормативной базы по рассматриваемым направлениям. В данном случае такими направлениями являются: «Надежность в технике» и «Техническая диагностика» (технические комитеты №119 и №132, соответственно).
В первую очередь предлагается договориться о полной и единой терминологии в части понятий и определений технической диагностики, имеющей общее значение для всех классов технических объектов.
Это необходимо сделать по двум причинам:
1. В настоящее время по надежности в технике и технической диагностике рабочими, в части основных определений, являются государственные стандарты СССР [1,4], относящиеся к 1989 г. и, в связи с последующими событиями в нашей стране, они давно не пересматривались. Попытка ввести в 2009 г. новый ГОСТ Р 27.002-2009 «Надежность в технике. Термины и определения» на основе нормативных положений международного стандарта МЭК 60050 (191):1990-12 «Надежность и качество услуг», как известно, не состоялась. В 2012 г. действие этого стандарта было приостановлено. Что же касается аналогичного ГОСТа по технической диагностике, то и квалифицированных попыток его доработки, насколько это известно, пока вообще не предпринималось.
2. При разработке новых систем диагностирования специалисты, которые в этом процессе участвуют, и специалисты, которые будут в дальнейшем их эксплуатировать, должны разговаривать на одном языке, однозначно интерпретировать используемые при общении технические термины. Тогда мы не увидим в названии создаваемых систем слов «система диагностики» вместо правильного названия «система диагностирования». Можно привести и ряд других примеров, но это отдельная тема.
4. Методология диагностирования непрерывных технических объектов
Под непрерывными техническими объектами будем понимать такие, значения структурных параметров которых при штатном функционировании может изменяться непрерывно, что отличает их состояния от дискретных объектов. У дискретных объектов рассматривается ограниченное количество состояний, например: заслонка трубопровода в положении «открыто» или заслонка в положении «закрыто» или электрическая лампочка: «горит», «не горит», без всяких промежуточных состояний. Тестовое диагностирование дискретных объектов предполагает использование тестов в виде сигналов, представляющих набор «1» и «0» и обеспечивающих срабатывание всех элементов объекта.
Методология диагностирования в настоящем варианте состоит из последовательности действий, реализуемых на трех этапах. Первый этап можно назвать «Математическое моделирование». Он включает:
- описание нового диагностируемого объекта, содержащее структурную и функциональную схемы, характеристики структурных единиц объекта, а также рабочие функции, для выполнения которых данный объект создан или создается;
- подготовка необходимой информации для разработки математической модели (ММ) объекта на выбранном уровне его детализации;
- обоснование выбранного уровня детализации модели с учетом построения возможных связей
между рабочими функциями объекта и теми макропараметрами объекта, изменение которых в процессе эксплуатации вызовет существенное изменение рабочих функций в границах работоспособности объекта;
- построение математической модели объекта на основе изучения физико-механических, химических свойств и параметров элементов объекта, его физической природы и механизма возможных отказов; при построении модели текущие состояния элементов и систем объекта описываются уравнениями, отражающими физические закономерности, имеющие место в жизненном цикле данного объекта;
- определение набора наиболее значимых параметров и характеристик объекта, которые подходят на роль диагностических признаков объекта (ДП); уменьшение полученного набора ДП до возможно минимального количества;
- оценка диапазонов допустимых значений ДП, при нахождении объекта в работоспособном состоянии;
- определение набора величин, непосредственно измеряемых в процессе диагностирования объекта, которые могут быть использованы для оценки его технического состояния;
- построение диагностической модели (ДМ) объекта, описывающей аналитические зависимости между непосредственно измеряемыми величинами и ДП объекта; получение такой модели позволяет перейти при оценке технического состояния объекта от пространства рабочих функций к пространству ДП;
- анализ возможности идентификации полного набора ДП;
- создание на одном из алгоритмических языков расчетной программы, реализующей алгоритмы построенных моделей диагностируемого объекта.
На этом завершается этап построения диагностического программного обеспечения будущей системы диагностирования (СД), который был определен как «Математическое моделирование». Составные части данного этапа и существующие между ними связи представлены на рис. 1.
Рисунок 1 - Этап методологии «Математическое моделирование»
Что является новым в представляемой методологии, отличающей ее в части построения алгоритмов диагностирования от существующих традиционных подходов? В первую очередь необходимо обратить внимание на то, что основными величинами в этой методологии являются не непосредственно измеряемые величины и не функции работоспособности объекта, на что больше всего обращалось внимание в традиционных алгоритмах диагностирования. Такими величинами являются диагностические признаки объекта. Причем эти величины определены как структурные параметры или характеристики объекта, оказывающие наибольшее влияние на выполнение объектом своих функций работоспособности при сохранении его безопасного состояния в
режиме эксплуатации. В существующем варианте ГОСТа [1], речь идет о контролируемых параметрах, под которыми можно понимать и какие-то структурные параметры объекта, и параметры его состояния. Последние параметры предлагается исключить из числа диагностических признаков объекта, поскольку они зависят не только от параметров структуры, но и от входных воздействий. А режимы диагностирования включают подачу на объект, как рабочих, так и тестовых воздействий. Следующим новым элементом методологии является предлагаемое определение диагностической модели объекта, которая связывает непосредственно измеряемые при диагностировании величины и косвенно определяе-
мые, в большинстве случаев, диагностические признаки объекта. Далее предлагается обратить внимание на то, какая роль отводится оценке погрешности ДП, которая получается как погрешность косвенно измеряемой величины. Оценка этой погрешности приобретает существенное значение, когда в процессе эксплуатации величина ДП объекта приближается к своему предельному значению. Тогда в зависимости от этой величины и погрешности ее оценки может быть поставлен тот или иной диагноз. Поэтому в методологии предложено ввести новую величину, называемую «информативностью диагностического измерения». Она представляет некоторый синтез вероятностей ошибок 1 -го и 2 -го рода и используется для оценки точности диагностирования по данному ДП вне зависимости от того, какой должен быть диагноз.
Эта величина просчитывается для возможных измерений еще до начала эксплуатации объекта и на основе этих расчетов могут быть определены контрольные точки, в которых должны проводиться измерения тех или иных величин при эксплуатации. Поскольку обычно количество непосредственно измеряемых величин меньше количества необходимых для идентификации ДП объекта, то в методологии предлагаются пути перехода к новым, укрупненным ДП, на примерах объектов диагностирования, представляемых электрическими цепями. В случае неизвестной структуры диагностируемого объекта в качестве ДП предлагается рассматривать коэффициенты модели объекта, построенной на основе
имеющегося объема измерительной информации. В этом случае возможны последствия с неточной постановкой диагноза, поскольку объект рассматривается как «черный ящик».
Вторым этапом рассматриваемой методологии является этап, на котором получается и обрабатывается измерительная информация. Он называется «Процедура диагностирования» и состоит из отдельных процедур, выполняемых каждый раз при проведении новых диагностических измерений. На этом этапе выполняется работа с использованием полученной ранее диагностической модели контролируемого объекта. Целью его является получение заключения о техническом состоянии объекта на момент времени проведения измерений. Для этого выполняется ряд процедур:
- получение возможного объема измерительной информации;
- оценка погрешностей выполненных измерений;
- идентификация ДП с привлечением полученной ранее диагностической модели объекта;
- оценка погрешностей идентификации ДП;
- оценка информативности выполненных измерений;
- постановка диагноза о техническом состоянии объекта на момент проведения диагностических измерений.
Составные части этого этапа и существующие между ними связи представлены на рис. 2.
Рисунок 2 - Этап методологии «Процедура диагностирования»
Заключительный, третий этап методологии диагностирования включает переход к задаче технической диагностики, известной под названием "поиск дефекта", если на втором этапе объект был признан неработоспособным, или же решение задачи прогнозирования остаточного ресурса в противном случае. Для решения обоих задач предполагается наличие соответствующих алгоритмов, реализованных в диагностическом программном обеспечении, входящем в технические средства диагностирования СД объекта. Последняя задача представляется достаточно актуальной при переходе с «технического обслуживания и ремонта (ТО и Р) по регламенту» на «ТО и Р по техническому состоянию».
Реализация последовательности действий, отраженной в представленных этапах, позволяет создать диагностическое программное обеспечение, представляющее собой в наше время неотъемлемую часть технических средств современных систем диагностирования. В противном случае вся процедура диагностирования может быть сведена к проведению допускового контроля ряда измеряемых параметров. У этих параметров не всегда определены значения границ их допустимых значений, выход за которые должен классифицироваться как переход объекта в неработоспособное состояние.
В заключение хотелось бы обратить внимание еще на один аспект предлагаемой методологии диагностирования непрерывных технических объектов. На прошедшем в январе 2015 г. заседании «Совета по науке и образованию при Президенте РФ», ряд академиков РАН, в том числе Примаков Е. М., Велихов Е. П., в своих выступлениях говорили о важности развития междисциплинарных направлений. Полагаю, что такое направление, как «техническая диагностика», имеет к этому самое непосредственное отношение, поскольку развитие ее научной и нормативной базы на более высоком уровне позволит обеспечить безопасную эксплуатацию сложных и дорогих технических объектов в разных областях промышленности, будь то атомная энергетика, космос или что-то другое. И, если в настоящее время в РФ снова [1] ставится вопрос об «Импортозамещении», то пора, наконец, наметить пути его эффективного решения, а в данном направлении это невозможно без создания надлежащей нормативной базы. В настоящее время автор этой работы принимает участие в подготовке новой версии ГОСТ 27.002 [4], входя в состав ТК №119. В будущем такую же работу предполагается выполнить с ГОСТ 27.911 [1].
ЛИТЕРАТУРА
1. ГОСТ 20.911-89. Техническая диагностика. Термины и определения. - М.: Изд-во стандартов, 1990.
2. Панкин А. М. К созданию малогабаритной системы диагностирования электронных, электротехнических блоков на основе методики диагностирования электрических цепей / А. М. Панкин // Создание новой техники для АЭС. Импортозамещение : II науч.-техн. конф. Сочи, 19-23 мая 2003 г. - М., 2003. - С. 75-83.
3. Панкин А. М. Введение в теорию диагностирования электротехнических систем / А. М. Панкин. -СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2012. -264 с.
4. ГОСТ 27.002-89. Надежность в технике. Основные понятия. Термины и определения. - М.: Изд-во стандартов, 1990.
УДК 681.3
Юркевич1 Е.В., Романчева2 Н.И,
1Институт проблем управления им. В.А.Трапезникова РАН, Москва, Россия
2ФГБОУ ВПО «Московский государственный технический университет гражданской авиации», Москва, Россия
ОЦЕНКА СУЩЕСТВЕННОСТИ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ ХАРАКТЕРИСТИК КИБЕРСОЦИАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ
Рассмотрены особенности представления автоматизированной системы как киберсоциальной, показано, что наличие в системе управления технологическим процессом интеллектуальных программно-технических средств позволяет давать рекомендации оператору по адаптации его решений к изменяющимся внешним условиям, что влияет на живучесть управляемого объекта. С целью формирования механизма обеспечения живучести сложной киберсоциальной системы, рассмотрены возможности оценки существенности её характеристик.
Ключевые слова:
автоматизированная система, киберсоциальная система, управление технологическим процессом, интеллектуальные программно-технические средства, адаптация решений к изменяющимся внешним условиям, живучесть управляемого объекта, оценки существенности её характеристик.
Введение
Современная интенсификация технологического развития предопределяет повышение требований устойчивости средств и систем к влиянию внешних факторов. Статистика появления сбоев в системах управления показывает, что из-за невозможности строгой алгоритмизации воздействия «человеческого фактора» на работу автоматизированных систем наименее надежными принято считать элементы на «ручном управлении». В этой связи, для повышения рациональности использования людских ресурсов, рассмотрим особенности представления автоматизированной системы как киберсоциальной.
В данной работе киберсоциальной будем называть человеко-машинную систему (ЧМС), которая включает в себя компьютерные средства, обладающие интеллектом. Наличие в системе управления технологическим процессом интеллектуальных программно-технических средств позволяет давать рекомендации оператору по адаптации его решений к изменяющимся внешним условиям, что влияет на живучесть управляемого объекта. Особенностью ки-берсоциальной системы является учет ограничений на скорость и полноту адаптации элементов системы управления, определяемых не только параметрами 1Т-средств, но и компетенциями специалистов, участвующих в управлении технологическим процессом.
Будем полагать, что живучесть управляемого объекта оценивается стабильностью характеристик его работы. В данном рассмотрении, в связи неограниченностью характеристик окружающей среды, будем полагать, что разнообразие параметров программно-технических средств, а также профессиональных и психо-физиологических характеристик операторов также практически неограниченны. Поэтому киберсоциальную систему рассмотрим как сложную систему.
Сложной назовем систему, определяемую не значениями параметров взаимосвязи между её агентами, а характеристиками наиболее существенно связанных между собой функций, характеризующих такие взаимосвязи. Таким образом, с целью формирования механизма обеспечения живучести сложной киберсоциальной системы, ставится задача изучения возможностей оценки существенности её характеристик.
Информационная модель киберсоциальной системы
Рассмотрим ЧМС, участвующую в управлении созданием некоторого функционального модуля летательного аппарата (ЛА). В настоящее время практически любая ЧМС характеризуется сочетанием технологических и экономических параметров, а
также психо - физиологическими данными операторов и администрации (как активных элементов).
В данной работе в качестве инварианта, позволяющего учитывать разнообразие характеристик каждого из агентов, будем использовать информацию. Собственно процесс создания функционального модуля рассмотрим в виде цикла информационной передачи, определяемого работой агентов: Разработчик, Производитель, Потребитель. Разработчик передает конструктивно-технологические решения создаваемого модуля Производителю. Производитель изготавливает предложенную ему конструкцию и передает её Потребителю. Потребитель вводит функциональный модуль в использование и по результатам эксплуатационных испытаний дает техническое задание Разработчику на усовершенствование предложенных им решений. В таком рассмотрении выделим два контура взаимосвязи названных агентов [1]:
- 1-й - экономический. Сообщения, между агентами, включают в себя экономические характеристики связей. Каждая из таких связей определяет финансовую заинтересованность агента, передающего сообщение, в обеспечении функциональной надежности данной связи в цикле «производство -внедрение». Замкнутость рассматриваемого контура определяет наличие отрицательной обратной связи, которая обеспечивает устойчивость работы цикла. Эффективность построения этого контура определяется классическими методами принятия решений в экономике.
- 2-й - психологический. Сообщения, определяемые психологическими характеристиками связи между агентами цикла. Наличие таких характеристик является важной причиной установления экономических связей. Улучшение социальных отношений между агентами ведет к повышению эффективности экономических связей (в 1-м контуре), что, в свою очередь, является стимулом для повышения связей во 2-м контуре и т.д. Таким образом, наличие положительной обратной связи определяет возможность развития информационного взаимодействия между агентами (при наличии необходимых ресурсов).
Анализ эффективности работы цикла «производство - внедрение» с помощью предлагаемой нами двухконтурной модели показал, что одной из важных причин сбоев в разработке функциональных модулей является отсутствие в оценке эффективности работы цикла «производство - внедрение» наиболее значимых характеристик. Следовательно, согласно принятому нами пониманию функциональной надежности, ставится задача оценки существенности
