CC BY
22
ЛИТЕРАТУРА
1. Костогрызов А.И., Нистратов Г.А. Стандартизация, математическое моделирование, рациональное управление и сертификация в области системной и программной инженерии. М. Изд. "Вооружение, политика, конверсия", 2004, 2-е изд.-2005.- 395с.
2. Литвиненко Р.С., Идиятуллин Р.Г., Аухадеев А.Э. Анализ использования показательного распределения в теории надежности технических систем. // Труды международного симпозиума надежность и качество. - Пенза. Изд. "Пензенский государственный университет" , 2016, №1, с. 128-128.
3. Аноп М.Ф. Основные положения индексного подхода к оценке техногенного риска систем ответственного назначения. // Труды международного симпозиума надежность и качество. - Пенза. Изд. "Пензенский государственный университет" , 2017, №1, с. 112-114.
4. Kostogryzov A., Krylov V., Nistratov A., Nistratov G., Popov V., Stepanov P. "Mathematical models and applicable technologies to forecast, analyze and optimize quality and risks for complex systems", Proceedings of the 1st International Conference on Transportation Information and Safety
(ICTIS 2011), Wuhan, China, 2011 pp. 845-854
5. Andrey Kostogryzov, George Nistratov and Andrey Nistratov, "Some Applicable Methods to Analyze and Optimize System Processes in Quality Management", Total Quality Management and Six Sigma, InTech, pp. 127-196, August 2012. Available from: http://www.intechopen.com/books/total-quality-management-and-six-sigma/some-applicable-methods-to-analyze-and-optimize-system-processes-in-quality-management
6. Kostogryzov A., Nistratov G. and Nistratov A., The Innovative Probability Models and Software Technologies of Risks Prediction for Systems Operating in Various Fields. International Journal of Engineering and Innovative Technology (IJEIT), Volume 3, Issue 3, September 2013, pp. 146-155. http://www.ijeit.com/archive.php
7.Andrey Kostogryzov, Pavel Stepanov, Andrey Nistratov, George Nistratov, Oleg Atakishchev and Vladimir Kiselev, Risks Prediction and Processes Optimization for Complex Systems on the Base of Probabilistic Modeling. Proceedings of the 2016 International Conference on Applied Mathematics, Simulation and Modelling (AMSM2016), May 28-29, 2016, Beijing, China, pp. 186-192. www.drop-box.com/s/a4zw1yds 8f4ecc5/AMSM2 016%2 0Full%2 0Proceedings.pdf?dl=0
УДК 004.023
Ветошкин В.М., Горшков П.С., Лялюк И.Н. Потемкин А.В.
ООО «Экспериментальная мастерская НаукаСофт», Москва, Россия АНАЛИЗ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ПРОЦЕССОВ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ОБЛАСТИ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВА ПРОДУКЦИИ
В статье рассматривается системная архитектура автоматизированной системы поддержки принятия решений в области совершенствования производства продукции. Приведена классификация образцов продукции. Определены основные группы процессов, поддерживаемых данной системой, а также состав и содержание данных, необходимых для реализации этих групп процессов. Разработана схема основных функциональных процессов системы Ключевые слова:
АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ БАНК ДАННЫХ, АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ, ФРЕЙМ, НОУ-ХАУ, РЕЗУЛЬТАТ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ, СЛОТ, ОБЪЕКТ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СОБСТВЕННОСТИ
Современные автоматизированные системы поддержки принятия решений (АСППР), разрабатываемые в различных предметных областях (ПрО), как правило реализуются на основе функционирования предварительно созданных автоматизированных банков данных (АБнД), предназначенных для создания, поддержки и доступа к актуальным состояниям информационных моделей реального мира в рамках различных автоматизированных систем (АС) [1].
Системная архитектура АС включает (рисунок 1): обеспечивающую часть (ОЧ) или свою основу в виде системы всех видов обеспечений (информационного, программного, лингвистического, технического и др.) и эксплуатационный персонал (администрацию банка данных — АБД), а также функциональную часть (ФЧ) в виде своих прикладных подсистем, объединяемых единым программно-техническим комплексом (ПТК).
Вообще говоря, АСППР представляют собой всего лишь различные варианты (в зависимости от существа функций и задач конкретных ПрО) реализаций математического, специального программного и лингвистического обеспечений, предназначенных для поддержки деятельности соответствующих лиц, принимающих решения (ЛПР), в функциональных подсистемах.
На примере предметной области совершенствования производства продукции на основе полученных ранее результатов интеллектуальной деятельности (РИД), а также объектов интеллектуальной собственности (ОИС) и секретов производства («ноу-хау» — НХ) определяются три основные группы процессов, поддерживаемых АСППР:
— сбор, обновление, согласование и хранение данных о состоянии объектов и их связей в предметных подобластях;
— формулирование, редактирование и регистрация целевых проблем (ЦП), требующих разработки вариантов решений;
— аналитическая обработка данных с целью формирования вариантов решений ЦП.
Процессы, связанные с реализацией информационно-справочных функций, рассматриваются как технологические (тривиальные и фоновые), не имеющие содержательной значимости.
Состав и содержание данных, необходимых для реализации процессов первой группы определяются следующим перечнем:
— данные о тактико-технических характеристиках (ТТХ) существующих и перспективных типовых образцов продукции (ТОП), их видах и назначении (рисунок 2);
— данные о планах и результатах интеллектуально-производственной деятельности (научной, конструкторской, испытательной, производственной и др.), осуществляемой организациями при выполнении различных работ;
— данные о состоянии охраняемых государством ОИС и НХ;
— данные о договорах на использование ОИС или НХ для выпуска на их основе организациями соответствующей продукции (ПОР — продукция организации);
— данные о существе ЦП, требующих решения путем экспертного анализа и сопоставления данных, существующих в базе данных (БД) АСППР.
По отношению к рассматриваемой АСППР организации (поставщики и/или потребители данных), могут выполнять следующие роли или их комбинации:
— администрирование, эксплуатация и развитие системы;
— анализ ЦП, разработка форм экспертных анкет и форм целесообразных решений ЦП;
— предоставление информации для обновления БД АСППР.
Рассмотренные выше группы функциональных процессов АСППР реализуются специалистами, которые
по своему предназначению и обязанностям условно можно представить двумя группами (рисунок 3).
Содержательные организационно-информационные
(образцы продукции^
Рисунок 1 — Пример структуры информационной модели АБнД
ВНЗН: В - военное; С - специальное; Г - гражданское; Д(В-Г) - двойное (военно-гражданское); Д(С-Г) - двойное (специально-гражданское)
Рисунок 2 — Классификация образцов продукции
Эксперты-системщики входят в состав и образуют единое целое с АБД, обеспечивающей общее эффективное функционирование АСППР по сбору, обновлению и консолидации данных о состоянии всей предметной области, а также реализации технологических процессов и функций поиска и предоставления необходимых данных пользователям системы.
Эксперты-аналитики участвуют в процессе экспертного оценивания и обоснования целесообразных вариантов решения ЦП.
Эксперты-системщики обеспечивают реализацию следующих системных функциональных процессов:
— формулирование и структурно-лингвистическое редактирование ЦП в соответствии с требованиями АСППР;
— контроль корректности процесса обновления БД АСППР при добавлении в нее данных о ЦП (контроль целостности онтологий ЦП);
— разработка структурных форм (фреймов) решений ЦП и необходимых структурных форм (фреймов) экспертных анкет, включающих перечни вопросов и возможные соответствующие им варианты ответов для заполнения форм анкет экспертами-аналитиками при решении аналитических задач;
— формирование экземпляров итоговых вариантов целесообразного решения ЦП, основанных на экземплярах фреймов решений, созданных экспертами-аналитиками.
Область информационных и аналитических задач над БД
Рисунок 3 - Схема основных функциональных процессов системы
Эксперты-аналитики обеспечивают реализацию следующих системных функциональных процессов:
— поиск в БД АСППР аналогов, близких по смысловому содержанию информационным объектам ЦП, и определение значений коэффициента содержательного (смыслового) сходства (КСС) между ними;
— оценка аналогов, наиболее близких (по максимальным значениям КСС) информационным объектам ЦП, путем заполнения требуемых позиций экспертных анкет, разработанных экспертами-системщиками;
— разработка на основе выполненной оценки аналогов информационных объектов ЦП предложений по наиболее целесообразным вариантам решения ЦП путем заполнение требуемых слотов фрейма решения, созданного экспертами-системщиками.
Состав рассмотренных групп экспертов необходимо формировать с учетом не только их различных квалификационных характеристик, но и с учетом их опыта и предпочтений работы в областях, определяемых:
а) видами научно-технологических работ:
— научно-исследовательские работы;
— опытно-конструкторские работы;
— материально-техническое обеспечение производства продукции;
— организационно-правовое обеспечение работ;
— финансово-экономическое обеспечение работ;
— системное администрирование ресурсов АСППР;
б) характером проблем и/или работ:
— проектный;
— производственный;
— испытательный;
— комплексный;
в) значениями уровней самооценки и системной оценки компетенции экспертов в научно-технических областях, которые должны быть представлены в АСППР различным и обновляемым составом соответствующих классификаторов.
При организации выполнения экспертиз ЦП целесообразно привлекать экспертов-аналитиков, зарегистрированных в системе и на момент планирования выполнивших самооценку своей компетентности в научно-технических областях, и подтвердивших свое согласие на участие в процессе экспертизы предложенных им конкретных целевых проблем.
ЛИТЕРАТУРА
1. Ветошкин В.М. Теоретические основы систем баз данных. Монография. — М.: ВВИА, 2003.
2. Горшков П.С. Ресурсно-ограничительный метод исследования сложных информационных систем/Горшков, П.С., Бачкало, Б.И. — Пенза: Труды симпозиума Надежность и качество, 2008. - 274 с.
3. Горшков П.С., Потемкин А.В. Подходы к формированию информационного обеспечения системы подготовки военных кадров/Горшков П.С., Бачкало Б.И., Потемкин А.В. — Пенза: Труды симпозиума Надежность и качество, том 1, 2010. — 530 с.
4. Ветошкин В.М., Горшков П.С., Лялюк И.Н. Потемкин А.В. Испытания авиационной техники. Информационный подход/Ветошкин В.М., Горшков П.С., Лялюк И.Н. Потемкин А.В. — Пенза: Труды симпозиума Надежность и качество, том 2, 2016.— 81с.
5. Горшков П.С., Потемкин А.В. Функциональная модель процесса разработки автоматизированной системы контроля состояния авиационного оборудования/ Горшков П.С., Потемкин А.В. — Пенза: Труды симпозиума Надежность и качество, том 1, 2016. — 178с.
6. Горшков П.С., Потёмкин А.В., Лялюк И.Н. Технология проектирования автоматизированного контроля элементов интеллектуальных систем электроснабжения летательных аппаратов/Горшков П.С., Потёмкин А.В., Лялюк И.Н. — Москва: Сборник докладов Всероссийской научно-технической конференции «Научные чтения по авиации, посвященные памяти Н.Е. Жуковского», 2016. — 337с.
УДК 629.7.05
Чернодаров1 А.В, Патрикеев1 А.П., Иванов2 С.А.
гООО «Экспериментальная мастерская НаукаСофт», Москва, Россия 2ВП МО РФ, АО «РПЗ», Раменское, Московская область, Россия
СТРУКТУРНО-ПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ МОДЕЛЕЙ ПОГРЕШНОСТЕЙ ИНЕРЦИАЛЬНЫХ ИЗМЕРИТЕЛЕЙ
Работа посвящена проблеме повышения достоверности оценивания ошибок инерциальных измерительных модулей (ИИМ) с помощью обобщенного фильтра Калмана (ОФК). Рассматриваемая проблема связана с неадекватностью моделей шумов инерциальных измерителей: гироскопов и акселерометров, реальным процессам Ключевые слова:
ИНЕРЦИАЛЬНАЯ НАВИГАЦИОННАЯ СИСТЕМА, ДАТЧИКИ, МОДЕЛИ ШУМОВ, ИДЕНТИФИКАЦИЯ, ФИЛЬТР КАЛМАНА
Известно, что неточность моделей и другие причины методического и инструментального характера приводят к расходимости ОФК. Расходимость ОФК проявляется в существенном отличии действительных ошибок оценивания от их прогнозируемых среднеквадратических значений, получаемых в результате решения уравнения Риккати относительно ковариационной матрицы. Следует отметить, что действительные ошибки оценивания известны только на этапе математического моделирования. В известных работах неадекватность моделей компенсируется соответствующей настройкой параметров ОФК по обновляющей последовательности. Обновляющая последовательность представляет собой разность между прогнозируемыми и реальными наблюдениями. Прогнозируемые наблюдения формируются по оценкам ошибок ИИМ. Однако в реальных условиях эксплуатации из-за ошибок внешних измерителей или их отсутствия настройка по обновляющей последовательности не всегда представляется возможной. Известны также подходы к оценке статистических характеристик инерциальных измерителей с помощью метода Аллана. Указанный метод позволяет оценить стабильность ошибок на скользящих интервалах усреднения. Однако такие подходы не связаны с настройкой параметров ОФК. Поэтому их применение не обеспечивает адаптацию ОФК в реальных условиях эксплуатации. Научная новизна предлагаемой работы связана с добавлением процедур настройки моделей шумов инерциаль-ных измерителей к известным алгоритмам адаптации
ОФК. Настройку моделей предлагается выполнять на основе структурно-параметрической идентификации по результатам корреляционной обработки оценок ошибок измерителей. Такая обработка может выполняться как в реальном времени, так и по данным бортовых устройств регистрации. Разработанные алгоритмы позволяют учитывать изменение точностных и динамических характеристик инерциальных измерителей через соответствующие коэффициенты моделей погрешностей ИИМ. Для реализации предлагаемой технологии идентификации ошибки инерциальных измерителей должны включаться в вектор оцениваемых параметров. Проведенные исследования показали, что при включении ОФК в контур оценивания ошибок ИИМ необходимо выполнять не только заводскую стендовую калибровку инерциаль-ных измерителей, но и идентификацию моделей их шумов. В работе приводятся результаты экспериментов, подтверждающие целесообразность идентификации моделей погрешностей инерциальных измерителей в процессе эксплуатации.
Развитие бортового радиоэлектронного оборудования характеризуется внедрением навигационных комплексов (НК) нового поколения [1-4]. Ядром таких НК являются интегрированные инерци-ально-спутниковые навигационные системы (НС) на базе динамически настраиваемых [5], квантово-оп-тических [5,6], волновых твердотельных [5,7], микроэлектромеханических [5,8] и «атомных» [9] измерителей.
Рисунок 1 - Структурная схема НК с ОФК в контуре оценивания ошибок ИНС
В настоящее время считается обоснованным [10,11] применение обобщённого фильтра Калмана (ОФК) [12 - 14] для интеграции НС. Такой фильтр называется обобщенным, так как он ориентирован на комплексирование НС, функционирование которых
описывается нелинейными уравнениями и линеаризованными моделями ошибок. Возможности такого математического аппарата позволяют: объединять разнородные измерительные средства в единую структуру и на этой основе повышать точность и надёжность навигационных определений, оценивать
