CC BY
11
ЛИТЕРАТУРА
1. Казаков И.Е., Артемьев В.М. Оптимизация динамических систем случайной структуры. - М.: Наука, 1992 - 384 с.
2. Касти Дж. Большие системы. Связность, сложность и катастрофы: - М.: Мир, 1982, - 216 с.
3. Оре О. Теория графов.- М.: Наука, 1980.- 336 с.
4. Гришко А.К.,Юрков Н.К., Кочегаров И.И. Методология управления качеством сложных систем. Труды Международного симпозиума «НАДЁЖНОСТЬ И КАЧЕСТВО» в 2т./ под ред. Н.К.Юркова.- Пенза: ПГУ, 2014. -1 том, с.377-380.
5. Полтавский А.В., Жумабаева А.С., Юрков Н.К. Концепция принятия решений при создании технических систем. Труды Международного симпозиума «НАДЁЖНОСТЬ И КАЧЕСТВО» в 2т./ под ред. Н.К.Юркова.-Пенза: ПГУ, 2016. - 1 том, с.8-13.
УДК 519.71:519.8 Гришко А. К.
ФГБОУ ВО «Пензенский государственный университет», Пенза, Россия
ДИНАМИЧЕСКИЙ СИНТЕЗ ОПТИМАЛЬНОГО НАБОРА УПРАВЛЯЮЩИХ ВОЗДЕЙСТВИЙ НА ПАРАМЕТРЫ СТРУКТУРНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ СЛОЖНОЙ СИСТЕМЫ
В статье предлагается методика динамического синтеза оптимального набора управляющих воздействий на параметры и ресурсы структурных элементов сложной радиотехнической системы.. Предлагаемый подход может быть реализован в системах поддержки принятия решений для организации радиотехнического мониторинга и связи
Ключевые слова:
управление, структурный элемент, радиотехническая система, управляющие воздействия, показатель эффективности
Методика формирования оптимальных управляющих воздействий является важной задачей управления в сложных динамических системах, к которым, в том числе, относят радиотехнические системы (РТС) и комплексы.
В статье предлагается одно из решений этой задачи в виде последовательности составляющих его этапов [1-3]. Рассмотрим более подробно каждый из этапов метода.
1. Вычисление выбранного показателя эффективности (ПЭ) структурного элемента (СЭ) РТС [2] и его последующее критериальное оценивание [3,4]. Важным моментом, учитываемом на данном этапе, является то обстоятельство, что критериальные значения ПЭ должны изначально содержать в себе определенную положительную степень избыточности [5,8] .
2. Установление для всех управляемых параметров СЭ РТС, определяющих его функцию эффективности, прогнозируемых интервалов их изменений между начальным и конечным значениями. В рамках математической модели исследуемого СЭ РТС данная процедура позволяет определить имеющийся ресурс, использование которого осуществляется через соответствующие управляющие воздействия [6,7].
3. Проверка соответствия интервалов, полученных на предыдущем этапе, единому и априорно установленному критериальному требованию, накладываемому на степень отклика исследуемой функции эффективности СЭ РТС по каждому управляемому параметру [3,9,10]. Особенностью данного этапа является производство необходимых расчетов при одном либо нескольких заданных значениях аргумента функции эффективности СЭ РТС.
4. Исключение из совокупности управляющих воздействий параметров, не прошедших проверку на соответствие своих интервалов требуемой степени отклика функционала СЭ РТС.
5. Определение дискретной функции приращений функции эффективности СЭ РТС по оставшимся в совокупности управляющих воздействий параметрам. Данная процедура относится к разряду задач поисковой оптимизации, которая может быть решена градиентными методами и их модификациями: методом Ньютона, методами переменной метрики, покоординатного спуска, случайного поиска и т.д. [8,10-12].
Используя, например, модифицированный метод градиентного спуска, искомая дискретная функция приращений будет представлять собой результат последовательного определения произведений частных производных по каждому из выбранных направлений (параметру), как компонентов градиента функции эффективности СЭ РТС, на соответствующие приращения выбранных параметров (прогнозируемых интервалов их изменений) [8,13]. Дискретность в данной процедуре определяется
производством вычислений при одном, либо нескольких заданных критериальных значениях аргумента целевой функции, имеющего, как правило, физический смысл исследуемой случайной величины. Данный аспект определяет собой идею прогнозного анализа чувствительности ПЭ СЭ РТС. Суть данного подхода заключается в вычислении прогнозируемых на дискретные критериальные срезы аргумента значений приращений целевой функции по всем критичным для нее параметрам.
6. Ранжировка параметров по выбранному критерию уменьшения полученных значений приращений функции эффективности и получение искомой упорядоченной последовательности управляющих воздействий на СЭ РТС в заданных условиях функционирования [8,14]. Иными словами, для выполнения условия максимального сохранения имеющегося у СЭ РТС ресурса возможного изменения управляющих воздействий, посредством рационального его использования, из полученной упорядоченной последовательности, сверху вниз, выбирается такая совокупность параметров, изменение значений которых позволит приблизить, достичь или превысить требуемое значение показателя эффективности функционирования управляемого СЭ РТС.
Важно отметить, что для различных значений критериальных срезов аргумента функции эффективности получаемый ранжированный ряд параметров и последовательность управляющих воздействий на СЭ РТС будут разными.
7. Оптимизация значений необходимого и достаточного количества наиболее критичных параметров из полученного на предыдущем этапе исследования ранжированного ряда посредством последовательного решения ряда обратных задач. Сутью каждой в отдельности из совокупности таких задач является отыскание тех необходимых значений критичных для СЭ РТС параметров, при которых он достигает требуемого уровня качества функционирования [8,15-19]. Данный уровень определяется точкой соответствия, т.е. точкой, в которой целевая функция и ее аргумент одновременно принимают свои критериальные значения.
Решение данных задач производится при фиксированных значениях всех исходных данных, определяющих начальные условия исследования и используемых для определения целевой функции и главных показателей функционирования рассматриваемого СЭ РТС, принимающих свои критериальные значения.
Если для достижения точки соответствия, а значит и требуемого уровня качества функционирования СЭ РТС, достаточно изменения до необходимого значения одного самого критичного параметра, то задача синтеза управляющих воздействий на СЭ РТС считается решенной. В противном случае, необходимо перейти к следующему по шкале
критичности параметру и с учетом измененного значения предыдущего повторить процедуру, и так далее. В том случае, если последующий по шкале параметр находится в противоречивой взаимосвязи с предыдущим, необходимо не рассматривая данный параметр перейти к следующему за ним.
Важно отметить, что при решении задачи синтеза управляющих воздействий на СЭ РТС необходимо учитывать факторы риска в вопросе соблюдения требований по влиянию критичных для элемента параметров на его важные свойства и характеристики, которые, в свою очередь, способны существенно влиять на процесс функционирования всей системы. В любом случае, какой бы ни была сложность имеющихся у СЭ РТС внешних и внутренних взаимосвязей, степень полноты их учета в значительной мере будет определять эффективность и качество его функционирования. Поэтому в зависимости от исходных условий исследования в предлагаемом методе факторы риска могут быть учтены путем задания условно номинальных (предельных) значений всех управляемых параметров СЭ РТС, превышать которые запрещено, либо выбором соответствующего способа решения обратных задач.
Таким образом, предлагаемый метод целенаправлен на управление ресурсом СЭ РТС посредством определения оптимальных значений, а также необ-
ходимого и достаточного количества критичных параметров СЭ РТС с учетом их весов, а также факторов риска в вопросе соблюдения требований по их влиянию на важные свойства и характеристики СЭ РТС, которые, в свою очередь, не только определяют качество его функционирования в том или ином аспекте, но и способны существенно влиять на процесс функционирования всей системы.
Данный метод, по своей сути, объединяет в себе и комплексно решает две важнейшие задачи:
1. Расчет и оценка ПЭ функционирования СЭ РТС в неких начальных (исходных) условиях.
2. Определение рациональных управляющих воздействий на СЭ РТС, если таковые необходимы.
Предложенный метод позволяет адаптировать СЭ РТС к складывающимся условиям на различных этапах функционирования и приблизить к заданному качественному состоянию посредством реализации выбранной совокупности воздействий.
Наиболее эффективным путем практического использования разработанного метода может считаться его детальная алгоритмизация и программная реализация для решения прикладных задач синтеза управляющих воздействий на различные по предназначению СЭ РТС. Предложенный подход может быть реализован в системах поддержки принятия решений для организации радиотехнического мониторинга и связи.
ЛИТЕРАТУРА
1. Гришко А.К. Анализ применения методов и положений теории статистических решений и теории векторного синтеза для задач структурно-параметрической оптимизации / А.К. Гришко // Надежность и качество сложных систем. - 2016. - № 4 (16). - С. 26-34. DOI: 10.21685/2307-4205-2016-4-4.
2. Гришко А.К. Определение показателей надежности структурных элементов сложной системы с учетом отказов и изменения параметров / А.К. Гришко // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. -2016. - № 2 (16). - С. 51-57.
3. Гришко А.К. Оптимальное управление параметрами системы радиоэлектронных средств на основе анализа динамики состояний в условиях конфликта / А.К. Гришко // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. - 2016. - № 2 (38). - С. 102-111. DOI: 10.21685/2072-30592016-2-9.
4. Гришко А.К. Алгоритм поддержки принятия решений в многокритериальных задачах оптимального выбора / А.К. Гришко // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. - 2016. -№ 1 (17). - С. 242-248.
5. Гришко А.К. Оптимальное управление частотным ресурсом радиотехнических систем на основе вероятностного анализа динамики информационного конфликта / А.К. Гришко // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. - 2016. - № 57. - С. 21-28. DOI: 10.21667/1995-45652016-57-3-21-28.
6. Гришко А.К. Анализ математических моделей расчета электроакустических полей и дальности действия радиолокационных систем методом последовательного анализа / А.К. Гришко, Н.В. Горячев, Н.К. Юрков // Инженерный вестник Дона. - 2015. - Т. 35. - № 2-1. - С. 16.
7. Гришко А. К. Анализ надежности структурных элементов сложной системы с учетом интенсивности отказов и параметрической девиации / А. К. Гришко // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. - 2016. - № 3 (19). - C. 130-137.
8. Гришко А.К. Оптимизация размещения элементов РЭС на основе многоуровневой геоинформационной модели / А.К. Гришко // Вестник Самарского государственного технического университета. Серия: Технические науки. - 2015. - № 3 (47). - С. 85-90.
9. Гришко А.К. Управление электромагнитной устойчивостью радиоэлектронных систем на основе вероятностного анализа динамики информационного конфликта / А.К. Гришко // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. - 2016. - № 4 (18). - С. 49-58.
10. Гришко А.К. Алгоритм оптимального управления в сложных технических системах с учетом ограничений / А. К. Гришко // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. - 2017. - № 1 (21). - C. 118 - 124.
11. Гришко А.К. Анализ надежности сложной системы на основе динамики вероятности отказов подсистем и девиации параметров / А.К. Гришко // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. -2016. - № 6 (34). - С. 116-121.
12. Grishko A.K. Parameter control of radio-electronic systems based of analysis of information conflict. 2016 13th International Scientifictechnical Conference on Actual Problems of Electronic Instrument Engineering (APEIE - 2016). Novosibirsk, 03-06 октября, 2016 г. 2016. pp. 107-111. DOI: 10.1109/APEIE.2016.7806423.
13. Grishko A., Goryachev N., Kochegarov I., Brostilov S., Yurkov N. Management of Structural Components Complex Electronic Systems on the Basis of Adaptive Model. 2016 13th International Conference on Modern Problems of Radio Engineering, Telecommunications, and Computer Science (TCSET). Lviv-Slavsko, Ukraine, February 23-26, 2016. pp. 214-218. DOI: 10.1109/TCSET.2016.7452017.
14. Grishko A., Goryachev N., Kochegarov I., Yurkov N. Dynamic Analysis and Optimization of Parameter Control in Radio Systems in Conditions of Interference. 2016 International Siberian Conference on Control and Communications (SIBCON). Moscow, Russia, May 12-14, 2016. pp. 1-4. DOI: 10.1109/SIBCON.2016.7491674.
15. Grigor'ev A., Grishko A., Goryachev N., Yurkov N., Micheev A. Contactless Three-Component Measurement of Mirror Antenna Vibrations. 2016 International Siberian Conference on Control and Communications (SIBCON). Moscow, Russia, May 12-14, 2016. pp. 1-5. DOI: 10.1109/SIB-CON.2016.7491673.
16. Rybakov I. M., Goryachev N. V., Kochegarov I. I., Grishko A. K., Brostilov S. A. and Yurkov N. K. Application of the Model of the Printed Circuit Board with Regard to the Topology of External
Conductive Layers for Calculation of the Thermal Conditions of the Printed Circuit Board. Journal of Physics: Conference Series, Volume 803, Number 1, 2017, pp. 1-6. D01:10.10 8 8/17 4 26596/803/1/012130.
17. Grishko A., Goryachev N., Yurkov N. Adaptive Control of Functional Elements of Complex Radio Electronic Systems. International Journal of Applied Engineering Research. Volume 10, Number 23 (2015), pp. 43842-43845.
18. Grishko A., Goryachev N., Kochegarov I., Kalaev M. Mathematical models of the system of measurement and analysis of temperature parameters of radio electronic modules. 2016 13th International Scientific-Technical Conference on Actual Problems of Electronics Instrument Engineering (APEIE). Novosibirsk, Russia, October 03-06, 2016, Vol. 02, pp. 112-115, DOI: 10.110 9/APEIE.2016.7806424
19. Andreev P.G., Yakimov A.N., Yurkov N.K., Kochegarov I.I, Grishko A.K. Methods of Calculating the Strength of Electric Component of Electromagnetic Field in Difficult Conditions. 2016 12th International Conference on Actual Problems of Electron Devices Engineering (APEDE). Saratov, Russia, September 22-23, 2016, Vol. 1. P. 1-7. DOI: 10.1109/APEDE.2016.7878895.
УДК 658.5
Герасимов О. Н., Доросинский А.Ю.
ОАО «Научно-исследовательский институт физических измерений», Пенза, Россия ОАО «Электромеханика», Пенза, Россия
МЕТОДИКА ТЕКУЩЕГО ПРЕДУПРЕДИТЕЛЬНОГО СТАТИСТИЧЕСКОГО КОНТРОЛЯ
Описываются мировой опыт по статистическому анализу и контролю операций на производстве. Даны рекомендации и методические основы по ведению статистического контроля на производстве Ключевые слова:
контроль качества, методика, статистика, критерий согласия, закон распределения
При массовом производстве изделий, контроль качества продукции превращается в серьезную проблему из-за невозможности сплошного контроля качества. В ряде случаев положение усложняется тем, что изделия после прохождения процедуры контроля полностью или частично теряют свои качества. Отсюда преимущества выборочного контроля очевидны.
Тем не менее, при выборочном контроле необходимо по качеству части изделий сделать вывод обо всей партии, что можно сделать только при выполнении определенных условий. Основное из них состоит в том, что технология производства отработана и стабильна во времени, а качество исходных материалов и комплектующих остается неизменным.
При налаженном технологическом процессе вероятность изготовления некачественного изделия мала, а значит оценить качество изделий можно статистическими методами.
В настоящее время статистические методы анализа широко используются:
для проведения анализа технологических процессов с целью выявления скрытых производственных резервов, предупреждения и уменьшения брака, повышения выхода годных изделий, их качества и надежности;
для систематического наблюдения за качеством исходных материалов и комплектующих, за состоянием технологического оборудования, оснастки и инструментов;
для регулирования хода технологических операции, т.е. своевременного предупреждения и корректировки нарушения хода технологических операций;
для систематизации данных контроля с целью установления фактических характеристик точности технологического оборудования;
для существенного снижения трудоемкости контрольных работ при заданной надежности уровня качества.
Внедрению методов статистического контроля должны предшествовать подготовительные работы по предварительному статистическому анализу технологического процесса, цель которого заключается в откладке технологического процесса с одновременной оценкой точности его хода.
В результате предварительного и последующего статистического анализа технологического процесса решаются следующие основные задачи:
намечаются признаки качества изделий, которые в ходе технологических операций будут подвергаться статистическому контролю;
определяются производственные распределения по признакам качества изделий, подсчитываются
статистические характеристики, определяется закон теоретического распределения;
оценивается соответствие положения распределения поля допуска и определяется вероятная доля брака на данной технологической операции;
определяется по типовым отклонениям формы производственного распределения от формы нормального распределения характер причин брака на данной технологической операции;
проводится откладка технологической операции; по суммарному распределению определяются нормативные значения генеральных характеристик для ведения текущего предупредительного статистического контроля;
выбирается метод текущего предупредительного статистического контроля, назначается порядок взятия, объема и периодичность выборки, подсчитываются контрольно-предупредительные границы и т.д.;
проводится корректировка нормативных значений текущего предупредительного статистического контроля по результатам опытного внедрения.
Текущий предупредительный статистический контроль рекомендуется вводить на подготовительном этапе на нескольких относительно устойчивых технологических операциях по механической обработке деталей проволочных резисторов, процент брака на которых сравнительно невысок (средняя производственная доля брака q=5-7% и на которых проведен тщательный статистический анализ.
Технологический анализ с целью определения признаков качества, предназначенных для статистического анализа и контроля, должен проводиться с учетом особенностей технологического процесса и операций.
Первоначально внедрение статистического контроля необходимо начинать с анализа брака, процента брака и его причин, используя имеющийся фактический накопленный материал.
На отлаженной операции (без подналадки) поэтапно производится контроль признака качества вначале большими (п'^50 шт.), а затем малыми (5^30 шт.) выборками. При этом определяется закон распределения признака качества и соответствие размаха и уровня настройки заданному допуску.
Выборки малого объема берутся для: наблюдения за стабильностью и точностью технологического процесса;
выявления причин, приводящих к резким или направленным изменениям процесса.
После выявления стабильности хода технологической операции и определения параметров качества на основании статистики выборок делается заключение о методе статистического контроля и его целесообразности.
