CC BY
46
- объединение (совмещение) информации об облачности, осадках и опасных явлениях погоды, полученной по сети МРЛ, по освещаемой территории, включая в перспективе территории сопредельных государств по их согласию;
- архивацию получаемой метеорологической информации с использованием технических средств, обеспечивающих ее длительное хранение;
- возможность использования разных комплексов автоматизации радиолокационных наблюдений, применяемых на МРЛ для создания системы.
В настоящее время для создания сети, охватывающей большую часть территории Российской Федерации в качестве базового локатора был выбран радиолокатор ДМРЛ-С.
ДМРЛ-С предназначен для [4]:
- отображения распределения различных метеорологических данных (отражаемости, скорости, ширины спектра, а также в режиме двойной поляризации: дифференциальной отражаемости, фазы, коэффициента кросскорреляции и линейного депо-ляризационного отношения) на различных высотных уровнях по типу псевдо-CAPPI;
- расчета и отображения вертикального профиля скорости, направления ветра до высоты верхней границы обнаружения метеообъектов и других доплеровских продуктов;
- расчета и отображения интенсивности осадков за любой интервал времени;
- определения опасных явлений погоды (град, гроза, шквальные усиления ветра, интенсивный дождь и снег, сильная турбулентность);
- отображения скорости и направления перемещения облачных систем;
- выдачи радиолокационной информации в необходимых кодограммах.
ДМРЛ-С состоит из основных модулей и блоков:
- антенной системы, установленной чаще всего на башне;
- центрального управляющего вычислительного комплекса;
- удаленного управляющего вычислительного комплекса;
- абонентских пунктов;
- сети передачи данных;
- системы бесперебойного питания (СБП), чаще всего выполненной на базе источников бесперебойного питания и дизель генераторных установок.
При установке нескольких ДМРЛ-С в зоне ответственности одного центра по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды (ЦГМС) возникает необходимость обработки достаточно большого объема информации.
Для реализации этих целей необходимо создание автоматизированной информационно-управляющей системы (АИУС), позволяющей не только управлять отдельными ДМРЛ, но и анализировать в автоматическом режиме поступающую информацию от нескольких радиолокаторов.
При этом сама система должна состоять функционально из следующих составляющих:
1. Вычислительный модуль. Наиболее перспективным вариантом реализации вычислительного модуля на данный момент является кластерная архитектура построения с горячим резервом и, учитывая актуальность обрабатываемой информации, модульной избыточностью.
2. Система отображения. Для обеспечения более комфортных условий работы сотрудников ЦГМС при работе с данной системой наиболее перспективным вариантом реализации системы отображения является технология «бесшумного зала». Данная технология предусматривает размещение в диспетчерском (операторском) зале только системы ввода/вывода информации и системы отображения. Вся же вычислительная составляющая будет включена в вычислительный модуль. Так же из диспетчерского (операторского) зала будут вынесены элементы системы бесперебойного питания (СБП). Данное решение позволит в значительной мере не только уменьшить уровень шума в помещении, но и уменьшить место, занимаемое аппаратурой, а также уменьшит уровень тепловыделения от техники.
3. Система бесперебойного питания. Для обеспечения непрерывной работы системы в её состав вводятся источники бесперебойного питания и дизель-генераторная установка.
В результате создания АИУС повышается производительность не только одного конкретного ЦГМС, но и всего Росгидромета в целом.
4. Система передачи данных. Учитывая уровень ответственности системы, а также для обеспечения большей защищенности информации в качестве базовых кабелей связи элементов системы разумным будет использование дублированной волоконно-оптической линии связи, а также дублированного активного сетевого оборудования.
ЛИТЕРАТУРА
1. Приложение 19 к Конвенции о международной гражданской авиации. Управление безопасностью полетов [Электронный ресурс]. URL: http://www.aviadocs.net/icaodocs/Annexes/an19_cons_ru.pdf
2. Межгосударственный авиационный комитет. Информация. Доклады о состоянии безопасности полетов в гражданской авиации. [Электронный ресурс]. URL: http://www.mak.ru/
3. Приказ Росгидромета от 21.06.2004 №95 О внедрении на радиолокационной сети Росгидромета «основных технических требований к системе обнаружения опасных атмосферных явлений и штормового оповещения на базе метеорологических радиолокаторов» [Электронный ресурс]. URL: http://zakon.law7.ru/base05/part4/d05ru4 87 0.htm.
4. Доплеровский метеорологический радиолокатор ДМРЛ-С [Электронный ресурс]. URL: http://www.lemz.ru/goods/metrls/dmrlc/.
5. Затучный Д.А. Построение оптимальной системы связи "диспетчер-пилот". Труды Международного Симпозиума " Надёжность и качество ", Пенза, Том 1, 2010, с. 430-431.
6. Горячев Н.В. К вопросу реализации метода автоматизированного выбора системы охлаждения / Горячев Н.В., Кочегаров И.И., Юрков Н.К. // Алгоритмы, методы и системы обработки данных. 2013. № 3 (25). С. 16-20.
7. Юрков Н.К. Оценка безопасности сложных технических систем. // Надежность и качество сложных систем №2. Пенза, 2013, с. 15-21.
УДК 629.7/621.01
Фурманова Е.А., Бойко О.Г., Шаймарданов Л.Г.
Сибирский государственный аэрокосмический университет им. академика М. Ф. Решетнева, Красноярск, Россия
К ВОПРОСУ О МОДЕЛИРОВАНИИ ПРОЦЕССА ИЗМЕНЕНИЯ БЕЗОТКАЗНОСТИ СЛОЖНЫХ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ СИСТЕМ
Введение. Основы математических моделей и методов расчета надежности заложены в статье [1] и монографиях [2, 3] в середине 1950-х и начале 1960-х годов. С той поры, эти основы оставались в неизменном виде и получили широкое развитие в трудах многих авторов.
Тем не менее, полезно вспомнить этапы зарождения основ теории надежности. Так, в 197 5 го-
ду, академик Ю.Н. Руденко писал [4]: «... В теории надежности появилось немало работ, которые можно рассматривать как математическое жонглирование индексами. Авторов таких работ мало волнует приложимость полученных ими результатов к практике проектирования и эксплуатации систем. Идет как бы саморазвитие науки не интересное в математическом аспекте и бесполезное в
прикладном смысле. Это одна из причин скептицизма относительно возможностей теории надежности. Другая причина заключается в незнании или непонимании того, что можно и нужно требовать от теории надежности в процессе создания систем, и чего нельзя...».
Лауреат Государственной премии СССР, доктор технических наук, профессор И.А. Рябинин в монографии [5] пишет: «.Для преодоления указанного скептицизма и повышения авторитета теории надежности, требуется высокая дисциплина мышления, логическая полнота суждений, единство и полнота классификации, недопустимость логических скачков и притянутых извне соображений.».
С этих позиций, авторами работы предпринята попытка анализа математических моделей безотказности элементов и систем.
Анализ традиционного моделирования безотказности элементов. Одной из первых монографий в области надежности систем является монография И. Базовского [2], изданная в Лондоне в 1961г и переведенная на русский язык в 1965г.
В первом абзаце главы 3 «Экспоненциальный закон надежности» он пишет: «Если отказы внезапны и число отказов на равных промежутках времени одинаково, то надежность элемента описывается хорошо известным экспоненциальным распределением P(t) = e ^ ....» [2].
Не трудно показать, что это выражение никак не соответствует предыдущей словесной формулировке. Покажем это. Разделив равные числа отказов на общее число отказов, получим равные частоты отказов. А разделив их на равные промежутки времени, получим равные плотности вероятностей отказов. Но равным плотностям вероятностей на равных промежутках, может соответствовать только распределение равномерной плотности вероятности [6].
Основоположник математической теории надежности Б.В. Гнеденко [3] так же для внезапных отказов придерживается экспоненциального распределения. Но в отличие от многих авторов, Б.В. Гнеденко указывает на ограниченность использования временного диапазона, в котором интенсивность отказов A=const и на необходимость предшествующей приработки. Он пишет: «Следует согласиться с тем, что часто этот закон применяется не критически, что естественным оправданием для его использования служит то, что с этим законом проще решать задачи, что без него задачи вообще могут «не решаться».». То есть, при использовании экспоненциального закона при моделировании безотказности элементов, как писал Ю.Н. Руденко, облегчается жонглирование индексами.
Судя по опытным данным, приведенным в работе [7], отрезок времени работы элемента, на котором A=const, составляет 30% от его наработки, соответствующей вероятности отказа равной 1. Этап приработки сопровождается интенсивным
уменьшением А от максимума при t=0 до A=const и составляет 25% наработки элемента до отказа. При этом для высоконадежных элементов, этап приработки становится равным двум и более годам непрерывной работы, то есть практически невозможным в условиях производства. В связи с этим, построение решения задач оценки безотказности систем, необходимо выполнять при A=var, которое ничуть не проще использования аппроксимации функции распределения вероятности отказа элементов.
Здесь следует остановиться на терминологических аспектах теории надежности. К сожалению, до сих пор отказы элементов классифицируют на внезапные и постепенные. При чем эта классификация принимается как основа при использовании различных законов распределения для вероятностей отказов элементов.
Но, по существу, к внезапным относят отказы неожиданные, правильней было бы сказать «неожи-даемые». Природа таких отказов та же, что и у постепенных, т.е. развитие во времени тех, либо
иных деградационных процессов. Различие состоит только в том, что к постепенным отказам относят те из них, за развитием которых имеется возможность наблюдать и даже оценивать процесс деградации. Покажем это на примерах.
Усталостные трещины на элементах конструкции планера самолета наблюдают, измеряют и даже устанавливают их критическую (допустимую) протяженность, относя их к постепенным отказам. Усталостные разрушения пружин средств автоматики двигателя относят к внезапным отказам только потому, что нет возможности наблюдения за развитием их повреждений. К внезапным отказам относят отказы многочисленных электрических реле и концевых выключателей, в которых, развитие деградационных процессов (подгорание) скрыто от наблюдения. В связи с изложенным, к классификации отказов на внезапные и постепенные при обосновании математических моделей вероятности отказа, следует относиться с большой осторожностью.
Анализ традиционного моделирования безотказности функциональных систем. В настоящее время при построении математических моделей изменения надежности используется теорема умножения вероятностей. Эта теорема получена и доказана только для дискретных событий [6]. При построении модели по опытным данным о наработках до отказов элементов, в функции распределения теряется дискретность отказов. Переменной становится непрерывное время. В теории вероятности не предполагается применение теоремы умножения вероятностей к функциям непрерывных случайных величин.
В результате такого подхода, получаемые математические модели вероятности отказа систем записываются в виде гладких функций времени. Утрачивается дискретность отказов элементов, приводящих систему к отказу.
Вместе с этим, задолго до начала развития математических основ теории надежности, в теоретической физике уже были заложены фундаментальные основы решения задач вероятностными методами. Так, постулат Макса Планка [8] гласит: «.Всякая конечная физическая система, при рассмотрении ее статистическими методами, должна представляться так, как будто она может находиться только в дискретных состояниях.».
Применительно к надежности, простейший элемент может находиться только в двух состояниях - исправном и состоянии отказа. Следует отметить, что экспоненциальное распределение не удовлетворяет постулату М. Планка, т.к. отказ элемента реализуется только при бесконечном увеличении времени, то есть не достижим для конечной системы. В отличии от элемента, резервированная система может находиться в нескольких состояниях: исправном, в состояниях функциональных отказов из-за выхода из строя ряда элементов, и, в состоянии полного отказа.
Для понимания возможностей теории надежности, полезно обратиться к принципу неопределенности Гейзенберга [8]. Применительно к ней, он указывает на то, что далеко не все состояния систем могут быть определены статистическими методами. Здесь уместно привести примеры из авиационной отрасли, поскольку в ней ведется строгий учет отказов и наработок элементов систем самолетов. В практике эксплуатации, собрана большая статистика о средней наработке на отказ элементов в различных системах, и средней наработке на отказ на самолетах различных типов, но никогда не указывается, какой именно элемент системы отказывал первым. В соответствие с принципом неопределенности Гейзенберга, при стационарном процессе, заранее невозможно предсказать последовательность отказов элементов. Вместе с этим, в отраслевом стандарте [9] в расчетах функциональных отказов систем самолетов рассматриваются различные схемы развития отказов, без учета условных вероятностей их реализации.
Таким образом, в работе показаны несовершенства традиционного подхода к расчету безотказности систем.
Новый подход к расчету безотказности систем.
С целью получения математических моделей, более адекватно отражающих изменение надежности систем и их элементов, нами разработан и экспериментально подтвержден иной подход к моделированию безотказности.
Предлагаемый подход основан на простом представлении о том, что вероятность отказа элемента в системе определяется суммарной плотностью потока отказов элементов в работоспособной части системы, и их предшествующей наработкой.
Плотность вероятности отказа является точечной оценкой, т.е. оценкой, определенной в каждой точке временной оси. В связи с этим, с плотностью вероятности, как и с математическим ожиданием, правомерно выполнять операции сложения и умножения [6].
В работе [10] показано, что вероятность безотказной работы является дополнением до единицы к вероятности события отказа на всем интервале изменения времени. Поэтому, в [10] рекомендовано, при последовательном соединении элементов использовать не теорему умножения вероятностей безотказной работы, а теорему сложения вероятностей событий отказов. Таким образом, введение суммарной плотности потока отказов в решение задачи оценки безотказности систем, фактически является использованием теоремы сложения вероятностей событий отказов.
Подробно методы расчета безотказности функциональных систем общего и раздельного резервирования, при стационарном режиме эксплуатации, рассмотрены в работах [11, 12]. В работе [13] предложен метод расчета безотказности систем при нестационарных режимах, при которых суммарная плотность потока отказов элементов системы является функцией времени.
В работе [14], впервые приведены результаты ускоренных испытаний на безотказность простейших систем, на которых моделировался процесс отказов и восстановлений, реализующийся в функ-
циональных системах самолетов при общем и раздельном резервировании. Процессы, реализованные в моделях систем, удовлетворяют требованиям автомодельности и изоморфности по отношению к реальным процессам в авиационных системах. Выполнение этих требований необходимо при проведении ускоренных испытаний. Результаты испытаний показали удовлетворительную сходимость экспериментальных и расчетных функций вероятности отказа системы.
К настоящему времени выполнен численный эксперимент по моделированию процесса отказов-восстановлений в системках, методом Монте-Карло. Построены функции распределения вероятности отказа для восстанавливаемых систем с общим и раздельным резервированием. Сравнение результатов численного эксперимента с результатами, полученными с использованием предложенного выше подхода, также показали удовлетворительную сходимость [15, 16].
В заключение следует отметить, что положения нового подхода к расчету безотказности восстанавливаемых резервированных систем требуют дальнейшего развития применительно к системам различной сложности.
Результаты предварительных исследований показали, что численное моделирование процесса изменения надежности методом Монте-Карло является эффективным для анализа безотказности систем с ограниченными возможностями резервирования и восстановления, свойственными и космическим аппаратам.
Вывод. В работе показано, что используемые в надежности математические модели безотказности элементов и систем, не удовлетворяют постулату о дискретности состояний систем в процессе функционирования, и неадекватно описывают процесс изменения их безотказности.
Экспериментальные лабораторные исследования, и численное моделирование процесса изменения надежности методом Монте-Карло подтвердили качественную и количественную адекватность нового подхода к оценке безотказности систем.
ЛИТЕРАТУРА
1. Сифоров В.И. «О методах расчёта надёжности работы систем, содержащих большое число элементов» (Известия Академии наук СССР. Отделение технических наук. №6, 1954г.
2. Базовский И. Надежность. Теория и практика / И. Базовский. Перевод с английского. - М.: Изд. «Мир», 1965 г. - 373 с.
3. Гнеденко Б.В. Математические методы в теории надежности. Основные характеристики надежности и их статистический анализ. - М.: Наука, 1965. -524 с.
4. Руденко Ю.Н. Методические вопросы исследования надежности больших систем энергети-ки.//Известия АН СССР. Энергия и транспорт. 1976, №1.
5. Рябинин И.А. Надежность и безопасность структурно-сложных систем. - СПб.: Изд-во С.-Петерб. ун-та, 2007. - 276 с.
6. Венцель Е. С. Теория вероятностей. - М.: Государственное изд. Ф-М. литературы 1962, - 563
с.
7. Воробьев В. Г., Константинов В. Д. Надежность и эффективность авиационного оборудования. Изд-во Транспорт. -М.: 1995, - 245 с.
8. Трайбус М. Термостатика и термодинамика. Пер. с англ. под ред. А.В. Лыкова. - М.: Энергия, 1970, - 504 с.
9. ОСТ 1 00132-97. Надежность изделий авиационной техники. Методы количественного анализа безотказности функциональных систем при проектировании самолетов и вертолетов. - 7 0 с
10. Теория вероятностей: Учеб. для вузов.-3-е изд., испр./А.В. Печкин, О.И. Тескин, Г.М. Цвет-кова и др.; Под ред. В.С. Зарубина, А.П. Крищенко.-М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2004.-456с.
(Сер. Математика в техническом университете; Вып.ХУ1).
11. Бойко О.Г., Фурманова Е.А., Шаймарданов Л.Г. Методологический подход и методы оценки вероятности катастроф вследствие отказов функциональных систем самолетов. Труды Международного симпозиума «НАДЕЖНОСТЬ И КАЧЕСТВО»:в 2 т.- Пенза: ПГУ, 2014, Т1. С 84-87.
12. Бойко О.Г., Фурманова Е.А. Об одном из направлений оптимизации структуры функциональных систем самолетов. Проблемы и перспективы развития авиации, наземного транспорта и энергетики «АН-ТЭ-2 013». Междунар. науч.-техн. конф. Казань, КНИТУ-КАИ. 2013. С. 73 - 79.
13. Бойко О.Г. Метод решения задачи расчета надежности сложных систем при переменных параметрах потоков отказов агрегатов / Вестник СибГАУ. - 2011. - Вып. № 3 (36). - С. 131--136
14. Бойко О.Г., Фурманова Е.А., Шаймарданов Л.Г. Экспериментальное исследование процесса изменения надежности восстанавливаемых систем. Труды Международного симпозиума «НАДЕЖНОСТЬ И КАЧЕСТВО»^ 2 т.- Пенза: ПГУ, 2014, Т1. С 87-90.
15. Фурманова Е.А., Герасимова Д.С., Бойко О.Г. Об исследовании процесса отказов восстановлений в резервированных системах методом Монте-Карло Материалы XVIII Междунар. науч. конф., Решет-невские чтения, СибГАУ. - Красноярск, 2014. -Ч1. С. 364-366.
16. Артемов И.И. Модель развития фреттинг-коррозии в поверхностном слое листа рессоры / Артемов И.И., Кревчик В.Д., Меньшова С.Б., Келасьев В.В., Маринина Л.А. // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. 2011. № 1. С. 213-224.
17. Шаймарданов Л.Г., Фурманова Е.А., Численное имитационное моделирование безотказности не-восстанавливаемых систем с последовательным соединением элементов Материалы XVIII Междунар. науч. конф., Решетневские чтения, СибГАУ. - Красноярск, 2014. -Ч1. С 366-368.
УДК 519.95
Власов А.И., Карпунин А.А., Ганев Ю.М.
Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана, Москва, Россия СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД К ПРОЕКТИРОВАНИЮ ПРИ КАСКАДНОЙ И ИТЕРАТИВНОЙ МОДЕЛИ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА
Введение
Если обратиться к руководствам по системному анализу и проектированию, то можно обнаружить насколько важным считается возможность заменить толстые тома компактными диаграммами [1-4]. Но и наличие самой подробной документации не всегда обеспечивает качественные параметры разработки. Не существует единого наилучшего уровня формализации процесса, он должен выбираться каждый раз для каждого конкретного проекта. Разработка идет значительно быстрее, а ошибок совершается значительно меньше, если помимо документации есть эксперт, который знает, что в ней написано, и может объяснить это всем заинтересованным лицам. Точно так же, как постоянный контакт с заказчиком и возможность быстро получить ответ на любой вопрос ускоряют работу, так же возможность обратиться непосредственно к эксперту предметной области и уточнить детали рассматриваемого решения ускоряет работу. Кроме того, такие контакты позволяют участникам разработки получить объективную оценку качества предложенных ими решений и накопить опыт. Представляя процесс разработки в виде n-мерного пространства свойств [3] необходимо учитывать оси качества и надежности чья оценка крайне важна при выборе метода проектирования.
Обобщенный алгоритм выбора подхода к проектированию для конкретного проекта, основанный на оценке параметров проекта и получении уровней ключевых характеристик (компетенций) представлен на рисунке 1.
На начальных этапах данного алгоритма происходит оценка параметров проекта с целью определения уровней ключевых характеристик проектирования. На основе полученных уровней определяется положение реализуемого процесса в трехмерном пространстве свойств, что позволяет выбрать наилучший проектный подход.
Различными методики проектирования сложных систем отличаются набором используемых инструментов, которые должны быть способны, во-первых, представлять информацию о предметной области.
Во вторых, должны иметь возможность описания процессных моделей и достижения им определенного состояния, соответствующей технической документации.
Являясь этапами более общего процесса «разработка - производства - эксплуатация - утилизация» (жизненного цикла изделия), применяемые методы проектирования определяют в конечном итоге общие потребительские свойства создаваемого продукта. При таком подходе, используемые визуальные среды моделирования должны предоставлять синхронный инструментарий описания функционально законченных объектов в рамках комплексной сквозной информационной поддержки жизненного цикла.
Классическая каскадная модель, получившая название Waterfall по аналогии с водопадом за свою линейность и последовательность, была разработана в 1970 году.
Основой каскадной модели жизненного цикла является разбиение работы над продуктом на логичную последовательность этапов, причем каждый последующий этап начинается только после полного завершения текущего. Данная модель хорошо подходит для больших проектов благодаря высокой степени формализованности, возможности долго-
срочного планирования этапов, а значит снизить риски и сделать процесс более прозрачным [5].
К недостаткам каскадной модели жизненного цикла продукта следует отнести:
Линейность процесса разработки. Как следствие - возвращение к прошедшим этапам приведет к необходимости серьезных изменений в плане работ и их стоимости.
Начало ^
Этап 1. Выбор уровня формализации
Оценивается масшгаб проекта, его критичность, новизна, ожидаемая долговечность, распределенность группы разработчиков, требования заказчика. На основании -акой оценки выбирается уровень формализации процесса проектирования, применяемого дин данного проекта.
Этап 2. Выбор уровня каскадности/итердтивности
Оценивается распределенность группы разработчиков, уровень неопределенности проекта, доступные инструментальные средства дни управления проектом. На основании такой оценки выбирается уровень каскадности/итеративности процесса проектирования, применлеуого для данного проек-а.
Этап 3. Выбор уровня регламента
Оценивается опыт группы разработчиков, уровень критичности проекта, его новизна. На оснопа^ии такой оценки выбирается уровень жесткости регламента процесса проектирования, применяемого для данного проекта.
Этап 4. Выбор методологии
На основании порученных уровней ключевых характеристик методологий визуального проектирования, с использованием положения методологий в трехмерном пространстве свойств, производится выбор оптимальной для денного проекта методологии.
Конец
Рисунок 1 - Алгоритм выоора наилучшего метода с учетом решаемой задачи
Невозможность оперативного изменения требований к программному продукту
Невозможность получить оперативную реакцию заказчика по причине его недостаточного участия в проекте (в начале проекта на этапе определения требований к системе и в конце проекта на этапе User Acceptance Test) [1]. Как следствие - неоправданные ожидания.
Обнаружение ошибок взаимодействия отдельных компонентов системы на поздних этапах, как следствие - необходимость тотальной переработки, срыв сроков, рост стоимости системы. Интеграция компонентов при использовании каскадной модели происходит, как правило, на завершающем этапе разработки.
