CC BY
26
УДК 621.396.98.004.1 Затучный Д.А.
Московский государственный технический университет гражданской авиации, Москва, Россия К ВОПРОСУ О ПРОГНОЗИРОВАНИИ ПРЕДОТКАЗОВОГО СОСТОЯНИЯ ОБЪЕКТА ЭКСПЛУАТАЦИИ ВОЗДУШНОГО ТРАНСПОРТА
В данной статье приведён подход к решению актуальной проблемы — прогнозированию предотказового состояния различных объектов эксплуатации. Приведены факторы, которые необходимо учитывать для прогнозирования развития предотказового состояния объектов эксплуатации воздушного транспорта. Для оценки масштаба проблем, вызванных ситуацией, связанной с развитием пре-дотказовых ситуаций, проведена иллюстрация на примере радиоэлектронного оборудования. Рассмотрены различные состояния радиоэлектронного оборудования. Приведена математическая модель развития предотказового состояния. Дана рекомендация, что для расчета производственно-технологических отклонений и допусков следует использовать метод разложения функций в ряды и метод Монте-Карло. Сделан вывод о возможности выполнения расчета всех вероятностных характеристик для процесса развития предотка-зового состояния на этапе разработки и определения расчетно-эксплуатационных характеристик объектов эксплуатации воздушного транспорта. Сделан вывод об ограниченности объёма информации, которую можно использовать для прогнозирования предотказового состояния объекта эксплуатации. Приведены три условия, при которых информацию, полученную в ходе испытаний аналогичных объектов, можно использовать
Ключевые слова:
предотказовое состояние, эксплуатация воздушного транспорта, допуск, вероятностная характеристика, состояние радиоэлектронного оборудования
1. Введение
Свойства и характеристики объектов эксплуатации воздушного транспорта могут быть описаны набором различных параметров. Последние характеризуются как своими случайными начальными значениями (отклонениями), так и случайными изменениями во времени, возникающими вследствие внешних воздействий и протекающих в элементах оборудования процессов износа. Управление состоянием сложных систем, к каковым относятся объекты эксплуатации воздушного транспорта, по элементам осуществляется путем некоторых целенаправленных действий, на основе получаемой или рабочей информации о состоянии системы и ее элементов, а также на основе имеющейся априорной информации об их свойствах, особенностях и командах, поступающих от системы [1].
Для описания процессов управления обычно опираются на системный подход, при котором исследуемые явления, системы, объекты, устройства и т.п. рассматриваются комплексно как сложные системы. Под сложной системой понимается совокупность подсистем и множества элементов разной физической природы и со случайными параметрами, находящимися в сложном взаимодействии и развитии при наличии внешних воздействий и связей. При этом, то или иное устройство или сама система не могут рассматриваться только с позиций алгоритмов, работы, принципа действия, функциональных и принципиальных схем, при этом обязательно должны учитываться как развитие и износ систем, так и ее условия эксплуатации.
2. Проблемы, связанные с развитием предотка-зовых ситуаций
Для прогнозирования развития предотказового состояния объектов эксплуатации воздушного транспорта необходимо учитывать следующие аспекты [2]:
-закономерности изменения состояния объектов эксплуатации воздушного транспорта и его элементов в процессе функционирования (в силу особенностей и технической реализации современной аппаратуры и технологии ее изготовления эти закономерности являются вероятностно-статистическими. Они могут относиться к полному прекращению действия оборудования (внезапные отказы) или к изменению его параметров вследствие дрейфа, старения, деградации и т.п.);
-закономерности влияния изменения состояния объектов эксплуатации воздушного транспорта и его элементов (их параметров и характеристик) на параметры и характеристики информационной системы, в части определения допустимых значений параметров системы;
-методы контроля текущего состояния объектов эксплуатации воздушного транспорта и его элементов, а также методы выявления предотказовых и отказовых ситуаций, как при внезапных отказах, так и при "дрейфе" параметров (постепенные отказы, параметрические отказы, старение, деградация, износ);
-методы и возможности индивидуального прогнозирования состояния и надежности объектов эксплуатации воздушного транспорта и их элементов.
Совершенно очевидно, что перечисленные выше аспекты в общем случае находятся в сложной взаимозависимости.
Однако определяющее влияние на эксплуатационные свойства объектов эксплуатации воздушного транспорта, а, стало быть, на эффективность управления, оказывают закономерности изменения его состояния в процессе функционирования, т.е., в конечном счете, в процессе износа.
Именно эти закономерности определяют качество функционирования объектов эксплуатации воздушного транспорта и оказывают определяющее влияние на методы контроля, регулировок, диагностирования, подстроек и поиска неисправностей, содержание и периодичность профилактических работ, на сложность, трудоемкость и эффективность всего комплекса мероприятий, проводимых в процессе технической эксплуатации, т.е. на весь комплекс вопросов, связанных с процессом управления состоянием объектов эксплуатации воздушного транспорта.
Чтобы оценить масштаб проблем, вызванных ситуацией, связанной с развитием предотказовых ситуаций, проведем иллюстрацию на примере радиоэлектронного оборудования (РЭО).
Возможны следующие состояния РЭО [3]:
1.Работает, исправен.
2.Исправен, контролируется.
3.Неисправен, на текущем ремонте.
4.Свернут, снят с дежурства.
5.Неисправен, в среднем ремонте.
6.Неисправен, в капитальном ремонте.
7.Свернут, списывается.
8.Разворачивается, вводится в строй.
9.Находится на текущем техническом обслуживании.
10.Находится на техническом обслуживании средней периодичности.
11.Находится на техническом обслуживании большой периодичности.
12.Простаивает в ожидании запасной детали, необходимой для восстановления утраченной работоспособности.
Как видно, из 12 возможных состояний, 9 однозначно могут быть отнесены к предотказовому состоянию.
3. Математическое описание развития предотка-зовой ситуации
Квазидетерминированные модели удобно использовать для расчета эксплуатационных характеристик объектов эксплуатации воздушного транспорта и его элементов на этапе разработки. Очевидна важность получения на этом количественного описания эксплуатационных характеристик, что должно позволить принимать обоснованные решения по принципу действия, схемам и конструкции оборудования. Вместе с тем, очевидны и имеющиеся трудности, так как само оборудование еще не изготовлено (или имеется несколько экземпляров опытных образцов), а поэтому испытания не могут
дать объемного представления об эксплуатационных характеристиках.
Тем не менее, на этапе разработки можно располагать вероятностным описанием элементов или простейших устройств, основываясь на результатах исследований, проведенных с ними при предшествующих разработках, или проведя их в процессе данной разработки, поскольку по затратам времени и средств это значительно проще, чем испытания всего оборудования.
Предположим, что функциональные зависимости, дающие связь между первичными параметрами х и
вторичными параметрами, т.е. параметрами
устройств у получены аналитически или из опыта [4].
у = / (х -х-хк ) • (1)
Такие зависимости или расчетные формулы широко используются при выполнении обычных расчетов. Если х рассматривать как случайные величины или случайные функции х;. —>х —, то прямой расчет оказывается невозможным, так как известны не значения х или х (г), а их функции
распределения Ш(х...х(...хк) или Ш(х:...х( ■■■Хк{) , которые не могут быть подставлены в формулу (1). Кроме того, при случайных х- параметр у также
оказывается случайным, а поэтому необходимо искать не его конкретное значение, а вероятностные
характеристики Ш (у), Щ (у) и О (у) или Ш(уг),Щ (уг) и О(уг) , что выражением (1) не
предусмотрено.
Известно, что для строгого решения этой задачи необходимо выполнить функциональные преобразования совокупности случайных величин. Это связано со значительными, а иногда и непреодолимыми математическими трудностями. Поэтому целесообразно использовать приближенные методы. Это даст возможность решать рассматриваемую задачу в двух основных вариантах: расчет свойств аппаратуры как объекта производства (отклонения при изготовлении, допуска и т.п.) и расчет эксплуатационных свойств.
Для расчета производственно-технологических отклонений и допусков можно использовать метод разложения функций в ряды и метод Монте-Карло.
Рассмотрим принципы расчета эксплуатационных свойств объектов эксплуатации воздушного транспорта. Для этого необходимо найти вероятностное описание для различных моментов или интервалов
времени Ш (у,г) или Ш (у^у2 ...Ц2...)
и
ероятностное описание времени достижения границы Ш(г^,у^) .
Строгое решение этой задачи еще более сложно, чем для отклонений при изготовлении.
Поэтому для расчета эксплуатационных характеристик воспользуемся приближенным методом, основанным на одной из квазидетерминированных моделей, т.е. линейной модели [5]. Положим что
(') = %,(!+ «*/)' (2) причем известны Ш(а),Щ (а) и О(а) •
жх (г) 1
Из формулы (2) следует, что а
жг
х.
10
у(?)=Уо{} + а/) и «г
жг
(3)
Уо
Вероятностное описание для ОС его надлежит выразить через а .. ровав (1) получим:
Жг 1=1 Жх1 Жг
неизвестно, и Продифференци-
(4)
Полагая, что отклонения переменных ограни-
чено, производную
Ж/_ Жх,
можно рассматривать в
точке х = х10 ■ Умножим левую и правую части на
а в правую
едем множитель
уо
ведет к следующему равенству: 1 ф к
У о Л ^
. Это при-
(5)
¿=1
. Ж/ | х10
где =-х ^х - - коэффициенты влияния, ко-
Жх11 ' '0 уо
торые можно найти, например, дифференцированием функции (1).
Существует много аналитических, вычислительных и экспериментальных методов получения Л ,
на которых не останавливаемся, поскольку они изложены в литературе.
Пользуясь выражением (5) и зная вероятностное описание ах1 , а именно щ (а1() и О(ах,-) , можно
найти вероятностное описание ау , а именно т1 (ау) и °(ау) :
К
т1 (ау ) = Е 4Щ1 (а)
1=1 К
О (ау ) = £ Л2О (а)
(6)
Для выходного параметра также примем линейную квазидетерминированную модель
<М0.. 1
"у
суммирования, как это следует из формулы (1), можно ожидать, что Шимеет тенденцию к нормализации. Изменяя величину и знак Л , а также величину и знак щ (а1() , можно добиться того, чтобы щ (ау~)^ 0 , т.е. осуществить компенсацию. Однако она относится только к средним значениям. Величина дисперсии О (у) не может подвергаться
компенсации, так как Л2 и О (ах,) всегда положительны. Более того, добавление компенсирующих элементов может увеличить дисперсию О(у) . Это
существенно ограничивает реальные возможности компенсации, поскольку индивидуальный подбор во многих случаях неприемлем из-за значительных затрат.
Как только из формулы (6) найдено вероятностное описание для ау , квазидетерминированная модель (1) полностью определена, и можно выполнить расчет всех вероятностных характеристик для процесса у(() на этапе разработки, определить рас-
четно-эксплуатационные характеристики объектов эксплуатации воздушного транспорта и принять решение о приемлемости результатов или о необходимости доработки схемы, конструкции и используемых элементов, не проводя затрат на разработку чертежей, изготовление и испытание устройств.
Если использовать более сложные квазидетер-минированные модели (полиномиальные, логарифмические, экспоненциальные), то расчеты существенно усложняются.
4. Заключение
Поскольку прогноз предотказового состояния объекта эксплуатации воздушного транспорта носит вероятностный характер, то большое внимание должно быть уделено объёму информации, необходимой для оценки вероятности отказа.
При этом следует отметить, что временной ресурс, отведённый на испытания подобных систем не очень велик, и поэтому для расчёта надёжности
X
10
X
10
1=1
В связи с тем, что а получается в результате
обычно имеется не очень большая выборка по объёму испытаний и количеству отказов. Данные по испытаниям систем, аналогичным исследуемой, можно использовать только при наличии трёх условий:
одинаковая элементная база этих систем и исследуемой;
одинаковая технологическая база
одинаковые условия эксплуатации.
ЛИТЕРАТУРА
1. Затучный Д.А. К вопросу о достоверности передаваемой информации в режиме автоматического зависимого наблюдения. - Труды Международного Симпозиума «Надёжность и качество», Том 1, Пенза, 2016, стр. 225-226.
2. Затучный Д.А. Статистическая оценка достоверности навигационной информации, передаваемой с борта воздушного судна в режиме автоматического зависимого наблюдения. - Труды Международного Симпозиума «Надёжность и качество», Том 1, Пенза, 2016, стр. 54-56.
3. Затучный Д.А. Повышение точности оценки достоверности информации, передаваемой при автоматическом зависимом наблюдении, на основе анализа качества дополнительных данных. - Труды Международного Симпозиума «Надёжность и качество», Том 1, Пенза, 2016, стр. 226-229.
4. Недельский М.Н. Применение квазидетерминированных моделей для оценки степени деградации эксплуатируемых авиационных систем.- Научный Вестник МГТУГА, №126, 2008, стр.36-39.
5. Недельский М.Н. Прогнозирование процессов деградации элементов авиационных систем.- Научный Вестник МГТУГА, №139, 2009, стр. 54-58.
УДК 621.396
Хомутов1 К.И. , Шегал1 А.А., Иофин2 А.А.
гФГАОУ ВПО «Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина», Екатеринбург, Россия
2АО «Уральское проектно-конструкторское бюро «Деталь», Каменск-Уральский Свердловской обл., Россия
ИССЛЕДОВАНИЕ НАДЕЖНОСТИ ДИНАМИЧЕСКИХ МИКРОСХЕМ ПАМЯТИ СРЕДСТВАМИ MATLAB/SIMULINK
В среде Matlab/Simulink построена модель ячейки динамической памяти, работающей в условиях приближенных к естественному радиационному фону; проведен сравнительный анализ помехоустойчивости хранения данных при отсутствии и использовании кода Хемминга
Ключевые слова:
динамическое оперативное запоминающее устройство, надежность, радиационный фон, помехоустойчивое кодирование, моделирование
Работа выполнена при поддержке Министерства образования и науки РФ (проект №8.2538.2017/ПЧ).
Введение. При реализации оперативной памяти большой емкости в компьютерах и вычислительных системах применяются динамические микросхемы памяти (ДБИС ОЗУ) [1, 2], в которых из-за влияния естественного радиационного фона при хранении информации могут возникать ошибки: состояние логической единицы в разряде изменяется на логический ноль и наоборот, нулевое состояние становится логической единицей [3, 4].
Для исследования поведения сложных объектов в условиях воздействия внешней среды широко используются методы математического или натурного моделирования [5, 6, 7]. В предлагаемой работе при изучении особенностей хранения информации в ДБИС ОЗУ применяется программное обеспечение Matlab/Simulink. Пакет Simulink является составной частью системы моделирования MATLAB и поставляется вместе с ней. Основа его работы -принципы визуально-ориентированного программирования с использованием моделей в виде представленных в обширной библиотеке комбинаций компонентов - блоков, путем соединения которых между собой реализуются функциональные схемы устройств и систем. При этом математическая модель, описывающая поведение системы, формируется и решается автоматически [8].
Поставим задачу: с помощью специализированных библиотек Simulink построить модель байтовой ячейки динамической памяти, работающей в условиях естественного радиационного фона и провести сравнительный анализ помехоустойчивости хранения данных при отсутствии и использовании избыточного кода Хемминга [9].
Влияние альфа-частиц на надежность хранения информации в ОЗУ
В отличие от статических микросхем памяти запоминающим элементом (ЗЭ) ДБИС ОЗУ является конденсатор Сз, образованный поликремниевой областью канального транзистора (рис.1) [1]. Под этой областью создаётся потенциальная яма, которая пуста при хранении «1» и заполнена электронами при хранении «0».
Содержащиеся в керамических корпусах микросхем остатки урана и тория излучают альфа-частицы [3, 4]. Альфа-частицы с энергией 5 мэВ и
более, попадающие на поверхность кремниевого кристалла, тормозятся, генерируя до 2,5 миллионов электронно-дырочных пар. Если альфа-частица попадает в кристалл кремния недалеко от ЗЭ, то образующиеся дырки устремляются к подложке, имеющей отрицательный потенциал, а электроны заполняют потенциальную яму. Число образовавшихся при торможении альфа-частицы электронов оказывается достаточным для переключения ЗЭ из состояния «1» в состояние «0». Кроме этого, образовавшиеся электроны могут оседать на разрядные шины и вызывать сбои усилителей считывания. Поскольку в микросхемах динамических ЗУ после цикла считывания следует цикл восстановления информации, то сбои усилителей считывания приводят к перезаписи неверной информации.
а) б)
Рисунок 1 - Схема ячейки динамического ОЗУ: а) эквивалентная схема; б) МОП-структура. ЛВ -линии выборки; ЛЗС - линии записи-считывания
Особенностью динамических ЗЭ [1, 2, 10] является ограниченное время хранения заряда на запоминающей емкости. Через интервал времени, равный периоду регенерации Ьрег, информацию, хранимую в ЗЭ, необходимо восстанавливать (регенерировать). Наличие дефекта вызывает ток утечки, который может разрядить запоминающую емкость за время, меньшее Ьрег, что приведет к потере информации.
Попадания альфа-частиц в ЗЭ и разрядную шину выбираемого ЗЭ вызывают переход логического состояния «1» в «0». Попадания альфа-частиц в не-выбранные разрядные шины и ЗЭ приводят к переходу логического «0» в «1». Попадания альфа-частиц в усилители считывания и схемы управления являются источниками сбоев обоих типов: перехода логического состояния «1» в «0» и логического «0» в «1» [4].
