Метод формирования объема работ для программ испытаний на основе нечеткого вывода Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК004.93:621.311.238

Шитикова Е. В.1, Табунщик С. С.2, Табунщик Г. В.3

Младший научный сотрудник кафедры программных средств Запорожского национального технического университета,

Запорожье, Украина

2Ведущий инженер кафедры программных средств Запорожского национального технического университета,

Запорожье, Украина

3Канд. техн. наук, доцент, профессор кафедры программных средств Запорожского национального технического

университета, Запорожье, Украина

МЕТОД ФОРМИРОВАНИЯ ОБЪЕМА РАБОТ ДЛЯ ПРОГРАММ ИСПЫТАНИЙ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКОГО ВЫВОДА

Актуальность. Снижение затрат процесса испытаний может быть достигнуто за счет рационального планирования всех работ и оптимального распределения ресурсов. Одним из основных документов, регламентирующих цель и задачи испытаний, объем, порядок и методы проведения работ, является программа испытаний, процесс создания которой представляется как последовательность взаимосвязанных задач. В виду высоких затрат материальных и нематериальных ресурсов повышение качества проведения испытаний возможно за счет обоснованного выбора объема работ и контролируемых переменных. Объектом исследования является процесс испытаний сложных технических систем. Предметом исследования - методы сбора и анализа параметров работы, контролируемых в процессе испытаний сложной технической системы.

Цель работы - разработка метода формирования объема работ для программ испытаний сложных технических систем.

Метод. На основе разработанной ранее теоретико-множественной модели программы испытаний получен метод формирования объема работ для программы испытаний сложных технических систем, основанный на комбинации прямого логического вывода для формирования множества контролируемых параметров и нечетком логическом выводе для композиции работ, проведение которых целесообразно за один запуск сложной технической системы. Комбинация различных видов работ позволяет снизить прямые затраты и уменьшить стоимость процесса испытаний.

Результаты. Разработанный метод апробирован для испытаний газотурбинных установок наземного применения. В соответствии с классификацией затрат на процесс испытаний, использование метода формирования работ для программы испытаний позволило снизить затраты на ресурсы труда, капитала и альтернативные ресурсы, за счет сокращения количества экспериментов для подтверждения работоспособности газотурбинной электростанции.

Выводы. Разработанный метод формирования объема работы для программы испытаний сложных технических систем позволяет комбинировать работы, которые возможно выполнить за один запуск сложной технической системы. Применение разработанного метода позволило снизить затраты процесса испытаний за счет уменьшения времени и трудозатрат на создание программы испытаний, а также снижения количества запусков газотурбинной установки наземного применения при увеличении объема проведенных исследований за один запуск.

Ключевые слова: газотурбинные установки наземного применения, программа испытаний, контролируемые параметры, объем работ, нечеткий логический вывод, затраты.

НОМЕНКЛАТУРА

ГТП - газотурбинный привод;

ГТУ НП газотурбинная установка наземного применения;

САУ - система автоматизированного управления;

СТС сложная техническая система;

ACV* - матрица отношений, отражающая попарные сравнения количества совпадающих элементов в подмножествах CV* и CV*;

• j

аС - элемент матрицы ACV*;

Alt - множество альтернативных ресурсы для всех работ из подмножества Work;

Alt. - альтернативные ресурсы для работы work;

Behavior = {behavior, ..., behaviorn} - подмножество, содержащее диапазоны режимов работы СТС, на которых должны быть проведены соответствующие проверки, где n число работ;

Controlled variable = {cVj, ..., cvm } - подмножество информативных (значимых) параметров работы СТС, где m количество параметров;

Cost = {costv ..., costn} - подмножество, содержащее затраты на проведение соответствующих работ, где n число работ;

© Шитикова Е. В., Табунщик С. С., Табунщик Г. В., 2018

DOI 10.15588/1607-3274-2018-2-18 162

costi - минимизированные затраты на проведение работы workp

CV* - обобщающее множество параметров работы, которые необходимо контролировать при выполнении всех работ из подмножества Work;

CV*, CV* подмножества множества CV*, содержащие достаточное количество контролируемых параметров, характеризующих эффективность работ work, и work. соответственно;

G - база предикативных правил;

Goal - цель испытаний;

K - множество ресурсов капитала для всех работ из подмножества Work;

K. - ресурсы капитала для работы work;

L - множество ресурсов труда для всех работ из подмножества Work;

L. - ресурсы труда для работы work;

M- матрица функций принадлежности;

ObJ - подмножество, описывающее объект испытаний;

r . - цены ресурсов капитала K ;

Rworh ^ су - отношение, которое для каждой работы worki ставит в соответствие подмножество CVi*;

Sim - матрица, содержащая отдельные степени принадлежности simj

Span - подмножество, содержащее диапазоны допустимых значений контролируемых параметров;

Time = {time1, ..., time} - подмножество, содержащее время на проведение соответствующих работ, где n -число работ;

TP - теоретико-множественная модель программы испытаний;

T(CV*) - нечеткий терм;

и. - цены альтернативных ресурсов Altp

Var - множество, содержащее все измеряемые и контролируемые САУ параметры работы СТС;

Verification - кортеж, описывающий проверки (работы), которые необходимо провести в процессе испытаний;

w . - цены ресурсов труда L;

Work = {work, ..., work} - подмножество, содержащее перечень (наименование) проверок (работ), где n число работ;

work*k - подмножество множества Work*, содержащего перечень скомпонованных работ, где k - число запусков СТС;

е - количество совпадающих элементов в паре сравниваемых подмножеств CV* и CV*;

/ CV*\ CV *

^А aj ) - функция принадлежности a j нечетким термам T(CV*);

V-Rnm (workn, c v m) - характеристическая функция, принимающая значения 0 или 1 в зависимости от соответствия параметра cvm рассматриваемой работе workn.

ВВЕДЕНИЕ

Процесс испытаний позволяет объективно установить соответствие показателей качества продукции требованиям нормативной документации, выявить фактические значения этих показателей, проверить, удовлетворяет ли продукция требованиям стандартов, сравнить качество изделий с качеством аналогов, подтвердить их надежность и безопасность [1].

Эффективное управление всем процессом испытаний сложных технических систем (СТС) в первую очередь зависит от рационального планирования всех работ и оптимального распределения ресурсов [2].

Проведение испытаний СТС и их узлов сопряжено с очень большими затратами. Затраты производства могут быть представлены как ценность израсходованных ресурсов в фактических ценах их приобретения [3].

Поскольку избежать этих затрат невозможно, надо особое внимание уделить этапу планирования испытаний при этом повышая их информативность, т. е. увеличивать объем, точность, достоверность результатов и сведений, получаемых в результате проведения каждой экспериментальной работы. Увеличивая объем измерений, можно получить дополнительную информацию и в одном и том же испытании выполнить несколько различных исследований [4].

Одним из основных документов, регламентирующих цель и задачи испытаний, объем, порядок и методы проведения работ, является программа испытаний [5].

Процесс создания программы испытаний может быть представлен как последовательность взаимосвязанных задач:

- идентификация объекта испытаний, определение цели и задач испытаний;

- определение порядка проведения испытаний и их обеспечения (распределение и использование материальных, временных и людских ресурсов);

- уточнение объема работ и их последовательности, определение оцениваемых характеристик и расчетных соотношений, методик испытаний;

- описание порядка обработки полученных результатов;

- определение формы и порядка отчетности.

Решение вышеперечисленных задач должно быть отражено в программе испытаний.

Объектом исследования является процесс испытаний сложных технических систем.

Предметом исследования - методы сбора и анализа параметров работы, контролируемых в процессе испытаний СТС.

Целью данной работы является разработка метода формирования объема работ для программ испытаний СТС.

1 ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

При определении объема работ с формированием перечня необходимых проверок и контролируемых характеристик (параметров работы) необходимо учитывать следующее:

- процессы, протекающие в СТС, разнообразны и в тоже время взаимозависимы и случайны, что существенно усложняет их исследование и определение корреляционных связей между параметрами рабочего процесса;

- задача еще более усложняется при исследовательских испытаниях, во время которых ведется отработка конструктивных нововведений, взаимная работа которых до этого не исследовалась, что вносит дополнительную неопределенность контролируемых переменных;

- в виду высоких затрат материальных и нематериальных ресурсов повышение качества проведения испытаний возможно за счет обоснованного выбора объема работ и контролируемых переменных.

Теоретико-множественная модель программы испытаний может быть представлена в следующем виде:

TP = (Obj , Goal, Verification, Controlled vriable, Span ^ ,(1)

где подмножество Verification может быть представлено кортежем:

Verification = <Work, Behavior, Cost, Time>. (2)

Подмножество Cost представляет собой затраты на проведение соответствующих работ. Различают затраты в длительном периоде и в коротком периоде. В рамках данной работы рассмотрим затраты для процесса испытаний СТС в течение короткого периода, т. е. краткосрочные затраты.

В течение короткого периода неизменными считаются производственные мощности предприятия, а их использование может изменяться за счет изменения объема переменных факторов (числа обрабатываемых человека-часов, расхода сырья и материалов и т.д.) [3].

Наипростейший способ формирования множества Controlled variable включить в него все измеряемые и контролируемые системой автоматизированного управления (САУ) параметры (аналоговые и дискретные сигналы от контрольно-измерительной аппаратуры), которые используются для управления работой СТС. Однако, полученное в результате множество будет с одной стороны избыточным за счет наличия неинформативных параметров работы, а с другой стороны недостаточным, т. к. будут отсутствовать расчетные параметры работы, в том числе временные показатели (например, для газотурбинной электростанции такие параметры как «время восстановления частоты и напряжения сети при мгновенном сбросе/набросе нагрузки», которые характеризуют качество вырабатываемой электрической энергии).

Поэтому были поставлены следующие задачи:

- определить множество контролируемых характеристик (параметров работы) СТС в процессе испытаний;

- разработать метод формирования объема работ для программ испытаний СТС.

2 ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ

Структуры и содержание программ испытаний изделий различных видов и назначения изложены в нормативных материалах и соответствующих государственных стандартах на программы и методики испытаний конкретных изделий. В целом для СТС применимы стандарты ГОСТ 15.309, ДСТУ ГОСТ 15.001 [6-7], регламентирующие разработку, испытания, приемку и постановку на производство продукции производственно-технического назначения. Также для конкретных видов СТС правила приемки представлены стандартами на соответствующие технические условия, например ГОСТ 28775, ГОСТ 29328 [8-9]. Данные стандарты описывают виды испытаний, в общих чертах требования к объему необходимых проверок, что впоследствии берется за основу при написании программ испытаний.

При определении множества контролируемых параметров необходимо провести рациональный и критический анализ данных. Для этого могут быть использованы различные методы анализа данных. Знания, которыми располагает человек, в какой-то степени всегда неполны, приближенны, ненадежны. Тем не менее, на основе таких знаний удается делать достаточно обоснованные выводы и принимать решения. Для решения такой проблемы применимы различные подходы: нейронные сети, data mining, нечеткая логика и др. [10-12].

Для формирования объема работ была выбрана нечеткая логика, основным отличием которой является введение лингвистических переменных (субъективных категорий), в качестве значений (термов) которых выступают нечеткие множества. Математическая теория нечетких множеств позволяет описывать нечеткие понятия и знания, оперировать ими и делать нечеткие заключения. Нечеткое управление оказывается особенно полезным, когда исследуемые процессы слишком сложны для анализа с помощью общепринятых методов или доступные источники информации интерпретируются лишь качественно, неточно или неопределенно [13-14].

3 МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Для уменьшения стоимости процесса испытаний необходимо снижение прямых затрат за счет комбина -ции различных видов работ. Рассмотрим метод определения оптимального объема работ и формирования множества контролируемых параметров [15].

На вход системы поступает множество Var, содержащее все измеряемые и контролируемые САУ параметры работы СТС.

На первом этапе формируется множество информативных (значимых) параметров работы СТС Controlled variable, которое будет включать как измеряемые, так и расчетные параметры работы СТС.

Далее на втором этапе определяется перечень работ, которые необходимо выполнить в процессе испытаний СТС, для чего формируется множество Verification, представленное формулой (2).

При формировании подмножества Cost примем, что для каждой i-ой работы процесса испытаний используются ресурсы труда L,, капитала K. и альтернативные ресурсы Alt,, цены которых w, r. и u. заданы, тогда общие затраты предприятия для каждой из работ процесса испытаний могут быть представлены простым тождеством: costi = wt Li + ri Kt + ut Alt. (3)

При этом цены альтернативных ресурсов ui будут рассчитываться как ценность других благ, которые можно было бы получить при наиболее выгодном из всех возможных альтернативных направлений их использования [3].

На третьем этапе для каждой из работ work, подмножества Work необходимо поставить в соответствие подмножество CV* с Controlled variable, которое бы включало достаточное количество контролируемых параметров, характеризующих эффективность работы исследуемого объекта (системы, агрегата, процесса и т. д.) во время испытаний [16]. Например, для определения эффективности работы системы вентиляции такой СТС как газотурбинная установка наземного применения (ГТУ НП) такие параметры как «Давление масла на входе в ГТП» или «Расход топливного газа» не являются информативными в отличие от параметров «Температура воздуха в контейнере отсека ГТП» и «Температура наружного воздуха».

Для этого была сформирована база предикативных правил G, которая для каждой из возможных работ», проводимых при испытаниях СТС, содержит правила вывода типа «ЕСЛИ - ТО».

С помощью системы продукций, используя правило вывода modus ponens, было сформировано отношение

work

workn

cv1

fe11(work1, cl1) (wor^ cvi)

cvm

(WC"k1, cvm) №nm (worn cvm)

. (4)

Тогда обобщающее множество параметров работы установки CV, которые необходимо контролировать при выполнении всех работ из подмножества Work можно представить в следующем виде:

ж

CV =

С *Л

CV л

CV*

Композиция работ из подмножества Work позволит сократить количество запусков СТС в процессе испытаний.

Для этого необходимо определить элементы каких из подмножеств CVi* приблизительно равны друг другу, что может свидетельствовать о целесообразности совместного проведения данных работ за один запуск. Именно субъективность лингвистического критерия «приблизительно равны» и является той неопределенностью, которая послужила предпосылкой к использованию нечеткого логического вывода.

На четвертом этапе попарные сравнения количества совпадающих элементов в подмножествах CVi* и CVj*

представляем матрицей отношении

CV *

A

CV *

min( CV

CV

при

(6)

)

При этом матрица ЛСУ* будет симметрична относительно главной диагонали, поэтому достаточно представления только половины матрицы.

На пятом этапе реализован нечеткий логический вывод. Для введения нечеткости определяем соотношение количества совпадающих элементов для всех возможных сочетаний пар подмножеств СУ* и СУ* — СУ* с помощью нечетких термов Т(СУ*) = (низкое совпадение, среднее совпадение, высокое совпадение).

Далее для каждого определенного элемента матри-СУ *

цы Су из верхнего треугольника экспертными методами задаются ^а (С^ Iе [0,1] функции принадлежности нечетким термам Т(СУ). Таким образом, будет сформирована матрица функций принадлежности

m 1 - 4, j *)}.

Логический вывод осуществляется с использованием базы правил нечеткого вывода G'.

Поскольку допускается применение нескольких нечетких правил, в системе предусмотрен блок агрегирования, формирующий на выходе системы матрицу Sim={sim.}, где sim.. - отдельные степени принадлежности [17]. j j

Исходя из лингвистических значений simij все работы, для которых контролируемые параметры, содержащиеся в подмножествах CV* и CV*, имеют «высокое совпадение» и равны режимы работы СТС, на которых должны быть проведены соответствующие проверки, рекомендуются к проведению за один запуск. Тогда будет справедлива запись:

IF sim.="ВЫСОКОЕ совпадение" AND behavior. =

= behavior. THEN work, e work*. AND work, e work*. [17].

j i k j k L J

Полагая цены ресурсов в коротком периоде неизменными, можно утверждать, что снижение затрат возможно за счет снижения количества используемых ресурсов [3]. Тогда композиция работ с условием минимизации количества запусков в конечном счете приведет к уменьшению затрат на проведение испытаний за счет уменьшения количества всех используемых ресурсов L, K и

Alt. Поэтому с учетом формулы (3) будет справедлива запись:

cost' = arg min (cost) = wt arg min (L) +

+ri arg min (K) + ut arg min (Alt) (7)

4 ЭКСПЕРИМЕНТЫ

Данный метод был опробован на этапе планирования испытаний вновь создаваемой модификации газотурбинной электростанции ЭГ-6000, производства АО «МОТОР СИЧ». На основе разработанной модели программы испытаний (1) и метода формирования объема работ была сформирована программа исследовательских испытаний для данной электростанции.

Количество контролируемых САУ входных и выходных аналоговых и дискретных сигналов составляет порядка 600 наименований (это сигналы, используемые для управления работой установки). Было выделено 95 информативных (значимых) параметров работы электростанции с формированием множества Controlled variable. Определено 19 работ, необходимых к проведению в процессе исследовательских испытаний, информация о которых была внесена во множество Verification.

Было построено отношение Rwork~^CV, на основании которого сформировано итоговое множество CV*,

*

в котором каждое из 19 подмножеств CVj содержит достаточное количество контролируемых параметров, характеризующих эффективность каждой из 19 работ work .

На следующем этапе работы метода были проведены попарные сравнения количества совпадающих элементов во всех подмножествах CVi* и сформирована матрица отношений ACV* размерностью 19х19, элементы которой рассчитаны по формуле (5).

Далее была получена матрица M^ = {ца (ajCV )},

элементы которой определены как треугольные функ-

ACV *

ции принадлежности элементов матрицы A нечетким

термам T(CV*), при цa (ajCV ) е [0,1].

С использованием базы правил нечеткого вывода сформирована матрица частных степеней сравнения Sim={sim.}, на основании которой были выделены работы, рекомендованные к совместного проведению за один запуск ГТУ НП.

5 РЕЗУЛЬТАТЫ

Применение разработанного метода формирования объема работ для программы испытаний позволило сократить количество экспериментов (проверок) для подтверждения работоспособности функциональных систем ГТУ НП и правильности принятых конструктивных решений до 17 при уменьшении количества запусков с взятием нагрузки электростанцией до 9.

Для процесса испытаний ГТУ НП совокупные затраты можно подразделить как показано на рис. 1.

В виду того, что в рамках данной работы были рассмотрены затраты в коротком периоде, то Косвенные затраты в виде Капитальных расходов (рис.1) процесса испытаний ГТУ НП во внимание не принимались.

8

Таким образом, были снижены затраты на проведение процесса испытаний ГТУ НП за счет снижения ресурсов труда L в качестве уменьшения трудозатрат на проведение испытаний, за счет снижения количества запусков снижено использование ресурсов капитала K (материалов) и альтернативных ресурсов Alt в качестве уменьшения выработки собственного ресурса работы ГТУ НП (снижено количество часов наработки за весь цикл испытаний).

6 ОБСУЖДЕНИЕ

В табл. 1 приведена оценка результатов применения метода формирования объема работ для программы испытаний.

Применение данного метода формирования объема работ позволило сократить время и трудозатраты на создание программы испытаний на 37,5%, а также скомпоновать выделенные работы и сократить количество планируемых экспериментов на 11% при уменьшении пусков на 19%, что привело к снижению всех используемых ресурсов.

Дальнейшее направление работы будет также посвящено этапу планирования испытаний СТС, в частности автоматизации процесса создания графиков проведения испытаний, подбора квалифицированного персонала и т. д. ВЫВОДЫ

Работа посвящена решению задачи определения объема работ в процессе испытаний с формированием перечня контролируемых параметров.

На основе разработанной ранее теоретико-множественной модели программы испытаний, содержащей множество проверок (работ) Verification, которые необходимо провести в процессе испытаний и множество контролируемых параметров Controlled variable, был разработан метод формирования объема работ для программы испытаний СТС.

Научной новизной работы является разработанный метод формирования объема работ для программы испытаний сложной технической системы, который в от -личие от существующих основан на комбинации пря-

Рисунок 1 - Совокупные затраты процесса испытаний ГТУ НП Таблица 1 - Сравнительная оценка результатов применения метода формирования объема работ для программы испытаний

Критерии сравнения До применения метода После применения метода

Время создания программы испытаний, дней 20 12,5

Трудозатраты на создание программы испытаний, чел./ч 160 100

Общее количество экспериментов (проверок) проводимых в процессе исследовательских испытаний 19 17

Количество экспериментов (проверок) с запуском электростанции и взятием нагрузки 11 9

мого логического вывода и нечеткого логического вывода, что позволило сформировать множество контролируемых параметров и осуществить композицию работ, которые целесообразно провести за один запуск СТС.

Практическая ценность данной работы заключается в том, что применение разработанного метода позволило снизить затраты процесса испытаний за счет уменьшения времени и трудозатрат на создание программы испытаний, а также снижения количества запусков ГТУ НП при увеличении объема проведенных исследований за один запуск.

Данный метод был апробирован для планирования испытаний газотурбинной электростанции.

БЛАГОДАРНОСТИ

Работа выполнена в рамках госбюджетной научно-исследовательской темы Запорожского национального технического университета «1нформацшна система дiагнос-тування розподшених мшкомп'ютерних систем в багато-компонентному зовшшньому середовищЬ> (номер государственной регистрации 0117U000615) и при поддержке международного проекта Erasmus + Internet of Things: Emerging Curriculum for Industry and Human Applications ALIOT 573818-EPP- 1-2016-1-UK-EPPKA2-CBHE-JP.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Handbook of Performability Engineering / [ed.: Krishna B. Misra]. -London : Springer-Verlag London Limitedr, 2008. - 1295 p. DOI 10.1007/978-1-84800-131-2.

2. Шитикова Е. В. Метод управления неопределенностью в условиях ограниченных ресурсов / Е. В. Шитикова, Г. В. Табунщик // Радюелектронжа, шформатика, управлшня. - 2015. -№ 2(33). - С. 87-95. DOI: 10.15588/1607-3274-2015-2-11.

3. Гальперин В. М. Микроэкономика / В. М. Гальперин, С. М. Игнатьев, В. И. Моргунов. - Т.1. - СПб. : Экономическая школа, 2004. - 349 с.

4. Теоретические основы испытаний и экспериментальная отработка сложных технических систем : учебное пособие / [Л. Н. Александровская, В. И. Круглов, А. Г. Кузнецов и др.]. -М. : Логос, 2003. - 736 с.

5. Випробування i контроль якост продукци. Термши та визна-чення : ДСТУ 3021-95. - [Чинний ввд 1996-01-01]. - К. : Держстандарт Укра1ни, 1995. - 74 с. - (Нащональний стандарт Укра1ни).

6. Система разработки и постановки продукции на производство. Испытания и приемка выпускаемой продукции. Основные положения : ГОСТ 15.309-98. - [Дата введения

01.01.2000]. - М. : Стандартинформ, 2008. - 16 с. - (Межгосударственный стандарт).

7. Система розроблення та поставлення продукци на виробництво : ДСТУ ГОСТ 15.001:2009. - [Чинний вщ 2009-02-01]. - К. : Держстандарт Укра1ни, 2009. - 9 с. - (Нащональний стандарт Укра1ни).

8. Агрегаты газоперекачивающие с газотурбинным приводом. Общие технические условия : ГОСТ 28775-90. - [Дата введения 01.01.1992]. - М. : Стандартинформ, 2005. - 11 с. -(Межгосударственный стандарт).

9. Установки газотурбинные для привода турбогенераторов. Общие технические условия : ГОСТ 29328-92. - [Дата введения 01.01.1993]. - М. : ИПК Издательство стандартов, 2004. -12 с. - (Межгосударственный стандарт).

10.Parallel computing system resources planning for neuro-fuzzy models synthesis and big data processing / [A. Oliinyk, S. Skrupsky, S. Subbotin et al.] // Radio Electronics, Computer Science, Control. -2016. - Vol. 4. - P. 61-69. DOI: 10.15588/1607-3274-2016-4-8.

1 1. The model for estimation of computer system used resources while extracting production rules based on parallel computations / [A. A. Oliinyk, S. Yu. Skrupsky, V. V. Shkarupylo et al.] // Radio Electronics, Computer Science, Control. - 2017. - Vol. 1. -P. 142-152. DOI: 10.15588/1607-3274-2017-1-16.

12. Performance Measurement with Fuzzy Data Envelopment Analysis / [eds.: Ali Emrouznejad, Madjid Tavana]. - Heidelberg : Springer, 2014. - 288 p. DOI 10.1007/978-3-642-41372-8.

13.Вахитов А. Р. Использование нечеткого логического вывода для интеллектуального анализа данных / А. Р. Вахитов, В. А. Силич // Известия Томского политехнического университета. - 2010. - Т. 317, № 5. - С. 171-174.

14. Исследование нечетких нейронных сетей в задачах макроэкономического прогнозирования / [Ю. П. Зайченко, Севаее Фат-ма, К. М. Титаренко и др.] // Системш дослщженш та шфор-мацшш технологи. - 2004. - № 2. - С. 70-86.

15. Шитикова Е. В. Модельно-ориентированное проектирование испытаний слжных технических объектов : монография / Е. В. Шитикова, С. Б. Беликов, Г. В. Табунщик. - Запорожье : Дике поле, 2017. - 170 с.

16. Метод синтеза множества контролируемых переменных для диагностирования отказов турбореактивных двигателей в условиях неопределенности входных данных / [В. Е. Стрелец, М. Л. Угрюмов, Е. М. Угрюмова и др.] // Вкник двигунобуду-вання. - 2015. - № 2. - С. 120-124.

17. Шитшова О. В. 1нформацшна технолопя шдтримки процесу випробувань газотурбшних установок наземного викорис-тання з урахуванням невизначеност : автореф. дис. ... к. техн. наук : 05.13.06 «1нформацшш технологи» / Шитшова О.В ; М-во освгги i науки Укра1ни, Херсонський Нащональний Тех-щчний Ущверситет. - Херсон, 2017. - 24 с.

Статья поступила в редакцию 31.08.2017.

После доработки 25.09.2017.

Шитикова О. В.1, Табунщик С. С.2, Табунщик Г. В.3

'Молодший науковий сшвробгтник кафедри програмних засоб1в Запор1зького нащонального техщчного ущверситету, Запор1жжя, Укра1на

2Провщний фах1вець кафедри програмних засоб1в Запор1зького нащонального техщчного ущверситету, Запор1жжя, Укра1на

3Канд. техн. наук, доцент, професор кафедри програмних засоб1в Запор1зького нащонального техщчного ущверситету, Запор1жжя, Укра1на

МЕТОД ФОРМУВАННЯ ОБСЯГУ РОБ1Т ДЛЯ ПРОГРАМ ВИПРОБУВАНЬ НА ОСНОВ1 НЕЧ1ТКОГО ВИВЕДЕННЯ

Актуальшеть. Зниження витрат процесу випробувань може бути досягнуто за рахунок ращонального планування вс1х робгт 1 оптимального розпод1лу ресурав. Одним з основних документа, що регламентуе мету [ завдання випробувань, обсяг, порядок [ методи проведення робгг, е програма випробувань, процес створення яко! представляеться як послщовщсть взаемопов'язаних завдань. У зв'язку з1 значними матер1альними [ нематер1альними витратами ресурс1в, пщвищення якост проведення випробувань можливо за рахунок обГрунтованого вибору обсягу робгг [ контрольованих змшних. Об'ектом дослвдження е процес випробувань складних техщчних систем. Предметом дослщження - методи збору та анал1зу параметр1в роботи, що контролюються пщ час випробувань складних техщчних систем.

Мета роботи - розробка методу формування обсягу робгт для програм випробувань складних техщчних систем.

Метод. Розроблено метод формування обсягу робгт для програми випробувань складних техщчних систем, заснований на комб-шаци прямого лопчного виведення для формування множени параметр1в, що контролюються [ неч^кому лопчному виведення для композици роб1т, проведення яких дощльно за один запуск складно! техщчно! системи. Комбшащя р1зномащтних вид1в робгт дозволяе знизити прям! витрати та зменшити вартють процесу випробувань.

Результати. Розроблений метод апробований для планування випробувань газотурбшних установок наземного використання. Вiдповiдно до класифшацп витрат на процес випробувань, використання метода формування робгг для програми випробувань дозволило знизити витрати на ресурси труда, кашталу та альтернативш ресурси, за рахунок зниження кiлькостi експериментiв для шдтверджен-ня працездатностi газотурбшно! електростанци.

Висновки. Розроблений метод формування об'ему робгг для програми випробувань складних техшчних систем дозволяе комбшу-вати роботи, що можливо виконати за один запуск складно! техшчно! системи. Застосування розробленого методу дозволило знизити витрати процесу випробувань за рахунок зменшення часу та трудовитрат на створення програми випробувань, а також зниження юлькосп запусюв газотурбшно! установки наземного використання при збшьшенш обсягу проведених дослщжень за один запуск.

Ключов1 слова: газотурбшш установки наземного використання, програма випробувань, контрольоваш параметри, обсяг робгт, нечiткий логiчний вивiд, витрати.

Shytikova O1., Tabunshchyk S.2, Tabunshchyk G.3

'Junior Researcher, Software Tools Department, Zaporizhzhia National Technical University, Zaporozhia, Ukraine

2Leading Engineer, Software Tools Department, Zaporizhzhia National Technical University, Zaporozhia, Ukraine

3PhD, Professor, Software Tools Department, Zaporizhzhia National Technical University, Zaporozhia, Ukraine METHOD FOR FORMING TEST WORKFLOW BASED ON FUZZY INFERENCE

Actuality. Test process costs can be reduced by rational planning of all works and the optimal allocation of the resources. One of the main documents which regulate the purpose and tasks of the test process, its' scope, procedure and methods of carrying out the work, is a test program. The process of it creation is represented as a sequence of interrelated tasks. In the view of the high costs of material and non-material resources, the improvement of the testing is possible due to a reasonable choice of scope of work and controlled variables. The object of the research - the test process of the compound technical system. The subject of the research - the method for collection and analysis of controlled parameters within test process of the compound technical system.

Goal of the research is to develop a method for forming the scope of testing workflows which will be included in the compound technical system test program.

Method. A method for forming of the testing workflows scope for a test program for compound technical systems is developed by the authors. It is based on a combination of direct logical inference for the formation of a set of monitored parameters and a fuzzy logical conclusion for the composition of works that are expedient for one launch of the compound technical systems. Combination of different work types reduces direct costs and reduces the test process cost.

Results. Developed method was used for the tests of the gas turbine unit for terrestrial usage. According to the test costs classification, usage of the suggested approach for forming test process workflows reduced labor costs, capital (materials) resources and alternative resources, due to the reducing of experiments number for a gas turbine power station.

Conclusions. Method for workflows forming for test program of compound technical systems allows combining working processes, which are possible to run within one launch of the technical system. The application of the method has reduced test process costs by reducing time and man-hour for creation of test program, as well as reducing number of launches of the gas turbine unit, with the increase of work scope for one launch.

Keywords: gas turbine unit for terrestrial usage, test program, controlled parameters, scope of work, fuzzy inference, costs.

REFERENCES

1. Krishna B. Misra : ed. Handbook of Performability Engineering. London, Springer-Verlag London Limitedr, 2008, 1295 p. DOI 10.1007/978-1-84800-131-2.

2. Shitikova E. V., Tabunshhik G. V. Metod upravleniya neopredelennost'yu v usloviyax ogranichennyx resursov, Radio Electronics, Computer Science, Control, 2015, No. 2(33), pp. 87-95. DOI: 10.15588/1607-3274-2015-2-11.

3. Gal'perin V. M., Ignat'ev S. M., Morgunov V. I. Mikroe'konomika, Vil. 1., Sankt-PeterburgE'konomicheskaya shkola, 2004, 349 p.

4. Aleksandrovskaya L. N., Kruglov V. I., Kuznecov A. G. i dr. Teoreticheskie osnovy ispytanij i e'ksperimental'naya otrabotka slozhnyx texnicheskix sistem : uchebnoe posobie. Moscow, Logos, 2003, 736 p.

5. Vyprobuvannja i kontrol' jakosti produkcii'. Terminy ta vyznachennja : DSTU 3021-95. [Effective from 1996-01-01]. Kiev, Derzhstandart Ukrai'ny, 1995, 74 p. (National standard of Ukraine).

6. Sistema razrabotki i postanovki produkcii na proizvodstvo. Ispytaniya i priemka vypuskaemoj produkcii. Osnovnye polozheniya : GOST 15.309-98. [Effective from 01.01.2000]. Moscow, Standartinform, 2008, 16 p. (Interstate standard).

7. Systema rozroblennja ta postavlennja produkcii' na vyrobnyctvo : DSTU GOST 15.001:2009. [Effective from 2009-02-01]. Kiev, Derzhstandart Ukrai'ny, 2009, 9 p. (National standard of Ukraine).

8. Agregaty gazoperekachivayushhie s gazoturbinnym privodom. Obshhie texnicheskie usloviya : GOST 28775-90. [Effective from

01.01.1992]. Moscow, Standartinform, 2005, 11 p. (Interstate standard).

9. Ustanovki gazoturbinnye dlya privoda turbogeneratorov. Obshhie texnicheskie usloviya : GOST 29328-92. [Effective from

01.01.1993]. Moscow, IPK Izdatel'stvo standartov, 2004, 12 p. (Interstate standard).

10. Oliinyk A., Skrupsky SSubbotin S. et al Parallel computing system resources planning for neuro-fuzzy models synthesis and big data processing, Radio Electronics Computer Science Control, 2016, Vol. 4, pp. 61-69. DOI: 10.15588/1607-3274-2016-4-8.

11. Oliinyk A. A., Skrupsky S. Yu., Shkarupylo V. V. et al. The model for estimation of computer system used resources while extracting production rules based on parallel computations, Radio Electronics, Computer Science, Control, 2017, Vol.1, pp. 142152. DOI: 10.15588/1607-3274-2017-1-16.

12. Ali Emrouznejad, Madjid Tavana: eds. Performance Measurement with Fuzzy Data Envelopment Analysis. Heidelberg, Springer,

2014, 288 p. DOI 10.1007/978-3-642-41372-8.

13. Vaxitov A. R., Silich V. A. Ispol'zovanie nechetkogo logicheskogo vyvoda dlya intellektual'nogo analiza dannyx, Izvestiya Tomskogo politexnicheskogo universiteta, 2010, Vol. 317, No. 5, pp. 171174.

14. Zajchenko Yu. P., Sevaee Fatma, Titarenko K. M. i dr. Issledovanie nechetkix nejronnyx setej v zadachax makroe'konomicheskogo prognozirovaniya, Sistemni doslidzhenni ta informacijni texnologii, 2004, No. 2, pp. 70-86.

15.Shitikova E. V., Belikov S. B., Tabunshhik G. V. Model'no-orientirovannoe proektirovanie ispytanij slzhnyx texnicheskix ob'ektov : monografiya. Zaporozh'e, Dyke pole, 2017, 170 p.

16. Strelec V. E., Ugryumov M. L., Ugryumova E. M. i dr. Metod sinteza mnozhestva kontroliruemyx peremennyx dlya diagnostirovaniya otkazov turboreaktivnyx dvigatelej v usloviyax neopredelennosti vxodnyx dannyx, Visnyk dvygunobuduvannja,

2015, No. 2, pp. 120-124.

17.Shytikova O. V. Informacijna tehnologija pidtrymky procesu vyprobuvan' gazoturbinnyh ustanovok nazemnogo vykorystannja z urahuvannjam nevyznachenosti : avtoref. dys. ... kand. tekhn. nauk : 05.13.06 «Informacijni tehnologii'». M-vo osvity i nauky Ukrainy, Khersonskyi Natsionalnyi Tekhnichnyi Universytet. Kherson, 2017, 24 p.