CC BY
27
для моделi в цшому недостатньо висока, що можна пояснити використанням спрощено! моделi авторегресп першого порядку та наближеним обчисленням функцп умовно! правдо-подiбностi.
У подальших дослiдженнях необхщно застосувати множину альтернативних моделей-кандидапв iмовiрнiсного типу з метою вибору кращо! для отримання високоякiсних оцшок прогнозiв. Для побудови високоефективних прогнозуючих моделей перспективним е засто-сування методу Монте-Карло для марковських ланцюпв. У даному випадку марковськими ланцюгами представляють невiдомi оцiнки параметрiв моделей. Такий чисельний шдхщ надае можливють суттево збiльшити кiлькiсть параметрiв i застосувати ускладненi мате-матичнi модели
Список лiтератури: 1. Bernstein P.L. Against the Gods: the remarkable story of risk / P.L. Bernstein . New York: John Wiley & Sons, Inc., 1996. 383 p. 2. ЗгуровскийМ.З. Системный анализ / М.З. Згуровский, Н.Д. Панкратова. Киев: Наук. думка, 2011. 900 с. 3. Holsapple C. W. Decision support systems / C.W.Holsapple, A.B.Winston. Saint Paul (USA): West Publishing Company, 1996. 850 p. 4. Aven T. On risk defined as an event where the outcome is uncertain / T.Aven, O. Renn // Journal of Risk Research. 2009. No. 12. Р. 1 - 11. 5. Kaplan S. The words of risk analysis / S.Kaplan // Risk Analysis, 1997. Vol. 17. Р. 407 - 417. 6. Actuarial Mathematics / [Bowers N.L., Gerber H.U., Hickman J.C., Jones D.A., Nesbitt C.J.]. Itasca (Illinois): The Society of Actuaries. 1986. 624 p. 7. Шахов В.В. Теория и управление рисками в страховании / В.В.Шахов, В.Г. Медведев, А.С. Миллерман. М.: Финансы и статистика, 2002. 224 с. 8. Фалин Г.И.Актуарная математика в задачах / Г.И. Фалин, А.И.Фалин. М.: Физматлит, 2003. 192 с. 9. Sik-Yum Lee. Structural Equation Modeling. - New York: Wiley & Sons, Ltd, 2007. 460 p. 10. Bernardo J.M. Bayesian theory / J.M.Bernardo, A.F. Smith. - New York: John Wiley & Sons, Inc., 2001. 586 p. 11. Bayesian data analysis / [Gelman A., Carlin J.B., Stern H.S., Rubin D.B.]. New York: Chapman and Hall/CRC, 2004. 670 p. 12. DraperD. Assessment and propagation of model uncertainty / D.Draper // Journal of the Royal Statistical Society.1995. Ser. B. Vol. 57. Р. 45 - 97. 13. Klugman S. Bayesian statistics in actuarial science / S. Klugman. Boston: Kluwer, 1992. 256 р. 14. Rossi P.E. R. Bayesian statistics and marketing / P.E. Rossi, G.M. Allenby, R. McCulloch. New Jersey: John Wiley & Sons, Ltd, 2005. 348 p.
Надшшла до редколегИ 11.06.2012 Кожух1вська Ольга Андрпвна, канд. техн. наук, старший викладач кафедри шформати-ки та шформацшно! безпеки Черкаського державного технолопчного ушверситету. Науковi тереси: аналiз i моделювання складних систем. Адреса: Укра!на, 18006, Черкаси, бульвар Шевченка, 460, тел. 0472 730217. E-mail: [email protected].
УДК 681.324:519.613
К.Е. ГЕРАСИМЕНКО
МЕТОД ПОВЫШЕНИЯ КОНТРОЛЕПРИГОДНОСТИ КРИТИЧЕСКИХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ АЭС
Разрабатывается и тестируется на прикладных примерах метод контролепригодности оборудования защит из состава управляющей системы безопасности АЭС. Отличительной особенностью метода от существующих [1-16] является использование логических элементов защит, построенных на базе арифметических операций с интегральной оценкой значений входных сигналов в диапазоне [0; 1], без применения логических операций и операций отношения. Это позволяет контролировать работоспособность данных элементов по их реакции на изменения входного непрерывного сигнала от канала ввода в АЦП через все логические элементы защит, в которых используется данный сигнал, до дискретного выходного элемента, формирующего команду защиты на конкретный исполнительный механизм. Данный метод позволяет обеспечить контроль и диагностирование целого ряда неисправностей типа «несрабатывание», относящихся к категории скрытых в существующих реализациях оборудования защит, которые применяют логические операции и операции отношения.
1. Введение
Одним из основных показателей, характеризующих надежность оборудования защит из состава управляющих систем безопасности (УСБ) атомных электростанций (АЭС), является вероятность правильного выполнения дискретной функции по формированию последо-
вательности команд защитных действий с учетом наличия отказов типа "несрабатывание". Критерием такого вида отказа является отсутствие команды защиты при наличии «исходного» события, т.е. при появлении на входах оборудования защит УСБ любой совокупности данных, которая должна вызвать формирование команды.
2. Постановка задачи исследования
Ввиду того, что отказ типа «несрабатывание» для УСБ в целом может быть причиной возникновения нештатной ситуации или аварии, разработка методов контроля и диагностирования, позволяющих выявлять такого рода отказы, является актуальной задачей и предметом различного рода исследований и конструкторских решений. В общем случае к отказам УСБ данного типа могут приводить комбинации как однотипных (отказы по общей причине), так и разнотипных видов скрытых неисправностей в резервированных компонентах УСБ, имеющих временную корреляцию [1-9].
Данная проблема актуальна для всех типов оборудования, реализующего дискретные функции, независимо от используемой элементной базы и принципов построения: аналоговые приборы на транзисторах или реле, программно-логические интегральные схемы (ПЛИС), микропроцессоры с инструкциями в виде программного кода.
Цель исследования - разработка математического аппарата, позволяющего использовать естественные «фоновые» флуктуации входных аналоговых сигналов в процессе штатной работы АЭС для непрерывного автоматического контроля всех элементов УСБ: от АЦП до формирования команд на исполнительные механизмы через логические блоки алгоритма защит.
3. Математический аппарат метода
Существующие методы решения данной проблемы описаны в [10-14] и сводятся к проверке работоспособности элементов оборудования защит путем контроля их реакции на специальные тестовые воздействия, поскольку использование данных о рабочих воздействиях от объекта, как правило, недостаточно. Эти методы реализуют контроль работоспособности на срабатывание либо отдельных блоков и устройств, участвующих в реализации функции защит, либо всего оборудования защит или его части (как минимум инициирующей части защит). Методы обоих типов имеют ряд существенных ограничений и недостатков, подробно рассмотренных и проанализированных в [15].
При этом основное ограничение вытекает из самой структуры элементов оборудования защит («>», «<», «и», «или», «2 из 4-х»), построенных на базе дискретных функций, с выходом, определяемым только двумя состояниями 0 (режим ожидания) или 1 (срабатывание защиты). Это в принципе не позволяет обеспечить выполнение непрерывного контроля работоспособности данных элементов на срабатывание. Метод, предполагающий изменение структуры элементов защит, как средство повышения эффективности контроля (проверки) и диагностирования скрытых неисправностей на несрабатывание, предложен в [15,16]. Основная идея данного метода - функциональный элемент защит на базе арифметических операций формирует значение на всем диапазоне от 0 до 1. При этом в нем отсутствуют какие-либо ветвления (условные переходы), определяющие отличия режима ожидания от режима срабатывания защит. Функция работает одинаково в обоих из этих режимов, что позволяет непрерывно контролировать работоспособность соответствующего функционального элемента. Все функции, которые используются в элементах, строятся на базе арифметических операций (сложение, вычитание, умножение, деление), без использования логических операций и операций отношения, за исключением выходных пороговых элементов формирования команд на исполнительные механизмы, что связано с физическими принципами работы их приводов.
В настоящей работе представлены результаты дальнейшего исследования метода, предложенного в [15-16], в части разработки математического аппарата на базе работ [1719], позволяющего использовать естественные «фоновые» флуктуации входных аналоговых сигналов в процессе штатной работы АЭС для функционального диагностирования логических элементов, реализующих алгоритм защит.
Базис данного аппарата приведен в таблице и состоит из следующих основных подходов:
Типовые логические операции и эквивалентные арифметические операции
Логические операции
х1,....,хп,у егоЧ =М т.е. вход и выход -целые числа 0 или 1
Эквивалентные арифметические операции т.е. х, у - вещественные числа в диапазоне [0;1]
1)
сравнение «>=» x —
I - R
Imin
P>- R
2) сравнение «<=» x —
Imin
R -1
Imax 1
R - P
Imax 1 <
I - значение измеряемого параметра; Р< ,Р> - пороговое значение (уставка) Ктш^ы« ' нижний и верхний пределы измерения;
Нелинейный вид
Интегральный вид
AND
y — (xi Лx2 л.....лxn)
Non-AND
y — (xi лx2 л.....лxn)
в форме без инверсии по выходу:
У — (x1 vx2 v.....vxn)
x/ — 1-x1;.....;xn — 1 - xn
изменяется знак уставки по входным параметрам
У — xi *x2*.....*xn
y—
y — 1-x1 *x2 *.....*>
y—
1 - x1 *....*xn 1-x1 *____* xn + DO
DO ^ 0 защита от деления на 0
(пример : 1O-38 - минимально значение float 4 байта)
У — 1 - (1 - x1)*(1 - x2y
....*(1 - xn)
У — 1 -
1—
x, +.... + x;
/ Л
(1-x1)*....*(1 - xn)
(1-x1) *____* (1 - xn) + DO
(Ж
У = (х1 V х2 V.....V хп)
КоП-СК
У = (х1 Vх2 V.....Vхп)
в форме без инверсии
по выходу:
У = (х1 л х2 л.....л хП)
х/ = 1 — х1;.....;хп = 1 — хг
изменяется знак уставки по входным параметрам
хоК
у = (х1 V.... Vхп) л
л (х1 л.... л хп)
У — 1 - (1 - x1)*(1 - x2)< .....*(1 - xn)
У — 1-
\ - x1 +....+x Л
* (1-x1)*....*(1-xn) (1-x1 )*____* (1 - xn) + DO
У — (1 - x1)*(1 - x2)*.
.*(1 - xn)
У — x1*x2*.....*xn
У —
(1-x1)*....*(1-xn)
(1 - x1 )*____*(1 - xn) + DO
У—
xi +....+xn
У — (1-(1-x1)*(1- x2)*....*(1-x *(1-x1 *x2 *....*xn)
У—
( (
1-
v v
1-x1 + .... + xn
(1-x1)*....*(1-xn)
(1-x1 )*____*(1 - xn) + DO
. 1 - x1 *....*xn
1-x1 *____* xn + DO
«2oo3» (2 из 3-х) У — (x1 лx2) v
v (x1 л x3) v v(x2 лx3)
У — 1-(1-x1 *x2)* *(1-x1 *x3)* *(1-x2 *x3)
У—1-
( Л
1 - x1 + x2 + x3
3
(1-x1 *x2)*(1 - x1 *x3)*(1 - x2*x3) (1-x1 *x2)*(1-x1 *x3)*(1-x2*x3) + DO
n
n
*
n
n
n
*
*
n
*
1) логические операции заменяются арифметическими с диапазоном входных и выходных переменных в вещественном формате от 0 до 1; входные аналоговые сигналы также нормируются к диапазону от 0 до 1, где 0 соответствует нижней (для уставки «>=») или верхней (для уставки «<=») предельной границе(диапазону) измерения параметра, а 1 соответствует значению уставки (пороговое значение измеряемого параметра); таким образом, значения в диапазоне [0;1) - соответствуют нормальному режиму работы (режим ожидания), а значение 1 - соответствует нарушениям (режим аварии);
2) нелинейный вид арифметического представления стандартных логических операций не является приемлемым для систем критического применения, поскольку может давать потерю значащих разрядов при множественных операциях умножения значений, близких к нулю; для устранения данного эффекта используется интегральное значение (среднее арифметическое) от входных переменных;
3) логические операции, содержащие инверсию выхода, ограничивают возможности диагностирования соответствующих элементов алгоритма в режиме ожидания, поскольку инверсия от любых значений в диапазоне [0;1) всегда дает 1; в связи с этим операции инверсии в алгоритмах защит заменяются на эквивалентные логические операции без инверсии за счет изменения знака уставки (порогового) значения входных сигналов.
4. Заключение
Научная новизна и практическая значимость. Разработанный метод повышения контролепригодности оборудования защит, использующий функциональные элементы на базе арифметических операций, характеризуется такими особенностями:
1) обеспечивает диагностирование следующих видов скрытых неисправностей типа «несрабатывание»: дефекты функциональных элементов, характеризуемые несоответствием значений входных и значений выходных переменных проектному алгоритму; неисправности связей между функциональными элементами, характеризуемые отсутствием или искажением данных между источником и приемником;
2) повышает контролепригодность путем замены логических операций на арифметические с диапазоном входных и выходных переменных в вещественном формате от 0 до 1, при этом значения в диапазоне [0;1) - соответствуют нормальному режиму работы (режим ожидания), а значение 1 - соответствует нарушениям (режим аварии);
3) обеспечивает контроль прохождения любого изменения значения входного сигнала в пределах разрешающей способности используемых АЦП от входа через все функциональные элементы («сравнение с пороговым значением», «и», «или», «2 из 3» и др.), в которых участвует данный сигнал, до дискретного элемента управления исполнительным механизмом.
Список литературы: 1. Безопасность атомных станций. Информационно-управляющие системы / М. А. Ястребенецкий, В.Н. Васильченко, С.В. Виноградская и др. К.: Техника, 2004. 470 с. 2. Instrumentation and control systems important to safety in Nuclear Power Plants: Nuclear Energy Series / International Atomic Energy Agency. Vienna: IAEA, 2002. No. NS-G-1.3. 91 p. 3. Safety of Nuclear Power Plants: Design, Safety Standards Series / International Atomic Energy Agency. Vienna: IAEA, 2000. No. NS-R-1. 125 р. 4. Software for Computer Based Systems Important to Safety in Nuclear Power Plants: Safety Standards Series / International Atomic Energy Agency. Vienna: IAEA, 2000. No. NSG-1.1. 150 р. 5. International Electrotechnical Commission (IEC) 60880 - 2004, Nuclear Power Plants — Instrumentation and Control Systems Important to Safety — Software Aspects for Computer-Based Systems Performing Category A Functions. 6. International Electrotechnical Commission (IEC) 60987 - 2007, Nuclear Power Plants -Instrumentation and Control Important to Safety - Hardware Design Requirements for Computer-Based Systems. 7. Institute of Electrical and Electronic Engineers (IEEE) 7-4.3.2 , Standard Criteria for Digital Computers in Safety Systems of Nuclear Power Generating Stations. 8. Макдональд Д. Промышленная безопасность, оценивание риска и системы аварийного останова: Пер. с англ./ Д. Макдональд. М.: ИДТ, 2007. 409 с. 9. Смит Д. Безотказность, ремонтопригодность и риск: Пер. с англ. / Д. Смит. М.: ИДТ, 2007. 432 с. 10. НП 306.2.141-2008. Общие положения безопасности атомных станций. К: ГКЯРУ, 2008. 42 с. 11. Protecting against common cause failures in Digital I&C Systems of Nuclear Power Plants: Nuclear Energy Series / International Atomic Energy Agency. Vienna: IAEA, 2009. No. NP-T-1.5. 65 p. 12. Ястребенецкий М.А. Информационные и управляющие системы АЭС Украины: результаты и проблемы / М.А. Ястребенецкий // Проблемы обеспечения безопасности информационных и управляющих систем АЭС // Сб. науч. тр. Одесса: Астропринт, 2010. С .9-19. 13. Modern Instrumentation and Control for Nuclear Power Plants: Technical Reports Series / International Atomic Energy Agency. Vienna: IAEA, 1999.
No. 387. 629 p. 14. Application of the Single Failure Criterion: Safety Series / International Atomic Energy Agency. Vienna: IAEA, 1990. No. 50-P-1. 134 p. 15. Герасименко К.Е. Методы непрерывного контроля и диагностирования оборудования управляющих систем безопасности энергоблоков АЭС по функции защит / К.Е. Герасименко // Радюелектронш i комп'ютерш системи. 2010. №3 (44). С. 152-156. 16. Герасименко К. Е. Использование непрерывных функций в элементах оборудования защит АЭС для диагностирования неисправностей типа «несрабатывание по требованию» / К.Е. Герасименко // Радь оелектронш i комп'ютерш системи. 2011. №1 (49). С. 29-33. 17. БондаренкоМ.Ф., КривуляГ.Ф., Рябцев В.Г., Фрадков С.А., Хаханов В.И. Проектирование и диагностика компьютерных систем и сетей. К.: НМЦ ВО. 2000. 306 с. 18. Хаханов В.И., Литвинова Е.И., Чумаченко С.В., Гузь О.А. Логический ассоциативный вычислитель // Электронное моделирование. 2011. № 1(33). С. 73-89. 19. Hahanov V., Wajeb Gharibi, Litvinova E., Chumachenko S. Information analysis infrastructure for diagnosis // Information an international interdisciplinary journal. 2011. Japan. Vol.14, № 7. Р. 2419-2433.
Поступила в редколлегию 01.06.2012 Герасименко Константин Евгеньевич, заведующий отделом информационно-управляю -щих систем ЧАО СНПО "Импульс". Научные интересы: техническая диагностика цифровых систем управления объектами с повышенными требованиями к безопасности и надежности. Адрес: Украина, 93405, Северодонецк, пл. Победы, 2, тел. 60194. E-mail: [email protected]._
УДК 004.853 О.М. ПОЧАНСКИЙ
ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА СЕМАНТИЧЕСКОГО ПОИСКА РЕЛЕВАНТНЫХ ДАННЫХ И ФОРМИРОВАНИЯ АДАПТИВНЫХ WEB-СТРАНИЦ
Рассматривается подход к решению задачи семантического поиска релевантных данных в сети Интернет и построения адаптивных Web-страниц на основе создания универсального программного объекта. Итоговый результат, соответствующий требованиям и интересам пользователя, формируется экспертной системой в виде персонализированного рейтинга Web-документов, который зависит от значений социального индекса.
1. Введение
Под экспертной системой понимают компьютерную интеллектуальную систему, которая эмулирует способность эксперта к принятию решений [1]. Главными преимуществами экспертных систем являются: повышенная доступность (для обеспечения доступа к экспертным знаниям могут применяться любые подходящие компьютерные средства); постоянство (экспертные знания никуда не исчезают); возможность получения экспертных знаний из многих источников (с помощью экспертных систем могут быть собраны знания многих экспертов и привлечены к работе над задачей, выполняемой одновременно и непрерывно); быстрый отклик (при использовании современного аппаратного и программного обеспечения экспертная система может реагировать быстрее и эффективнее, чем эксперт-человек); возможность использования в качестве интеллектуальной базы данных (экспертные системы могут применяться для доступа к базам данных с помощью интеллектуального способа доступа).
Следовательно, разработка экспертной системы для организации эффективного поиска информации является перспективным вариантом решения таких задач, как синтез динамических адаптивных Web-страниц на основе создания универсального программного объекта, реализующего поиск и интеллектуальный анализ данных сети Интернет по предлагаемым методам и критериям [2].
Выделим наиболее существенные моменты, относящиеся к распределению функций поисковой экспертной системы:
- функции эксперта выполняет программный модуль А, реализующий алгоритм поиска информации по социальному индексу, который тесно связан с текущими тематическими интересами пользователя (социальный критерий);
