CC BY
16
Intellectual Technologies on Transport. 2020. ^ 1
Методика снижения конструкторского риска в процессе предварительной отработки бортовых систем с применением программных комплексов
к.т.н. А. М. Барановский, к.т.н. Е. Н. Шаповалов АО «НИИ программных средств»,
Санкт-Петербург, Россия bamvka@mail.ru, henya56@mail.ru
Аннотация. В статье представлен подход к решению задачи количественного анализа конструкторского риска возникновения отказов малых космических аппаратов. Выявлены наиболее значимые факторы, влияющие на конструкторский риск. Обоснована методика снижения конструкторского риска в процессе предварительной отработки бортовых систем с применением специальных программных комплексов.
Ключевые слова: конструкторский риск, малый космический аппарат, надежность, программный комплекс, испытания, протолетный подход.
ВВЕДЕНИЕ
При создании современных транспортных средств на основе широкого внедрения информационных технологий существенное значение имеет предварительная отработка составных частей и изделия в целом. При этом затраты на отработку технологий и изделия могут быть существенными в общем финансировании разработки изделия и нести риски неполной отработки. Поэтому на практике требуется оптимизировать процессы отработки с целью снижения затрат без потерь качества отработки. Так, например, одним из основных требований к реализации современных космических программ, таких, как программа Союзного государства «Технология-СГ» [1], является снижение временных и финансовых затрат на наземную отработку маломассогабаритных космических аппаратов (МКА). Наиболее подходящим решением этой задачи является применение «протолетного» подхода [2], под которым понимается комплекс организационно-технических мероприятий, реализующих технологию, обеспечивающую ускоренное выполнение космических образовательных, научно-исследовательских и социально-экономических программ за счет использования в качестве штатного бортового оборудования микро- и нано-КА, элементов, прошедших наземную отработку и имеющих остаточную величину показателей эксплуатационно-технических характеристик (ЭТХ) не хуже заданных в техническом задании (ТЗ). При реализации «протолетно-го» подхода одной из главных проблем является повышенный конструкторский риск отказов МКА, который
д.т.н. А. П. Бочков Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург, Россия kostpea@mail.ru
можно определить как риск срыва проекта по созданию МКА, связанный с невозможностью обеспечения требуемых показателей надежности. Конструкторский риск обусловлен вероятностью:
- недостижения запланированных технических параметров в ходе внедрения в летную практику инноваций;
- превышения требований к техническим параметрам инноваций технического уровня и технологических возможностей производства в освоении полученных результатов разработок (включая уровень подготовки и возможности переподготовки кадров).
Источниками конструкторского риска возникновения отказов в полете являются:
- уникальность большинства бортовых систем МКА;
- ограниченный объем испытаний МКА;
- сокращение требуемых сроков внедрения инноваций.
Вместе с тем современные средства автоматизации
процессов управления жизненным циклом МКА позволяют существенно снизить конструкторский риск возникновения отказов в полете за счет использования всего доступного объема информации об изделии, однако для этого требуется разработка систематических подходов к управлению рисками [3, 4]. В статье рассмотрен подход к оцениванию конструкторского риска возникновения отказов МКА в полете и проведен анализ путей его снижения при реализации «протолетного» подхода к созданию МКА.
Задача количественного анализа
КОНСТРУКТОРСКОГО РИСКА ОТКАЗОВ БОРТОВЫХ СИСТЕМ
Целью наземных испытаний на надежность является подтверждение требований к показателям надежности бортовых систем (БС). Как правило, техническим заданием на создание МКА (или его БС) задаются требования к вероятности безотказной работы 7ДС на момент окончания срока активного существования МКА ТДС.
Вероятность безотказной работы оценивается на основании результатов испытаний (7^ = 1 , Л/0}, где — время безотказной работы /-го образца БС. Конструкторский риск Кр возникновения отказов в полете связан с вероят-
Работа выполнена по договору № 2580/НИИПС с Научно-исследовательским институтом космических систем имени А.А. Максимова — филиалом АО «Государственный космический научно-производственный центр имени М. В. Хруничева» на выполнение составной части научно-исследовательской работы «Технология СГ-3.3.3.2» для государственных нужд в рамках программы Союзного государства «Технология-СГ».
Intellectual Technologies on Transport. 2020. No 1
ностью ошибочного решения о достижении требований ТЗ, то есть
Кр = р(у < УАС).
Следовательно, для расчета конструкторского риска необходимо исследование динамики изменения вероятности безотказной работы на основании результатов испытаний. Пусть вероятность безотказной работы БС подчинена экспоненциальному закону. Определим функцию максимального правдоподобия для среднего времени безотказной работы:
М0 / \
ГИ; )=^ехр г&О ,
í=i
í=i
откуда определяется оценка максимального правдоподобия для времени безотказной работы:
™о
г-=Ит' ■
Дисперсия оценки времени безотказной работы определяется по формуле:
D
ы=«==Т=%
о 1 *0
Оценка Т0 является случайной величиной, поскольку она представляет собой функцию случайных величин. В соответствии с центральной предельной теоремой теории вероятности закон распределения оценки среднего времени безотказной работы Т0 близок к нормальному, следовательно, плотность распределения оценки
Ч>(Т0) = ■
ехр
(То - То)2 2о2
Вероятность безотказной работы бортового оборудования на момент окончания срока его активного существования равна
Тас
V = f(T0) = е т° ■
Для получения плотности распределения вероятности безотказной работы V на момент окончания срока активного существования МКА ТАС (рис. 1) воспользуемся формулой определения закона распределения функции случайной величины f(T0), если известен закон распределения аргумента ф(Т0) [5]:
g(V) = cp[f-1(V)] * \[f-1(V)]'\ ■
ТАС
f-1(V) = -
ln(V)
[f-1(V)]' = -
'АС
V •In2 (V) '
Vt
АС
Рис. 1. Плотность распределения вероятности безотказной работы V
g(v) = ■
r0^2ñ\V • ln2(V)\
■ ехр
( il(y) т°)
2ап
Сформулируем нулевую гипотезу Н0: V > VAC (то есть бортовая система или МКА в целом удовлетворяет предъявляемым требованиям по надежности) против альтернативной гипотезы Н^: V < VAC. Задача принятия нулевой или альтернативной гипотезы сопряжена с ошибками первого и второго рода. Ошибка первого рода представляет собой вероятность несоответствия предъявляемым требованиям по надежности при гипотезе Н0. Ошибка второго рода связана с завышением требований к инновациям по отношению к максимальному уровню, обеспечиваемому производством. Таким образом, ошибки первого (а) и второго (f>) рода однозначно определяют конструкторский риск возникновения отказов в полете (рис. 2). Численная величина ошибок первого и второго рода рассчитывается следующим образом.
Конструкторский риск, связанный с вероятностью недостижения заданных показателей надежности, математически можно определить следующим образом (рис. 2):
Vac
а = Р (V < VAC) = J g(V)dV;
о
i
р = P(V>VAC)= J g(V)dV.
Vac
Ag(v)
i Принятие гипотезы Принятие гипотезы
Hi Н0
о—— а Jts-\-^
Vt
АС
V
Рис. 2. Геометрическая интерпретация конструкторского риска
2
Ошибки первого и второго рода зависят от двух факторов: объема выборки и удаленности вероятности безотказной работы, полученной по результатам испытаний, от требуемого значения
л — т — т
^ 1 о 1 треб ,
где Гтреб — среднее время безотказной работы системы, рассчитанное исходя из требований к вероятности безотказной работы 7ДС на момент окончания срока активного существования МКА ТДС :
Ттреб = — 1ПД7дс) ■
Графики зависимостей конструкторского риска от результатов испытаний для различных объемов выборки N (при 7ДС — 0,95 для ТДС — 5 лет) приведены на рисунке 3.
Известно, что одновременное снижение ошибок первого и второго рода без увеличения объема выборки (а следовательно, уменьшения дисперсии оценки â0 ) невозможно [5]. Следовательно, все способы снижения конструкторского риска должны быть направлены на снижение дисперсии оценки времени безотказной работы.
Пути снижения конструкторского риска
ВОЗНИКНОВЕНИЯ ОТКАЗОВ В ПОЛЕТЕ
Снижение дисперсии оценки <г0, от которой напрямую зависит величина конструкторского риска, возможно с привлечением дополнительной информации, что соответствует главному принципу технологии CALS:
информация, однажды возникшая на каком-либо этапе ЖЦ, сохраняется в едином информационном пространстве и становится доступной всем участникам этого и других этапов [6]. К информации могут обращаться отдельные проблемно-ориентированные модели, реализованные в форме программных приложений. Следовательно, в рамках решаемой задачи актуальной является разработка программного приложения — программного комплекса оценивания эксплуатационно-технических характеристик, качества надежности и прогнозирования отказов (ПК ОХНП), — реализующего технологию / [7]
д = f(к, Р, А, I) ,
где R — вектор эксплуатационно-технических характеристик бортовых систем и МКА в целом;
К — множество структурных моделей бортовых систем и МКА в целом (структурные схемы надежности, диагностические модели, деревья отказов и т. п.);
Р — множество параметров, характеризующих качество бортовых систем и МКА в целом;
А — априорная информация о значениях эксплуатационно-технических характеристик бортовых систем и МКА в целом;
I — результаты испытаний и эксплуатации бортовых систем и МКА в целом;
f — технология оценивания эксплуатационно-технических характеристик, качества, надежности и прогнозирования отказов.
Кр
„О-3 ^ л43 ^ ^ jî* «i*
л> сЛх -Лх с> ojs.
& ^ ^ <£> ¿Р л ¿f ,cf ¿f
л
Рис. 3. Зависимость конструкторского риска от результатов испытаний
Источниками и потребителями информации являются различные автоматизированные информационные системы, применяемые на различных этапах жизненного цикла (рис. 4). На этапах исследования и обоснования разработки, а также непосредственно разработки основным источником информации являются системы автоматизированного проектирования (САПР) классов CAD, CAM, CAE [6]. От них поступает информация о моделях бортовых систем. На основании моделей бортовых систем и доступной априорной информации осуществляется расчет ЭТХ. На этапе производства основная информация, получаемая от АСУ производством (ERP-, MES- и SCADA-систем [8, 9]), — результаты испытаний. Источниками данной информации могут служить испытательные стенды, функционирующие под управлением АСУ. На этапе эксплуатации основная информация представляет собой главным образом телеметрическую информацию.
При любом факте получения информации осуществляется перерасчет эксплуатационно-технических характеристик и конструкторского риска на основании всей имеющейся информации. При этом для объединения информации целесообразно использовать следующие методы:
- байесовский метод [10];
- метод линейного объединения оценок [10];
- метод приоритета опытной информации [11, 12].
Обилие и разнородность сопряженных информационных систем определило сервис-ориентированную архитектуру ПК ОХНП. Доступ к банку данных, а также вы-
числения ЭТХ реализуются программными модулями сервера. На сервере также реализованы сервисы, предоставляющие доступ к API сервера через стандартизированный протокол удаленного вызова процедур (RPC). Предоставление доступа к API сервера дает возможность взаимодействия с автоматизированными системами в режиме реального времени. Для реализации возможности ручного доступа к информации необходима разработка клиента ОХНП, предоставляющего доступ к банку данных и вычислительным функциям сервера.
Полученные оценки ЭТХ поступают в систему поддержки принятия решений (СППР), результатом работы которой является оценка конструкторского риска возникновения отказов в полете МКА (Кр). На основании результатов анализа формируется управляющее воздействие на продолжение (в случае высокого конструкторского риска) или прекращение испытаний (в противном случае). Подобный динамический анализ позволит избежать ненужных затрат на проведение испытаний. Действительно, как следует из рисунка 4, обеспечение требуемого уровня конструкторского риска возможно и при небольших объемах выборки в случае получения по результатам испытаний большого отклонения оцениваемого параметра от требуемого значения. С другой стороны, при низких отклонениях Д применение ПК ОХНП в структуре наземной отработки позволит выявить превышение конструкторского риска и сформировать соответствующие управляющие воздействия.
Рис. 4. Схема управления жизненным циклом МКА на основе анализа конструкторского риска
Заключение
Полная автоматизация расчета и анализа надежности позволит в несколько раз повысить объем информации, анализируемой при расчете показателей надежности и ЭТХ. Пропорционально уменьшится дисперсия, что приведет к соответствующему снижению конструкторского риска 80. Применение рассматриваемого ПК ОХНП в структуре наземной отработки МКА позволит обеспечить требуемый уровень конструкторского риска при минимально допустимом объеме испытаний.
ЛИТЕРАТУРА
1. О научно-технической программе Союзного государства «Разработка комплексных технологий создания материалов, устройств и ключевых элементов космических средств и перспективной продукции других отраслей» («Технология-СГ»): постановление Совета Министров Союзного государства Беларуси и России от 12.05.2016 № 17. URL: http://base.garant.ru/71405416 (дата обращения: 01.11.2019).
2. Куреев В. Д. Перспективы реализации «протолетно-го» подхода при наземной отработке наноспутников / В. Д. Куреев, С. В. Павлов, Ю. А. Соколов // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2016. Т. 59, № 6. С. 477-481.
DOI: 10.17586/0021-3454-2016-59-6-477-481.
3. Menchinelli A., Ingiosi F., Pamphili L., Marzioli P., Patriarca R., Costantino F., Piergentili F. A Reliability Engineering Approach for Managing Risks in CubeSats // Aerospace. 2018. Vol. 5, Is. 4, Article No. 121.
DOI: 10.3390/aerospace5040121.
4. NASA/SP-2016-6105 Rev2, NASA Systems Engineering Handbook, Revision 2, Washington, DC, USA, 2016, 297 p.
5. Кремер Н. Ш. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник для вузов. — 2-е изд., перераб. и доп. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004. — 573 с.
6. CALS-технологии / Л. Г. Доросинский, О. М. Зверева. — Саарбрюккен: Lambert Academic Publishing, 2014. — 277 с.
7. Архитектура информационной системы оценивания эксплуатационно-технических характеристик малого космического аппарата / А. М. Барановский, А. Е. Привалов, А. С. Дудкин, Е. А. Захарова, Д. Ю. Бугайченко // Сборник статей IV Всероссийской научно-практической конференции «Современные проблемы создания и эксплуатации вооружения, военной и специальной техники» (13-14 декабря 2018 г., Санкт-Петербург) — СПб.: ВКА им. А. Ф. Можайского, 2018. — С. 329-334.
8. SCADA системы: Учебное пособие / Н. А. Осипов, А. Г. Тарасов. — СПб: ВКА имени А. Ф. Можайского, 2015. — 141 с.
9. Загидуллин Р. Р. Управление машиностроительным производством с помощью систем MES, APS, ERP: Монография. — Старый Оскол: Тонкие наукоемкие технологии, 2011. — 372 с.
10. Теоретические основы испытаний и экспериментальная отработка сложных технических систем: Учебное пособие / Л. Н. Александровская [и др.]. — М.: Логос, 2003. — 736 с. — (Учебник XXI века).
11. Ардашов А. А. Метод оценивания характеристик надежности сложных систем / А. А. Ардашов, В. Н. Арсе-ньев, М. А. Зайцев // Труды Военно-космической академии имени А. Ф. Можайского. 2014. Вып. 645. С. 113-117.
12. Арсеньев В. Н. Оценивание характеристик систем управления по ограниченному числу натурных испытаний. — М.: Рестарт, 2013. — 126 с.
Methodology for Reducing Design Risk in the Process of Preliminary Testing On-Board Systems Using the Software Complexes
PhD А. М. Baranovsky, PhD E. N. Shapovalov Software Research Institute, St. Petersburg, Russia bamvka@mail.ru, henya56@mail.ru
Abstract. The article presents the approach of quantitative analysis task design risk of appearance failure of small spacecrafts. The most significant factors of design risk is identified. The methodology for reducing design risk in the process of preliminary testing on-board systems using the software complexes is justified.
Keywords: design risk, small spacecrafts, application software complex, reliability.
References
1. About the Scientific and Technical Program of the Union State «Development of Complex Technologies of Creation of Materials, Devices and Key Elements of Space Means and Perspective Products of Other Industries» («Technology-SG»): Resolution of Council of Ministers of the Union State of Belarus and Russia [O nauchno-tekhnicheskoy programme Soyuz-nogo gosudarstva «Razrabotka kompleksnykh tekhnologiy sozdaniya materialov, ustroystv i klyuchevykh elementov kosmicheskikh sredstv i perspektivnoy produktsii drugikh otrasley» («Tekhnologiya-SG»): postanovlenie Soveta Min-istrov Soyuznogo gosudarstva Belarusi i Rossii] from May 12, 2016, No. 17. Available at: http://base.garant.ru/71405416 (accessed 01 November 2019).
2. Kureev V. D., Pavlov S. V., Sokolov Yu. A. Prospects of Realization of Proto-Flight Approach in Nanosatellite Ground Testing [Perspektivy realizatsii «protoletnogo» pod-khoda pri nazemnoy otrabotke nanosputnikov], Journal of Instrument Engineering [Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedeniy. Priborostroenie], 2016, Vol. 59, No. 6, pp. 477-481. DOI: 10.17586/0021-3454-2016-59-6-477-481.
3. Menchinelli A., Ingiosi F., Pamphili L., Marzioli P., Patriarca R., Costantino F., Piergentili F. A Reliability Engineering Approach for Managing Risks in CubeSats, Aerospace, 2018, Vol. 5, Is. 4, Article No. 121.
DOI: 10.3390/aerospace5040121.
4. NASA/SP-2016-6105 Rev2, NASA Systems Engineering Handbook, Revision 2, Washington, DC, USA, 2016, 297 p.
5. Kremer N. Sh. Probability Theory and Mathematical Statistics. Second Edition: Textbook [Teoriya veroyatnostey i matematicheskaya statistika: Uchebnik dlya vuzov], Moscow, UNITY-DANA Publishing House, 2004, 573 p.
6. Dorosinsky L. G., Zvereva O. M. CALS Technologies [CALS-tekhnologii], Saarbrücken, Lambert Academic Publishing, 2014, 277 p.
Grand PhD A.P. Bochkov Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University, St. Petersburg, Russia kostpea@mail.ru
7. Baranovsky A. M., Privalov A. E., Dudkin A. S., Zakha-rova E. A., Bugaichenko D. Yu. Architecture of Information System for Evaluation of Operational and Technical Characteristics of Small Spacecrafts [Arkhitektura informatsionnoy sistemy otsenivaniya ekspluatatsionno-tekhnicheskikh kharak-teristik malogo kosmicheskogo apparata]. In: Collection of articles of the IV All-Russian Scientific and Practical Conference «Modern Technologies for the Creation and Operation of Weapons, Military and Special Equipment» [Sbornik statey IV Vserossiyskoy nauchno-prakticheskoy konferentsii «Sov-remennye problemy sozdaniya i ekspluatatsii vooruzheniya, voennoy i spetsial'noy tekhniki»], St. Petersburg, Russia, 13-14 December, 2018, Saint Petersburg, A. F. Mozhaisky Military Space Academy, 2018, pp. 329-334.
8. Osipov N. A., Tarasov A. G. SCADA systems: Study guide [SCADA sistemy: Uchebnoe posobie], Saint Petersburg, A. F. Mozhaisky Military Space Academy, 2015, 141 p.
9. Zagidullin R. R. Management of machine-building production using MES, APS, ERP: Monograph [Upravlenie mashinostroitel'nym proizvodstvom s pomoshch'yu sistem MES, APS, ERP: Monografiya], Stary Oskol, Tonkie nau-koemkie tekhnologii Publishing House, 2015, 372 p.
10. Aleksandrovskaya L. N., et al. Theoretical basis of tests and experimental testing of complex technical systems: Study guide [Teoreticheskie osnovy ispytaniy i eksperi-mental'naya otrabotka slozhnykh tekhnicheskikh sistem: Uchebnoe posobie], Moscow, Logos Publishing Group, 2003, 736 p.
11. Ardashov A. A., Arsenyev V. N., Zaycev M. A. Method of Estimation of Characteristics of Reliability of Difficult Systems [Metod otsenivaniya kharakteristik nadezhnosti slozhnykh sistem], Proceedings of the A. F. Mozhaisky Military Space Academy [Trudy Voenno-kosmicheskoy akademii imeni A. F. Mozhayskogo], 2014, Is. 645, pp. 113-117.
12. Arsenyev V. N. Evaluation of the characteristics of control systems according to the specified number of full-scale tests [Otsenivanie kharakteristik sistem upravleniya po ograni-chennomu chislu naturnykh ispytaniy], Moscow, Restart Publishing House, 2013, 126 p.
