Научная статья на тему 'Методы повышения качества электронных устройств на этапе проектирования'

Методы повышения качества электронных устройств на этапе проектирования Текст научной статьи по специальности «Электротехника, электронная техника, информационные технологии»

CC BY
24
5
Поделиться
Ключевые слова
НАДЕЖНОСТЬ / ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА / ALTIUM DESIGNER / АСОНИКА-К

Аннотация научной статьи по электротехнике, электронной технике, информационным технологиям, автор научной работы — Зотов А.Н.

Данная работа рассматривает возможность применения вспомогательных программ при проектирования радиоэлектронной аппаратуры. Обозначены проблемы, которые возможно решить разработкой экспертной системы и ее дальнейшим встраиванием в процесс проектирования. Рассмотрены недостатки и преимущества такого подхода, обозначены проблемы создания такой системы.

Похожие темы научных работ по электротехнике, электронной технике, информационным технологиям , автор научной работы — Зотов А.Н.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Текст научной работы на тему «Методы повышения качества электронных устройств на этапе проектирования»

В рамках доклада, в соответствии с постановкой задачи и обсуждением перечисленных вопросов, предлагаются методы расчета показателей функциональной надежности программно-аппаратных средств CSCF платформы мультимедийной связи IMS в телекоммуникационных сетях связи.

Системно-технический анализ показали [3-5], что функциональная архитектура подсистемы передачи мультимедийных сообщений IMS является одной из самых распределенных телекоммуникационных систем, в том числе на различных уровнях взаимодействия, обеспечивая вместе с тем интеграцию самых различных приложений.

Проведенные исследования показывают [1, 4, 7], что в основе подсистемы IMS с использованием HSS лежит взаимодействие различных компонентов посредством протоколов SIP и Diameter различных уровней. На основе исследования и анализа работы [2, 4, 7] установлено, что нами исследуемые программно-аппаратные средства CSCF подсистемы передачи мультимедийных сообщений IMS, которые рассматривались ранее, могли находиться в процессе оказания мультимедийных услуг в двух рабочих состояниях:

1. Работоспособное состояние - состояние ядра сети IMS, при котором значения всех функциональных параметров системы, характеризующих способность выполнять заданные функции, соответствуют требованиям QoS;

Работоспособность ядра сети IMS в момент времени t выражается следующим образом [6]: р _ _

tf9(0=US9(f), l'J=' Р = 1Р <3>

r=i

где Nt — число единичных ресурсов канала сети IMS; Sp(t) — единичное соединение, т.е. последовательная совокупность единичных ресурсов ядро сети IMS, способная реализовать все функции процесса доставки трафиков от i-го к j-му пользователю с заданными показателями QoS назначения для р-го

регламентированного режима, p = 1, P , где Р - количество регламентных режимов в системе.

Из (3) следует, что работоспособность ядра

сети IMS Sp(t) в момент времени t характеризуется наличием всех единичных соединений, отказ любого из них приводит к переходу Sp (t) в состояние неработоспособности.

Следует отметить, что при отказоустойчивом функционировании ядра сети IMS, когда отсутствует неограниченное возрастание интенсивности

отказов в системе, коэффициент эффективного использования информационных ресурсов в подсистеме IMS при передаче i— го потока пакетов выражается следующим образом:

Vt (C) = [1 — Лт (1„ / Nk ■ CLmx)] <т,1Ля < 1 , (4)

где Cj ^— максимальные значения пропускной способности подсистемы передачи i— го потока пакетов мультимедийных сообщений IMS; Ln — длина передаваемого пакета.

Выражение (4) характеризует эффективное управление ресурсами пропускной способности ядра сети IMS в телекоммуникационных сетях связи.

Учитывая (3) и (4), общая минимальная совокупность ресурсов ядра сети IMS (C) , позволяющая организовать несколько соединений в любом необходимом сочетании их видов между i-м и j-м пользователями при оказании мультимедийных услуг, определяется как

к ___

Ь=1

Одним из важных функциональных показателей надежности платформы мультимедийной связи IMS является коэффициентом сохранения эффективно-

ст^ Kiсе (t) ■

На основе предлагаемого метод расчета Kt е (t) определяется как отношение значения показателя эффективности использования ядра сети IMS по определенной продолжительности эксплуатации к номинальному значению этого показателя, вычисленному при условии, что отказы системы в момент времени t не возникают. Таким образом, Kice (t) выражается следующим образом:

Kj. се (t) = Ej . эи (t)/ EH(t) , i = \Tn (6)

где Etэи(t) — совокупность показателей эффективности использования ядра сети IMS в мо- мент времени t при обслуживании i — го потока пакета трафика, i = 1,n ; EH(t) — номиналь-ное значение показателя эффективности использования сети IMS в момент времени t .

Заключение. В результате исследования предложен метод расчета показателей функциональной надежности программно-аппаратных средств CSCF платформы мультимедийной связи IMS в телекоммуникационных сетях связи с использованием единой многооператорской среды.

ЛИТЕРАТУРА

1. Ибрагимов Б.Г. Мультисервисные сети связи. Системы и протоколы сигнализации. LAP LAMBERT Academic Publishing, Verlag-GmbH. Deutschland. 2017. - 260 p.

2. Ибрагимов Б.Г., Исаев Я.С., Ибрагимов Р.Ф. Повышения показателей надежности системы Softswitch/IMS при использовании эффективной стратегии восстановления// Труды Международного Симпозиума «Надежность и Качество», II-том. Пенза, ПГУ. 2017. - с.370-371.

3. Шувалов В.П., Егунов М.М., Минина Е.А. Oбеспечение показателей надежности телекоммуникационных систем и сетей. М.: Горячая линия - Телеком, 2015. - 168 стр.

4. Ибрагимов Б.Г., Гасанов А.Г., Ибрагимов Р.Ф. Исследование отказоустойчивости системы сигнализации при использовании подсистемы IMS // Труды Международного Симпозиума «Надежность и Качество», II-том. Пенза, ПГУ. 2016. - с.43 - 45.

5. Юрьков Н.К. Технология производства электронных средств. Учебник.-СПб.:Изд-во «Лань», 2014. - 480 С.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

6. Нетес В.А. Основы теории надежности. МТУСИ. - М.:2014. - 74 с.

7. Ibrahimov B.G., Ismaylova S.R. The Effectiveness NGN/IMS Networks in the Establishment of a Multimedia Session //American Journal of Networks and Communications. Vol. 7, No. 1. 2018. - pp.15.

УДК 615.035.4 Зотов А.Н.

«Московский институт электроники и математики НИУ ВШЭ», Москва, Россия

МЕТОДЫ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА ЭЛЕКТРОННЫХ УСТРОЙСТВ НА ЭТАПЕ ПРОЕКТИРОВАНИЯ

Данная работа рассматривает возможность применения вспомогательных программ при проектирования радиоэлектронной аппаратуры. Обозначены проблемы, которые возможно решить разработкой экспертной системы и ее дальнейшим встраиванием в процесс проектирования. Рассмотрены недостатки и преимущества такого подхода, обозначены проблемы создания такой системы.

Ключевые слова:

НАДЕЖНОСТЬ, ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА, ALTIUM DESIGNER, АСОНИКА-К

Введение

В настоящее время начинающие и/или неопытные разработчики аппаратуры имеют недостаточные знания в сфере надежности, что негативно сказывается на качестве проектируемой ими аппаратуры. На предприятиях чаще всего отдел надежности и разработчики недостаточно тесно работают друг с другом. У начинающего и неопытного разработчика часто нет цели создать безотказное и долговечное устройство, его задача - создать устройство которое работает в настоящий момент. Соответственно, для повышения качества проектируемых устройств следует упростить процесс расчета показателей надежности[1]. В данной рассматривается возможность упрощения обработки разработчиком результатов расчета надежности при помощи экспертной системы вкупе с уменьшении временных затрат при вводе данных для расчета надежности при помощи модуля импорта данных из Altium Designer в АСОНИКА-К.

Основная часть

Экспертные системы были разработаны как научно-исследовательские инструментальные средства в 1960-х годах и рассматривались в качестве искусственного интеллекта специального типа, предназначенного для успешного решения сложных задач в узкой предметной области, такой как медицинская диагностика заболеваний. Классическая задача создания программы искусственного интел-

лекта общего назначения, которая была бы способна решить любую проблему без конкретных знаний в предметной области (например, медицинской диагностики заболеваний) оказалась слишком сложной. Коммерческое внедрение экспертных систем произошло в начале 1980-х годов, и с того времени экспертные системы получили очень широкое рас-пространение[2]. В настоящее время экспертные системы используются в бизнесе, науке, технике, на производстве, а также во многих других сферах, где существует вполне определенная предметная область. В действительности дело обстоит так, что если предприятие проходит аудит в налоговом управлении или частное лицо подает заявление на получение кредита, то окончательное решение чаще всего принимает экспертная система.

Использование экспертной системы предполагает наличие заполненной базы знаний. База знаний -база данных, содержащая информацию о человеческом опыте в той или иной предметной области. Принципы работы экспертной системы, основанной на знаниях, иллюстрированы на рисунке 1. Пользователь передает в экспертную систему факты или другую информацию и получает в качестве результата экспертный совет или экспертные знания. По своей структуре экспертная система подразделяется на два основных компонента - базу знаний и машину логического вывода. Машина логического вывода основываясь на базу знаний формирует ответы на запросы пользователя.

Пользователь

1 Факты

База знаний

1-> -

1 Экспертные знания Машина логического вывода

Экспертная система

Рисунок 1 - Основные принципы функционирования экспертной системы

Исходя из того, что каждое предприятие имеет свою специфику разработки устройств, а также различия в условиях эксплуатации этих устройств, предполагается что базы знаний будут наполняться информацией под конкретную предметную область. Также возможно создать одну большую базу знаний, наполняющуюся рекомендациями и опытом людей из различных областей производства. Наполнение базы знаний называется инженерией знаний. Этот процесс является наиболее важным и сложным при разработке экспертной системы. Экспертная система без знаний человека-эксперта абсолютно бесполезна. Для наполнения базы информацией, инженер по знаниям устанавливает диалог с экспертом-человеком, чтобы выявить его знания (см. рис. 2).

Далее, он вносит их в базу знаний. После этого эксперт проводит тестирования экспертной системы для выявления недочетов и логических ошибок в работе системы. Далее инженер по знаниям вносит коррективы и снова передает систему эксперту на тестирования. Этот процесс повторяется до того как эксперт не будет удовлетворен работой си-стемы[2]. Экспертная система, основанная на правилах в качестве способа хранения знаний предметной области, состоит из следующих элементов (см. рис. 3):

пользовательский интерфейс, с помощью которого пользователь взаимодействует с экспертной системой;

средство объяснений, выполняющее роль объяснения пользователю процесса суждений системы;

рабочая память - факты, используемые в правилах;

машина логического вывода - программный компонент, который обеспечивает формирование логического вывода (принимая решение о том, каким правилам удовлетворяют факты или объекты), располагает выполняемые правила по приоритетам и выполняет правило с наивысшим приоритетом;

Рисунок 2 - Процесс разработки экспертной системы

Рисунок 3 - Состав экспертной системы

рабочий список правил - созданный машиной логического вывода и расположенный по приоритетам список правил, шаблоны которых удовлетворяют фактам или объектам, находящимся в рабочей памяти;

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

средство приобретения знаний - средство для добавления новых знаний пользователем, без участия инженера по знаниям (может отсутство-вать)[3].

Использование и разработка экспертной системы имеет смысл если в итоге она будет обладать следующими характеристиками.

Высокая эффективность. Ответы и предложения системы должны быть на уровне компетентности эксперта в данной области. Качество рекомендаций должно быть на неизменно высоком уровне.

Быстрое время отклика. Система должна рассчитывать и выдавать рекомендации быстрее или с такой же скоростью как и человек-эксперт.

Высокая надежность. Экспертная система должна быть надежной и не давать сбоев.

Прозрачность и доступность для понимания. Система не должна работать как черный ящик, просто предлагая рекомендации и выдавая ответы. Пользователь должен видеть, чем руководствовалась система при поиске решения. Это также помогает отсеивать неверные предложения на основе анализа пути решения.

Гибкость. Система должна иметь эффективный механизм добавления, редактирования и удаления знаний.

Экспорт в АСОНИКА... - □ X

ш

АСОНИКА-К-Д

э-.сгйрт а АСПН И К А К Д. мдДИ I.

1.Анализ проекта

| Анализировать ~| Статус: анализ не проведен

2. Выбор ЭРИ

= Есть в БД означен Узел Примечания Л V

0 ✓ DD1 Блок п... 5559ИН20Т АЕ...

□ X DD2 Схема ... 1386ВЕ92У АЕ...

0 DA1 Схема ... 544УД16УЗАЕ...

0 ✓ VD3 Блок п... 2Д2Э0БСЭ АЕ...

Узел :| Блок питания Присвоить

3. Название устройства

Экспортировать

Открыть в АСОНИКА-К-Д

Рисунок 4 - Интерфейс модуля экспорта в АСОНИКА-К-Д

В настоящее время расчет надежности в системе АСОНИКА-К показывает слабые части устройства, но

не дает никаких рекомендаций по устранению этих недочетов. Использование экспертной системы решает эту проблему. Используя результаты расчета надежности как основу, экспертная система уточнит информацию задавая различные вопросы пользователю, и, в итоге выдаст необходимые для исправления недостатка корректирующие действия.

Если экспертная система упрощает обработку разработчиком результатов расчета надежности, то для уменьшения временных затрат при вводе данных для расчета надежности возможно использовать модуль экспорта данных из Altium Designer[4]. Интерфейс модуля изображен на рисунке 4. Модуль позволяет импортировать данные из Altium Designer в систему АСОНИКА-К-Д. Это позволяет сократить время, затрачиваемое на подготовку к расчету надежности [5].

На рисунке 5 изображен предлагаемый надежное тно-ориентировэнный алгоритм проектирования.

Рисунок 5 - Алгоритм проектирования с использованием вспомогательных средств

Предполагается, что разработчик аппаратуры экспортирует данные о разрабатываем устройстве из Altium Designer в систему АСОНИКА-К используя модуль экспорта, выполнит расчет в системе АСО-НИКА-К, и, далее обратится к экспертной системе при неудовлетворительных показателях надежности для получения рекомендаций.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Заключение

Экспертные системы имеют следующие преимущества:

- высокая доступность знаний и быстрый отклик;

- уменьшение стоимости производства (стоимость экспертных знаний на одного пользователя значительно уменьшается);

- постоянство (накопленные знания никуда не исчезают).

Использование экспертной системы вкупе с модулем экспорта данных позволит упростить и облегчить контроль надежности разрабатываемого устройства на начальных этапах проектирования.

ЛИТЕРАТУРА

1. Жаднов В. В., Кулыгин В. Н. Программное обеспечение для расчетов показателей долговечности электронных средств // В кн.: Труды Международного симпозиума «НАДЕЖНОСТЬ И КАЧЕСТВО»: в 2 т. Т. 1. Пенза : ПГУ, 2015. С. 12-16.

2. Джарратано Джозеф, Райли Гари. Экспертные системы: принципы разработки и программирование, 4-е издание. : Пер. с англ. - М. : ООО , «И.Д. Вильямс», 2007. - 1152 с.

3. Peter J.F. Lucas & Linda C. van der Gaag, 2014 Principles of Expert Systems. Centre for Mathematics and Computer Science, Amsterdam.

4. Зотов А.Н. Разработка расширения для Altium Designer по взаимодействию с программами расчета надежности. Межвузовская научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов им. Е.В. Арменского. Материалы конференции. - М. ~: МИЭМ НИУ ВШЭ, 2018.

5. Журков А. П., Аминев Д. А., Кулыгин В. Н. Модель надежности распределенной радиотехнической системы наблюдения минимальной конфигурации // В кн.: Труды Международного симпозиума «НАДЕЖНОСТЬ И КАЧЕСТВО»: в 2 т. Т. 1. Пенза : ПГУ, 2016. С. 120-122.

УДК 681.32 Иванов В.В.

ФГБОУ высшего образования «Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева» (Самарский университет), Самара, Россия

ПОВЫШЕНИЕ ТОЧНОСТИ ИЗМЕРЕНИЯ КООРДИНАТ СПУТНИКА С ПОМОЩЬЮ ГЕОМАГИТНОГО НАВИГАТОРА

Рассмотрены погрешности геомагнитного навигатора, вызванные ограниченным временем анализа магнитного поля Земли. Навигатор использует для вычисления координат спутника данные о магнитном поле по трассе полёта за последние сутки. Асимметрия поля относительно оси вращения Земли позволяет определить положение плоскости орбиты спутника. Число витков спутника за время оборота Земли под орбитой имеет нецелое значение и вносит погрешность в определение переменной магнитного поля, вызванной вращением Земли. Главную переменную составляющую поля по трассе полёта создаёт вращение спутника вокруг Земли. Удаление этой составляющей из данных перед обработкой позволяет в пять раз повысить точность геомагнитного навигатора.

Ключевые слова:

ИСКУССТВЕННЫЙ СПУТНИК ЗЕМЛИ, НАВИГАТОР, ГЕОГРАФИЧЕСКИЕ КООРДИНАТЫ, ГЕОМАГНИТНОЕ ПОЛЕ

Геомагнитный навигатор использует для расчета координат космического аппарата только величину магнитного поля Земли на борту [1]. Геомагнитный навигатор эффективен, когда большая электромагнитная активность спутника [2] может помешать приёму навигационных сигналов GPS и ГЛОНАСС. Анализ поля за звёздные сутки позволяет определить географические координаты точки, над которой находится спутник.

Навигатор использует скалярное значение индукция магнитного поля, чтобы исключить влияние вращения спутника вокруг своего центра масс. Кроме постоянной составляющей в геомагнитном поле на спутнике есть две переменные составляющие. Первая вызвана вращением Земли под орбитой, вторая связана с вращением спутника вокруг Земли.

Спутниковые и земные частоты в магнитном поле на борту не кратны друг другу. Из-за этого при вычислении фазы первой земной гармоники по данным всего лишь за сутки нельзя полностью подавить спутниковую составляющую. Земная и спутниковые гармоники не ортогональны, поэтому возникает ошибка вычислений. Она зависит от кратности частот и соотношения амплитуд спутниковой и земной гармоник.

Пусть соотношение амплитуд земной и спутниковой гармоник равно А, а соотношение частот земной и спутниковой гармоник - s. Определим, как влияют соотношения амплитуд и частот на погрешность вычислений. Поле опишем двумя косинусоидами. Используя значения поля за один период сигнала единичной частоты необходимо определить фазу этого сигнала. Ошибку создаёт сигнал амплитудой А, частотой s и фазой ф. Искомая фаза равна а. Обрабатываемый сигнал имеет вид: cos(t + а) + А * cos(s * t + (р) .

Фаза сигнала единичной частоты определяется как арктангенс отношения коэффициента a к коэффициенту b. Их значения без учёта коэффициента п вычисляется по формулам (1) и (2).

а = JJ^.cos(t) * [cos(t + а) + А * cos(s * t + (р)] dt; (1) b = J*sin(t) * [cos(t + a) + A * cos(s * t + dt. (2) После преобразований формула погрешности вычислений Д выглядит так разность арктангенсов:

Д = tan

-1

; 2^*Sin(re*S)*Sinip

'_И (S2- 1)

2 A*s*sin(rc*s)*cos <р

— tan

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

-1 sin a

п(з2- 1)

Максимальная погрешность возникает, когда вычисляется угол земной гармоники а, равный плюс минус 90 градусов и при этом угол положения спутника на орбите ф равен нулю или 180 градусов.

Для углов а = п/2 и ф ется выражением:

0 погрешность описыва-

Д

= tan-

-1

ж (s2 — 1)

— tan-

-1 smfrç/Z)

cos(n/2)

■Лтах1

\ ГПЧГТГ/У I--

П(52- 1)

После упрощения максимальная ошибка при при нятых условиях:

Д

= tan-

-)—П/2.

(1)

■*тах1 - ----

Зависимость максимальной погрешности в градусах от соотношения частот б полезного сигнала и помехи, амплитуда которой в два раза больше, для углов а = п/2 и ф = 0 приведена на рисунке 1.

Рисунок 1 - Зависимость максимальной погрешности от соотношения частот s в градусах для углов а = п/2 и ф = 0

Эта погрешность имеет экстремумы, когда отношение частот отличается на 0,5 от целого значения.

Влияние амплитуды помехи на первую максимальную погрешность, вычисленную по формуле (1), при частоте в 15,5 раза выше полезного сигнала показано на рисунке 2.

Рисунок 2 - Влияние амплитуды помехи на максимальную погрешность