CC BY
10
METHODS OF USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE V.E. Pudakova, P.A. Kulakov
The article is devoted to the study of the development of methods and algorithms that allow computers to perform various tasks related to natural language processing, data analysis and decision making. The relevance of methods of using artificial intelligence lies in the fact that today artificial intelligence is increasingly interpreted as a property of automatic systems to "take over" individual functions of human intelligence. Especially in technological (technical instructions) - the optimization of human labor in working with computers is the main task and goal to achieve effective results of both modeling and design, and other work.
Key words: artificial intelligence, artificial intelligence methods, natural language processing (NLP), machine learning.
Pudakova Valeria Evgenievna, student, Pudakova. [email protected], Russia, Ufa, Institute of Oil and Gas Engineering and Digital Technologies, Ufa State Petroleum Technical University,
Kulakov Petr Alekseevich, candidate of technical sciences, docent, Russia, Ufa, Institute of Oil and Gas Engineering and Digital Technologies, Ufa State Petroleum Technical University
УДК 681.518.5
DOI: 10.24412/2071-6168-2023-4-306-313
ПОДХОД К РАСЧЕТУ ДОСТОВЕРНОСТИ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ БОРТОВОЙ АППАРАТУРЫ ОБЪЕКТОВ РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКОЙ ТЕХНИКИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ
ОСТАТОЧНЫХ КЛАССОВ
А.И. Лоскутов, В.А. Клыков, В.И. Кондратюк, А.Н. Татаренков, Д.Д. Дмитриенко
Рассмотрена возможность разработки системы контроля бортовой аппаратуры (БА) объектов ракетно-космической техники (РКТ) на основе подхода в организации контроля вычислений (сложение, сдвиг, подстановка) в программируемой логической интегральной схеме с использованием анализа результатов преобразований в классах эквивалентности. Предложен подход к расчету достоверности диагностирования бортовой аппаратуры с использованием остаточных классов. В основе подхода использовалось вероятностное описание процесса функционирования БА. Также представлена модель элемента БА в операторной форме, реализующая функцию суммирования с учетом предлагаемого подхода. Полученные результаты не противоречат основным теоретическим положениям, свидетельствующим, что с изменением количества контролируемых параметров и глубины диагностирования возрастает степень достоверности.
Ключевые слова: бортовая аппаратура, достоверность, диагностирование, система контроля, испытания.
Аппаратная реализация современной бортовой аппаратуры объектов РКТ основана в большей степени на применении программируемых логических интегральных схем. Особенностью функционирования бортовой аппаратуры, в данном случае, является наличие динамического режима её функционирования при выполнении целевой функции. С целью решения задачи контроля правильности функционирования БА и правильности обработки информации (достоверности вычислений) выбранным алгоритмом принята схема сравнения выходных потоков формируемыми отдельными блоками бортовой аппаратуры по синтаксическим свойствам двоичных последовательностей. В случае несовпадения последовательностей фиксируется факт возникновения неисправности блока БА объектов РКТ [1].
С точки зрения контроля устройств задача решена в полном объёме. Однако, задача поиска причины и места неисправностей (сбоев) на уровне подсистем (программных элементов) не решается вследствие отсутствия параметров для различимости состояний данных подсистем. В случае возникновения неисправности (сбоя) нет возможности определить какая именно подсистема вышла из строя. В литературе [2] известен подход в организации контроля вычислений (сложение, сдвиг, подстановка) в программируемой логической интегральной схеме. Также известно [2], что для контроля двоичных последовательностей по их синтаксическим свойствам интерес представляет контроль значений чисел в остаточных классах. Другими словами, режим функционирования БА объектов РКТ предлагается расширить до возможности поиска места неисправности за счет изменения глубины контроля. С этой целью должно быть параллельно организовано вычисление остатков чисел до преобразования и после в блоках бортовой аппаратуры, с анализом результатов преобразования в классах эквивалентности. В этой связи становится актуальным вопрос расчета достоверности данного подхода.
Постановка задачи расчета достоверности диагностирования бортовой аппаратуры объектов ркт с использованием остаточных классов.
Одной из наиболее важных характеристик диагностирования в плане оптимизации является достоверность, учет которой позволяет судить о степени объективного отображения результатами контроля действительного технического состояния. Известно [3], что под достоверностью, как правило, понимают вероятность правильной оценки вида технического состояния объекта контроля. В общем виде достоверность определяется целым рядом факторов и зависит как от структуры и параметров модели диагностирования, так и от точности измерения значений контролируемых параметров. Исходя из этого различают методическую (модельную) и инструментальную достоверность. Как было отмечено ранее методическая достоверность Би определяется:
0м=0(МтдХ (1)
где Мтд - модель технического диагностирования бортовой аппаратуры.
Модель технического диагностирования Мтд будет определяться формализованным представление процесса функционирования БА и алгоритмами, реализованными на данной модели:
мтд =( мф, л1тд) . (2)
Таким образом методическая достоверность диагностирования исходя из выражения (2) может быть определена, как:
Ям = 0(Мф, Л!тд) (3)
Как видно из выражения (3) при расчете достоверности необходимо учитывать параметры модели функционирования и алгоритмов, реализованных на данных моделях.
Формализованное представление процесса функционирования бортовой аппаратуры объектов РКТ с использованием остаточных классов. В качестве модели БА рассмотрим вероятностное описание процесса функционирования системы преобразования информации. Как было отмечено ранее, принцип работы БА заключается в следующем: вычислительный процесс О с исходными данными
X и результатами Y сопровождается параллельным вычислительным процессом П. Условно данный процесс можно представить следующим образом:
О: x ^ y П: x ^ у*, (4)
где О, П - операторы, формализующие процесс преобразования информации.
В случае безошибочной работы системы результаты работы процессов О и П должны совпадать, что определяется устройством сравнения М. С математической точки зрения данная процедура может быть представлена следующим образом.
М : у л у*^ н, н={0,1}, (5)
где М - тернарное отношение на множестве результатов вычислительных процессов (4) и двухэлементном множестве результатов сравнения У и У*. Данное отношение на практике может быть реализовано при помощи операции конъюнкции результатов вычислительных процессов (4).
В случае, когда результаты отличаются, устройство сравнения выдает сигнал об ошибке Н. Формализованное представление процесса функционирования БА в операторной форме может быть представлено следующим образом (рис. 1).
Отметим, что конструктивно БА может быть условно представлена как система взаимодействия определенного количества блоков. Как видно из рис.1 в простейшем случае количество элементов данной системы равно трем, а именно блок вычислительного процесса О, блок вычислительного процесса П, блок сравнения результатов М. Однако вероятностное описание процесса функционирования БА в общем случае при равновероятном и однократном допущении о наличии неисправности в одном из блоков БА имеет следующий вид:
риба = рб + п х (1 - рб ) х р;-1, (6)
где Р^А - вероятность исправного функционирования БА в рамках заданных допущений; РБ - вероятность исправного функционирования блока БА в рамках заданных допущений; п- количество блоков при работе бортовой аппаратуры.
Рис. 1. Модель БА в операторной форме
Отметим, что допущение о равновероятном характере проявления неисправности для N блоков БА обусловлено применением однотипных программируемых логических интегральных схем в составе бортовой аппаратуры. Данное утверждение позволяет характеризовать показатель РБ вероятностью безотказной работы применяемой ПЛИС. Применительно для приведенной на рис. 1 модели РБ = РО = РП = РМ = РВБИРс. В свою очередь выражение N х (1 - РЩ) х РБЯ-1 будет соответствовать допущению вероятности однократного отказа (неисправность одного блока).
Как было отмечено применение данной модели позволяет успешно решать задачу контроля БА, однако на практике этого оказывается недостаточно, особенно в условиях испытаний перспективных объектов РКТ. Выходом из сложившейся ситуации является организация контроля вычислений (сложение, сдвиг, подстановка) в программируемой логической интегральной схеме. Данный вид контроля расширит потенциал динамического режима работы БА до возможности определения места и причины неисправности, что на практике позволит получить альтернативу в принятии решения на критически важных этапах проведения испытаний перспективных объектов РКТ. С формальной точки зрения данный подход позволяет изменить глубину диагностирования до возможности исключения отказавшего элемента в контуре испытаний.
Более строго суть предлагаемого подхода заключается в организации параллельного вычисления остатков чисел до преобразования и после с анализом результатов в классах эквивалентности. Исходя из этого модель, представленная на рис. 1 может быть детализирована до формального представления различных преобразований в рамках рассмотрения вычислительных процессов (4) и (5). На рис. 2. представлена модель элемента БА в операторной форме, реализующая функцию суммирования с учетом предлагаемого подхода. Отметим, что преобразования, провидимые в ходе вычислительного процесса (4) не ограничиваются только одной операцией суммирования, однако модельное представление данной процедуры позволяет в целом оценить реализуемость предлагаемого подхода.
а3: а. г
а.
2 Г=1
вания;
вания;
ТЩ од}
Рис. 2. Модель операции суммирования в операторной форме
Здесь:
а: а1 ^ г^ - оператор, формализующий процесс определения остатка числа а1 до преобразо-а2: а2 ^ г' - оператор, формализующий процесс определения остатка числа а2 до преобразо-
77: а1 © а2 ^ а3 - бинарное отношение, характеризующее процесс суммирования по модулю двух чисел;
2
а: ^ г ^ г - оператор, формализующий процесс определения остатка суммы остатков
чисел а1 и а2, полученных до преобразования;
а3*: а3 ^ гз - оператор, формализующий процесс определения остатка суммы числа аз, как результата суммирования по модулю чисел а1 и а2;
п- г л г ^ I - тернарное отношение на множестве вычисленных остатков от суммы остат-
' аЕ а3
ков чисел а\ и а2 и остатка числа а3, а также двухэлементном множестве результатов сравнения г и г .
аз
Условно примем, что в соответствии с алгоритмом преобразования информации данная процедура реализуется в течение I тактов, то есть предлагаемый подход позволяет проводить контроль вычислений на основе дополнительных I параметров. Однако, стоит отметить, что при наличии неисправности уже в первом такте теряется смысл проведения дальнейшего контроля, ввиду последовательной связности данной процедуры. Введем дополнительные допущения: во-первых, каждый блок (ПЛИС) условно состоит из I ячеек, отвечающих за преобразование данных; во-вторых, работа ПЛИС характеризуется однократностью ошибки каждой ячейки; в-третьих, каждая ячейка с формальной точки зрения представляет собой модель, изображенную на рис.2. Исходя из этого вероятностное представление процесса функционирования БА может быть представлено следующим образом:
РиБА = Р^ + п х (1 - рт„„) X р 1), (7)
где рт<х1 - вероятность исправного функционирования ячейки ПЛИС в соответствии с принятым допущением.
Необходимо отметить, что в соответствии с принятыми допущениями, а также модельным представлением работы ПЛИС (блока БА) вероятность ртюЛ может быть рассчитана следующим образом:
Ртсё = ^РПЛИС (8)
На основании выражения (3), а также используя выражение (7) рассчитаем достоверность диагностирования бортовой аппаратуры с использованием остаточных классов.
Расчет достоверности диагностирования бортовой аппаратуры с использованием остаточных классов. Известно [4,5], что достоверность есть характеристика системы контроля, которая характеризует вероятность правильного определения вида технического состояния рассматриваемой аппаратуры. Численно достоверность определяется следующим образом:
О = 1- Рош, (9)
где РОШ - ошибка в определении вида технического состояния БА.
В свою очередь РОШ характеризуется неправильной оценкой текущего состояния аппаратуры системой контроля и определяется как [4]:
Рош =а + Р, (10)
где а - ложный отказ - вероятность того, что система контроля принимает решение о неисправности бортовой аппаратуры при фактически исправной БА (ошибка первого рода); ¡- пропуск неисправности - вероятность того, что система контроля принимает решение о исправности бортовой аппаратуры при фактически неисправной БА (ошибка второго рода).
Определим взаимосвязь ошибок первого и второго рода при решении задачи контроля на основе диаграммы, представленной рис. 3 [5,6].
На диаграмме введены следующие обозначения:
Р( И, И *) - вероятность того, что система контроля приняла правильное решение о исправности бортовой аппаратуры при фактически исправной БА. Условно примем, что Р( И, И *) соответствует
РБР в выражении (7);
Р(И, И ) - вероятность того, что система контроля приняла правильное решение о неисправности бортовой аппаратуры при фактически неисправной БА. В свою очередь Р(И, И ) = 1 - РБАр;
Р(И, И ) и Р(И, И ) - вероятности, характеризующая ошибки первого и второго рода соответственно (а = Р(И, Ж), 3 = Р(И, И *)).
Необходимо отметить, что применительно рассмотренного случая, а также в соответствии с теоремой Байеса ошибка первого рода может быть представлена следующим образом [7]:
Р(И, ИИ*) = Р(И, И *) х Р(И' / И), (11)
где Р(И / И) - условная вероятность гипотезы о неисправности бортовой аппаратуры при исправной БА фактически.
Аналогично, в соответствии с теоремой Байеса, ошибка второго вычисляется, как [7]:
Р(И, И *) = Р(И, ~И ) х Р(И * / И), (12)
где Р(И * / И) - условная вероятность гипотезы о исправности бортовой аппаратуры при неисправной БА фактически.
Исходя из выше изложенного, а также используя выражение (7) запишем формулу расчета достоверности диагностирования бортовой аппаратуры:
В = 1 - (Р(И, И *) х Р(И * / И) + Р(И, И *) х Р(И* / И)). (13)
состояния оценка состояния
Рис. 3. Взаимосвязь ошибок и достоверности контроля
Логика работы предлагаемого подхода позволяет пренебречь ошибкой второго рода. Поясним данное утверждение отдельно. Для того, чтобы система контроля приняла решение о исправности бортовой аппаратуры при фактически неисправной БА необходимо, чтобы ошибка появилась одновременно как при вычислении остатка гз от числа а3, как суммы чисел а: и а2, так и при вычислении остатка г а ,
как суммы остатков чисел а: и а2. При этом характер неисправности должен привести к одновременно одинаковым значениям вычислений, чтобы система контроля приняла ложное решение на одном из последовательных I тактов. Данное обстоятельство характеризует величину ошибки второго рода как пренебрежимо малую величину. Исходя из это выражение (12) примет вид:
В = 1 - Р( И, И *) х Р(И* / И). (14)
Применительно для рассматриваемого подхода условная вероятность гипотезы о неисправности бортовой аппаратуры при исправной БА фактически может характеризоваться вероятностью искажения
символа в условной ячейке ПЛИС. Таким образом Р(И / И) может быть рассчитана следующим образом:
Р(И* /И) р*(1 -р*)(1 -р*(1 -р*))'-1,
1=1
где р* - вероятность искажения символа в условной ячейке ПЛИС.
Перепишем выражение (14) с учетом выражений (7) и (15):
В = 1 -
к!+п • (1 - рт«,) • р'1 п-1)))-
(I ^
1 * * * * ,_1
х р (1 - р )(1 - р (1 - р))'1
V 1=1 у у
(15)
(16)
Отметим, что вероятность р* необходимо рассматривать в условиях постоянных воздействий природного и антропогенного происхождения на ПЛИС. Исходя из этого порядок данной величины допустимо принять как минимум 10-2.
С учетом предлагаемого подхода организация контроля бортовой аппаратуры может быть представлена как двухуровневая система. На первом уровне происходит оценка текущего состояния исходя из существующего подхода, на втором уровне изменяется глубина контроля с учетом предложенного метода с целью получения дополнительно информации и возможности принятия решения на исключение одной из ПЛИС (блока БА) из контура испытаний.
На рис. 4 приведена зависимость достоверности диагностирования от количества параметров существующего и предлагаемого подходов.
Рис. 4. Зависимость достоверности диагностирования от количества параметров существующего
и предлагаемого подходов
\ 1—. ВДв 6.4-10
/
1
б
а
в
Рис. 5. Зависимость достоверности от количества контролируемых параметров при фиксированных п: а - при п=1; б - при п=2; в - при п=3
Заключение. Представим данные зависимости по сечениям для параметров п. Для приведенной схемы бортовой аппаратуры на рис. 1 рассмотрим значение параметров п=1,2,3.
311
Как показал анализ полученных результатов характер поведения функции на рис 5 б, в показывает возрастание достоверности диагностирования с учетом предлагаемого подхода. Данные результаты не противоречат основным теоретическим положениям, свидетельствующим, что с изменением количества контролируемых параметров и глубины диагностирования возрастает степень достоверности.
Как было отмечено ранее, при расчете достоверности необходимо учитывать параметры модели функционирования рассматриваемой системы. В работе был предложен подход к расчету достоверности диагностирования бортовой аппаратуры с использованием остаточных классов. В качестве модели БА рассмотрено вероятностное описание процесса функционирование бортовой аппаратуры. Полученные результаты свидетельствуют о целесообразности совершенствования системы контроля БА на основе подхода в организации контроля вычислений (сложение, сдвиг, подстановка) в программируемой логической интегральной схеме с использованием анализа результатов преобразований в классах эквивалентности.
Список литературы
1. Иыуду К.А. Надежность, контроль и диагностика вычислительных машин и систем. М.: Высш. шк., 1989. 216 с.
2. Исупов К.С. Высокопроизводительные вычисления с использованием остаточных классов / К.С. Исупов // Программные системы: теория и приложения, 2021. № 2 (49). С. 137-192.
3. Кудрявцев В.В. Основы контроля и диагностики. МО РФ, 1993. 159 с.
4. ГОСТ 20911-89. Техническая диагностика. Термины и определения. Введ. 1991-01-01. М.: Изд-во стандартов, 1990. 12 с.
5. Кочелаев Ю.С. Автоматизированные испытательные комплексы. Выпуск 3. Оптимизация алгоритмов автоматизированного тестового контроля. МО РФ, 1992. 119 с.
6. Лоскутов А.И. Основы испытаний бортовых радиоэлектронных систем. / А.И. Лоскутов, А.А. Бянкин, Г.И. Козырев, А.Н. Сакулин; под общей ред. А.И. Лоскутова. СПб.: ВКА имени А.Ф. Можайского, 2016. 263 с.
7. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: учебное пособие. 12-е издание. М.: Высшее образование, 2006. 479 с.
Лоскутов Андрей Иванович, докт. техн. наук, профессор, начальник кафедры, [email protected], Россия, Санкт-Петербург, Военно-космическая академия имени А. Ф. Можайского,
Клыков Владимир Алексеевич, канд. тенх. наук, преподаватель, Россия, Санкт-Петербург, Военно-космическая академия имени А.Ф. Можайского,
Кондратюк Виктор Игоревич, преподаватель, Россия, Санкт-Петербург, Военно-космическая академия имени А.Ф. Можайского,
Татаренков Артем Николаевич, адъюнкт, [email protected], Россия, Санкт-Петербург, Военно-космическая академия имени А.Ф. Можайского,
Дмитренко Даниил Дмитриевич, начальник отделения, Россия, Мирный, Космодром Плесецк
APPROACH TO THE CALCULATION OF THE RELIABILITY OF DIAGNOSTICS OF THE ONBOARD EQUIPMENT OF ROCKET AND SPACE EQUIPMENT USING RESIDUE CLASSES
A.I. Loskutov, V.A. Klykov, V.I. Kondratyuk, A.N. Tatarenkov, D.D. Dmitrenko
The possibility of developing a control system for on-board equipment of rocket and space technology objects based on the approach to organizing control of calculations (addition, shift, substitution) in a programmable logic integrated circuit using the analysis of the results of transformations in equivalence classes is considered. An approach is proposed for calculating the reliability of on-board equipment diagnostics using residual classes. The approach was based on a probabilistic description of the process of functioning of on-board equipment. A model of an on-board equipment element in operator form is also presented, which implements the summation function, taking into account the proposed approach. The results obtained do not contradict the main theoretical provisions, indicating that with a change in the number of controlled parameters and the depth of diagnosis, the degree of reliability increases.
Key words: on-board equipment, reliability, diagnostics, control system, tests.
Loskutov Andrey Ivanovich, doctor of technical sciences, professor, head of the department, [email protected], Russia, St. Petersburg, A.F. Mozhaisky Military Space Academy,
Klykov Vladimir Alekseevich, candidate of technical sciences, lecturer, Russia, St. Petersburg, A.F. Mozhaisky Military Space Academy,
Kondratyuk Viktor Igorevich, lecturer, Russia, St. Petersburg, A.F. Mozhaisky Military Space Academy,
Tatarenkov Artem Nikolaevich, adjunct, kraktatar@mail. ru, Russia, St. Petersburg, A.F. Mozhaisky Military Space Academy,
Dmitrenko Daniil Dmitrievich, department director, Russia, Mirny, Plesetsk Cosmodrome
УДК 621.822.61
DOI: 10.24412/2071-6168-2023-4-313-318
АНАЛИТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ КОЛЕСНО-СТУПИЧНОГО УЗЛА
А.Б. Абанин
Рассмотрены различные способы определения величины энергетических потерь в подшипниковых узлах, на примере колесно-ступичного узла автомобиля КамАЗ, установлено, что энергетические потери складываются в основном из потерь на трение. Переходя в теплоту, эти потери вызывают повышение температуры узла. Определены факторы, которые влияют на распространение образующейся теплоты в узле при работе и получены формулы, позволяющие использовать поверхностную температуру колесно-ступичного узла как диагностический параметр для контроля технического состояния.
Ключевые слова: военная автомобильная техника, контроль технического состояния, колесно-ступичный узел, момент трения.
Военная автомобильная техника (далее - ВАТ) является основой подвижности войск, значение ее для Вооруженных Сил Российской Федерации очень велико. Являясь составной частью комплексов и систем вооружения, ВАТ оказывает существенное влияние на их тактические и технико-экономические характеристики, а также на эффективность боевого применения.
Повышение эффективности использования военной автомобильной техники тесно связано с решением вопроса контроля технического состояния (далее - КТС) шасси ВАТ. В состав шасси ВАТ входит значительная часть всех подшипников качения образца ВАТ. Техническое состояние отдельного подшипника качения может повлиять на работоспособность системы, агрегата или узла шасси ВАТ. К примеру, колесно-ступичный узел (далее - КСУ) переднего моста автомобиля КамАЗ имеет непосредственную связь с рулевым управлением, рабочей тормозной системой, трансмиссией и ходовой частью, что повышает его значимость в рамках надежности всего образца ВАТ.
Существующие методы КТС КСУ позволяют с достаточной достоверностью определить их фактическое техническое состояние, но требуют больших трудозатрат, частичной (полной) разборки и зачастую могут быть реализованы только в стационарных условиях.
Контроль технического состояния - это постоянно совершенствующийся процесс, разработка новых более эффективных методов и процедур КТС, на примере КСУ, трудно реализуема без разработки соответствующей аналитической модели КСУ.
Трение в агрегатах и узлах шасси ВАТ является определяющим фактором теплообразования и, следовательно, рабочей температуры агрегатов и узлов. Поэтому была выдвинута гипотеза, что КТС КСУ можно производить по относительному изменению поверхностной температуры КСУ при эксплуатации образца ВАТ. Аналитическая модель КСУ позволит установить функциональные зависимости поверхностной температуры КСУ от эксплуатационных условий.
КСУ армейских автомобилей многоцелевого назначения семейства «Мустанг» - КамАЗ-4350, КамАЗ-5350, КамАЗ-6350 и их шасси однотипны. В КСУ устанавливается два роликовых конический однорядных подшипника 2007118А (внешний) и 7518АК1 (внутренний).
Энергетические потери в подшипниковых узлах различных конструкций складываются в основном из потерь на трение, возникающих вследствие проскальзывания в местах контакта тел качения с кольцами и сепаратором, несовершенной упругости материала тел качения и колец, а также механических потерь в смазке. Переходя в теплоту, эти потери вызывают повышение температуры подшипниковых узлов [1].
Для определения мощности, затрачиваемой в подшипниках на преодоление сопротивления их вращению, необходимо определить момент трения, возникающий в подшипниках КСУ при вращении.
