Выбор теоретического метода реализации технической диагностики Текст научной статьи по специальности «Электротехника, электронная техника, информационные технологии»

Общетехнические и социальные проблемы

УДК 681.324.7

33

Г. В. Осадчий

ВЫБОР ТЕОРЕТИЧЕСКОГО МЕТОДА РЕАЛИЗАЦИИ ТЕХНИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКИ

Современная стратегия обслуживания устройств автоматики предполагает переход на обслуживание их по состоянию, поэтому комплекс мониторинга должен обеспечивать достоверной информацией о техническом состоянии устройств обеспечения безопасности всех участников процесса их технического обслуживания. В связи с этим задача самодиагностики аппаратных и программных средств системы приобретает актуальность.

техническая диагностика, микропроцессорное устройство, одиночная ошибка, тестируемая группа.

Введение

Исследованиями в области технической диагностики занимаются ученые в разных странах. Сегодня трудно переоценить актуальность и значимость данных работ. Это связано со стремительным переходом к автоматизированным системам управления, построенным на современной элементной базе. Сложность этих систем управления возрастает пропорционально растущим функциональным возможностям [1].

Под технической диагностикой понимается область знаний, охватывающая теорию, методы и средства определения технического состояния объекта [2]. Основной задачей технической диагностики является определение состояний технических объектов:

■ в период эксплуатации технического объекта необходимо осуществлять контроль его параметров (работоспособное состояние);

■ при возникновении отказов требуется зафиксировать факт отказа, определить место его возникновения и осуществить замену неисправного элемента или блока (неработоспособное состояние).

Собираемая таким образом статистическая информация необходима для оценки надежности и качества эксплуатации технического объекта.

Для диагностики выбранных элементов (контроллеров) наиболее эффективным является метод тестового диагностирования, так как он не требует изменения существующей аппаратуры.

Данный метод позволяет осуществлять диагностирование уже находящегося в эксплуатации технического объекта, т. е. не требует для этого его конструктивного изменения. Необходимо только время от времени коммутировать входы объекта диагностирования с обработки рабочих сиг-

ISSN 1815-588 X. Известия ПГУПС

2006/1

34

Общетехнические и социальные проблемы

налов на обработку сигналов тестового набора и следить за результатами теста. Выполнение данной функции необходимо возложить на отдельный модуль под управлением программного обеспечения. При организации тестового диагностирования основной является задача построения тестов.

При использовании данного варианта процесс диагностирования сводится к некоторой последовательности операций, каждая из которых предусматривает подачу на входы объекта некоторого воздействия и определения на выходах реакции на это воздействие. Рассмотрим подробно вопросы построения тестов.

1 Постановка задачи диагностирования МПУ

Из комплекса программно-аппаратных средств системы мониторинга (АПК-ДК) выберем объект, например контроллер ПИК-120 [3], [4]. Для оценки работоспособности этого устройства разработаем методику. На сегодняшний день известно множество методов и средств диагностики, позволяющих обнаруживать в современных микропроцессорных (МП) устройствах неисправности различного происхождения (по виду оказываемого воздействия). Таким образом, ситуация, связанная с необходимостью прогнозирования появления неисправных элементов в МП-устройстве, а также с оценкой риска эксплуатации в условиях неполноты и неопределенности информации о качестве и состоянии МП-устройств, является постоянно действующим фактором. Одним из возможных способов реализации прогноза в условиях неопределенности исходной информации является вероятностный подход [5]. Структура диагностируемого устройства представлена на рисунке 1.

Массив дифференциальных входов

Рис. 1. Структура диагностируемого устройства

2006/1

Proceedings of Petersburg Transport University

Общетехнические и социальные проблемы

35

Постановка задачи: требуется определить максимально возможный размер группы функциональных дифференциальных выходов оптронного преобразователя контроллера, при тестировании которых вероятность обнаружения одиночной ошибки будет близка к единице.

Пусть на некотором числе функциональных выходов (см. рис. 1) имеются ошибки различных типов (константы нуля, константы единицы). Для удобства представления информации, считываемой с этих функциональных выходов, они конструктивно объединены в группы по 8 выходов в каждой, образуя таким образом массив из к числа групп; если рассматривать один комплект микропроцессорного устройства, подлежащего диагностированию, то к = 15. Время, отводимое для диагностики (т. е. время теста, за которое необходимо произвести выявление возможного отказа в одной группе функциональных выходов), регламентируется технологической ситуацией на участке контроля. Обозначим время периода диагностирования буквой t.

Для упрощения задачи прогноза рассмотрим ошибки одного типа, а системой контроля ошибок этого типа задаем интервал времени (за который опрашивается группа функциональных выходов) тпор. Отказ на выходах такой группы будет обнаружен с вероятностью Pi(тпор) за счет диагностирования устройства или не обнаружен с вероятностью Hi( тпор) = 1 - Pi( тпор).

Для оценки вероятности отказа в МП-устройстве по результатам диагностики необходимо уметь вычислять вероятность необнаружения неисправностей Н( t).

2 Математическое описание процесса диагностирования МПУ

Пусть процесс поиска отказов в группах функциональных выходов состоит из независимых событий, поступающих через случайные промежутки времени.

Событием будем считать необнаружение одиночной ошибки на выходе микропроцессорного устройства с помощью теста. Под одиночной ошибкой понимаем, что за время At (рис. 2) данная ошибка - единственная в выбранной группе выходов. Это легко обеспечить, достаточно выбрать интервал At сравнительно малым. Тестовое воздействие может не обнаружить ошибку в любой из к групп, составленных из любого сочетания m числа функциональных выходов (см. рис. 2).

Причем выбор выходов, включаемых в тестируемые группы, происходит случайно. Свободные от рабочих сигналов объектов контроля функциональные выходы объединяются в группы, тест подается одновременно на всю сформированную группу одновременно. На время проведения теста вся сформированная группа физически отключена от рабочих сигналов устройством коммутации.

ISSN 1815-588 X. Известия ПГУПС

2006/1

36

Общетехнические и социальные проблемы

Тест 1 = Тест 2 = Тест 3 =Тест к

Рис. 2. Модель проведения тестирования

Чтобы для описания процесса поиска отказов можно было использовать один из законов распределения теории вероятности, введем несколько допущений.

Будем считать, что поток событий не ограничен во времени и непрерывен (хотя понятно, что есть перерывы между циклами тестирования).

Интересующее нас событие (необнаружение ошибки) может наступать по следующим причинам:

тест не является полным, т. е. обнаруживает не все 100% неисправностей МПУ;

за время тестирования т тестовый набор не поступил на вход МПУ.

Рассмотрим требования, при которых поток является простейшим:

стационарность (вероятность возникновения того или иного числа событий в равные промежутки времени одинакова, т. е. t1 = t2). Это требует

допущения, что в промежутки времени t1, t2 на вход МПУ поступают одни и те же тестовые воздействия;

ординарность (вероятность появления двух событий на малом промежутке времени Ат пренебрежимо мала). Это требует допущения, что на одном тестовом воздействии, которое обнаруживает ошибки одновременно на нескольких выходах МПУ, не может произойти необнаружение ошибки более чем на одном выходе;

полное отсутствие последействия (возникновение одного события не влечет за собой возникновение другого). Это требование выполняется без дополнительных допущений.

Надо сделать еще одно допущение, чтобы использовать закон Пуассона: не исключено, что за время т может произойти сколь угодно много событий. Это обусловлено тем, что выбор выходов, объединяемых в группу выходов, происходит случайным образом, а сам процесс тестирования повторяется циклично, т. е. происходит перебор всех возможных сочетаний выходов в сформированной группе, следовательно, множество этих событий образует пуассоновский поток.

2006/1

Proceedings of Petersburg Transport University

Общетехнические и социальные проблемы

37

Можно заметить, что один из классических примеров, демонстрирующий, как пуассоновский закон распределения описывает вероятность наступления случайных событий, - это работа АТС, где событием является поступление заявок на обслуживание от абонентов (рис. 3).

т

IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

Рис. 3. Модель появления событий (работа АТС)

Для этого потока вероятность необнаружения n ошибок Qn (t) вычисляется по формуле:

Qn (t)

U(t)

n!

. e=u(t)]

n = 0,1,2,...,

(1)

где u(t) - математическое ожидание числа не обнаруженных в результате контроля ошибок в группе ФВ за время t.

Тогда вероятность H( t) необнаружения хотя бы одной ошибки в группе ФВ за время t вычисляется как

¥

н (Т) = X Qn (t) = 1 - Qo( t) = 1 - e1 t )]. (2)

n =1

Обозначим через m(t) математическое ожидание общего числа ошибок определенного типа в группе ФВ за время t, а через Po (t) - вероятность обнаружения одной ошибки в группе за время t, тогда (2) будет выглядеть так:

u(Т) =t)L1 - Po(Т)] . (3)

Так как в результате теста можно подсчитать только обнаруженные ошибки, то очевидно, что их математическое ожидание

n(t)= m(т) -u(t)= m(т) -po(t).

Откуда с учетом L3] следует, что

ISSN 1815-588 X. Известия ПГУПС

2006/1

38

Общетехнические и социальные проблемы

u( t) =n(t)

1 - P (t)

P (t)

В итоге для вероятности H(t) получим:

,1-Po (t)

H (t) =1 - e

-n (t )-

Po (t)

(4)

(5)

В формулы (3)-(5) входит вероятность Po (t) обнаружения наугад взятой ошибки в группе за время t. Эта вероятность зависит от вероятности Pst (t) обнаружения ошибки за время t, а также от распределения ошибок по формуле (2):

1 t

Po (t) = Pst(t) ■ P( t)dt , (6)

1 - F(Щ

F (t) - функция распределения времени по поиску отказов; p( t) dF (t)/ d t - соответствующая плотность вероятности.

Вероятность Pst (t) оценивается статистически, путем испытаний с

заданным числом ошибок и временем, необходимым для их диагностирования.

Ее статистическая оценка равна отношению числа обнаруженных ошибок за отведенное время к их общему числу. Вполне понятно, что для выбранного времени диагностирования и для каждого типа ошибок имеется свой порог обнаружения t, для которого ошибки за время t £t не

обнаруживаются с вероятностью, близкой к 1. В качестве аппроксимации для функции Pst(t) можно взять экспоненциальную зависимость:

P (t)=

0,

t £t

пор ■

i-e-h(^пор)] t>t

пор

(7)

с параметром h, который оценивается экспериментально. Например, если в результате испытаний получена оценка математического ожидания ^кс обнаруженных ошибок, то в качестве оценки для параметра h можно взять

1

величину ^кс =~---------Г .

( ^экс to )

Итак, в зависимости от времени опроса ФВ и вида ошибок вероятность наступления события при наличии системы диагностики будет

2006/1

Proceedings of Petersburg Transport University

Общетехнические и социальные проблемы

39

н (тпр=

1 - e

[ -п (гпр )

1- Po (t) Po (t)

(8)

Полученные соотношения нетрудно обобщить на случай, когда имеются ошибки различного вида. Пусть число таких типов ошибок равно 1, а ошибки каждого типа образуют пуассоновский поток (1) суммарной интенсивностью, равной сумме интенсивностей:

i

u( Гпо= Zu ( Чор ,■) ,

i =1

где тпор i - предельное время поиска для ошибки i-го типа. Суммарная вероятность появления ошибки будет иметь вид:

I

[ — Z Zui (^пор i )] H (Тпор=) 1 — e i"

(9)

а интенсивности потоков пропущенных при тестировании ошибок можно найти, модифицируя формулу (4):

u(г)

п (9

1 - Poi( t)

Poi( t)

Соответствующие вероятности обнаружения находятся по формуле (6):

1 г

Poi(t) =—wrr Jp„,(t) • Pi(t)dt.

1 - F(9i

Данное выражение содержит функцию Ft (t) распределения времени поиска i-й ошибки и плотность вероятности pt (t).

Результаты поиска ошибок в группах ФВ при различных значениях Тпор £t1 2 n приведены в таблице. Выбор значений t производится последовательным уменьшением времени относительно предыдущего значения (начиная с порогового) на 2%.

ТАБЛИЦА. Результаты поиска ошибок в группах ФВ

Время поиска t Гпор Г 1 Г2 Г3 Г4 Г5

Число необнаруженных ошибок пош? % 0 0,3 0,6 0,7 1 1,4

ISSN 1815-588 X. Известия ПГУПС

2006/1

40

Общетехнические и социальные проблемы

Заключение

Изложенное выше позволяет сделать следующие выводы.

1. При создании диагностического теста необходимо уделить главное внимание статистической информации частоты появления ошибок в функциональных узлах МПУ.

2. Семейство тестов позволяет целенаправленно выявлять в группах функциональных выходов только определенные ошибки. Для повышения эффективности таких тестов удобным критерием для сортировки ошибок, на наш взгляд, служит статистическая информация. Выбор очередности запуска того или иного теста происходит согласно установленному протоколу.

Библиографический список

1. Терентьев В.Л. Комплекс перегонных и станционных технических средств // Автоматика, связь и информатика. - 2000. - №9.

2. Сапожников В.В., Сапожников Вл.В. Основы технической диагностики. - М.: Маршрут, 2004. - 318 с.

3. АВБЛ.468152.001 РЭ Устройство УКС-4. Руководство по эксплуатации - М.: Техтранс, 2000. - 18 с.

4. АВБЛ.488212.021-01 РЭ ПИК 10.2. Руководство по эксплуатации - М.: Техтранс, 2000. -18 с.

5. Маталыцкий М.А. Элементы теории случайных чисел. - Тбилиси: ГрГУ, 2004. -

326 с.

УДК 625.25 А. В. Петров

ЭФФЕКТИВНОСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ КОМПЬЮТЕРНЫХ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМ В ВУЗАХ

Рассматриваются проблемы, с которыми сталкиваются организаторы обучения с использованием компьютерной техники. Способы их решения приведены на примере новой обучающей системы, ориентированной на вузы.

Затронуты вопросы создания компьютерных тренажёров на базе логиковременных моделей релейных схем.

обучающие системы, эффективность применения в вузах, логико-временные модели.

2006/1

Proceedings of Petersburg Transport University