Побудова жорстких і гнучких програм оцінки технічного стану електронного обладнання

План лекції

1. Характеристика методів та засобів побудови жорстких та гнучких програм ОТС.

2. Оптимізація процесів діагностування.

3. Топологічне моделювання процесів визначення бінарних імовірностей.

Одним із основних етапів процесу оцінки технічного стану ЕА є діагностування, яке термінологічно може бути подано як локалізація відмов або пошук несправностей.

Розрізняють жорсткі та гнучкі програми діагностування. Сутність жорсткої програми діагностування полягає в тому, що програма реалізації діагностичного тесту виконується за наперед заданим алгоритмом. Діагностичний тест ( ) є необхідною і достатньою сукупністю перевірок, необхідних для реалізації процесу діагностування. Під час виконання гнучкої програми вибір кожної з наступних перевірок діагностичного тесту залежить від результату виконання попередніх перевірок. Як показує досвід експлуатації, з метою діагностування ефективними є гнучкі програми оцінки ТС. Критерієм оптимізації при цьому вибрано економічний параметр – собівартість робіт з діагностування.

Розглянемо процес визначення середньої вартості робіт з діагностування відмови об’єкта за гнучкою програмою.

Позначимо через множину всіх можливих станів об’єкта як працездатного, так і станів відмов. Будемо вважати, що виділено підмножину можливих станів відмов, діагностування яких належить здійснити. Нехай кількість цих станів дорівнює ), де – кількість всіх можливих станів об’єкта діагностування. Далі позначимо через , ( – множина всіх можливих перевірок), яка ділить множину на дві непорожні підмножини (одна – зі станом відмови, а друга – без стану відмови). Як відомо, (див. матеріал лекцій 11, 12) матриця станів має кортежі {0} і {1}. Кожна із перевірок (стовпці) також має кортежі із {0} і {1}. Суть побудови будь-якої програми полягає у визначенні послідовності реалізації перевірок, починаючи з тої, яка несе максимальну інформацію. Тому в подальшому розглядається процедура, яка передбачає аналіз станів, у яких кортежі складаються тільки з {0} і тільки з {1}.

Встановимо, що гнучка програма діагностування починається з перевірки , яка розбиває множину { } на дві непорожні підмножини та таких, що: та .

Для того, щоб отримати оптимальну програму діагностування, вводиться економічний критерій оптимізації {C}, який визначає рівень фінансових витрат під час виконання контрольних операцій щодо діагностування системи відносно або відносно . Для вирішення завдання необхідно отримати оптимальну програму діагностування; розрахувати на основі практичних даних, для об’єкта діагностування мінімальні і максимальні значення вартості робіт з контролю, враховуючи рівень контролепридатності цього об’єкта. Рівні таких мінімальних і максимальних значень класифікують як нижні і верхні границі для програми діагностування. Зрозуміло, що з практичного боку доцільно визначити нижні межі, оскільки вони характеризують мінімальні витрати. Одначе зазначимо, що процедури розрахунків як нижньї, так і верхньої межі ідентичні, тому розглянемо процес обчислення значення нижньої межі на прикладі підмножини .

В загальному вигляді алгоритм розрахунків такий:

1. На основі статистичних даних визначаються рівні ймовірностей працездатного і непрацездатних станів, із яких формується статистичний ряд.

2. Здійснюється упорядкування статистичного ряду для за принципом: перший член такого ряду має найменше значення імовірності, а в подальшому всі члени ряду мають зростаючі значення ймовірностей.

3. Розраховуються значення бінарних ймовірностей. Процес розрахунків бінарних ймовірностей реалізується таким чином. Із статистичного ряду виділяються два послідовні члени з найменшим значенням ймовірностей, які складаються. До суми, яка отримується, додається найменше значення імовірності наступного члену ряду. Процес складання здійснюється до тих пір, поки не утвориться єдине значення суми. На рис. 17.1 показано топологію процесу утворення сукупності значень . Статистичний ряд імовірностей утворює наступну послідовність . Вершини представляють значення бінарних імовірностей. Вершина характеризує стан повної працездатності об’єкта контролю. Якщо визначити, що кожне значення характеризує імовірність працездатного стану об’єкта, то зрозуміло, що діагностування необхідно розпочати з контролю параметрів, які ідентифікують стани та (рис.1). Потім контролюються параметри стану , за ним , а потім стану . Перший стан бінарних імовірностей характеризується вершиною А, другий рівень – вершиною В і С і третій рівень – вершиною D. Фізичний зміст бінарних імовірностей полягає в тому, що рівень їх значення враховує вплив рівня контроле- і ремонтопридатності об’єкта контролю під час діагностування тієї чи іншої відмови, яка утворює відповідний стан .

Рис.1. Топологія формування бінарних імовірностей

Із топології слідує, що для діагностування представленого об’єкта достатньо реалізувати перевірки для станів, які представлені вершинами А, В і С. Крім того, для діагностування станів, які визначаються , необхідно реалізувати перевірки відповідно до і до . Аналогічний аналіз можна виконати і для вершин В і С, які ідентифікують реалізацію перевірок . Але, як уже було зазначено, залежно від рівня контроле- і ремонтопридатності об’єкта контролю вартість робіт з діагностування для різних перевірок буде різною. Так: , аналогічно для .

Відповідно до наведеної топології перевірка і , також і ідентифікують стани, у яких значення імовірностей однакові. Якщо враховувати рівні імовірностей відмов, то очевидно, що необхідно процедуру діагностування починати з перевірки або . Але може скластися ситуація, що вартість робіт під час реалізації зазначених перевірок виявиться набагато більшою, ніж при реалізації перевірок і . Разом з тим, може бути ситуація, за якої рівень вартості інтегрованих перевірок в парах і також може бути різний. Тому для отримання компромісного рішення і визначаються бінарні ймовірності працездатного або непрацездатного станів об’єкта контролю. На цих принципах і формуються жорсткі й гнучкі програми оцінки технічного стану ЕА.