Методология обеспечения качества сложных систем автоматизации трудноформализуемых объектов и процессов с множеством целеобусловленных состояний

• Автор: Коршунов, Геннадий Иванович
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2002
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 288 с. : ил

Оглавление

Принятые сокращения

Введение.

Глава 1. Основы методологии решения проблемы качества сложных систем автоматизации.

1.1. Предпосылки развития теории качества применительно к сложным системам автоматизации.
1.2. Способы исследования и средства описания качества сложных систем автоматизации трудноформализуемых объектов и процессов
1.3. Многоуровневое представление сложных систем автоматизации в проблемной области в задаче обеспечения качества.

1.3.1. Уровни представления сложной системы автоматизации в проблемной области

1.3.2.Виды описаний и математические модели на выбранных

уровнях представления.

1.3.3.Структурирование функции качества.

1.4. Локальность и базовые блоки во многоуровневом представлении СА
1.5. Морфологические модели и методы формирования и выбора структур
СА и приборов в пространстве вариантов реализации.
1.5.1. Геометрическая интерпретация свойства локальности систем
в морфологическом пространстве
1.6. Морфологический анализ СА, представляемых многофункциональными элементами.
1.7. Результаты и выводы по 1 главе.
Глава 2. Теоретические основы обеспечения качества сложных систем
с допустимой потерей качества.
2.1 Критерии и модели обеспечения качест ва сложных систем
автоматизации.
2.1.1. Однокритериальные модели для оценки качества функционирования систем
2.1.2. Многокритериальные модели для оценки качества функционирования систем
2.1.3. Интерпретация критериев качества функционирования в терминах эффектзатраты
2.2. Базовые структуры сложных систем автоматизации.
2.3. Коэффициенты значимости элементов структуры системы в задаче обеспечения качест ва.
2.3.1. Математическая модель и метод определения коэффициентов значимости
2.4. Результаты и выводы по 2 главе
Глава 3. Модели и методы обеспечения качества сложных систем автоматизации
с дискретными фиксированными состояниями.
3.1. Модель структурной надежности и метод оценки качества сложных дискретных систем автоматизации на основе коэффициентов значимости элементов
3.1.1. Дискретные системы без накопления нарушений.
3.1.2. Дискретные системы с накоплением нарушений
3.1.3. Оценка качества систем с учетом взаимного влияния элементов внутри структуры
3.2. Марковская модель функционирования системы без накопления нарушений
3.3. Марковская модель функционирования системы с нарушениями
3.4. Модель деградации структуры и метод оценки качества функционирования сложных дискретных систем при накоплении нарушений.
3.5. Результаты и выводы по г лаве 3.
Глава 4. Особенности методологии обеспечения качества сложных
СА аналитических процессов с непрерывным множеством состояний
4.1. Виды аналитических сигналов и модели аналитических процессов.
4.2. Обеспечение качества сложных систем автоматизации в проблемных
областях аналитической техники
4.2.1. Системы автоматизации научных исследований.
4.2.2. Системы автоматизации аналитической аппаратуры для производственнотехнологических процессов.
4.2.3. Автоматизация аналитических приборов и аппаратов в различных проблемных областях
4.3. Создание и совершенствование новых информационных технологий
в проблемной области.
4.4. Модели отладки и стратегии тестирования программных средств СА
4.5. Результаты и выводы по 4 главе
Глава 5. Обеспечение качества при автоматизации сложных систем и приборов
по заданным по критериям.
5.1. Обеспечение качества АС телеуправления и телеметрического контроля
параметров электрохимической защитой подземных металлических
трубопроводов от коррозии
5.1.1. Микропроцессорная система для определения уточненных значений
поляризационного потенциала в задаче ЭХЗ ПМС
5.1.2. Обеспечение робастности датчика первичной информации
5.1.3. Выбор базовых структур источников тока для средств защиты ПМС
от коррозии
5.2. Базовая структура робастной ММПС для АСУ обогатительных фабрик
5.2.1. Базовая структура микропроцессорной оптикоэлектронной системы распознавания люминесцируюгцих объектов.
5.2.2. Базовая структура отказоустойчивой многопроцессорной СА для
АСУ ренггенолюминесцентного обогащения руды
5.2.3. Обеспечение робастности МПСА методами отказоустойчивости.
5.3. Базовые структуры электронных и МП СА аналитических аппаратов.
5.3.1. Базовые структуры средств автоматизации автоматических дифрактометров
5.3.2. Технические средства автоматизации люминесцентных спектрофотометров спекгрофлуоримет ров
5.3.3. Базовая структура микропроцессорной системы автоматизации планшетного фотометра для иммуноферментного анализа.
5.3.4. Базовая структура микропроцессорной системы анализатора ионов рНметра.
5.3.5. Базовый прибор для определения параметров коррозии в задаче определения коррозионного состояния и оценки эффективности средств ЭХЗ ПМС.
5.4. Результаты и выводы по 5 главе
Заключение.
Библиографический список.
Приложения.
Список принятых сокращений
АСТК автоматизированная система телеметрического контроля
ВБР вероятность безотказной работы
ИПТ источник постоянного тока
ИТ информационная технология
КЗ катодная защита
КС катодная станция
КТК комплекс телеметрического контроля
КЦФ качество целевого функционирования
ЛМГС локальная микропроцессорная система
ЛПР лицо, принимающее решение
ММПС многомикропроцессорная система
МП микропроцессор
НИТ новая информационная технология
МС подземные металлические сооружения
ПОБ проблемная область
ПрО предметная область
СА система автоматизации
САНИ система автоматизации научных исследований
СФК структурирование функции качества
ТСА технические средства автоматизации
ТСКЗ технические средства катодной защиты
УЗ установка защиты
ФДС функциональнодостаточная структура
ФНС функциональнонеобходимая структура
ЭС электрод сравнения
ЭХЗ электрохимическая защита
Введение
Актуальность


Формулирование и обнаружение родового понятия и отличительных видовых признаков для малоизученной проблемной области, в том числе для сложной системы, арпот7 затруднительны, так как классификация всех ее понятий возможна арозепоп, после исследования. Поэтому используют денотативные и операциональные определения, более соответствующие прагматическому подходу. В денотативных определениях значения слов и словосочетаний определяются путем ознакомления с предметами, действиями и ситуациями, обозначенными этими словами и словосочетаниями. В операциональных определениях определение термина достигается указанием действий, позволяющих установить однозначное соответствие между термином и понятием. Примерами таких определений и их комбинации являются следующие. Определение . ФНС и способом введения избыточности. Коэффициенты значимости элементов, каналов, подсистем и т. ИКК сложной системы, являются достаточной характеристикой введенной избыточности. Свойства сложных систем уникальны для каждой выбранной проблемной области ИБО. АСУ. Особенности сложной системы приводят к необходимости рассмотрения такого общесистемного свойства которое может быть объяснено исходя из описания характеристик не одного каждого элемента, а только всей совокупности элементов и внешней среды. Кроме того, присутствие такого общесистемного свойства опосредованно создает для каждого элемента сложной системы новую характеристику оценки его влияния на выходной эффект. Такой характеристикой и является коэффициент значимости. Применительно к сложным системам Определение может быть развито и целенаправленно ориентировано в рамках решаемой задачи и в соответствии с выбранными терминами. На основании введенных ранее понятий ИКК, коэффициента значимости элементов структуры, базовых ФНС и ФДС структур в применении к сложным системам с допустимой потерей качества может быть предложено следующее определение. Определение . Сложная систехма с допустимой потерей качества такая система, в которой введение избыточности в ее исходную функциональнонеобходимую структуру обеспечивает присутствие в каждом элементе доли общесистемного свойства, определяемой его коэффициентом значимости, а для всей системы это свойство обеспечивает превышение, по крайней мере, до заданного момента времени, минимальнонеобходимого уровня интегрального критерия качества при деградации свойств отдельных элементов системы. Например в 7 при создании специализированного языка проектирования систем, в при создании функциональной модели систем методология ГОЕКО в рамках программы интегрированной компьютеризации производства 1САМХ РЯД принципов описания и многоуровневого представления систем предложен в 8, . Постановка и решение задач автоматизации связаны с необходимостью исследования, как объекта автоматизации, так и используемых технических средств. Исследование объекга автоматизации и получение информации, необходимой и достаточной для формирования данных и операций, выполняемых в процессе целенаправленной деятельности, может быть достигнуто различными способами. Наиболее широко в инженерной практике используется метод аналогий, если для автоматизируемого объекта существует реальный прототип или некоторая его модель. Естественным развитием и обобщением такого подхода является исследование объекга и задач автоматизации в рамках совокупности родственных объектов и задач, представляемых предметной ПрО и проблемной областей ПОБ, в терминах которой описывается объект. Исследование данных и информационных процессов в ПрО и ПОБ привело к необходимости анализа и развития такого понятия как новая информационная технология НИТ. Примем в качестве основной предпосылки возникновение такой ситуации в данной ПрО, которая приводит к необходимости создания новых С А. Тогда на основе на результатов, полученных в 8, , , , и с использованием введенных в них понятий и определений, установим взаимосвязь понятий ПрО, АСУ и НИТ. В такой постановке предложены определения, ориентированные на информационный аспект. ПрО используется для обозначения совокупности фактов данной области.