Метод повышения эффективности операций контроля в информационно-измерительных системах

• Автор: Керножицкий, А. В.
• Шифр специальности: 05.13.14
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1998
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 161 с.

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ
1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМЫ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ
1.1. Системный анализ проблемы
1.2. Состояние вопроса
1.2.1. Определение межконтрольного интервала по вероятности вхождения контролируемой величины в допусковый коридор
1.2.2. Определение межконтрольного интервала по коэффициенту использования устройства
1.2.3. Определение периодичности профилактик по критерию безотказности
1.2.4. Анализ существующих подходов к выбору величины межконтрольного интервала
1.3. Постановка задач исследования
2. АНАЛИЗ ОПЕРАТИВНОСТИ СИСТЕМ КОНТРОЛЯ СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ
2.1. Задачи контроля и диагностирования технического состояния космического аппарата
2.2. Оперативные характеристики процесса восстановления
технического состояния космического аппарата
2.3. Бортовое диагностирование технического состояния
космического аппарата
Выводы

3. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ ОПЕРАЦИИ КОНТРОЛЯ
3.1. Выбор показателя эффективности
3.2. Разработка и исследование моделей контроля
3.2.1. Упрощающие допущения
3.2.2. Стохастическая модель контроля (СМК)
3.2.3. Детерминированная модель контроля (ДМК)
3.2.4. Смешанная модель контроля (СмМК)
Выводы
4. АНАЛИЗ МОДЕЛЕЙ ОПЕРАЦИИ КОНТРОЛЯ
4.1. Критерии выбора модели контроля
4.2. Статистическое моделирование процессов контроля
4.2.1. Математическая модель
4.2.2. Программная модель
4.3. Анализ времени задержек обнаружения аварийных ситуаций
Выводы
5. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ СТОХАСТИЧЕСКОЙ ИНДИКАЦИИ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ОПЕРАЦИЙ КОНТРОЛЯ
5.1. Уточнение выбранного показателя эффективности
5.2. Гарантированная вероятность в случае СМК
5.3. Гарантированная вероятность в случае СмМК
Выводы

6. РЕАЛИЗАЦИЯ РАЗРАБОТАННЫХ МЕТОДОВ
6.1. Первичная обработка экспериментальных данных стендовых испытаний
6.1.1. Преобразование формата экспериментальных данных
6.1.2. Отбраковка аномальных измерений путём пороговой и медианной фильтрации
6.1.3. Сглаживание по методу наименьших квадратов
6.2. Вторичная обработка экспериментальных данных стендовых испытаний
6.2.1. Построение статистической функции распределения
времени безаварийного функционирования
6.2.2. Определение закона и параметров распределения времени безаварийного функционирования
6.2.3. Анализ разработанных моделей контроля с использованием экспериментальных данных стендовых испытаний
6.3. Рекомендации по реализации разработанного метода
Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА
ПРИЛОЖЕНИЯ
1. Список основных обозначений
2. Графики выборочных и аналитических функций распределения, времени 30 АС, стохастических индикаторов и гарантированных вероятностей для ДМК, СМК и СмМК

8) контроль достоверен;
Некоторые из перечисленных выше допущений не всегда
соответствует реальным эксплуатационным условиям. Например, допущение (4) справедливо в основном для систем, эксплуатируемых в не изменяющихся условиях. Однако, как показывает практика, эти допущения достаточно адекватны и позволяют значительно упростить теоретические выкладки.
При построении модели контроля, останемся в области
перечисленных выше общепринятых допущений, за исключением допущения (1), которое для упрощения теоретических выкладок
трансформируем, не нарушая его смысла, следующим образом:
1) в межконтрольный период возникает не более одной АС.
Будем считать также, что поток событий, образуемый АС, является пуассоновским с плотностью распределения длительности безаварийного функционирования у, определяемой выражением:
(рр) = ~Ху, (3.2.1)
где Я - интенсивность возникновения АС.
Это предположение основано на том, что АС в сложной ТС является следствием множества неблагоприятных событий различной физической природы. Другими словами поток событий, образуемый АС, является суммарным, объединяющим независимые между собой потоки. В работах [28,29] показано, что такой результирующий поток событий
%,) (') = £'» (3.2.2)

приближается к простейшему с увеличением числа слагаемых и. Если слагаемые потоки существенно случайны (т.е. моменты наступления событий имеют значительные дисперсии), то суммарный поток с