Меню
Главная
Авторизация/Регистрация
 
Главная arrow Товароведение arrow Основы теории надежности

ПОН как управляющая интеллектуальная система для обеспечения надежности

Программа обеспечения надежности ПОН представляет собой "документ, устанавливающий комплекс взаимоувязанных организационных и технических мероприятий, методов, средств, правил, требований и норм, подлежащих выполнению на стадиях жизненного цикла изделий и направленных на выполнение заданных в нормативной документации требований к надежности"[1].

Пример такой программы на изделие – преобразователь линейного ускорения (ПЛУ) микроэлектромеханический АЕСН.431, разработанный в НИУ МИЭТ, приведен в приложении 1.

Известно, что сложная система – объект, предназначенный для выполнения заданных функций, который может быть расчленен на элементы (компоненты), каждый из которых также выполняет определенные функции и находится во взаимодействии с другими элементами системы.

В процессе реализации ПОН может рассматриваться как разновидность сложной системы – интеллектуальная техническая управляющая система (ИТС) экспертного типа (формулировка приведена в соответствии с терминологией книги[2]). В практическом плане это потребует создания автоматизированных рабочих мест.

Обобщенная структурная схема ИТС представлена на рис. 8.3. В приведенной структуре системы уже но числу входящих стрелок можно определить самый сложный блок, являющийся составной частью, – СЧ1 ИТС, это блок знаний ("Знания"). Таким образом, СЧ1 – "мозг" этой структуры, остальные элементы (блоки) зависят от его решений, умной воли.

В СЧ1 как системе можно выделить, пользуясь одним из немногих фундаментальных определений знания, следующие элементы "мысли", или свойства:

  • • внутренняя интерпретируемость, понимаемая как наличие уникальных имен, идентифицирующих каждую информационную единицу (ИЕ);
  • • внешняя связность, задающая возможность установления функциональных, каузальных и других типов отношений между ИЕ;
  • • шкалируемость, характеризующая возможность введения различных метрик для фиксации количественных, порядковых и иных соотношений ИЕ;
  • • структурируемость, обуславливающая возможность рекурсивной вложимости отдельных ИЕ друг в друга;
  • • активность, отражающая способность инициировать выполнение некоторых целесообразных действий при появлении новых ИЕ.

Очевидно, что приведенные свойства опираются на понятие "информация", или {I}-подмножество. Данные свойства являются вербальными требованиями и составляют часть требований, выполнение которых необходимо при разработке какой-либо теории. Этот вывод может быть сформулирован при сравнении их с требованиями и опытом построения аксиоматической теории надежности, изложенной в параграфе 8.4, где {I}-подмножество является одной из семи аксиом.

Обобщенная структура интеллектуальной технической системы управления

Рис. 8.3. Обобщенная структура интеллектуальной технической системы управления

Структурная схема системы интеллектуального управления сложным динамическим объектом

Рис. 8.4. Структурная схема системы интеллектуального управления сложным динамическим объектом

Другая важнейшая составная часть ИТС (СЧ2) – измерительно-информационный комплекс, являющийся основой системы интеллектуального управления объектом; на рис. 8.4 в качестве примера приведена структурная схема комплекса управления динамическим объектом, который может быть построен на различной базе, в том числе на изделиях микросистемной техники (МСТ).

Приведенные выше свойства слишком широки для повседневной практики, но они имеют высокий гносеологический потенциал. Воспользовавшись такими известными источниками, как Большая советская энциклопедия, словарь С. И. Ожегова, для более узких определений терминов "знания", "мышления" и "понятия", отнесем к разряду интеллектуальных четыре современные информационные технологии, реализующие на практике ИТС:

  • • технологию экспертных систем (ТЭС);
  • • технологию нечеткой логики (ТНЛ);
  • • технологию нейросетевых структур (ТНС);
  • • технологию ассоциативной памяти (ТАП).

Основные общие свойства интеллектуальных технологий приведены в табл. 8.1. Представленные в ней данные достаточно подробно показывают дифференциацию ИТС. С их помощью можно сделать очень полезную классификацию интеллектуальных управляющих систем, причем как по слоям, так и по степени интеллектуальности (по аналогии с классами систем автоматизированного управления в малом (Ма), большом (Бо) и целом (Це) по критерию устойчивости).

Таким образом, можно выделить понятие СЧ ИТС в исполнительном слое по степени интеллектуальности в малом во вложенной последовательности множеств:

С учетом последнего выражения, а также факта вхождения подмножества СЧ в состав остальных, более высокоинтеллектуальных подмножеств, надежность работы ИТС в целом будет определяться нижним пределом интеллектуальности, но с высокими требованиями по точности изготовления, стоимости и надежности. Эти требования должны быть обеспечены современными передовыми техническими методами, в большинстве случаев – методами МЭ, НЭ, МСТ при разработке и изготовлении СЧ ИТС.

Таким образом, актуальна не только задача синтеза высоконадежных СЧ ИТС, но и проблема анализа их долговременной надежности и разработка соответствующих методов, моделей и методик ее оценки в научно-практическом плане.

Таблица 8.1

Свойства интеллектуальных технологий

Техно

логия

Представление

знаний

Формирование начальных знаний

Организация логического вывода

Возможность

пополнения

знаний

Объяснение

принимаемых

решений

Способ реализации (обеспечиваемое относительное быстродействие)

ТЭС

В явном виде с помощью продукционных правил, семантических сетей, предикатов и фреймообразующих структур

С помощью эксперта в интерактивном режиме

Обеспечивается сопоставлением начальной посылки с многоуровневой классификацией, заданной иерархией продукционных правил или других представлений

Обеспечивается в результате изменения продукционных правил, семантических сетей и других представлений

Может быть обеспечено за счет анализа активизированной цепи логического вывода

Программный (низкое)

ТНЛ

В полускрытом виде с помощью продукционных правил и функций принадлежности, отражающих взаимосвязь входных и выходных параметров и их физическую значимость

С помощью эксперта в интерактивном режиме или в автоматическом режиме на основе анализа статистических данных о функционировании системы

Обеспечивается выполнением продукционных правил и выбранным методом обработки функций принадлежности

Обеспечивается за счет изменения системы правил, формы и относительного размещения функций принадлежности на базовых осях

Может быть обеспечено за счет анализа срабатывающих правил

Программный (высокое) и аппаратный (низкое)

ТНС

В неявном виде в архитектуре сети, параметрах нейронов и связей

На примере обучающей выборки с помощью алгоритмических процедур настройки в автоматическом режиме

Обеспечивается логикой работы сети

Обеспечивается в результате изменения топологии, структуры и параметров сети

Может быть обеспечено за счет введения дополнительной объясняющей нейросети

Аппаратный

(высокое)

ТАП

В неявном виде в форме гиперповерхности в многомерном пространстве признаков и архитектуре ассоциативной памяти

В результате автоматического формирования ассоциативных связей по заданному алгоритму

Обеспечивается Проецированием рабочей точки гиперповерхности на оси выбранной системы координат

Обеспечивается в результате изменения пространства признаков и формы гиперповерхности

Может быть обеспечено за счет введения дополнительной координаты с пояснениями

Программный (высокое) и аппаратный (высокое)

Определение ПОН дано в начале параграфа 8.5. С позиций теории множеств и общей алгебры может быть дано еще и математическое определение ПОН, как Ω-надмножества неравномерных частично упорядоченных множеств на шкале оценок результатов измерений параметров и показателей надежности изделий:

здесь индексами i, j, k пронумерованы реализованные в процессе жизненного цикла изделия мероприятия и (или) рекомендации ПОН как на информационном, финансово-экономическом, предметном (техническом) и человеческо-профессиональном уровнях (в целях простоты в данную формулу не были введены дополнительные индексы и операторы связи).

Заметим, что структура Ω-надмножества задает подструктуры упомянутых уровней, рассматриваемых как множество независимых и (или) взаимосвязанных подмножеств с операторами специфического типа для конкретных технических систем, например человеко-машинных, где совместно со схемами структурной надежности изделия строится модель надежности человека.

  • [1] ГОСТ РВ 27.1.02-2005.
  • [2] Интеллектуальные технические системы автоматического управления / под ред. И. М. Макарова и В. М. Лохина. М.: Физматлит, 2001. С. 29.
 
Если Вы заметили ошибку в тексте выделите слово и нажмите Shift + Enter
< Предыдущая   СОДЕРЖАНИЕ   Следующая >
 

Популярные страницы