Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ процессов контроля и диагностирования робототехнических комплексов (РТК)
1.1. Анализ существующих методов проведения процессов контроля и диагностирования робототехнических комплексов 6
1.1.1. Назначение и основные задачи испытаний РТК 6
1.1.2. Вопросы построения автоматизированных систем контроля (АСК) для испытаний РТК 1.2. Выбор и обоснование математической модели объекта диагностирования 14
1.3. Принципы построения алгоритмов контроля и диагностирования технического состояния РТК 19
Выводы 27
Глава 2. Разработка алгоритмов определения последовательности проведения сеансов в процессе контроля РТК
2.1. Последовательность проведения сеансов - постановка задачи
и выбор метода решения 28
2.2. Разработка алгоритма формирования последовательности проведения независимых сеансов 34
2.3. Формирование последовательности проведения сеансов при заданных ограничениях взаимного порядка 41
Выводы 58
Глава 3. Разработка алгоритмов проведения процесса контроля и диагностирования в пределах одного сеанса
3.1. Поиск неисправности в пределах одного сеанса - постановка задачи и выбор метода решения 60
3.1.1. Алгоритм определения стоимости контроля 65
3.2. Алгоритм диагностирования при отсутствии надежностных характеристик контролируемых элементов 70
3.3. Алгоритм поиска неисправности при ее неполном
3.4. Обнаружении
Выводы 88
Глава 4. Реализация разработанных алгоритмов контроля и диагностирования РТК
4.1. Выбор системы функциональных параметров для технического диагностирования 89
4.2. Результаты экспериментальной проверки разработанных алгоритмов контроля и диагностирования 99
4.3. Разработка структуры устройства диагностирования 104
Выводы 111
Заключение 112
Список литературы
- Выбор и обоснование математической модели объекта диагностирования
- Разработка алгоритма формирования последовательности проведения независимых сеансов
- Алгоритм определения стоимости контроля
- Результаты экспериментальной проверки разработанных алгоритмов контроля и диагностирования
Введение к работе
1 1 Актуальность темы
Современный этап развития робототехнических комплексов (РТК) характеризуется повышением сложности как самих РТК, так, входящего в них оборудования Это усложняет процесс эксплуатации и проверки работоспособности РТК Возросшая сложность и многообразие функций, выполняемых РТК, выдвигают новые задачи в процессе проверки работоспособности РТК
Большая продолжительность испытаний делает актуальной оптимизацию контроля работоспособности РТК Контроль работоспособности РТК, в большинстве случаев, ведется на основе интуитивного изучения группами экспертов характеристик оборудования и логики работы РТК При этом информация о надежности контролируемых подсистем и элементов, а также анализ стоимостных параметров контроля при определении стратегии поиска неисправностей, как правило, не проводится
Значительная часть расходов по техническому обслуживанию в процессе испытаний РТК определяется временем, связанным с определением причин отказа и заменой вышедших из строя компонентов Как показал проведенный анализ, при существующих методах технического обслуживания примерно 50% всех заменяемых компонентов не имеют дефектов
Один из путей сокращения сроков проведения испытаний и рационального планирования - автоматизация контроля при комплексных испытаниях на соответствие оборудования РТК требованиям технического задания, а также алгоритмическое и аппаратурное обеспечение таких средств
В связи с этим, разработка методик, алгоритмов и структур устройств контроля и диагностирования, позволяющая сократить стоимость (время, трудозатраты) проведения испытаний РТК представляет собой актуальную задачу
1 2 Цель работы - уменьшение трудоемкости и повышение достоверности диагностирования информационно-измерительных и управляющих систем РТК за счет применения новых более эффективных диагностических процедур, формализованных моделей, методик и алгоритмов
Достижение поставленной цели предполагает решение следующих основных задач
разработку модели объекта диагностирования, наиболее соответствующей конкретной задаче исследования,
разработку методики проведения процесса контроля и
диагностирования, обеспечивающей заданные критерии качества для
данного класса РТК,
разработку алгоритмов контроля и диагностирования, обеспечивающих
снижение стоимости как между отдельными сеансами проверок, так и
внутри каждого из них,
разработку структур устройств с повышенной оперативностью контроля
и диагностирования оборудования РТК
1 3 Методы исследования
Предложенные в работе модели и алгоритмы разработаны с использованием элементов теории вероятностей, теории графов, прикладной комбинаторики, теории множеств, математической логики и методов дискретного программирования
1 4 Научная новизна работы
Научная новизна работы заключается в следующем
разработана методика выбора оптимальной последовательности сеансов
проверок, исходя из критерия минимума средних затрат на переналадку и
перестыковку оборудования,
разработана методика организации процесса контроля и
диагностирования внутри одного сеанса проверок,
разработан алгоритм для выбора последовательности проведения смежных сеансов испытаний по переналадке и перестыковке оборудования,
разработан алгоритм, позволяющий решать задачу минимизации затрат при переходе от предыдущего сеанса к последующему как многокритериальную,
разработан минимаксный алгоритм диагностирования при отсутствии информации о надежности контролируемой системы,
разработан алгоритм выбора оптимальной последовательности контроля
при неполном обнаружении неисправности,
разработан алгоритм определения стоимости контроля в пределах
одного сеанса
1 5 Практическая ценность работы заключается в том, что
Предложенные алгоритмы и вычислительные методы доведены до программной реализации, позволяют организовать процедуры поиска неисправностей оборудования при испытаниях РТК, а также обеспечивают своевременную проработку вопросов контроля и диагностирования уже на этапе проектирования РТК
Разработанный алгоритм диагностирования по минимаксному критерию позволяет сократить стоимость на диагностирование оборудования РТК на этапе комплексных испытаний на 20 - 30 %
Разработанный алгоритм циклического поиска неисправности при ее неполном обнаружении обеспечивает сокращение временных затрат на каждом шаге циклограммы проверки в 2 - 3 раза
Разработанное специализированное вычислительное устройство позволяет снизить время контроля на 30 - 40 % и диагностировать неисправности до глубины одного элемента без предварительного формирования матрицы тестов
1 6 Реализация и внедрение результатов работы
Полученные в работе результаты внедрены на предприятиях ЦНИТИ, МНТК «Робот» при испытаниях новых образцов РТК
1 7 Апробация работы
Основные положения диссертационной работы докладывались на 10 всероссийских и международных научно-технических конференциях
1 8 Публикации
По теме диссертации опубликовано 12 печатных работ, из них 1 работа в издании, рекомендованном ВАК РФ
1 9 Структура и объем диссертации
Диссертационная работа изложена на 143 страницах машинописного текста, иллюстрируется рисунками и состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 113 наименований и приложения, а также включает рисунки и таблицы в количестве 83 шт
1 10 Основные положения, выносимые на защиту
1 Методика проведения процесса контроля при испытаниях РТК, основанная
на представлении процесса контроля совокупностью сеансов и алгоритмов
выбора последовательности их проведения
2 Методика и результаты проведения процесса контроля в пределах одного
сеанса без учета информации о вероятностях отказов контролируемых
элементов
3 Алгоритм определения стоимости контроля, построенный на основе
полученного в работе аналитического выражения
4 Алгоритм циклического поиска неисправности при ее неполном
обнаружении, построенный на основе полученного в работе аналитического
выражения в рекуррентном виде
Выбор и обоснование математической модели объекта диагностирования
В- квадратная матрица постоянных коэффициентов by, коэффициенты aj} b,, by образуют множество прямых показателей, характеризующих состояние ОД. Подобная модель используется обычно в том случае, когда объект трудно расчленить на взаимосвязанные части или необходимо оценить диагностические свойства объекта.
В тех случаях, когда ОД не имеет явно выраженных функциональных частей и оценка сложности не требует высокой точности, ОД можно представить с помощью линейных направленных графов. Разновидностью описания является представление ОД конечным ориентированным графом [94] G(R,T), (1.2.4) где: R=VUF - множество вершин; V- множество классов неисправностей; F-множество показателей топологической модели; Т = VUP - множество ребер, причем Р -множество ребер отображения множества V в множестве X. Если ОД представляется сложным разветвленным графом, то его можно разбить на взаимные подграфы, которые отличаются тем, что в них имеется хотя бы один путь, связывающий каждую вершину с любой другой. Множество взаимосвязанных подграфов упорядочивается по числу связывающих путей. В совокупность контролируемых показателей при оценке работоспособности ОД включаются по одной вершине от каждого взаимосвязанного подграфа и все внешние вершины. При этом неисправность локализуется в той части ОД, которая представляется взаимосвязанным подграфом. Для более глубокого поиска неисправности необходимо в множество контролируемых показателей, выбранных на первом этапе, включать дополнительные.
В том случае, когда ОД может быть расчленен на ряд функционально связанных между собой частей, имеющих самостоятельное значение и конструктивное выполнение, для решения задачи диагностирования используют функциональную модель (ФМ). В этом случае ОД разбивается на конечное число функциональных элементов при соблюдении следующих правил [16]: 1. Каждый блок модели может иметь только один выход, который может быть соединен с любым количеством входов других блоков, а число входов его неограниченно. При наличии блоков, у которых контролируется более одного выхода, их разбивают на несколько - по числу контролируемых выходов, и, у каждого из таких блоков составляются только те входы, которые формируют данный выход. Возможен вариант разбиения на блоки с одним выходом путем формального объединения нескольких выходов в один и совместной их проверкой. 2. Выходы различных блоков не могут быть объединены. 3. Для каждого блока должны быть известны допустимые значения входного и выходного сигналов, а также способ их контроля. 4. Недопустимое значение хотя бы одного входного сигнала приводит к появлению недопустимого входного сигнала. 5. Если выходной сигнал некоторого функционального блока является входным сигналом для другого функционального блока, то допустимые значения этих сигналов совпадают. 6. Цепи связи между функциональными блоками (если они не выделены в отдельный блок) абсолютно надежны. При описании ОД функциональной моделью, как правило, выделяются следующие показатели: множество попарных различных состояний S={s/},i=i ; (1.2.5) множество попарно различных проверок П={Л/},і=мї; (1.2.6) результаты проверок в виде A={aij}. (1.2.7) Располагая множеством проверок, можно для заданной функциональной модели построить другой вид математической модели - таблицу функций неисправностей (ТФН) [13]. ТФН представляет собой прямоугольную таблицу, строки которой соответствуют элементарным проверкам, а столбцы -техническим состояниям ОД, на пересечении і-ой строки и j-ro столбца находится результат проверки, A=fo/}, І \,если реакция і-го элемента на Ш - допустима, 0,в _противном _случае,_і = 0,1,2...//;__/ = 0,1,2,..., І ПІ. Такая модель неудобна, и, поэтому, чаще всего она применяется при решении задач диагностирования на этапе проектирования ОД [17]. Эта модель, в частности, позволяет сформулировать условия работоспособности ОД в виде ограничения для перемещения полюсов и нулей, и, с помощью метода малого параметра определить допустимые изменения контролируемых параметров.
Однако, для построения самой модели, в этом случае, необходимо знать большое количество параметров ОД, которые на этапе проектирования не всегда удается получить с необходимой точностью.
Поэтому, на практике, в качестве модели часто используют передаточную функцию относительно интересующих исследователей выходных сигналов или же только те ее основные характеристики, которые имеют значение при контроле работоспособности ОД [17]. Выше было отмечено, что РТК относится к гибридным объектам, и, что такие объекты могут быть представлены функциональными и логическими моделями. Анализ этих моделей показывает, что непосредственное их применение не может дать желаемых результатов, так как в первом случае необходимо строить ТНФ, которая, с одной стороны, дает необходимую информацию о диагностировании с заданной глубиной, но с другой -непосредственное использование ТНФ как формы представления информации при построении и реализации алгоритмов диагностирования и физических моделей ОД часто невозможно по причине высокой размерности таблицы [16].
Например, если ОД разбит на N элементов, и, каждому і-му элементу сопоставлено множество S={Si} технических состояний, каждое из которых определяется неисправностями только этого блока, а также, если известно, что может отказать любой из п элементов, то будет получено 2N" непересекающихся подмножеств технических состояний ОД, то есть (с учетом исправного состояния) Я=2К.
Логическая модель (ЛМ) неудобна с точки зрения поиска отказывающего элемента, и, как было отмечено выше, применяется чаще всего на этапе проектирования.
С целью наиболее полного учета всех свойств РТК как ОД, предполагается применить функционально- логическую модель (ФЛМ).
ФЛМ представляет собой некоторую совокупность блоков, соединенных между собой функциональными связями. С точки зрения контроля блоки представляет собой элементарные звенья ОД. В дальнейшем, будем их называть элементами, совокупность которых составляет множество V, /V/=n.
Вопрос о способе разбиения ОД на блоки представляет собой самостоятельную задачу, которая при построении систем контроля предполагается уже решенной с учетом необходимой детализации о месте отказа.
Каждый элемент ОД может находиться в одном их двух возможных состояний - работоспособном (годен), или отказавшем (не годен). В первом состоянии элемент отвечает требуемой реакцией на допустимую совокупность воздействий, в составы которых могут входить и реакции других элементов, а во втором - реакция элемента выходит за пределы допустимой. Отказы элементов полагаются независимыми.
В дальнейшем, будем считать, что ФЛМ ОД обладает всеми свойствами ФМ, которые были перечислены выше. Добавим, что для многорежимных ОД ФЛМ строится для каждого режима в отдельности, а далее по ФЛМ строится матрица тестов.
Разработка алгоритма формирования последовательности проведения независимых сеансов
Это обусловлено тем, что низкая стоимость НГ подзадачи наиболее вероятна для циклов, содержащих (i,j), для которых a(i,j)=0. Поэтому рассматривается стоимость циклов, не содержащих (i,j), то есть какой-либо к-ый сеанс, то этим циклам должна соответствовать стоимость, не превышающая наименьшего элемента строки і, не равного a(ij). Так как после j-ro сеанса тоже следует какой-либо g-ый сеанс, то этим циклам должна соответствовать стоимость, не превышающая наименьшего элемента столбца], не равного a(i,j). Тогда, если эта сумма равна величине Р(Л ад), то в качестве (i,j) надо выбирать такую, для которой (А ад)-наиболылее: Р (А)=тахР(Л ад), (2.2.7) (i0J0)6Q (это равносильно поиску среди (iOJO) таких, что a(iO,jO)=0, так как иначе Р(Л(ад). Если a(iO,jO)=oo, то сумма приводящих констант при приведении строки і и столбца j равна (А(ioj0)). Тогда НГ подзадачи Zal-3TO mal, равная m" =P (A)+d(A) (2.2.8) Для элемента (№, jO) рассматриваются две следующие операции: во-первых, строится матрица А, которая получается из матрицы А исключением последовательности Ю jO, то есть а) вычеркивается строка Ю и столбец jO; б) записывается ад в клетке (iO,jO)(BO избежание зацикливания), то есть образования круговой перестановки Ю j0 І0 из двух элементов Ю и jO; во-вторых, для матрицы А находим d(A) по (2.2.8). Далее, по выбранному элементу (Ю, jO) строится символ І0 j0 и ma2=mel+d(A) (2.2.9) 3.Тест. Сравниваем величину ma2c mffl , и, выбираем для дальнейшего развития дерева решения подзадачу, для которой величина тане превышает величин других висячих вершин дерева решения. Такой подход используется в алгоритме Литла и называется схемой полного ветвления [71].
В схеме одностороннего ветвления на каждом шаге выбирается для решения подзадач, полученных на предыдущем шаге, только та, которая впервые получена на предыдущем шаге дробления. Процесс осуществляется до получения по крайней мере одного элементарного подмножества. Минимальная оценка таких одноэлементных подмножеств называется первым рекордом -Z " . Далее запоминается элемент подмножества, имеющий эту оценку, и значение рекорда.
После вычисления рекорда из рассмотрения исключаются все концевые подмножества, имеющие оценки не меньше рекорда.
Среди оставшихся концевых подмножеств выбираем подмножество, имеющее наименьшую оценку, и, подвергаем его дроблению в соответствии со схемой одностороннего ветвления. Однако, здесь в отличие от процесса получения первого рекорда на каждом шаге исключаем из дальнейшего рассмотрения концевые множества, имеющие оценки не меньше рекорда. Эта процедура заканчивается появлением нового одноэлементного множества, имеющего оценку меньше рекорда, либо обрывается. В первом случае, получаем новый рекорд, который запоминаем вместе с соответствующим элементом.
В дальнейшем, для исключения концевых множеств используется новый рекорд.
Во втором случае, из оставшихся концевых множеств выбираем множество с наименьшей оценкой и осуществляем его дробление в соответствии со схемой одностороннего ветвления.
Вычисления продолжаются до тех пор, пока не будут исключены все концевые множества, имеющие оценки не меньше последнего рекорда. Этот рекорд равен минимальному значению целевой функции, а соответствующий элемент является решением задачи Z0.
Очевидно, что каждый раз найдя очередной рекорд и сравнивая с НГ подзадач. Решаемых на предыдущих шагах, мы выбираем подзадачу Z c минимальной НГ и тем самым появляется необходимость восстановления матрицы стоимостей с момента, когда Z " Zal. Ниже рассмотрим этот случай более подробнее. 4. Дробление произвольного концевого множества и вычисление оценок (стратегия). Для восстановления матрицы, которая была получена к моменту появления подзадачи Z", имеющей минимальную НГ, необходимо: 1) первоначальной матрице A(iOJO) найти сумму g= c(iOJO) (по всем парам, фиксированным для циклов, и, полученных решением подзадач Z, предшествующих подзадаче Z"); 2) для каждой такой пары (i,j) вычеркнуть строку і и столбец j из матрицы А. Для каждой пары (i,j) найти начальный Р и конечный m сеанс и принять a(m,p)=oo. Для каждого (г,1) запрещенных при решении предыдущих подзадач Z " принять а(к,1) =»; 3) привести матрицу, полученную в результате преобразований 1) и 2) 4) найти НГ при помощи тш= maM+d(A). Полностью алгоритм «ветвей и границ» применительно к задаче, поставленной в п.2.1., может быть описан следующим образом: МО.(начало). I=X={ Z0 ; X,Y, Y - вершины дерева ветвления, Z, Z" , Z y-задачи, соответствующие им, ггґ - нижняя граница (НГ) (оценка) циклов t. Принадлежащих X. Z m -значение рекорда рассмотренных (проанализированных) к данному шагу вычислительного процесса, Z -oкoнчатeльный рекорд, 8 -решение задачи (оптимальная последовательность сеансов). Ml.(проверка останова). Если /1/=0, то перейти кМ8, иначе М2. М2.(приведение матрицы). Определить d(A)-чиcлo приведения матрицы А. МЗ. (дробление и вычисление оценок). Вычисление оценок т" и несоответственно для подзадач ZOT и Ъ . Определить Sa. М4.(тест). Выбрать подзадачу для дальнейшего ветвления. Сравнить оценку mai и maj, выбрать величину ma - не большую, чем величины других висячих вершин дерева решения. М5. (проверка останова). Проверить, получено ли одноэлементное подмножество. Если да, то запомнить Z ш и перейти к Мб, если нет, то перейти к М4. Мб. (тест). Среди концевых подмножеств выбрать величину ZЫ, не большую, чем величины других концевых вершин дерева решения. М7. (стратегия). Восстановление матрицы, которая была получена к моменту появления подзадачи Zk, имеющей минимальную НГ. Если получен Z -окончательный рекорд, то перейти к М8. М8. (останов), m , S - решение задачи. Алгоритм решения задачи МВГ может обладать следующими характерными особенностями, которыми можно пользоваться при выборе метода. К ним следует отнести: способ оценки минимуму целевой функции на элементе разбиения; способ дробления элемента разбиения; способ отнесения элементов разбиения к Zai и Zaj; стратегия выбора варианта для ветвления и конкретных параметров ветвления. В качестве оценки минимума целевой функции, или иначе говоря, для определения НГ целесообразно использовать методику, предложенную в [69], так как в настоящее время она является наиболее удачной при решении задач с применением МВГ.
При этом следует отметить, что способ дробления, как показывает анализ, определяется однозначно. Наиболее приемлемым методом «отбраковки» элементов является оценка минимума. К наиболее важным особенностям метода можно отнести: выбор варианта для ветвления и общую стратегию ветвления. Особое значение это приобретает при построении вычислительного процесса (если рассматривать его с точки зрения хранения информации).
Из проведенного анализа можно выделить три способа ветвления дерева решения. При первом способе ветвления (ветвление «полным фронтом») для выбора концевого множества, подлежащего дроблению, выбирается Zai, для которого тш не больше, чем другие висячие вершины дерева решения. При втором способе ветвления (ветвление «побегами») в качестве Zw выбирается тот, для которого mai maj.
При третьем способе ветвления (односторонний обход дерева) в качестве дробимого элемента каждый раз выбирается тот, который дробился на предыдущем шаге. Обычно, стратегия общего фронта дает меньше всего ветвлений, а односторонний обход - больше всего, что является общей закономерностью. Однако, в вычислительном отношении метод одностороннего обхода является гораздо более удобным.
Для решения задачи выбора последовательности независимых сеансов с использованием МВГ будем применять метод одностороннего обхода, при этом, количество ветвлений можно уменьшить путем вычисления первоначальной оценки с последующим сравнением выбранного рекорда с этой оценкой.
Для оценки эффективности алгоритма была разработана программа, блок-схема которой приведена в приложении. С ее помощью было решено 9 задач. Под уровнем потребления ресурса понимался объем памяти компьютера, требуемой для решения конкретной задачи. Результаты машинного эксперимента приведены на рис.2.2.1.
Анализ полученных графиков показывает, что решение задач выбора последовательности независимых сеансов с использованием МВГ при учете вышеприведенных предпосылок эффективнее, чем с применением МДП, начиная с п 15, где п - число сеансов, что еще раз доказывает возможность применения МВГ для решения задач больших размерностей.
Алгоритм определения стоимости контроля
В практике проведения работ по контролю работоспособности и диагностирования состояния технических систем планирования проверок часто производится без учета информации о надежности компонентов системы из-за отсутствия такой информации или слишком большой ее приблизительности [75, 76].
В ряде случаев использование этой информации нецелесообразно по следующим соображениям.
Составление программ поиска неисправностей предполагает предварительный выбор процедуры поиска (последовательности проверок), отвечающий некоторому критерию оптимальности. Такой критерий зависит от назначения диагностического устройства, предъявляемых к нему требований и либо непосредственно отражает эти требования , либо является расчетным. Так, при массовой проверке объективов диагностирования очевидным критерием качества поисковой процедуры будет средняя стоимость поиска неисправности.
При этом стоимость процедуры в каждом конкретном случае может колебаться вокруг среднего значения в весьма широких пределах, в частности, может значительно превышать его. Возможные колебания стоимости особенно нежелательны в ответственных случаях проверок, когда важно снизить этот показатель для каждой конкретной реализации процедуры.
Таким образом, оптимизация программ диагностирования по критерию минимума математического ожидания стоимости не всегда возможна и не всегда рациональна. В том и другом случае используется минимаксный подход к задачам оптимизации. Оптимальные в этом смысле проверки гарантируют минимальную стоимость их проведения при реализации самых неблагоприятных значений случайных величин среди всех, которые могут иметь место. Значения знаков распределения этих величин являются, следовательно, излишними. Средние показатели контролируемых процедур при этом, обычно, превышают соответствующие показатели для статистических оптимальных процедур, однако, достигается, как правило, значительное снижение максимально возможной стоимости. Целесообразность оптимизации программ диагностирования по минимаксному критерию отмечалось в работах [48, 49, 57]. Один из возможных алгоритмов такой оптимизации - алгоритм построения приблизительно оптимальных (по стоимости) минимаксных программ диагностирования рассматривается ниже.
Формальная постановка задачи приведена в п.3.1.
Существующие алгоритмы диагностирования, построенные без учета надежностных характеристик контролируемых элементов, рассматриваются в предположении, что имеющаяся совокупность тестов достаточна для выявления любого отказавшего элемента, где условием достаточности служит попарное различение строк матрицы тестов. Такой подход вполне оправдан когда имеется небольшая система и соответственно матрица тестов небольших размеров. Однако, для системы РТК, размерность матрицы тестов может превышать (50x80) и определение различимости строк матрицы тестов значительно затрудняется. В этом случае целесообразно применить функцию предпочтения (см. п.3.1). В качестве такой функции п.3.1 рассматривается: 4=—. (3-2Л) W,\ где СІ - стоимость проведения І -го теста, V; - мощность подмножества элементов, охваченных i-ым тестом Допустим, что имеется первоначальная стратегия контроля работоспособности системы, состоящая из последовательного применения тестов, которые составляют множество {П} т1{У) = {лх,л1,..лт) (3.2.2) определим процедуру выбора параметров как многошаговый процесс, состоящий из последовательного выбора отдельных параметров из числа имеющихся. Рассмотрим наряду с исходной задачей множество аналогичных задач. Иными словами исходную задачу (Р) разобьем на подзадачи (Pi)...,(Pg), при котором выполняются следующие условия: 1. Допустимое решение (Р) является допустимым решением ровно одной из подзадач (Pi)...(Pg). 2. Допустимое решение каждой из подзадач являются допустимым решением (Р). Для решения каждой из подзадач (P)...(Pg) строиться итеративный процесс состоящий из предварительной и основной интеграции. На предварительной интеграции следует: 1. Вычислить удельные затраты УяД/ = \,п) по формуле (3.2.2). 2. Ранжировать параметры в соответствии с соотношением Ак=ттАк (3.2.3) Vf - подмножество элементов, проверяемых л-ым параметром, при решении Рк - ой задачи.
Выражение (3.2.2) позволяет выбрать j-ый параметр, который войдет в минимальную диагностическую совокупность, и который можно применить на первом шаге стратегии Tf (V), построенной в результате решения задачи (Р). Будем рассматривать этот факт как разбиение множества V на два подмножества Vg и в одной из которых применением iig обнаруживается неисправный элемент. Тогда стратегию r(V) можно представить в виде ri(V) = [ tMV,)l (3.2.4) Для определения подмножества Vg, строиться основная итерация. На основной итерации следует 1. В матрице тестов П = 7t[ij] найти строку яв «удельные затраты» которой минимальны и которая была определена на предварительной итерации. 2. Построить матрицу тестов Пк = rc[i,j], где каждым тестом щ проверяется подмножество элементов v =V \V , где Vg - подмножество элементов, проверяемых тестом Tig (- число подзадач, к = 1,2...). Таким образом решение каждой из задач (Рк) позволяет выбрать очередной j-ый тест. Каждый раз, решая (Рк+і) задачу, мощность множества (П), подлежащего сокращению, меньше чем при решении (Рк) задачи, а мощность подмножества уже выбранных тестов равна числу решенных подзадач.
Если при решении каждой из подзадач (Рк) найдены тесты с минимальными «удельными» затратами то, достаточно близкая к оптимальной максимальная стратегия диагностирования может быть построена систематическим отбором тестов для применения их на каждом шаге в порядке неубывания отношения (3.2.4).
Пусть строки матрицы П пронумерованы в порядке невозрастания числа нулей, а строки матриц nK+1[i,j] образованы по правилам приведенным в п.3.1. Дополним матрицу П тестом тгп+ь таким, что Vm+i = V, тогда процесс построения T(VJ) может быть выполнен по следующему алгоритму (П-1). 1. Определить Vj для построения rf(Vj), начиная с i=l. Образовать Пк=П[і j] и перейти к п.2. 2. Определить V.K , если V.K = 0 (да), то перейти к п.8 иначе к п.З. 3. Вычислить Af = С,\ V," и перейти к п.4. 4.0пределить AKS так, чтобы А = тіпД и перейти к п.5. 5. Определить отношение V,K = VgK\V,K, и перейти к п.6. 6. «Пк = [1x1]», если (да), то перейти к п.7 (конец). Если (нет), то возвратиться к п.1, V,K = V x и начало цикла.
Для оценки эффективности алгоритма была разработана программа, блок-схема которой приведена в приложении. С ее помощью было решено 6 задач. Результаты машинного эксперимента приведены нарис.3.2.1. Предположим, что на первом шаге стратегии r(V) производится применение теста щ. Будем рассматривать этот факт как разбиение V на две части VJH .,B одной из которых применяем щ обнаруживается отказавший элемент. При исходе щ «годен» дальнейшее применение тестов я(2),...,7і(і) стратегии Tj(V) модно рассматривать как локализацию отказа на Vj, тогда (3. ) может быть представлена в виде:
Результаты экспериментальной проверки разработанных алгоритмов контроля и диагностирования
Для практической реализации полученных результатов в качестве объектов для оценки эффективности алгоритмов диагностирования были выбраны реальные схемы одного РТК автономного типа, работающего в экстремальных условиях: 1. Схема управления элементами системы терморегулирования. 2. Схема автоматики приборного отсека. На рис. 4.1.1 приведена блок-схема управления элементами системы терморегулирования, а на рис. 4.1.2 - ее функциональная схема.
Обеспечение необходимого теплового режима для нормального и надежного функционирования всех систем РТК является одним из актуальных вопросов при разработке РТК. Необходимый тепловой режим создается системой терморегулирования, поддерживающей температуру газа в приборных отсеках, температуру элементов конструкции и оборудования, расположенных внутри герметичных отсеков и вне их, в заданных пределах.
Тепловой режим внутри такого РТК обеспечивается путем регулирования температуры газа, циркулирующей внутри приборного отсека благодаря непрерывной работе трехступенчатого вентилятора (13 - основной вентилятор, 11 - резервный). Газ проходя через отсек направляется либо в горячий, либо в холодный контуры с помощью регулируемой заслонки 14, установленной на входе воздуховодного тракта.
Заслонка имеет два крайних («горячий контур закрыт» «холодный контур закрыт») и четыре промежуточные положения; в последнем случае происходит смешение потоков газа, поступающих в отсек из холодного и горячего контуров.
Ступенчатая перекладка заслонки в фиксированные положения осуществляется с помощью механизма, соединенного с электроприводом.
Управление заслонкой производится через блок управления 2 автоматически по сигналам чувствительных элементов 20 и 22, либо по радиокомандам. При достижении заслонкой крайнего положения чувствительный элемент, по сигналу которого происходит перекладка заслонки, отключается.
Тепловой режим солнечной батареи, антенн, датчиков, приводов солнечной батареи и остронаправленной антенны, шасси и блоков научной аппаратуры, установленных снаружи приборного отсека, обеспечивается пассивными средствами - применением экранно-вакуумной изоляции, нанесением покрытий с соответствующими оптическими коэффициентами на наружные поверхности, созданием необходимых «тепловых мостов» в местах крепления. s о
На рис. 4.1.4 приведена схема автоматики приборного отсека. Схема представляет собой два блока управления 1, 2 и связанную вместе с ними кабельными линиями группу исполнительных устройств (ИУ), то есть устройств, реализующих конкретную функцию, например, пиропатрон, электродвигатель и т. д.
Исходя из того, что задачей диагностирования при возникновении отклонений от штатного режима эксплуатации является локализация неисправности до одной съемной конструктивной единицы (элемента) в данной схеме элементами контроля являются: 1. Блоки управления. 2. Кабели связи. 3. Исполнительные органы. В схеме управления элементами системы терморегулирования: 1. Блок управления. 2. Вентилятор основной. 3. Вентилятор резервный. 4. Заслонка. 5. Чувствительные элементы (ЧЭ1 и ЧЭ2). 6. Кабели связи. Анализ функциональных параметров и способов контроля выше приведенных систем РТК показывает, что из большого количества параметров с помощью которого осуществляется контроль работоспособности, существенной диагностической ценностью обладают лишь некоторые.
Для данных систем такие параметры сведены соответственно в таблицах 4.1.1 и 4.1.2.
Следует отметить, что определенный вид информации с объекта формируется не в результате непосредственного измерения каждого отдельного параметра, а только путем сравнительной оценки и обработки в АСК. Кроме того, некоторые параметры являются следствием выдачи на систему только определенного воздействия (например, реакция системы зависит от величины воздействия стимулирующих сигналов и существует в этот момент).
На систему необходимо подавать стимулирующие воздействия, которые, как правило, вызывают изменения контролируемых параметров.
Левая часть таблицы содержит сведения о характеристиках параметров, правая поясняет последовательность выдачи команд, их длительность и вид. Например, команды К1 и К2 - технологические (включить питание, подать возбуждающий сигнал на имитационное оборудование и т. п.); команды Ji, J2, J3 - это команды передаваемые контрольным оборудованием или командной радиолинией непосредственно для отработки режимов работы изделия и т. п. Горизонтальными стрелками показано время следования команд. Например, команда J3 может быть выдана через 10 сек после К2. Жирными линиями изображены изменения параметров (их инициатива). Например, если ПАР.1 означает напряжения питания какой-нибудь подсистемы, то после команды Ji, указанное напряжение должно быть подано на соответствующий адрес, а после команды J2 снято. Левая часть таблицы может быть дополнена недостающими данными. На каждом временном интервале могут проверяться от одного до 40 параметров, охватывающих от одного до 80 элементов различных подсистем РТК. С целью большей наглядности разработанные алгоритмы диагностирования (см. п. 2.2, 2.3, 2.4) будут рассматриваться относительно к описанным выше подсистемам.
От циклограммы легко перейти к матрице тестов (табл. 4.1.7, 4.1.8). Заполнение матрицы тестов производится согласно правилам, которые описаны вп. 2.1.1: против параметров, с помощью которых может быть определен неисправный элемент ставится 1, а против остальных 0 по принципу дискретного счета. Матрицы тестов, описанных выше подсистем представлены таблицами 4.1.7 и 4.1.8.
