Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Анализ проблемы проектирования адаптивных распределенных информационно-измерительных систем летательных аппаратов 8
1.1. Общая характеристика приборного оборудования современных летательных аппаратов 8
1.2. Особенности структурной и функциональной организации информационно-измерительных комплексов ЛА 19
1.3. Проблемы совершенствования и развития пилотажно-навигационных комплексов ЛА 24
1.4. Контроль и диагностика состояния бортовых информационно-измерительных систем 31
1.5. Цель и задачи диссертации 40
ГЛАВА 2. Разработка структур адаптивных распределенных информационно- измерительных систем летательных аппаратов 42
2.1. Современные микропроцессорные информационно-измерительные системы летательных аппаратов 42
2.2. Обзор современных технологий проектирования и отладки распределенных микропроцессорных ИИС ЛА 49
2.3. Методы проектирования адаптивных распределенных ИИС ЛА с программируемой архитектурой 64
2.4. Разработка инструментальных моделей адаптивных распределенных ИИС ЛА с программируемой архитектурой 79
2.5. Разработка базовых инструментальных средств отладки адаптивных распределенных ИИС с программируемой архитектурой 89
ГЛАВА 3. Разработка алгоритмов контроля адаптивных распределенных информационно-измерительных систем летательных аппаратов ... 100
3.1. Анализ показателей эффективности процессов контроля адаптивных распределенных ИИС ЛА 100
3.2. Разработка моделей операций контроля 105
3.3. Анализ характеристик предлагаемых моделей контроля ... 111
3.4. Реализация разработанных методов контроля 115
Заключение 125
Приложение 129
Список литературы 133
- Особенности структурной и функциональной организации информационно-измерительных комплексов ЛА
- Обзор современных технологий проектирования и отладки распределенных микропроцессорных ИИС ЛА
- Разработка инструментальных моделей адаптивных распределенных ИИС ЛА с программируемой архитектурой
- Анализ характеристик предлагаемых моделей контроля
Введение к работе
Актуальность исследования. С развитием авиации, ростом числа и сложности задач, выполняемых летательными аппаратами (ЛА), существенно повысились требования к информационному обеспечению полета. Эксплуатационные характеристики современных ЛА определяются не только техническим уровнем его планера и двигательной установки, но и в большой степени совершенством бортового оборудования самолета. Это оборудование должно обеспечивать высокоточную навигацию, взлет и посадку ЛА в сложных метеоусловиях, всесторонний контроль, диагностику и локализацию отказов бортовой аппаратуры, информационную разгрузку экипажа.
Широкое применение в бортовом оборудовании ЛА цифровой вычислительной техники породило и новые проблемы проектирования этого оборудования на базе различных способов объединения измерительных систем и вычислительных средств в единые информационно-вычислительные комплексы. В этих условиях особенно актуальными стали выбор функционально-структурного облика бортового оборудования, а также разработка эффективного математического и программного обеспечения, необходимого для его функционирования.
Возросшая сложность бортовых информационно-измерительных и управляющих комплексов привела к необходимости автоматизации их проектирования, без которой принципиально невозможно разработать сложную техническую систему на уровне современных требований.
Развитие авиационной техники, расширение круга и возрастание сложности решаемых ЛА задач ставит перед разработчиками бортовых информационно-измерительных систем (ИИС) ряд задач, в том числе:
-обеспечение измерения, сбора и оптимальной обработки значительных объемов информации о положении ЛА, окружающей обстановке и состоянии бортовых устройств и систем;
-повышение надежности и живучести бортового информационно-вычислительного комплекса;
-повышение точности проводимых измерений и быстродействия устройств, как воспринимающих, так и обрабатывающих информацию;
-обеспечение экипажа всей необходимой информацией, ее рациональное обобщение и наглядное представление;
-значительное сокращение числа операций и длительности предполетной подготовки бортового комплекса.
Решение этих задач возможно на основе применения современной микропроцессорной элементной базы, а также передовых достижений в области проектирования высокоорганизованных информационно-измерительных систем с развитыми средствами адаптации и технического интеллекта.
Прогресс в развитии микроэлектронной вычислительной техники оказал существенное влияние на принципы построения информационно-измерительных систем ЛА. Основным направлением качественного изменения ИИС, обусловленного внедрением микропроцессорных систем, является создание распределенных систем с программируемой архитектурой.
Характерными особенностями таких структур являются: иерархичность уровней обработки информации и управления; модульность построения функциональных звеньев и конструктивных частей; интеграция измерительных, вычислительных и управляющих средств. Благодаря этим особенностям структуры достигается существенное повышение точности и надежности бортовых ИИС во всех условиях применения летательных аппаратов.
В диссертации представлены результаты решения важной и актуальной задачи разработки структур и алгоритмов адаптивных распределенных бортовых информационно-измерительных систем, которые за счет оптимальной обработки измерительной информации, своевременной
перестройки структуры и алгоритмов позволяют повысить эффективность информационно-вычислительных комплексов современных летательных аппаратов.
К новым научным результатам, полученным лично автором и включенным в диссертацию, относятся:
I Метод разработки структур адаптивных распределенных
информационно-измерительных систем летательных аппаратов, учитывающий достижения современных автоматизированных технологий проектирования микропроцессорных информационно-вычислительных комплексов с программируемой архитектурой.
2. Структурно-алгоритмические модели целевой и инструментальной
систем, позволяющие не только учитывать, но и уменьшать погрешность,
вносимую инструментарием в работу целевой системы, в качестве которой
может выступать любая разрабатываемая микропроцессорная
информационно-измерительная система летательного аппарата.
3. Методика выбора и использования базовых архитектурных объектов
микропроцессорных вычислительных систем при проектировании
структур и алгоритмов адаптивных распределенных информационно-
измерительных систем ЛА с программируемой архитектурой,
обеспечивающая ускорение процесса разработки систем, повышение его
качества и прозрачности.
4. Способ вложенной отладки адаптивных микропроцессорных
вычислительных структур, позволяющий за счет оптимального выбора
инструментальных средств отлаживать и тестировать адаптивные
распределенные информационно-измерительные системы различного
назначения и сложности при помощи нескольких видов
инструментальных серверов.
Инструментальная система, позволяющая в сжатые сроки с малыми затратами разрабатывать структуры и производить тестирование и отладку сложных адаптивных распределенных информационно-измерительных систем через единый инструментальный интерфейс.
Метод контроля работоспособности адаптивных распределенных информационно-измерительных систем, позволяющий за счет рандомизации межконтрольных интервалов повысить вероятность своевременного обнаружения моментов возникновения аварийных ситуаций.
Детерминированные и стохастические модели операций контроля, чувствительные к времени задержки обнаружения аварийных ситуаций, которые позволяют оценить эффективность одиночных операции контроля и обеспечить оперативную корректировку режимов и алгоритмов контроля с целью повышения надежности и живучести информационно-измерительных систем летательного аппарата.
8. Алгоритмы контроля параметров информационно-измерительных
систем летательного аппарата, обеспечивающие процедуры
преобразования форматов экспериментальных данных, первичную
обработку результатов измерений, фильтрацию помех, оценку вероятности
возникновения аварийной ситуации и позволяющие определить меры по
восстановлению обнаруженных неисправностей.
На защиту выносятся:
1. Результаты анализа современного состояния и тенденций развития приборного оборудования летательных аппаратов, которые доказывают актуальность разработки бортовых адаптивных информационно-измерительных систем с пространственно распределенной структурой на базе микропроцессорных вычислителей с программируемой архитектурой.
Разработанные структуры и функциональные модели адаптивных распределенных информационно-измерительных система с программируемой архитектурой, включающие базовые архитектурные объекты микропроцессорных вычислительных систем, средства для их программирования, отладки и управления режимами.
Предлагаемый метод вложенной отладки распределенных микропроцессорных вычислительных систем, основанный на использовании различных видов инструментальных серверов.
4. Предлагаемые методы и технологические приемы разработки
инструментальных средств отладки адаптивных распределенных
информационно-измерительных систем летательных аппаратов.
5. Разработанные модели инструментальных систем для отладки и
тестирования адаптивных распределенных информационно-
измерительных систем различного уровня сложности.
Предлагаемые алгоритмы контроля параметров адаптивных распределенных информационно-измерительных систем летательных аппаратов, основанные на рациональном выборе детерминированных или случайных межконтрольных временных интервалов с целью уменьшения времени задержки обнаружения аварийных ситуаций и своевременного принятия восстановительных мер.
Разработанные процедуры отбраковки аномальных измерений, адаптивной фильтрации помех и сглаживания, которые используются при первичной обработке данных измерений параметров информационно-измерительных систем для обеспечения требуемой достоверности и надежности результатов контроля.
Результаты аналитических исследований и статистического имитационного моделирования операций контроля с использованием экспериментальных данных об отказах в информационно-измерительных системах Л А, которые подтверждают работоспособность и эффективность предлагаемых алгоритмов контроля.
Особенности структурной и функциональной организации информационно-измерительных комплексов ЛА
Прогресс в развитии микроэлектронной вычислительной техники оказал существенное влияние на принципы построения информационно-вычислительных комплексов ЛА. Основным направлением качественного изменения комплексов, обусловленного внедрением микропроцессорных систем, является создание структур с распределенным интеллектом.
Характерными особенностями таких структур являются: иерархичность уровней обработки информации и управления; модульность (блочность) построения функциональных звеньев и конструктивных частей комплекса; интеграция измерительных, вычислительных и управляющих систем.
В структуре современных ИВК можно выделить несколько уровней иерархии. Каждый уровень иерархии решает определенную задачу и включает в себя ряд взаимосвязанных подсистем модулей: датчики измерительной информации, модели (алгоритмы) решения задач и задатчики априорной информации. Объем измерительной и априорной информации на каждом уровне иерархии должен быть таким, чтобы обеспечить решение определенной задачи при условии возможных помех и изменения надежности функционирования. Чем выше уровень иерархии, тем сложнее и интеллектуальнее решаемые задачи [ 4, 5, 34, 48 ].
Объем измерительной, априорной и корректирующей информации на отдельном уровне должен быть достаточным для решения всех задач при возможных помехах, возмущениях и отказах. По мере перехода от низших уровней к высшим состав информационных потоков и их объемы изменяются: уменьшается число датчиков первичной информации, а удельный вес управляющих и корректирующих сигналов увеличивается. Каждый вышестоящий уровень является по-своему командным для нижестоящего, причем информационные связи между уровнями позволяют оценивать качество функционирования управляемых объектов по выбранным критериям. В результате формируются поправки к сигналам, уточняются параметры моделей, изменяются алгоритмы обработки информации, режимы работы и перестраивается структура управляемых уровней.
Иерархический принцип построения распространяется на все измерительные, информационные и управляющие компоненты информационно-вычислительного комплекса.
Рассмотрим конкретные функциональные особенности уровней иерархии у пилотажно-навигационного комплекса, являющегося одной из основных компонент информационно-вычислительного комплекса ЛА ( рис. 1.5).
Первый ( низший ) уровень иерархии включает в себя совокупность навигационных устройств, осуществляющих непрерывные измерения физических величин, связанных различным образом (методы навигационных измерений) с искомыми навигационными параметрами ЛА.
Навигационные устройства содержат датчики контроля состояния, дополнительная информация от которых используется для обеспечения надежности измерений. Сигналы от датчиков контроля используются и на более высоких уровнях иерархии для изменения параметров схем и перестройки структуры ПНК с целью сохранения надежности и живучести комплекса при выходе из строя его модулей.
Принцип интегрального использования навигационных устройств предполагает, что по своему количеству и назначению они полностью удовлетворяют информационные потребности ПНК, объем резервирования (измерение одной физической величины разными методами) и дублирования (применение одинаковых параллельно включенных устройств) обеспечивает заданный уровень надежности, а обмен информацией между устройствами позволяет скомпенсировать методические погрешности измерений без привлечения вышестоящих уровней иерархии ПНК.
Второй уровень иерархии включает в себя систему формирования вектора навигационного состояния летательного аппарата на основе информации, получаемой от первого уровня иерархии и собственных источников: задатчиков априорной информации и задаваемой модели динамики движения объекта.
На третьем уровне иерархии производится устранение погрешностей вектора навигационного состояния, а также привлечение некоторой дополнительной информации, получаемой в результате использования навигационных корректоров, и корреляционной обработки сигналов. Этот уровень является важнейшим, так как он обеспечивает высокую точность навигационных измерений на основе использования статистической, обработки информации. Для этого потоки навигационной информации, получаемые со второго уровня иерархии, совместно с сигналами от навигационных корректоров третьего уровня иерархии (радиотехнических, астрономических, геомагнитных и др.) создают такой информационный избыток, который позволяет применить современные стохастические методы фильтрации и сглаживания погрешностей.
Четвертый уровень иерархии обеспечивает требуемую надежность и адаптацию ПНК к реальным условиям полета. Для этого используются дополнительные датчики, контролирующие внешние условия полета, влияющие на работу навигационных устройств (потеря видимости ориентиров, появление радиопомех и т. п.).
Современное состояние развития кибернетики и микроэлектроники позволяют воссоздать в ПНК более высокие уровни иерархии — системы самосовершенствования и искусственного интеллекта ( пятый уровень).
Обзор современных технологий проектирования и отладки распределенных микропроцессорных ИИС ЛА
При обнаружении нарушений в работоспособности или отклонений в программе выполнения операций начинается решение следующей задачи -качественного прогноза.
Качественный прогноз развития процессов во времени и распространения возмущений по взаимодействующим подсистемам проводится с целью оценки запаса временного ресурса для принятия решения: экстренного или детального. На этом этапе также используются данные экспресс-контроля и прямая цепочка рассуждений: утверждение, связанное с фактом обнаружения аномалии, инициирует условия правил, относящихся к прогнозным знаниям. Вывод происходит до получения утверждений, характеризующих нежелательные явления (необратимые процессы, аварии и т.п.). Из полученной цепочки вывода с помощью механизма пересчёта временных ограничений извлекается оценка запаса времени на принятие решения. Естественно, что запас времени будет тем больше, чем раньше обнаружатся нарушения в работоспособности оборудования в результате проведения цикла экспресс-контроля. Поэтому чрезвычайно важной является задача обнаружения нарушений в работоспособности оборудования на ранних стадиях их развития.
Если запаса времени для предотвращения нарушений недостаточно, то разрабатываются программа коррекции поведения аппаратуры и план выполнения оперативных мероприятий с привлечением дополнительных резервных элементов для парирования отказов. Если же запас времени оценивается достаточным, то решается следующая задача - углублённое диагностирование. Углублённое диагностирование проводится с целью: - выявления причин появления событий, свидетельствующих об аномалиях; локализации и устранения причин аномалии путём формирования детальной программы коррекции поведения аппаратуры или плана выполнения операции. При углублённом диагностировании используются следующие виды контрольно-диагностической информации: - массивы выполнения режимов; - массивы состояний. В массивах выполнения режимов содержится информация о не прохождении тестов, полном или частичном выполнении (или невыполнении) программы работы, а также сведения о предыдущих режимах работы системы, об обнаруженных отказах - номера последних нештатных ситуаций в работе системы. В массивах состояний содержатся данные о техническом состоянии подсистем, а также признаки запрета или разрешения тех или иных операций.
Недостатками централизованного способа диагностирования и восстановления технического состояния информационно-измерительных систем ЛА являются значительные затраты времени на локализацию отказов и восстановление работоспособности. При возникновении нештатных ситуаций требуется дополнительное время (в зависимости от неисправности) для диагностирования технического состояния с применением неформализованных методов. Это обусловлено тем, что методы и алгоритмы, использующиеся при диагностировании (методы фильтрации, таблицы функций неисправностей и т.д.) - "жёсткие" и ориентированы, как правило, на обнаружение строго определённых отказов, предусмотренных в документации, и составляющих не более 10% от общего числа возможных отказов.
Если же поступившей информации оказывается недостаточно для выработки достоверного диагноза и принятия обоснованного решения, то возникает необходимость в организации дополнительных процедур. Все это задерживает выдачу управляющих воздействий, в особенности при возникновении нестандартных ситуаций, и может привести к невозможности своевременного восстановления технического состояния ИИС ЛА.
Анализ возможностей микропроцессорных ИИС ЛА с программируемой архитектурой показал, что большинства аппаратурных и других отказов в этих системах могут быть восстановлены за счёт заложенной при проектировании избыточности различного типа (функциональной, структурной, временной, алгоритмической).
Поэтому для обеспечения необходимой полноты и достоверности контроля, а также оперативности принятия решений по восстановлению отказов, целесообразно отказаться от централизованного способа диагностирования ИИС ЛА, а перейти на их самодиагностирование, максимально используя возможности новой микропроцессорной элементной базы.
Основными задачами, которые должны решаться при проектировании систем контроля и диагностики ИИС Л А и их компонент являются: - разработка математических моделей объектов контроля, которые однозначно описываются следующей совокупностью характеристик: функциональной зависимостью между величинами возбуждающих сигналов и контролируемыми признаками; допустимыми пределами отклонений контролируемых величин; видом и уровнем управляющих сигналов; адресами цепей связи, в которые подаются возбуждающие и управляющие сигналы и с которых снимаются контролируемые величины; временем установления переходных процессов в объектах контроля; - разработка детерминированных и стохастических стратегий, алгоритмов и программ поиска неисправностей, обеспечивающих требуемую точность и достоверность и производительность контроля за счет расчленения процедур обнаружения неисправностей на отдельные модули и их упорядочения на основе решения экстремальных комбинаторных задач; - разработка методов и средств мультипликсирования каналов связей между СК и объектами контроля, позволяющие повысить интенсивность и качество информационного обмена и одновременно снизить потребное количество проводных линий; - разработка информационного, методического и организационного обеспечения процедур контроля, проверок и испытаний на различных этапах жизненного цикла ИИС ЛА; Решение этих задач на современном этапе связано с широким использованием микропроцессорной элементной базы и разработкой средств контроля и диагностики виде распределенных информационно-управляющих систем с программируемой архитектурой.
Разработка инструментальных моделей адаптивных распределенных ИИС ЛА с программируемой архитектурой
К сквозным технологиям проектирования программного обеспечения можно отнести большое количество вариаций объектно-ориентированного проектирования (ООП). Некоторые методики (такие как 00 ADA (Object-oriented Analysis and Design with Applications) Греди Буча) доведены в настоящее время до уровня САПР (Rational Rose, Rational Inc.). Пакет Rational Rose позволяет описывать сложные системы с помощью графического языка UML. После поэтапного уточнения моделей, САПР генерирует исполняемый код на языке С++[11-14, 17,-19, 35, 43, 53, 55-57].
В объектно-ориентированной технологии разработки программного обеспечения Уирфса-Брука (The Designing Object-Oriented Software (DOOS) method by Рассмотрим подробнее ряд популярных, в настоящее время, объектно-ориентированных технологий проектирования программного обеспечения. В основе объектно-ориентированного анализа и проектирования Коада и Юрдона Obieci-Oriented Analysis and Design (OOA/OOD) method by Coad & Yourdon) лежит несколько основных идей, отличающих данную технологию от классических. Необходимо одновременно рассматривать как можно большее количество областей проблемы. Необходимо улучшать взаимодействие между системным аналитиком и специалистом в прикладной области. Необходимо увеличивать непротиворечивость анализа- проекта и программирования. Необходимо четко представлять унифицированность классов и объектов. Необходимо формировать спецификации гибко, для обеспечения последующих изменений. Необходимо многократно использовать объектный анализ, проектирование и объектно-ориентированное программирование. В целом, технология Коада и Юрдона основана на ряде основных принципов управления сложными системами и, соответственно, направлена на уменьшение сложности проектируемых систем [30, 31]. Wirfs-Brock) лежит идея управления сложностью реального мира с помощью абстракции. Знание о структуре реального мира скрыто внутри объектов. Проектирование в рамках DOOS начинается с поиска объектов. Затем каждому объекту присваивается некая ответственность за его действия. В целом, система должна состоять из множества сотрудничающих друг с другом объектов. Программа представлена как некая живая сущность (антропоморфный подход). По сравнению с классическими подходами к проектированию. DOOS выделяет большее время на процесс разработки и гораздо меньшее на практическую реализацию [ 23, 31, 33, 35 ].
Технология объектного моделирования Румбогха (Object Modelling Technique ЮМТ) hy Rumbaugh) является способом организации программного обеспечения как некой коллекции дискретных объектов, включающих в себя структуру данных и поведение. СУЩНОСТЬ объектно-ориентированной разработки в ОМТ - идентификация и организация понятий прикладной области, вместо понятий области реализации. Технология подразумевает необходимость более серьезной и соответственно долгой проработки проекта. Выгода от использования ОМТ видится в возможности многократного использования получившихся качественных наработок и уменьшении времени, необходимого на доработку, исправление ошибок и сопровождение программного обеспечения.
Вот несколько основных идей ОМТ: Основные усилия разработчика смешены в область анализа. Внимание при разработке должно быть сосредоточено на структурах данных, а не на функциях. Такой подход обеспечивает стабильность программы. Процесс разработки сквозной. Процесс разработки итерационный (возвратное проектирование). В методике «Жизненный цикл объекта» Шлаера и Милдора (Object Luecycies (OL) by Slilaer and Mellor) процесс проектирования состоит из двух частей: объектно-ориентированный анализ и объектно-ориентированное проектирование. Анализ в OL состоит из трех основных этапов: Этап 1. Информационное моделирование. На этом шаге, все внимание сконцентрировано на описании концептуальных объектов прикладной области в терминах объектов и атрибуов. Ассоциации, существующие между объектами, формализованы как связи, основанные на правилах и физических законах, преобладающих в реальном мире. Этап 2. Моделирование Состояния. Этот шаг - имеет отношение к поведению объектов и связей, а также к временным соотношениям. Модели состояния используются, чтобы формализовать жизненный цикл объектов и связей. Модели состояния представляют из себя диаграммы переходов и таблицы. Связь между моделями осуществляется посредством событий. Этап 3. Моделирование Процесса. Действия моделей состояния, которые содержат всю требуемую обработку, разделены на основное правило и процессы многократного использования, и выражены расширенной формой традиционной потоковой диаграммы DFD. Процессы, полученные таким способом, могут затем быть преобразованы непосредственно в операции объектно-ориентированного проекта.
Анализ характеристик предлагаемых моделей контроля
Среди рассмотренных выше показателей эффективности операций контроля ни один не учитывает время задержки обнаружения аварийной ситуации (30 АС), т. е. время, которое пройдёт с момента выхода определяющего параметра объекта контроля за пределы нормы до момента проведения очередного цикла контроля. Вместе с тем время 30 АС является одним из важнейших показателей, который определяет качество решения задач обеспечения требуемой надежности и адаптации распределенных ИИС ЛА, а именно, выработки команд на переключение резервируемых блоков, изменение программы функционирования, принятие управленческих решений и т. д. Величина заданного времени 30 АС определяется возможностью АР ИИС ЛА некоторое время сохранять работоспособность даже при наличии отказа. Такие свойства обязательно закладываются в систему ещё на этапе проектирования и их необходимо учесть. Проведённый анализ существующих подходов к выбору величины межконтрольного интервала позволяет сделать следующие выводы: при выборе величины межконтрольного интервала необходимо учитывать гомеостатические свойства АР ИИС ЛА, как объектов контроля, и случайную природу возникновения аварийных ситуаций; при формировании критерия эффективности операции контроля следует учесть, что числовые характеристики случайных величин не чувствительны к результатам единичного испытания и позволяют прогнозировать лишь некоторые средние результаты достаточно длинных серий испытаний, что ведёт к потере полезной информации. В этой связи необходимо решить следующие задачи исследований: 1. Разработать модели процесса контроля, которые учитывают случайную природу возникновения аварийных ситуаций. 2. Определить характеристики моделей контроля на основе экспериментальных данных стендовых испытаний. Вначале выберем показатель эффективности, который позволяет учитывать время задержки обнаружения аварийной ситуации (30 АС) при проведении оперативного дискретного контроля с восстановлением. Наиболее приемлемым является показатель эффективности оперативного Т-процесса целенаправленного контроля функционирования сложных технических систем. Процесс контроля считается успешно завершённым, если период т полного обслуживания требования, поступившего в систему массового обслуживания, не превзойдёт директивное время Тдоп. Показателем эффективности процесса контроля является вероятность выполнения задачи Пусть допустимое (заданное) время z 30 АС является расчётным или полученным экспериментальным путём и не является случайной величиной. По аналогии с ( 3.6 ) необходимо обеспечить время z не больше заданного z3km. Показателем эффективности операции контроля в этом случае является вероятность Рассмотрим общепринятые в теории восстановления сложных систем упрощающие допущения: 1) безотказность системы (объекта контроля) в течение заданного срока велика; 2) восстановление системы занимает минимальное время по сравнению с длительностью безотказной работы; 3) полная исправность системы перед включением её в работу; 4) в течение всего времени работы интенсивность возникновения АС постоянна; 5) система после цикла контроля функционирует как новая; 6) состояние системы известны известно только в моменты контроля; 7) при контроле отказы не возникают и не вносятся; 8) контроль достоверен; Перечисленные допущения достаточно адекватны реальным условиям функционирования сложных систем 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 , определяемой выражением: где X - интенсивность возникновения АС. Это предположение основано на том, что АС в сложной АР ИИС ЛА является следствием множества неблагоприятных событий различной физической природы. Поэтому поток событий, образуемый АС, является суммарным, объединяющим независимые между собой потоки случайных событий. С достаточной для практики точностью такой поток можно считать простейшим [ 8, 9 ].
