Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Современное состояние проблемы обеспечения надежности наземно-космических радиотехнических систем при проектировании 14
1.1. Основные особенности наземно-космических радиотехнических систем 14
1.1.1. Принципы построения НКРТС 15
1.1.2. Особенности бортового сегмента НКРТС 27
1.1.3. Особенности наземного сегмента НКРТС 30
1.2. Расчетные методы проектных исследований надежности НКРТС 33
1.2.1. Общая характеристика методов расчета надежности технических средств НКРТС 34
1.2.2. Методы расчета надежности программных средств 44
1.2.3. Метод расчета надежности радиолиний 47
1.3. Методики обеспечения надежности при проектировании НКРТС 50
1.3.1. Обобщенная методика обеспечения надежности 52
1.4. Постановка задач диссертационной работы 68
1.5. Выводы по главе 1 69
ГЛАВА 2. Разработка комплексной математической модели надежности НКРТС 71
2.1. Обоснование и выбор показателя надежности НКРТС 71
2.2. Разработка моделей надежности типовых НКРТС 75
2.3. Разработка моделей надежности составных частей НКРТС 79
2.3.1. Разработка модели надежности сегментов НКРТС для сеансного режима работы 79
2.3.2. Разработка модели надежности радиолинии 82
2.3.3. Разработка моделей надежности наземного сегмента, содержащего «вспомогательные» элементы 90
2.4. Выводы по главе 2 103
ГЛАВА 3. Разработка метода оценки показателей надежности НКРТС 105
3.1. Разработка общего алгоритма метода оценки надежности НКРТС 105
3.2. Разработка методов расчета характеристик надежности компонентов НКРТС 115
3.2.1. Разработка метода расчета характеристик надежности радиолиний НКРТС 115
3.2.2. Разработка метода макромоделирования характеристик надежности электронно-вычислительных средств 119
3.3. Выводы по главе 3 125
ГЛАВА 4. Разработка методического обеспечения процесса исследования надежности наземно-космических радиотехнических систем при проектировании. экспериментальная проверка и внедрение результатов работы 127
4.1. Разработка комплекса инженерных методик обеспечения проектной надежности НКРТС 127
4.1.1. Разработка алгоритма методики обеспечения надежности НКРТС при проектировании 128
4.1.2. Методика оценки характеристик надежности бортового и наземного сегментов НКРТС 133
4.1.3. Методика определения характеристик надежности радиолинии
«Земля-Борт» или «Борт-Земля» 136
4.1.4. Методика оценки надежности специализированных программных средств радиотехнических систем 149
4.2. Пример использования результатов работы при проектировании системы «Компарус» 158
4.3. Экспериментальная проверка метода на основе реальных данных подконтрольной эксплуатации 176
4.4. Сравнительный анализ результатов оценки экспериментальных данных, традиционного и предложенного методов 180
4.5. Внедрение результатов работы 182
4.6. Выводы по главе 4 183
Заключение 185
Список литературы
- Расчетные методы проектных исследований надежности НКРТС
- Разработка моделей надежности составных частей НКРТС
- Разработка методов расчета характеристик надежности компонентов НКРТС
- Разработка алгоритма методики обеспечения надежности НКРТС при проектировании
Введение к работе
Актуальность работы.
Исследование влияния факторов окружающей среды на организм человека насчитывает не один десяток лет. Первые исследования в этой области относятся еще к XIX веку (работы Т.Г Гексли «Место человека в природе», Д.П. Марша «Человек и природа», К. Бернара и др.). В XX веке русскими исследователями (И.М. Сеченов, К.Ф. Рулье, Н.А Северцов) взаимодействие между организмами и окружающей средой рассматривалось с точки зрения сформулированного ими закона "общения, или двойственных начал". Природная среда (ее компоненты и факторы, а главное климат), оказывая влияние на население, формирует в зависимости от специфических свойств занимаемых им территорий различные приспособительные (адаптивные) типы людей. В свою очередь, общество, влияя на природную среду, видоизменяет ее, создавая новые свойства. Уже преобразованная природная среда вновь воздействует на человека, приводя к существенным изменениям в параметрах его популяций, что выражается как в биологических и социальных приспособлениях, так и в различных формах патологий.
Организм человека является открытой системой, которая непрерывно обменивается с окружающей средой. Аппаратом саморегуляции физиологических функций организма человека являются функциональные системы организма ФСО (П.К.Анохин). При этом экстремальные экологические условия Севера создают механизмы внешнего воздействия на ФСО человека. Действие экофакторов проявляется в значительной нагрузке на жизнеобеспечивающие процессы и психическую сферу.
В настоящее время недостаточно исследовано влияние экстремальных условий ХМАО-Югры на растущий детский организм. Решение этой проблемы может проявиться в ближайшем будущем и не только в снижении умственной и физической работоспособности, нарушении здоровья, снижения эффективности образовательного и воспитательного процесса, но и в серьезных аномалиях детского организма (в 3-м и 4-м поколениях).
В связи с ростом населения ХМАО-Югры, в частности детского населения, исследование воздействия метеофакторов Севера на психофизиологические функции организма (особенно на память, мышление, внимание) является наиболее актуальной проблемой в аспекте инновационного развития РФ. Именно эти функции обеспечивают качество усвоения любых знаний.
В последние годы диагностика и изучение приспособительных функций организма и, в частности работы ФСО, опирается на математические модели биологических динамических систем (БДС), которые позволяют изучать динамику природных биологических процессов на любом уровне и позволяют прогнозировать поведение БДС в случае внешних (сторонних) воздействий или в случае нестандартного (патологического для отдельного организма, например) развития процессов.
В таких исследованиях основное внимание уделяется разработке новых методов изучения ЦНС в рамках системного компартментно-кластерного системного подхода (ККП), который является теоретическим фундаментом для фазатонной теории мозга (ФТМ). При этом мы сейчас используем не только традиционный системный анализ, но и системный синтез, в рамках которого идентифицируются подпространства меньшей размерности, в которых вектор состояния организма человека (ВСОЧ) может достаточно успешно описывать динамику поведения биосистем. При этом идентифицируются аттракторы основных движений ВСОЧ, которые соответствуют саногенезу и патогенезу. В рамках такого подхода ВСОЧ в m-мерном глобальном пространстве диагностических признаков может описывать общее состояние БДС организма человека. Настоящие исследования посвящены применению компартментно-кластерного подхода и компартментно-кластерной теории биосистем для описания параметров вектора состояния организма для психофизиологических показателей (внимание и мышление) учащихся различных возрастных групп в фазовом пространстве.
В рамках такой постановки проблемы, а также общих задач экологии человека на Севере мы определяем круг стоящих перед исследователями проблем в области экологии человека. Существенно, что получаемые нами данные можно всегда сопоставить с подобными результатами исследований учащихся в средней полосе России. Это может составить предмет сравнительного анализа психофизиологических функций человека в период его онтогенеза (в частности, в пубертатный период).
Методами системного анализа возможна разработка новых психофизиологических методик для скрининговых обследований учащихся в условиях Севера РФ для получения объективной информации о показателях памяти, мышления, внимания и изучения их корреляции с показателями нейромоторного и нейровегетативного системокомплексов в рамках разрабатываемой теории фазатона мозга (ТФМ).
Целью настоящих исследований является изучение с помощью методов системного анализа и синтеза особенностей динамики изменения показателей психофизиологических функций учащихся г.Лянтора в зависимости от метеоусловий.
Для достижения поставленной цели решались следующие задачи:
-
Проанализировать, отобрать и разработать алгоритмы и программы, которые обеспечивают регистрацию психофизиологических показателей человека с помощью ЭВМ в условиях Севера РФ.
-
Провести сравнительный анализ изменения психофизиологических показателей учащихся в различные сезоны года (осень, зима) в рамках стохастического подхода и системного анализа и синтеза (синергетики).
-
Выявить закономерности изменения параметров аттракторов вектора состояния организма человека (ВСОЧ) у учащихся различных возрастных групп в условиях действия метеофакторов.
-
Дать прогноз и выработать рекомендации по оптимизации нагрузок учащихся в различные периоды учебного года.
Научная новизна исследований.
-
Разработан алгоритм математическая модель мнемических функций учащихся, а и на ее основе составленный программный продукт обеспечивает скрининговые обследования учащихся школ в условиях действия метеотропных факторов среды обитания.
-
Разработан и внедрен программный продукт, обеспечивающий регистрацию основных психофизиологических параметров школьника при массовом обследовании в условиях типовых школ Югры.
-
Изучена возрастная динамика изменения показателей памяти и мышления учащихся - некоренных жителей, проживающих в Югре, в зависимости от сезонов года.
-
Создана школьная информационная система и база данных на примере школы №6 г. Лянтора, обеспечивающая длительное мониторирование психофизиологических функций учеников и их корреляцию с успеваемостью и выработку новых критериев оценки деятельности педагогических коллективов.
Научно – практическая значимость. Разработанные новые программы для ЭВМ, модели, способы и устройства для изучения психофизиологических функций учащихся могут быть использованы в скрининговых исследованиях качества жизни и деятельности учащихся в условиях Севера РФ методами системного анализа. Алгоритмы и компьютерные программы позволяют идентифицировать основные функции организма учащихся в различных климатических условиях. Это обеспечивает новую количественную классификацию и идентификацию показателей функций организма. Разработанные комплексные методы оценки психофизиологических показателей позволяют внедрять их в практику работы органов управления образования для оценки степени утомления учащихся в процессе учебы, выбирать оптимальную траекторию учебных нагрузок у учащихся по различным видам учебной деятельности.
Внедрение результатов исследований. Разработанные способы и устройства прошли апробацию и внедрены в ряде ВУЗов и школ городов Самары, Сургута, Сургутского района. Результаты исследований используются при подготовке студентов в Самарском государственном педагогическом университете, в Сургутском государственном университете в лекционных курсах и на практических занятиях по биофизике, экологии человека и медицинской кибернетики, ИПК РРО г. Ханты– Мансийска.
Апробация работы. Материалы диссертации докладывались на кафедральных и факультетских семинарах Сургутского государственного университета; на научной конференции с международным участием IT+S&E’05 (Гурзуф, Украина, 2005), на Всероссийской научной школе (Киров, 2006), на Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Проблемы региональной экологии в условиях устойчивого развития» (Киров, 2007, 2008).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 14 печатных работ, из них 1 – в рекомендованных ВАК журналах и 1 глава в монографии. Перечень публикаций приведен в конце автореферата.
Объем и структура диссертации. Диссертация изложена на 145 страницах машинописного текста и состоит из “Введения”; главы “Особенности психофизиологических функций учащихся в условиях действия метеотропных факторов окружающей среды», представляющей обзор литературных данных по рассматриваемой проблеме; главы “Объект и методы исследований”, представляющей объект исследования и общие традиционные и оригинальные авторские методы, применяемые в настоящей работе; главы “Результаты собственных исследований и их обсуждение”, посвященной исследованию в рамках системного анализа психофизиологических функций учащихся ХМАО, разработке новых методов изучаемых процессов с анализом результатов; “Выводов”; “Приложения”. Библиографический указатель содержит 164 наименований работ, из которых 142 на русском языке и 22 иностранных. Текст диссертации иллюстрирован 24 таблицами и 22 рисунками.
Расчетные методы проектных исследований надежности НКРТС
Основой аналитических методов для решения задач надежности служит теория случайных процессов (марковских, полумарковских, многомерных марковских). При помощи однородных марковских процессов с конечным или счетным множеством состояний [17, 18, 21, 47, 77, 79, 88, 127, 152, 154] описывается эволюция систем при максимальных ограничениях: время безотказной работы, восстановления и подключения резервных элементов, временной резерв, время между сеансами контроля, проведения контроля, существования скрытых отказов и т.д. Они не должны зависеть от предшествующей истории, а значит имеют экспоненциальное распределение. Экспоненциальный закон распределения можно использовать только в том случае, когда потоки отказов и восстановлений являются простейшими, т.е. обладают свойствами ординарности, стационарности и отсутствия последействия. Вообще говоря, потоки отказов элементов РТС можно считать ординарными. Потоки восстановлений могут быть неординарными, когда одновременно восстанавливаются несколько элементов. Свойство стационарности должно быть подвергнуто сомнению, т.к. в системе возможно старение или омоложение элементов, за равные промежутки времени вероятности появления тех или иных событий могут быть различны. Наличие последействия проявляется постоянно.
Попытка отказаться от предложения об «экспоненциальное» отказа или восстановления хотя бы одного элемента приводит к появлению значительных трудностей в связи с необходимостью составлять системы интегро-дифференциальных уравнений [17, 21, 49, 50, 51, 64, 77, 127, 138, 154, 160].
Математическое описание функционирования системы с произвольными распределениями (нормальное, и др.) часто удается получить с помощью теории полумарковских процессов, когда процессы исправной работы и обслуживания рассматриваются в специально подобранные моменты времени или марковскими процессами восстановления со специально построенными фазовым пространством [17, 21, 45, 49, 51, 80] Однако поведение сложной системы с восстановлением лишь в нескольких исключительных и довольно тривиальных случаях удается описать полумарковским процессом. Методы, основанные на полумарковских процессах, применяются в тех случаях, когда только некоторые распределения (часто одно или небольшое количество) являются произвольными, а остальные — экспоненциальными. Кроме того, эти методы, как правило, позволяют определять лишь стационарные значения показателей надежности, а для исследования переходных процессов функционирования системы здесь возникают непреодолимые трудности. Возможности применения методов ограничены, поскольку в общем виде на их основе не удается разработать математическую модель восстанавливаемого сегмента НКРТС с учетом структурной избыточности и любой дисциплины ремонта.
В более общих ситуациях приходится рассматривать марковские процессы континуальным множеством состояний, т.е. многомерные марковские процессы. На их основе удается описать эволюцию РТС при произвольных распределениях времен безотказной работы и восстановления элементов с учетом структурной и временной избыточности, с учетом нескольких видов отказов и т.д. Инженерная реализация метода многомерных марковских процессов в простейшем случаях осуществляется с помощью статистического моделирования на ЭВМ, требующего колоссальных затрат машинного времени и памяти.
Среднее время восстановления элементов РТС в несколько раз меньше среднего времени между соседними отказами. Это обстоятельство позволяет использовать для оценки их надежности асимптотические методы. Исследование надежности РТС с помощью асимптотических методов является важной задачей, т.к. точные формулы для характеристик надежности удается получить лишь в редких случаях, и они, как правило, сложны для практического использования. Распределение исходных характеристик элементов обычно заранее не известно, а оценка этих характеристик требует большего труда, чем оценка некоторых числовых параметров.
В настоящее время работы, посвященные изучению свойств восстанавливаемых систем на основе асимптотического метода, носят в основном теоретический характер и могут быть использованы для РТС с малым числом состояний. Эти методы не определяют предельное значение параметра, начиная с которого можно использовать асимптотические формулы. С помощью этих методов затруднен анализ переходных процессов. И, наконец, погрешность характеристик надежности может быть достаточно высокой.
Перечисленные выше методы получили наибольшее развитие в теории надежности. Тем не менее, для анализа надежности систем с неэкспоненциальными распределениями часто применяются и другие методы. Это прежде всего методы логико-вероятностные, графовые, укрупнения состояний, эвристические, аналитико-статистические, декомпозиции, метод разложения на фазы, диффузионных процессов, Кендал-ла и метод аппроксимации интенсивностей [17, 23-25, 39, 49, 50, 54, 88].
Разработка моделей надежности составных частей НКРТС
Как было показано в главе 1, основной режим работы бортового радиотехнического комплекса управления (БРТКУ) - сеансный. Кроме того, для обеспечения надежности в БРТКУ, в него обязательно вводит
ся аппаратурная и функциональная избыточность [17, 21, 50], которая приводит к сложной, монотонного типа, структуре СРН (см., например, рис. 1.9). Однако моделей надежности для резервированных изделий, работающих в сеансном режиме, до настоящего времени не разработано. Применение же моделей надежности для сеансного режима работы, не учитывающих наличие резервирования (см., например, [50]), дают результаты, которые противоречат экспериментальным данным [53].
Рассмотрим особенности резервированного БРТКУ, работающего в сеансном режиме. Количество сеансов БРТКУ можно определить как: Т где: tc - полное время существования системы; Т — полная длительность одного сеанса.
Во время каждого сеанса, первую часть сеанса с долей a = const БРТКУ работает в течение промежутка времени с длительностью аТ. Во вторую часть сеанса с долей (1-а) БРТКУ находиться в режиме ожидания в течение промежутка времени с длительностью (1 - а)Т. На рис. 2.4 показан режим переключения между сеансами работы БРТКУ.
На рис. 2.4 моменты включения БРТКУ при t = iT(i =1,2,...,пі) показаны над осью времени, а моменты переключения БРТКУ из режима ожидания в рабочий режим при t =jT+ аТ([ = 0,1,2,...,га-1) - под осью времени.
В этом случае можно предложить следующую модель надежности БРТКУ (ЯБСІ С) - вероятности безотказной работы за полное время существования системы tc=mT): (0 = [ («П ((1-«ЮГ, (2.9) где: Рэ (аТ) - ВБР БРТКУ за время аТ в течение одного сеанса с учётом имеющегося резервирования в системе; .Р , ((1 - а)Г) - ВБР БРТКУ за время хранения (1- а)Т в течение одного сеанса и также с учётом имеющегося резервирования.
На рис. 2.5, в качестве примера, для «дублированной» группы, работающей в сеансном режиме, приведены графики зависимости ВБР от времени при использовании модели, приведенной в [50, 154] - P(tc) и модели (2.7) - Rsdtc) Как видно на рис. 2.5, при t= tc =120 [ч.] P(tc) ЯБС(Ъ), ЧТО приводит к существенному занижению итоговой оценки характеристик надежности бортового сегмента.
Аналогично можно построить модель надежности и для наземного сегмента, который, в отличие от бортового элемента, является восстанавливаемым.
Как было показано в [33-35] и в главе 1, надежность радиолинии (канала) определяются большим числом факторов (источников ухудшения надежности передачи). Однако, на практике учитываются только потери, связанные с ограничением полосы; эффективностью антенны; атмосферными помехами и шумом атмосферы; галактическим или космическим шумом, звездным шумом и шумом побережья и (собственным) шумом приемника, а влиянием остальных факторов в расчетах пренебрегают [33-35, 55-61].
Расчет основной надежности радиолинии (BCR) включает в себя определение следующих параметров: - ежемесячная средняя допустимая мощность сигнала для приемника [56]; - ежемесячные средние атмосферные, искусственные и галактические мощности шумов [57]; - верхние и нижние отклонения от ежемесячной средней мощности сигнала к шуму (долгосрочное (ежедневное) и краткосрочное (часовое)); - требуемое (назначенное) отношение сигнала-к-шуму [58].
При этом в зависимости от особенностей НКРТС и условий построения приема - передающей цепи, для исследования надежности радиолинии применяется иерархический подход, показанный на рис. 2.6.
Проектирование НКРТС предполагает вычисление требований к распространению волны для различного времени суток и диапазона частот между среднемесячным значением базовой MUF (наивысшая частота, поддерживающая распространение в ионосфере после отражения) и LUF (низшая частота с адекватной силой сигнала) [62].
Оценки среднего значения силы радиосигнала могут быть получены оценкой различных потерь при передаче и полученные факторы могут быть скомбинированы с оценкой интенсивности окружающей среды для атмосферных, производимых человеком и космических шумов, для выявления усредненного отношения сигнал/шум. Пока что в некоторых схемах предпочтительно использование корректировки допущения на падение волны, полученное эмпирически, для неизменных форм сигнала в течение месяца, для более точного приближения следует оценивать ежедневные и ежечасные изменения сигнала и шума. Это делается исходя из того, что определяются различные типы показателей надежности.
Разработка методов расчета характеристик надежности компонентов НКРТС
Как было показано в главе 2, надежность радиолинии характеризуется вероятностью бессбойной работы. ММ, приведенные в разделе 2.3.2 включают в себя три составляющих: РЛ-пк{Рл-оК) (ВБСР прямого и обратного каналов) и Rny (ВБСР от метеорологических условий места установки НС). Значение КРЛ-пк{РЛ-ок) вычисляется согласно методу, приведенному в таблице 3.1, используя информацию из таблицы 3.2. Этот метод использует промежуточные вычисления следующих параметров: - средней полезной мощности сигнала на входе приемника (Шаг 1), - среднего отношения сигнала к шуму (Шаги 2 и 3), - верхнего результирующего отношения сигнала к шуму в децибелах (Шаги 4 - 6), - нижнего результирующего отношения сигнала к шуму в децибелах (Шаги 7 - 9).
Необходимое отношение сигнала к шуму (Шаг 10) определяется на основании исходных данных о НКРТС и таблиц [58] (рекомендация ITU-R F.339), в которых приведены значения предельного отношения сигнала к шуму, в зависимости от условий функционирования. ВБСР тогда можно оценить, на основе статистического распределения Брэдли и Бедфорда (Шаг 11).
Как видно из ММ расчета К-РЛ-ПК(РЛ-ОК) (шаг 11, таблица 3.1) она определяется для каждой конкретной частоты канала. Тогда в случае, если приемник рассчитан на прием одного и того же сигнала по нескольким частотам, то для п частот получаем BRR : R, BRR = 100 1-п h / = т-ж(рл- ж) 100 (/) ,% (3.8) где: -К-РЛ-піс(рл-ок)(/і) -BCR, выраженное в процентах, для частоты/;. Для единственной рабочей частоты, BRR тождественно равен R РЛ-ПК(РЛ-ОК) В случае, если в системе более одного канала, BPR определяется по формуле: BPR = 1 i=\\ -f]fi- вщ 100 л ,% (3.9) где: BRR\ - BRR для канала /. Для единичного приема BPR равно BRRX.
Третья составляющая модели оценки ВБСР радиолинии Rny определяется на основании ММ, приведенной в разделе 2.3.2. Для этого используется табличные значения поправочного коэффициента Кпу(г) от месяца года и места установки наземного сегмента. В качестве примера, в разделе 2.3.2 приведена такая таблица для региона «Москвы - Московской области».
Следует отметить, что если проектируется цифровая линия связи, необходимо помимо ВБСР, характеризующейся отношением сигнала к шуму, учитывать также и зависимость ВБСР от длительности передачи информации R[TP/TTP] И дисперсии частоты R[FP/FTP]. ЭТИ величины определяется по алгоритму, аналогичному R[SNP/SNTP] (см. таблицу 3.1). Кроме того, цифровая линия связи описывается моделями (3.8) и (3.9) для случая, когда есть п частот и (или) несколько путей движения радиосигнала.
Для определения параметров СЧ НС необходимо было решить вспомогательную задачу - разработать метод создания макромоделей характеристик надежности (интенсивностей отказов в различных режимах) для компонентов электронно-вычислительных средств (ЭВС), т.к. они преобладают в составе низкочастотной части НС [54, 68].
Для стандартных и унифицированных СЧ ЭВС используют характеристики надежности, приведенные в нормативно-технической документации (НТД). Как правило, в НТД приводится значение интенсивности отказов СЧ (постоянная величина), которая представляет собой либо «верхнюю» оценку интенсивности отказов, либо получена для конкретных условий применения СЧ (режимов работы и уровней внешних воздействующих факторов) [13, 81-83], т.е.: Ктд = Ясч = const (3.16)
Отметим, что (3.10) можно рассматривать как макромодель интенсивности отказов СЧ по отношению к полной модели, приведенной в справочниках [23-25, 123, 126, 130].
Кроме того модель (3.16) широко применяется и для оригинальных СЧ, что позволяет существенно снизить трудоемкость расчетов надежности не только численными, но и аналитическими методами. В этом случае число повторных расчетов по полной модели определяется уже не общим количеством оригинальных СЧ, а лишь количеством их типоразмеров. Однако (3.16) не позволяет оценить значения характеристик надежности СЧ при изменении условий ее применения. Это может привести к существенной погрешности при проведении оценки надежности всего НС, величина которой будет тем больше, чем сильнее отличаются условия применения данной СЧ от условий, которые были приняты при расчетах характеристик надежности ЭРИ по полной модели, приведенной в [23-25]. Пример модели СЧ приведен ниже: / Лр (хр) = Ка 2_, "Ькспп .(хр У » (3-17) где: - Яэкспл.(хр),! -интенсивность отказов в режиме эксплуатации (в режиме хранения) /-ой ЭРИ [23-25], 1/ч; - Ка - коэффициент качества разработки и изготовления аппаратуры (КС «МОРОЗ-6» или Положение РК-98) [23].
На рис. 3.5, 3.6 в качестве примера приведено семейство характеристик надежности блока питания системного блока ЭВС для различных групп аппаратуры по классификации ГОСТ РВ 20.39.304 [13] в зависимости от изменения температуры окружающей среды.
Разработка алгоритма методики обеспечения надежности НКРТС при проектировании
В состав как бортового, так и наземного сегмента входят СПС, оценка надежности которых также необходима на этапах проектирования. Поэтому, используя стандарты [65, 85, 86] была предложена инженерная методика оценки надежности СПС (см. Блок 9.12 на рис. 4.2), состоящая из следующих этапов [153]:
1. Оценка надежности СПС проводится на фазах жизненного цикла и включает выбор номенклатуры показателей, их оценку и сопоставление значений показателей, полученных в результате сравнения с базовыми значениями.
2. Показатели надежности объединены в систему из четырех уровней. Каждый вышестоящий уровень содержит в качестве составляющих показатели нижестоящих уровней. Допускается вводить дополнительные показатели на каждом из уровней:
2.1. Для обеспечения возможности получения интегральной оценки по группам показателей надежности используют факторы качества (1-й уровень): надежность ПС, сопровождаемость, удобство применения, эффективность, универсальность (гибкость) и корректность.
2.2. Каждому фактору надежности соответствует определенный набор критериев качества (комплексные показатели - 2-й уровень): устойчивость функционирования, работоспособность, временная эффективность, ресурсоемкость, проверенность.
2.3. Критерии надежности определяют одной или несколькими метриками (3-й уровень). Если критерий надежности определяется одной метрикой, то уровень метрики опускается.
2.4. Метрики составляются из оценочных элементов (единичных показателей - 4-й уровень), определяющих заданное в метрике свойство. Число оценочных элементов, входящих в метрику не ограничено.
2.5. Выбор оценочных элементов в метрике зависит от функционального назначения оценочного элемента и определяется с учетом данных, полученных при проведении испытаний различных видов, а также по результатам эксплуатации СПС.
2.6. Для накопления информации об оценочных элементах формируется справочник оценочных элементов (см. [85] приложение 2) на основе ранее полученных данных о качестве аналогичных СПС.
3. Оценка надежности ПС проводится в следующей последовательности:
3.1. На фазе анализа проводится выбор показателей и задание их требуемых значений, используя СПС аналоги. В табл. 4.4 приведен список показателей надежности, который необходимо определять для СПС.
3.2. Для показателей надежности на всех уровнях (факторы, критерии, метрики, оценочные элементы) принимается единая шкала оценки от 0 до 1.
3.3. Показатели надежности на каждом вышестоящем уровне (кроме уровня оценочных элементов) определяются показателями надежности нижестоящего уровня, т.е.: - результаты оценки каждого фактора определяются результатами оценки соответствующих ему метрик; - результаты оценки каждой метрики определяются результатами оценки определяющих ее оценочных элементов.
3.4. В процессе оценки надежности СПС на каждом уровне (кроме уров ня оценочных элементов) проводятся вычисления показателей надежно сти СПС, т.е. определение количественных значений абсолютных пока зателей (г ., где/ - порядковый номер показателя данного уровня для i го показателя вышестоящего уровня) и относительных показателей (К ЯВЛЯЮ1ПИХСЯ функцией показателя р и базового значения P,fA3 .
3.5. Каждый показатель надежности 2-го и 3-го уровней (критерий и метрика) характеризуется двумя числовыми параметрами - количествен ным значением и весовыми коэффициентами ( у . ).
3.6. Сумма весовых коэффициентов показателей уровня L, относящихся к /-му показателю вышестоящего уровня (L-1), есть величина постоянная. Сумма весовых коэффициентов ( у .. ) принимается равной 1.
3.7. Общая оценка надежности СПС в целом формируется экспертами по набору полученных значений оценок показателей надежности.
3.8. Для оценки надежности СПС различного назначения методом экспертного опроса составляется таблица значений базовых показателей надежности СПС.
4. Надежность СПС, используя модель (4.24), позволяет определить вероятностную характеристику - это вероятность бессбойной работы СПС за заданный промежуток эксплуатации [88]. ВБСР СПС определяется путем сравнения полученных расчетных значений показателей с соответствующими требуемыми значениями показателей существующего аналога или расчетного СПС, принимаемого за эталонный образец:
4.1. Значения требуемых показателей СПС должны соответствовать значениям показателей, отражающих современный уровень качества и прогнозируемый мировой уровень.
4.2. В качестве аналогов выбираются реально существующие СПС того же функционального назначения, что и сравниваемое, с такими же основными параметрами, подобной структуры и применяемые в условиях эксплуатации.
Ниже приведен общий алгоритм методики оценки качества СПС (см. рис. 4.15, 4.16). Также ниже приведен фрагмент алгоритма методики оценки показателя надежности на фазе проектирования (см. рис. 4.17).
Для примера приведена оценка надежности СПС автоматизированного рабочего места «Военного Гидрометеоролога» (АРМ-ВГМ), входящего в состав наземного низкочастотного комплекса системы «Компарус» [75, 76]. Программное средство находится на этапе проектирования и для него наиболее важным является показатель надежности. На рис. 4.18 приведена структурная схема АРМ-ВГМ, на рис. 4.19 приведена его функциональная схема надежности АРМ-ВГМ.
