КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Алгоритмические методы повышения достоверности контроля
Одним из методов повышения достоверности функционального контроля компонентов авионики является применение более эффективных алгоритмов контроля, обеспечивающих более высокую достоверность контроля (по сравнению с однократным измерением параметра) вследствие введения временной избыточности. Применение таких алгоритмов для контроля технического состояния компонентов авионики предполагает n-кратное измерение и анализ каждого из параметров системы и приводит к увеличению продолжительности контроля примерно в n раз, что можно было бы отнести к недостаткам введения временной избыточности. Однако появление в 90-х годах прошлого века и бурное внедрение микропроцессоров и программных средств в качестве встроенных средств контроля (ВСК) бортового оборудования и постоянное повышение быстродействия цифровых вычислителей удовлетворяет в большинстве случаев жестким временным ограничениям при функциональном контроля компонентов авионики в полёте.
Рассмотрим функциональный контроль системы при введении временной избыточности на основе алгоритма с n-кратным повторным контролем параметров, по которым было сформировано решение “ не норма ” после (n – 1)-измерения. Схема организации допускового контроля на основе данного алгоритмом приведена рис. 1 и заключается в следующем. Задано допустимое число n повторных измерения диагностического параметра (ДП), и для определённости примем n = 2. Если при контроле ДП принимается решение “норма”, осуществляется контроль следующего параметра системы. В случае принятия решения “не норма” (результат r измерения ДП находится за пределами эксплуатационного допуска 2D) производится первое повторное измерение данного ДП. Результат первого повторного измерения r 1 анализируется схемой принятия решения. При r 1Î2D принимается решение “норма” и осуществляется переход к контролю следующего параметра системы. При r 1Ï2D (решение “не норма”) счётчик числа повторных измерений формирует сигнал на второе повторное (i = 2) измерение. Поскольку n = 2, то по результату второго повторного измерения принимается окончательное решение “норма”/“не норма” по контролируемому диагностическому параметру.
Поскольку решение “не норма” принимается на основе сравнения с допуском результата измерения, а не фактичекого значения ДП, то в ситуации “ ложный отказ ” принятое решение является неверным. Организация диагностирования на основе алгоритма с n- кратным повторным контролем параметров обеспечивает перепроверку решений “не норма” с целью уменьшения вероятности ложного отказа. Можно утверждать, что такой алгоритм организации контроля работоспособности обеспечивает своеобразную фильтрацию ситуации “ложный отказ” с несколькими уровнями: однократная фильтрация (n = 1), двухкратная фильтрация (n = 2), трёхкратная фильтрация (n = 3) и т.д. Для анализа работоспособности бортового оборудования максимальное число повторных измерений не превышает n = 3. Практический интерес представляют оценки того выигрыша, т.е. эффективности, в частности, по сравнению с алгоритмом однократных измерений ДП. Количественные значения эффективности алгоритма с фильтрацией и определят целесообразность его применения при организации функционального диагностирования авионики в полёте. Количественная оценка эффективности при контроле работоспособности на основе алгоритма с n- кратным повторным измерением параметров определяется отношением вероятностей неверных решений алгоритма с однократным контролем (моделируемого в ЛР 3) ксоответствующим вероятностям ошибок рассматриваемого алгоритма с фильтрацией при одинаковых исходных данных. Целесообразно выделить следующие составляющие эффективности алгоритма с фильтрацией ситуации “ ложный отказ ”:
§ эффективность по отношению к ошибке первого рода (альфа-эффективность, a-эффективность), вычисляемую по зависимости Е a n /0(d, z) = a0(d, z) / a n (d, z);
§ эффективность по отношению к ошибке второго рода (b-эффективность), вычисляемую по зависимости Е b n /0 (d, z) = b0(d, z) / b n (d, z);
§ эффективность по отношению к суммарной ошибке контроля S=a+b (сигма-эффективность, S-эффективность), вычисляемую по зависимости Е S n /0(d, z) = S0(d, z) / S n (d, z),
где индекс “0” определяет ошибки при реализации алгоритма с однократным контролем, т.е. с “нулевым” уровнем фильтрации неверных решений типа “ ложный отказ ”; индекс “ n ” определяет ошибки при реализации алгоритма с n- кратной фильтрацией ситуации “ ложный отказ ”.
Поскольку кратность a-фильтрации определяет возможность снижения вероятности ложных отказов при организации контроля работоспособности алгоритмом с конкретным значением n, то значение кратности n может характеризовать качество алгоритма с a-фильтрацией, или его “собственную” эффективность. Количественную оценку эффективности алгоритма с a-фильтрацией можно получить из отношение вероятности принятия неверного решения к вероятности ложного отказа, т.е. по зависимости вида
Е a n (d, z, n) = [a n (d, z, n) + b n (d, z, n)] /a n (d, z, n).
Учитывая, что покупная стоимость ВСК экспоненциально увеличивается в зависимости от класса точности диагностики [1], применение алгоритмов фильтрации допускает использование аналого-цифровых измерителей невысокой точности при обеспечении заданной достаточно высокой достоверности диагностирования.
Инструментом исследования являются статистические эксперименты (ММК) на моделях – компьютерных программах, имитирующих процесс формирования ситуации “ ложный отказ ” при допусковом контроле по рассматриваемым алгоритмам.
Дата добавления: 2014-01-05; Просмотров: 1071; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |