СВК анализирует значения входных, выходных и, может быть, некоторых внутренних сигналов. На практике используется несколько степеней контроля

1) полный контроль – обнаруживаются все отклонения выходных сигналов контролируемой схемы;

2) полный контроль одиночных ошибок - обнаруживаются все отклонения на одном выходе контролируемой схемы;

3) полный контроль одиночных неисправностей – обнаруживаются отклонения выходных сигналов, вызванные всеми одиночными неисправностями контролируемой схемы;

Частичный контроль одиночных неисправностей – обнаруживаются отклонения выходных сигналов, вызванные всеми одиночными неисправностями контролируемой схемы хотя бы на одном входном наборе.

Достоверность функционального диагностирования существенно зависит от исправности самой схемы контроля. Эта проблема называется проблемой контроля «последнего сторожа». Она решается путем применения самопроверяемых СВК, которые обнаруживают и неисправности контролируемого устройства и собственные неисправности.

Параллельно с аппаратным контролем в вычислительных системах применяется программный контроль. Основные виды программного контроля приведены на рисунке 1. Контроль длительности выполнения программы подразумевает, что для каждой программы заранее известна длительность ее выполнения. Эта длительность контролируется с помощью охранных таймеров. Превышение длительности означает, что программа выполняется неправильно, зациклилась или остановилась. Метод контрольных функций используется, если результаты вычислений должны удовлетворять определенным функциональным соотношениям. Например, результат должен быть четным или положительным, либо контрольная сумма должна равняться нулю и т.п. Эффективным способом контроля является метод двойного счета, когда алгоритм вычислений реализуется два раза с последующим сравнением полученных результатов.

Перечисленные виды аппаратного и программного контролей позволяют обнаруживать до 80-95% ошибок, вызываемых неисправностями в микропроцессорных системах.

45. Постановка задачи диагностирования.

Работа систем непрерывного типа характеризуется параметра­ми, которые изменяются в непрерывном множестве значений. На рис. 8.1 показано изменение во времени некоторого параметра (физической величины) у, которая изменяется в пределах верх­него у _Ви нижнего у _Н значений. Непрерывный параметр у называ­ется диагностическим, если выход его значения за допустимые пре­делы у _Ви у _Нявляется признаком изменения состояния объекта.

Рис. 8.1 – Изменение непрерывного диагностического сигнала

Таким образом, контроль непрерывного диагностического па­раметра заключается в его измерении и проверке выполнения не­равенства у _Н< y < у _В.

Для целей диагностики непрерывную величину y _j можно опи­сать дискретным признаком k _j, который имеет два значения:

k _j = 1, если у _jН< y _j < у _jВ(в норме); k _j = 0в противном случае.

В более сложных случаях дискретному признаку присваивают­ся три значения:

k _j = k _j1,если у _jН> y _j

k _j = k _j2, если у _jН< y _j < у _jВ

k _j = k _j3, если y _j > у _jВ

В общем случае непрерывная система характеризуется некото­рым множеством диагностических параметров { y ₁, y ₂,… y _j,…, y _n}. Каждому параметру y _jсоответ­ствует свой дискретный признак k _j. Тогда при решении задач ди­агностики наряду с непрерывным описанием системы можно использовать дискретное описание. При этом состояние непрерыв­ной системы описывается вектором K = ( k ₁, k ₂,… k _j,…, k _n), где k – признак, имеющий т _jразрядов. Если m = 2, то вектор K является двоичным.

Сформулируем теперь математическую постановку задачи ди­агноза непрерывной системы. Сама система может находиться в нескольких возможных состояниях (диагнозах) D _i, которые счита­ются известными. Например — исправное, неисправное, рабо­тоспособное, неработоспособное, предотказное и др. Существуют два основных подхода к решению задачи диагноза — вероятност­ный и детерминированный.

В вероятностных методах считается, что система с некоторой ве­роятностью находится в одном из случайных состояний D _i. Извест­но множество диагностических параметров { y ₁, y ₂,… y _j,…, y _n}. Каждый параметр с определенной вероятностью характеризует состояние системы. Требуется построить алгоритм диагностиро­вания (решающее правило), с помощью которого по данному мно­жеству параметров определяется с достаточной достоверностью состояние системы D _i.

В детерминированных методах система характеризуется n -мер­ным вектором K = ( k ₁, k ₂,… k _j,…, k _n), который представляет со­бой точку в n -мерном пространстве признаков (параметров). Ди­агноз D _iсоответствует некоторой области этого пространства. Требуется построить алгоритм диагностирования, который дан­ный вектор K относит к определенной области диагноза. Таким образом, задача состоит в разделении пространства признаков на области диагноза.

Вероятностные методы являются более общими в том смысле, что могут оценивать достоверность того или иного диагноза и учи­тывать взаимозависимости между диагностическими параметрами. Но при этом эти методы требуют большего объема информации. В детерминированных методах предполагается, что данный диаг­ностический параметр с вероятностью, равной единице, соответствует допустимой норме или нет. Этот вывод делается в результате измерений. Вероятность данного (одного) диагноза считается так­же равной единице, вероятность остальных диагнозов равна нулю.

46. Вероятностные методы.(метод байеса)

Одним из наиболее простых и эффективных вероятностных ме­тодов технической диагностики при наличии достаточного объема статистических данных является метод, основанный на ис­пользовании обобщенной формулы Байеса.

Пусть диагностируемая система может находиться в одном из состояний (диагнозах) D ₁, D ₂,..., D _n,которые образуют полную группу несовместных событий. Это означает, что одновременно может быть поставлен только один диагноз D _i. Из опыта эксплуа­тации подобных систем известны вероятности P ( D _i)нахождения системы в состоянии D _i. Вероятность P ( D _i)называется априорной вероятностью диагноза. Так, если ранее наблюдалось N систем и у N _iсистем имелось состояние D _i, то

P (D _i) = N _i /N. (8.1)

При этом (8.2)

Пусть работа данной системы характеризуется диагностическим параметром y _j. Событие (признак) k _j(«выход параметра y _j за допу­стимые пределы») возникает при переходе системы в некоторые состояния D _i(при возникновении дефектов). Из опыта эксплуата­ции должны быть известны вероятности P ( k _j / D _i)появления при­знака k _j у системы в состоянии D _i. Так, если ранее среди N _i систем, имеющих диагноз D _i, признак k _jнаблюдался у N _ijсистем, то

P (k _j / D _i) = N _ij / N _i. (8.3)

Теперь задача диагноза может быть сформулирована следую­щим образом. У системы наблюдается признак k _j, т.е. отклонился за допустимые пределы диагностический параметр y _j. В каком со­стоянии D _iнаходится система с наибольшей вероятностью?

Обозначим через P ( D _i / k _j) — вероятность того, что система на­ходится в состоянии D _i, если наблюдается признак k _j. Эта вероят­ность называется апостериорной вероятностью диагноза. Ее опре­деление и является целью диагноза. Вероятность того, что система на­ходится в состоянии D _iи имеет признак k _j), обозначим через P ( D _i k _j). Тогда имеет место равенство

P ( D _i k _j) = P ( D _i) ∙ P ( k _j / D _i) = P ( k _j)∙ P ( D _i / k _j)(8.4)

где P ( k _j) — вероятность появления признака k _jнезависимо от состояния системы.

Поиск по сайту: