ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ПРОБЛЕМЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ И ДИАГНОСТИКИ СИСТЕМ

и диагностики систем

Основные принципы и подходы к построению систем идентификации

Качественное описание задачи идентификации и диагностики

По мере того как сфера применения цифровых вычислительных систем расширялась, и нашла своё применение не только в промышленности, сельском хозяйстве, но и транспортной сфере, то значение задачи обеспечения правильности их функционирования резко возросло.

В прошлом вычислительные системы использовались главным образом в неоперативном режиме для пакетной обработки, и если неисправности аппаратных средств своевременно не обнаруживались, это не имело серьезных последствий.

В настоящее время вычислительные машины все больше используются в оперативном режиме, работая в реальном времени в качестве средств управления химическими агрегатами и ядерными реакторами, а также в автоматизированных системах управления транспортом.

В любом из таких применений неправильное функционирование вычислительной машины может привести к катастрофе. В то же время уменьшение размеров и увеличение сложности цифровых вычислительных машин в еще большей степени затруднили контроль правильности их работы.

Существуют два принципиально различных пути борьбы с неисправностями компонентов автоматизированных систем, и каждый из них можно реализовать аппаратно, программно или комбинированным путем.

С одной стороны, используя избыточность, можно некоторыми методами нейтрализовать эффект, обусловленный неисправностями.

С другой стороны, неисправность можно обнаружить диагностической процедурой.

Способы борьбы с неисправностями компонентов автоматизированных систем:

  • - избыточность - нейтрализующая эффект, обусловленный неисправностями;
  • - диагностические процедуры - позволяющие обнаружить неисправность.

Нейтрализация неисправностей служит лишь для того, чтобы отдалить неизбежное.

С течением времени накопится столько неисправностей, что средства нейтрализации не будут способны компенсировать их отрицательный эффект. Поэтому такой способ полезен в первую очередь в таких применениях, как управление космическими кораблями, где правильную работу машины необходимо гарантировать на относительно короткий период времени, а ремонт затруднен или невозможен.

С другой стороны, метод, основанный на обнаружении неисправностей в сочетании с ремонтом, полезен тогда, когда остановки машины допустимы, однако неисправности нельзя оставлять необнаруженными.

Это соответствует случаю работы в режиме постоянной готовности, в том числе и боевой.

В определенном смысле нейтрализация неисправности и диагностика неисправности несовместимы, поскольку эффект нейтрализованной неисправности нельзя наблюдать или диагностировать, по крайней мере до тех пор, пока не проявятся дальнейшие неисправности. Однако было разработано много остроумных методов использования избыточности, когда для целей испытания можно отключить соответствующий механизм нейтрализации. Это позволяет объединять методы нейтрализации и диагностики.

Такое объединение представляет собой как раз то, что необходимо для работы в условиях управления процессами в реальном времени и для обработки информации в оперативном режиме (системы боевого управления РК и системы автоматизированного управления и контроля ТС и ТО и т.д.).

В таких условиях очень важно предотвратить полный выход системы из строя в течение весьма значительной части ее срока службы. Это вызывает необходимость использования избыточности для обеспечения правильной работы системы при наличии неисправностей, а также обусловливает необходимость использования средств обнаружения и диагностики для обеспечения эффективного ремонта во время технического обслуживания. В противном случае аппаратура нейтрализации (неисправностей) со временем будет «затоплена» неисправностями.

Хотя методы нейтрализации и методы диагностики неисправностей являются существенными элементами оперативной системы реального времени, методам нейтрализации, использующим избыточность, по-видимому, было уделено значительно больше внимания, чем диагностике.

История технической диагностики показывает, что самые первые вычислительные машины обслуживались весьма опытными техниками, которые применяли интуитивные процедуры, основанные на их опыте работы с рассматриваемой системой. В качестве вспомогательных средств они использовали так называемые диагностические программы, однако из-за несовершенства последних основная тяжесть обнаружения неисправности ложилась на плечи техников. Работая с современными цифровыми системами, такой опыт накопить трудно, отчасти потому, что его трудно передавать, а отчасти потому, что элементная база непрерывно обновляется, и, кроме того, как это ни кажется парадоксальным, современные компоненты редко отказывают.

Трудность диагностирования неисправностей в современных системах усугубляется еще и тем, что используются интегральные микросхемы (чипы), в которых нельзя наблюдать сигналы на внутренних точках схемы.

В то же время введение многочисленных контрольных выводов явно нерационально.

Следовательно, необходимы такие тест-процедуры, при использовании которых, была бы возможность идентифицировать саму неисправность используя только нормальные вводы и выводы схемы. Заметим, что такая интегральная схема вполне может содержать несколько сотен логических элементов (вентилей).

Необходимо также, чтобы эти процедуры были бы в значительной мере автоматизированными.

Поэтому процесс идентификации и диагностики систем связан с разработкой технических устройств и алгоритмов оценки и распознавания состояний объектов диагностирования с требуемой точностью детализации.

Последние годы процессы идентификации и диагностики объектов и явлений ознаменовались внедрением систем распознавания. В этой связи следует, прежде всего, назвать сферу материального производства — промышленного и сельского хозяйства. На промышленных предприятиях методы распознавания нашли применение при построении систем технической диагностики технологического и оборудования, разработке «интеллектуальных» роботов, в автоматизированных системах управления предприятиями, в частности оперативного управления войсками и оружием.

Тем не менее, и сегодня, как и 40 лет тому назад, задача идентификации и диагностики отождествляется с построением в том, или другом смысле оптимальных алгоритмов распознавания, исследованием условий, обеспечивающих возможность построения таких алгоритмов. Именно поэтому усилия исследователей-теоретиков концентрируются на постановке и решении хотя и важных, но, тем не менее, частных задач. К их числу в первую очередь относятся задачи определения информативных признаков распознаваемых явлений. Решение этих задач возможно только тогда, когда априори известны классы явлений (алфавит классов) и признаки, на языке которых описываются явления и их классы (словарь признаков). Однако, как правило, разработчики, приступающие к построению систем распознавания, не располагают такой информацией. Даже при построении распознающих устройств, предназначенных для распознавания букв конкретного алфавита, слов определенного языка или отпечатков пальцев, в ситуациях, где нет вопросов о классах объектов (каждая буква, слово или отпечаток составляют классы), информативные признаки и аппаратура для их определения априори не известны. Это предмет нетрадиционных исследований.

Почему же, несмотря на то, что задачи описания классов явлений или объектов на языке признаков и построения, оптимальных в том или другом смысле алгоритмов собственно распознавания не являются определяющими в проблеме распознавания.

Причин здесь, по-видимому, несколько. Первая состоит в том, что названные задачи сравнительно легко поддаются формализации и аналитическому решению, что и определяет их привлекательность для исследователей. Вторая заключается в том, что значительная их часть ограничивает свою деятельность только теоретическими изысканиями. Третья обусловлена тем, что традиционный подход к проблеме распознавания базируется (хотя этого никто не утверждает) на предположении об автономности систем распознавания. Хотя в ряде частных ситуаций такая постановка вопроса оправдана, однако в общем случае она неправомерна. И в системах технической и медицинской диагностики, и в автоматизированных системах управления промышленными и объектами транспорта распознавание неисправностей или дефектов машин и механизмов, болезней пациентов, возникших производственных ситуаций — не самоцель. Их распознавание есть лишь средство получения исходной информации, необходимой системе управления, стоящей над системой распознавания, для принятия управленческих решений, адекватных результатам распознавания неизвестных объектов и явлений.

Можно утверждать следующее. Достоверное распознавание неизвестных объектов или явлений не является достаточным условием для реализации потенциально достижимой эффективности системы управления. Однако оно является необходимым условием. Трудно предположить, чтобы врач (или система медицинской диагностики — безразлично), установивший ошибочный диагноз, выработал правильную стратегию лечения, адекватную истинному заболеванию. Конечно, он (или она) предложит стратегию лечения, соответствующую поставленному диагнозу. К каким последствиям это приведёт, можно не комментировать.

Поэтому при разработке любых устройств технической диагностики необходим системный подход, смысл которого в данном случае состоит в следующем. Система диагностирования должна строиться так, чтобы в условиях неизбежных ограничений результаты ее работы обеспечивали возможность системе управления реализовать потенциально достижимую эффективность.

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ   След >