close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Модели и алгоритмы оценки надежности автоматизированных систем управления пожаровзрывобезопасностью промышленных предприятий

код для вставкиСкачать
На правах рукописи
ЛЮБАВСКИЙ АЛЕКСЕЙ ЮРЬЕВИЧ
МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ ОЦЕНКИ НАДЕЖНОСТИ
АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ
ПОЖАРОВЗРЫВОБЕЗОПАСНОСТЬЮ
ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ
ЯТИЙ
Специальность 05.13.06.
Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
(технические
технические науки, отрасль - промышленность)
промышленность
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени
кандидата технических наук
Москва – 2015
Работа выполнена в учебно-научном комплексе автоматизированных систем и
информационных технологий (УНК АСИТ) ФГБОУ ВПО «Академия Государственной противопожарной службы МЧС России»
Научный
руководитель:
Бутузов Станислав Юрьевич,
доктор технических наук, доцент,
начальник УНК АСИТ Академии ГПС
МЧС России
Официальные
оппоненты:
Таранцев Александр Алексеевич,
заслуженный работник высшей школы РФ,
доктор технических наук, профессор,
заведующий лабораторией проблем развития
транспортных систем и технологий
Института проблем транспорта РАН
Лукъянов Александр Дмитриевич,
кандидат технических наук, заведующий кафедрой Автоматизации производственных процессов
Донского Государственного технического университета
Ведущая
организация:
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Московский государственный университет информационных технологий, радиотехники и электроники"
Защита диссертации состоится 24 декабря 2015 г. в 14:00 на заседании диссертационного совета Д205.002.01 при Академии Государственной противопожарной
службы МЧС России по адресу: 129366, г. Москва, ул. Бориса Галушкина, 4, зал
Диссертационного совета
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Академии Государственной
противопожарной службы МЧС России и на сайте http://academygps.ru/nauka/
dissertacionnyje-sovety/dissertacionnyj-sovet-d-205.002.01/dissertacii-soiskatelej/
lubavskij-aleksej-jurevich
Автореферат разослан 24 июля 2015 г.
Отзыв на автореферат с заверенной подписью и печатью просим направить в
Академию Государственной противопожарной службы МЧС России по указанному адресу
Ученый секретарь
диссертационного совета
доктор технических наук, доцент
С.Ю.
Бутузов
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность и степень научной проработки темы исследования. В
настоящее время происходит изменение приоритетов в сфере обеспечения
безопасности. Ведущим направлением, наряду с защитой жизни и имущества,
является обеспечение стабильной устойчивости функционирования объектов на
основе защиты материальных и нематериальных активов, рационализации инвестиций, управления рисками и пр. Практика показала, что решение данных
вопросов невозможно без устойчивого развития автоматизированных систем
безопасности как необходимого инструментария, в том числе использования
профильных информационных систем и технологий.
Особым классом выступают отрасли промышленности, где широко используются автоматизированные системы управления (АСУ). Наиболее опасными считаются пожаровзрывоопасные (ПВО) объекты. ЭТИ системы позволяют производить контроль, анализ и сбор информации, оперативно принимать
и выдавать варианты необходимых решений. Тем не менее, АСУ, обеспечивающие пожаровзрывобезопасность (ПВБ), обязаны отвечать повышенным
требованиям надежности. Проблема обусловлена тем, что существующие в
АСУ средства вычислительной техники (СВТ), имеют технический ресурс и гарантийный срок работы СВТ установленный изготовителем на стадии постановки СВТ на производство расчетным путем, а наработка на отказ подтверждается специальными испытаниями определенной выборки СВТ на надежность (наработку на отказ и/или долговечность).
Однако используемые методы, испытательные приборы и стенды, в т.ч.
ускоренные и форсированные, не могут обеспечить всего многообразия фактических эксплуатационных условий, в которые «попадают» СВТ на объектах автоматизации, в связи с чем, все имеющиеся «паспортные данные» являются
приближенными. Поэтому на объектах и в технологических процессах повышенной опасности применяется резервирование (дублирование, троирование и
т.д.) и профилактические «остановы» для ремонта или замены блоков и устройств, чтобы избежать аварий, взрывов и пожаров, из-за «внезапного» отказа
СВТ.
С другой стороны, от своевременной и корректной обработки устройствами поступающей в отрезке реального времени информации зависит работоспособность и надежность узлов АСУ ПВБ в целом. Таким образом, актуальность
исследования обусловлена несовершенством существующего инструментария
диагностики отказов СВТ, обработки потоковых данных системой диагностики
состояния управляемых узлов систем безопасности АСУ ПВБ.
Указанные обстоятельства вызывают необходимость создания, как моделей, так и средств диагностики состояния СВТ, на предмет получения характеристик, которые позволят получить достаточную информацию о состоянии
СВТ и обеспечат тем самым возможность прогнозирования отказов и безопасной эксплуатации СВТ на объектах с АСУ ПВБ.
3
Таким образом, возникает научная задача разработки средств диагностики состояния СВТ, а также разработка моделей и алгоритмов оценки состояния
СВТ в режиме реального времени, путем, синхронизации и автоматизации необходимых методов и средств в единый диагностический комплекс.
Анализ ретроспективы развития предметной области показывает, что исследованию надежности АСУ, а также испытаниям их долговечности, устойчивости, старения и безопасности, посвящено огромное количество работ, как в
России, так и за рубежом.
В работах имеются научные предпосылки для решения обозначенных задач. Однако до настоящего времени существующие подходы к решению данной проблемы позволяют оценить надежность функционирования всей автоматизированной системы, опираясь на статистический подход к оценке надежности в совокупности с классическими законами распределения. Как правило, закладывая показатели надежности на стадии проектирования АСУ.
Объектом исследования диссертационной работы - методы и средства
оценки ресурса СВТ в АСУ ПВБ.
Предметом исследования являются - модели и алгоритмы оценки надежности функционирования узлов АСУ ПВБ, а также методы сокращения
времени обработки информации при формировании решения в условиях снижения производительности системы.
Целью исследования является - разработка алгоритмов диагностирования и прогнозирования отказов систем контроля АСУ ПВБ с учетом комплексной оценки надежности узлов микропроцессорных систем.
Для достижения поставленной цели в процессе исследования сформулированы следующие задачи:
1. Проанализировать структуру, организацию, особенности построения и
функционирования АСУ ПВБ объектов.
2. Определить рациональные методы оценки надежности, а также математические модели для решения поставленных в работе задач.
3. Разработать модель и алгоритмы системы определения работоспособности и поддержки при оценке и распределении вычислительных ресурсов, способной функционировать в условиях отказа одной или нескольких СВТ с возможностью выработки вариантов решения по внесению модификаций или изменений.
4. Разработать модель и алгоритмы диагностирования состояния СВТ, позволяющие прогнозировать возможные отказы.
Методы исследования. В качестве теоретической базы исследования выбраны вероятностно-физические модели надежности и безопасности радиоприборов, двухпараметрическое семейство абсолютно-непрерывных распределений, метод анализа временных рядов по аддитивной и мультипликативной модели, методы алгоритмизации и структурного программирования.
Научная новизна диссертации заключается в том, что впервые:
− разработан метод оценки надежности функционирования СВТ АСУ ПВБ
объектов;
− разработана модель и алгоритмы функционирования системы монито4
ринга состояния СВТ АСУ ПВБ объекта, позволяющей производить оценку работоспособности ключевых узлов СВТ с последующим распределением вычислительных ресурсов при отказе одного из узлов;
− разработаны алгоритмы оценки работоспособности СВТ с возможностью прогнозирования отказов по выбранным критериям оценки надежности
системы.
Практическая значимость работы определяются способностью предлагаемой модели предоставлять лицу, принимающему решение, необходимую и
достаточную информацию о состоянии СВТ АСУ ПВБ. На основании предлагаемых алгоритмов система позволит помимо прогнозирования отказов СВТ
выдавать предложения по текущему ремонту и обслуживанию АСУ ПВБ объектов, оперативно перераспределять вычислительные ресурсы, тем самым повышая надежность и отказоустойчивость.
В основу диссертационной работы положены результаты, полученные в
ходе исследований, проводимых по планам научно-исследовательских работ
Академии Государственной противопожарной службы МЧС России в период
2010-2015 гг. На базе полученных результатов разработана модель и система
поддержки и оценки надежности функционирования АСУ ПВБ объектов.
Достоверность полученных результатов определяется практическим
внедрением и применением апробированных моделей, использованием материалов результатов диссертационной работы в организациях:
− ФГБОУ ВПО Академия ГПС МЧС России в учебном процессе при изучении дисциплин «Информационные технологии и вычислительная техника»,
«ЭВМ и периферийные устройства», «Информационные технологии»,
− ОАО «Воронежсинтезкаучук» в комплексе технических решений по совершенствованию АСУ ТП на объекте,
Практическое применение результатов исследования подтверждается актами внедрения.
Апробация. Материалы работ и научные результаты, полученные в диссертационном исследовании, докладывались и обсуждались на заседаниях кафедры ИТ УНК АСИТ, а также на:
− 20, 21, 22 и 24 международных научно-технических конференциях
«Системы безопасности» (Москва, Академия ГПС МЧС России, 2011-2015 гг.).
− XIV международной научно-методической конференции «Информатика:
проблемы, методология, технологии» (Воронеж, Воронежский государственный университет, 2014 г.).
− III, IV международных научно-практических конференциях молодых
учёных и специалистов «Проблемы техносферной безопасности» (Москва,
Академия ГПС МЧС России, 2014, 2015 гг.).
− XVII международной научно-практической конференции «Техносферная безопасность, надежность, качество и энергосбережение» (Новомихайловский 2015г.)
− научно-технических семинарах учебно-научного комплекса автоматизированных систем и информационных технологий Академии Государственной
5
противопожарной службы МЧС России (2010-2015 гг.).
Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 11 работ, в
том числе 1 коллективная монография и 4 публикации в рецензируемых журналах, включенных в перечень ВАК России.
Личный вклад автора. В совместных публикациях основные результаты,
связанные с разработкой модели и алгоритмов оценки надежности микропроцессорных подсистем АСУ ПВБ объектов, получены автором самостоятельно, в
совместных работах автор принимал участие в построении алгоритмов и их
программировании.
Внедрение результатов работы. Результаты диссертационной работы использованы:
1. При выполнении НИР «Методика оценки надёжности интегрированных автоматизированных систем пожаровзрывобезопасности».
2. При проведении работ в ОАО «Воронежсинтезкаучук» в комплексе
технических решений по совершенствованию АСУ ТП на объекте.
На защиту выносятся:
− метод оценки надежности функционирования СВТ АСУ ПВБ объектов;
− алгоритмы оценки надежности и оценки отказов СВТ, алгоритм выработки решения по ремонту и техническому обслуживанию СВТ АСУ ПВБ;
− модель системы мониторинга состояния СВТ АСУ ПВБ объектов с возможностью поддержки принятия решения по ремонтным и профилактическим
мероприятиям для повышения эффективности и быстродействия обработки
информационных потоков;
Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из
введения, четырех глав, заключения, списка литературы (119 наименований) и
приложений. Общий объем диссертации 126 страниц. Работа содержит 25 рисунков, 15 таблиц.
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении обоснована актуальность выбранной темы, определены объект и предмет исследования, сформулированы цель и задачи работы. Изложены
теоретические и методологические принципы, новизна и практическая значимость проведенного исследования.
В первой главе «Анализ проблемы обеспечения надежности автоматизированных систем управления пожаровзрывобезопасностью» рассматриваются особенности функционирования, архитектура, иерархия, принципы
взаимодействия основных подсистем АСУ ПВБ, производится анализ и классификация отказов, задачи по обеспечению надежности АСУ ПВБ.
Выполненный на первом этапе анализ методов оценки надежности АСУ
позволил сделать вывод о том, что оценка надежности функционирования АСУ
производится, как правило, на стадии проектирования систем. Оценка производится относительно всей системы без разделения на подсистемы. Подобные методы оценки обусловлены тем, что основной акцент делают на оценку надежности контроллеров и датчиков, относящиеся к нижнему сегменту иерархии
системы. Оценка СВТ производится, опираясь на статистические методы, а показатели надежности обосновываются данными производителя.
6
Проведенный сравнительный анализ существующих методов оценки позволяет сделать вывод о том, что существующие методы предназначены либо
для общей оценки надежности, либо для оценки программного обеспечения ПК
АСУ.
Таким образом, возникает необходимость выбора формального аппарата
вероятностных методов оценки надежности ПК с учетом реальных условий
функционирования АСУ.
Предлагаемые методы оценки надежности достаточны при проектировании системы и обосновании предлагаемых проектов. Вопрос оценки надежности в ходе непрерывной эксплуатации АСУ не менее актуален. Частично для
оценки надежности СВТ, регулирующих работу узлов АСУ на нижнем уровне
применимо распределение Вейбулла. Данный оценочный метод позволяет, исходя из имеющихся данных по отказам устройств и данных об условиях функционирования производить расчет наработки на отказ. Подобные расчеты позволяют вывести закономерность зависимости наработки на отказ исходя из
режима и условий работы. Достаточно определить ключевой и доступный для
исследования критерий. Следует также отметить, что оценка наработки на отказ не представляет полной картины о стабильности функционирования вычислительной системы управления АСУ. Подробное описание выбора комплекса
методов оценки надежности вычислительной системы и концепция оценочной
модели представлены далее.
Во второй главе «Оценка надежности функционирования вычислительных систем в АСУ ПВБ» производится анализ факторов, влияющих на
надежность функционирования СВТ в АСУ ПВБ, определяются необходимые
коэффициенты для разработки модели оценки надежности функционирования
ПК в АСУ, приведен анализ функционирования СВТ, их назначение и особенности, проведена классификация и обоснование выделения приоритетных узлов
для детального исследования, прорабатывается модель, приводятся примеры
для обоснования применения аддитивно-мультипликативной модели.
Для исследования примем вычислительную систему с минимальной комплектацией, необходимой для функционирования в системе АСУ. В настоящее
время большинство вычислительных систем построено по принципу ФонНеймана.
Исходя из структуры современных СВТ, справедливо заключить, что в режиме штатного функционирования причины отказов и снижения производительности – типовые. Тем не менее, следует отметить, что такие факторы как
снижение производительности и повышение температуры зачастую взаимосвязанные процессы. Связать данные явления возможно, т.к. температура изменяет
электрофизические параметры микропроцессоров и других электрорадиоэлементов (ЭРЭ), входящих в СВТ; так же возможен и обратный процесс – при
возникновении внутренних ошибок микроконтроллеров, в т.ч. при отказах ЭРЭ,
происходит снижение производительности и повышение температуры. Следовательно, для повышения живучести системы необходима комплексная модель
оценки надежности, учитывающая эти факторы.
7
В силу колебаний эксплуатационных условий, производительность вычислительных систем является колебательным процессом, поэтому был произведен
анализ методов прогнозирования колебательных и циклических процессов. Исходя из поставленных в работе задач, выбран анализ по аддитивномультипликативной модели по следующим причинам.
1. Наличие данных, характеризующих один объект за ряд последовательных моментов (периодов) времени.
2. Прогнозирование применимо к любым систематическим колебаниям.
3. Цикл колебаний может отличаться (как в большую, так и в меньшую
сторону).
4. Периодичность колебаний может быть различной и варьироваться от
одной недели до десяти лет и более.
5. Метод дает хорошую аппроксимацию.
6. Метод эффективно используется в прогнозировании.
Для оценки надежности функционирования вычислительной системы в реальных условиях под воздействием температуры был применен метод оценки
наработки на отказ по распределению Вейбулла.
Первое, что необходимо для решения поставленной задачи – определить
какое количество часов в год функционирует устройство. Температуру испытаний примем равной 42°С (усредненная допустимая температура). Для аппроксимации полученных результатов сформируем следующую плотность вероятности
fண,ஒ ሺxሻ =
౮ ಊ
షቀ ቁ
ಊషభ
ஒ∗୶
∗ୣ ಛ
ணಊ
f ς ,β ( x) =
β ∗x
β −1
x
−( ) β
∗e
ςβ
ς
, x > 0, β > 0, ς > 0
где β – β −коэффициент, определенный в результате расчета, исходя из
статистики отказов устройства за год; x – x −количество устройств, подвергнутых испытаниям; ς – время, в течении которого выходят из строя 90% всех испытываемых устройств, в часах.
Рис. 1. Распределение вероятности отказа устройства, исходя из распределения Вейбулла
8
Провели необходимые расчеты, используя специализированный программный комплекс. Рассчитав коэффициенты, провели моделирование, результаты которого на рис. 1.
На графике пунктирной черной линией обозначено распределение вероятности отказа, смоделированное без учета коэффициента β, оранжевой пунктирной линией – доверительная вероятность прекращения испытаний.
Данный график отражает анализ по методам Weibull и WeiBayes, где W/mle
– доверительная вероятность прекращения испытаний, а s/n – соотношение исправных устройств к вышедшим из строя.
Оценена усредненная интенсивность отказов при условии, что устройство
находится во включенном состоянии непрерывно, с учетом того, что в течении
суток оно эксплуатировалось на заводе, на этапе интеграции. С учетом результатов, приведенных выше, относительную интенсивность отказов за первый год
можно рассчитать как интенсивность отказов, произошедших с момента введения в эксплуатацию устройства в тесении первого года.
Для получения численных значений коэффициента β, применим теорема
Байеса, которая дает возможность определить вероятность какого-либо события
при условии, что произошло другое статистически взаимозависимое с ним событие. Терема позволяет более точно пересчитать вероятность, учитывая как
ранее известную информацию, так и данные новых наблюдений. Формула Байеса может быть выведена из основных аксиом теории вероятностей, в частности
из условной вероятности. Данная теорема позволяет определить вероятность
отказа узлов микропроцессорных подсистем при известных статистических
данных.
Следующий этап анализа состоит в пересчете параметра ς, полученного в
результате тестов при усредненной допустимой температуре эксплуатации, в
значение, соответствующее стандартной рабочей температуре. Опираясь на модель прикладного анализа данных, рассчитав параметры β для каждой из микропроцессорных подсистем, произведем моделирование с учетом выше приведенных факторов. Для учета температурных различий получен усредненный
коэффициент учащения отказов Kот.
На основании параметров β и ς Weibull, полученных после температурной
коррекции, в любой момент возможно произвести расчет суммарного процента
отказов. Чтобы оценить процент устройств, которые могут выйти из строя при
стандартной рабочей температуре, в промежутке времени от t1 до t2, достаточно
произвести вычитание значений суммарного процента отказа в моменты t1 и t2,
затем использовать соответствующее значение ς с учетом усредненного коэффициента отказов.
Получив необходимые статистические данные по отказам, рассчитаны коэффициенты β для материнской платы, микропроцессора и жесткого диска (таб.
1).
Приведенные выше примеры подходов к оценке производительности и
температуры функционирования вычислительной системы позволяют сформулировать концепцию комплексной оценки производительности системы с возможностью прогнозирования отказов подсистем вычислительной системы.
9
Таблица 1
Материнская плата
0,764
Численные значения коэффициента полной вероятности отказа СВТ
Оперативная
Сетевая
Микропроцессор Накопитель Видеокарта
память
плата
0,893
0,673
0,726
0,865
0,921
На основании значения параметров β и ς Weibull, полученных после моделирования и температурной коррекции рассчитана вероятность отказов узлов
вычислительной системы и наработки на отказ (таб. 2).
Таблица 2
Время наработки на отказ СВТ в зависимости от температуры функционирования
Скорректированное время наработки на отказ
ТемпеОпераратура,
МикроМатеринская
ВидеоСетевая
Накопитель
тивная
°С
процессор
плата
карта
плата
память
25
38480
28480
29960
39380
37280
38540
26
28990
27105
28164
32560
31660
32570
30
26315
22315
25763
29841
28431
29720
34
23464
18464
22635
28567
27267
28543
38
21351
15351
18756
26551
25951
27832
42
17834
12824
16253
25654
23854
26570
46
16757
10761
11457
21357
21457
21274
50
11767
9070
10803
19767
18967
18732
54
9676
7676
8635
10676
10345
12325
На рис. 2. приведена модель комплексной оценки надежности функционирования подсистем с функцией поддержки принятия решения в межрегламентные периоды.
Приведенная модель функционирует последовательно, что позволяет избежать загрузки системы дополнительными вычислительными процессами.
Представленная в таблице зависимость, показывает, что с ростом температуры жизненный цикл СВТ стремится к нулю. Кроме того следует отметить,
что суммарная наработка на отказ при температуре 54°С составляет значение
меньшее суммарной наработки за год. Следовательно, температура 54°С критическая для надежности СВТ.
Модуль «А» – блок оценки производительности ключевых узлов СВТ.
P – шкала учета производительности узлов.
Pзап – производительность узлов на начальном этапе запуска модуля.
tнорм – временные интервалы мониторинга производительности при минимальном отклонении от производительности.
tав – временные интервалы мониторинга производительности при резком
отклонении от показателей производительности на начальном этапе запуска.
10
Рис. 2. Модель оценки надежности вычислительной системы с возможностью поддержки решения
для оператора в условиях непрерывного функционирования
Модуль «Б» запускается в момент резкого снижения производительности.
Содержит два модуля оценки температурных показателей с различными сценариями перехода к модулю поддержки решения оператора «В». В случае сценария «Б1» система не фиксирует резких изменений температуры узлов, что позволяет сделать вывод об отказе (как полном так и временном). В случае «Б1»
происходит перераспределение вычислительных ресурсов. В случае запуска
сценария «Б2» при резком изменении температуры производится комплексная
оценка температуры функционирующих узлов. В случае повышения температуры функционирования узлов производится оценка наработки на отказ.
Модуль «В» включается при отработке одного из сценариев блока «Б».
Данный модуль производит оценку наработки на отказ, либо перераспределяет
вычислительные ресурсы. В журнале учета отказов фиксируются события, в
случае повторной отработки одного из сценариев блока «Б» производится повторный учет отказа, запускается база данных отказов. При изменении температуры узел заносится в базу данных с пометкой о необходимости технического обслуживания, при отказе без изменения температуры узел выключается из
общей вычислительной системы, заносится в раздел базы данных узлов на замену. Кроме того модель производит учет наработки на отказ как вновь уста11
новленных узлов, так и узлов, прошедших техническое обслуживание без замены.
Для анализа и прогнозирования периодичности использованы, описаные
во второй главе аддитивные и мультипликативные модели. Алгоритм прогнозирования аддитивно-мультипликативной модели приведен на рис. 3.
Алгоритмы построения прогнозов по аддитивной и мультипликативной
модели позволяют прогнозировать «поведения системы» исходя из анализа
прогноза функционирования узлов. Алгоритм оценки и прогнозирования отказов вычислительной системы с выработкой решения для оператора представлен
на рис. 4.
Рис. 3. Алгоритм оценки исследуемых параметров по аддитивно-мультипликативной модели
12
Рис. 4. Алгоритм оценки отказов вычислительной системы, с выработкой решения для оператора
В третьей главе «Научно-технические основы создания автоматизированной системы управления взрывопожарозащитой АСУ ПВБ» описана
методика определения эксплуатационного ресурса СВТ на нижнем уровне АСУ
ПВБ, приведена модель реализации методики определения пожаробезопасного
ресурса и наработки до отказа СВТ.
В главе для определения пожаробезопасного ресурса используется вероятностно-физическая модель определения ресурса СВТ. Модель включает в себя
определение «текущих» интенсивностей и вероятностей отказов элементов изделий по модифицированному уравнению Аррениуса-Эйринга:
λ = A(P,V , N , F )
kT ⋅
 E
⋅ exp⋅  − a
h
 kТ

 ⋅ exp⋅ [ f (H )]

где λ - текущая интенсивность отказа элемента, 1/час; А=ki·λО – произведение безразмерных коэффициентов, зависящих от давления, влажности, вибра13
ций и т.д.) на интенсивность отказов при хранении (λО), 1/час; k - постоянная
Больцмана; Т - температура элемента, ºК; h - постоянная Планка; Ea- эффективная энергия активации отказа, Дж; f(H) - функция нетермической (энергетической) нагрузки.
Решение для уравнения возможно найти путем термозондирования внутреннего объема изделия T(t) и окружающего воздуха TВОЗД(t), а также измерением потребляемой изделием энергии E(t), при известных минимальных λmin,
номинальных λном и максимальных λмах значениях интенсивности отказов всех
элементов. Единственным допущением считалось то, что все элементы расположены на платах, установленных регулярно (вертикально или горизонтально с
определенным шагом), у каждой из которых также измеряется потребляемая
энергия Wp(t), тогда решением уравнений теплового баланса и Навье-Стокса
(прямая и обратная задачи тепловой локации), определялись все текущие коэффициенты энергетических нагрузок элементов EL(t):
 ∂ 2Vx ∂ 2Vx 
∂Vx
∂Vx
∂Vx 1 ∂P
+ Vx ⋅
+ Vy ⋅
= ⋅ + Nu ⋅  2 + 2  − Nu ⋅α ⋅Vx ;
∂t
∂x
∂y ρ0 ∂x
∂y 
 ∂x
 ∂ 2Vy ∂ 2Vy 
1 ∂P
+ Vx ⋅
+ Vy ⋅
= ⋅ + Nu ⋅  2 + 2  − Nu ⋅α ⋅Vy + β∇T ;
 ∂x
∂t
∂x
∂y ρ0 ∂y
∂y 

∂Vy
∂Vy
∂Vy
 ∂ 2T ∂ 2T 
∂T
∂T
∂T
Q
+ Vx ⋅
+ Vy ⋅
= η ⋅  2 + 2  −
;
∂t
∂x
∂y
∂y  Cρ0 D
 ∂x
∂ρ
∂V
∂V
= − ρ0 ⋅
− ρ0 ⋅
;
∂t
∂x
∂y
4
β ⋅ S и ⋅ ε (T 4 − Tвозд
. ) + α ⋅ S и (T − Tвозд . ) − W p = 0;
W p = B L ⋅ PL ⋅ E L ⋅ W ;
f(H) ≈Е L = (β·S·σ(T 4 -T 4 ВОЗД ) + α·S(T-T ВОЗД ))/(W L ·B L ·P L )
B
B
P
P
P
PB
B
B
B
B
B
B
B
B
B)
где α, β, ρ, η - коэффициенты, Nu - число Нуссельта; С - теплоемкость, D расстояние, σ - постоянная Стефана- Больцмана, Sи - площадь поверхности источника тепла (ЭРЭ), WP - потребляемая источником тепла мощность (фактическая), ТВОЗД. B- температура окружающего источник тепла воздуха/зонда, Т - искомая/измеренная температура источника тепла (ЭРЭ, платы, стенки и т.д.), BL коэффициент энергетической нагрузки конструктива (блока,изделия), PL - коэффициент энергетической нагрузки платы (модуля), W - номинальная (паспортная) потребляемая мощность, ЕL - коэффициент энергетической нагрузки
ЭРЭ (микросхемы, резистора и т.п.).
Для измерения температур и энергопотребления разработан термоэлектрозонд (ТЭЗ). Устройство позволяет получать необходимые значения для реализации вероятностно-физического метода определения ресурса СВТ на нижнем
уровне (Рис. 5).
14
Рис. 5. Схема термоэлектрозонда
Термоэлектрозонд (Рис. 5) монтируется в корпусе СВТ (5.1), подключается
к источнику питания СВТ (5.5) и содержит измеритель температуры (5.2), измеритель потребляемой энергии в корпусе СВТ (5.3) и блок приёмо-передачи
измеренных параметров (5.4) по радиоканалу (5.4.1, 5.4.2) и по сетевому интерфейсу с сервером АСУТП (5.4.3).
В четвертой главе «Автоматизированная система диагностики и прогнозирования отказов СВТ АСУ» изложены принципы, модули и алгоритмы,
реализующие автоматизированную систему диагностики и прогнозирования
отказов СВТ АСУ (АСДИП).
Программно-технический комплекс, реализующий АСДИ строится по 3-х
уровневой схеме (рис. 6).
Верхний уровень системы с модулем поддержки оператора и оценки и диагностики состояния СВТ АРМов на сервере АСУ. Модуль диагностики состояния СВТ на нижнем уровне, возможно, разместить на сервере, либо распределить на АРМы операторов по зонам мониторинга. Так же на сервере размещаются базы знаний с параметрами для СВТ АРМов операторов АСУ и серверов.
Устройства диагностики СВТ нижнего уровня – ТЭЗ соединяются с сервером по сетевому интерфейсу, отправляя данные для анализа состояния СВТ как
в реальном интервале времени в установленные оператором периоды, так и по
запросу от сервера оператором.
15
Предлагаемая организация АСДИП позволяет подключать новые устройства на нижнем уровне. Организация обновляемых баз знаний состояния СВТ
дает системе возможность давать реальный прогноз о состоянии СВТ.
Рис. 6 Структурная схема АКДИП
На рис. 4 представлен алгоритм оценки состояния СВТ АРМов оператора и
серверов АСУ, предлагается после каждого отказа временного, полного или повторного одного из СВТ, производится обновление временного ряда состояния
СВТ, что позволяет повысить точность прогноза, что дает предпосылки к самообучению системы диагностики.
Алгоритм обработки информации о состоянии СВТ нижнего уровня АСУ
представлен на рис. 7.
Для проверки разработанной модели на адекватность произведена оценка
по Критерию Фишера. Используя параметры главы 2 и главы 3 получаем выходную функцию. Рассчитали дисперсию для каждой выборки. Определили
расчетное значение критерия Фишера. Приняли гипотезу о равенстве дисперсий. Сравнили результаты расчета с табличным значением при заданных уровнях степеней свободы. Расчетное значение минимально выше табличного. Следовательно, разработанная модель удовлетворяет критериям оценки адекватности.
16
 ∂2V ∂2V 
∂Vx
∂V
∂V
1 ∂P
+ Vx ⋅ x + Vy ⋅ x = ⋅ + Nu ⋅  2x + 2x  − Nu ⋅ α ⋅Vx ;
∂t
∂x
∂y ρ0 ∂x
∂y 
 ∂x
∂Vy
∂t
+ Vx ⋅
∂Vy
∂x
+ Vy ⋅
∂Vy
∂y
=
 ∂ 2Vy ∂ 2Vy 
1 ∂P
⋅ + Nu ⋅  2 + 2  − Nu ⋅ α ⋅Vy + β∇T ;
 ∂x
ρ0 ∂y
∂y 

 ∂ 2T ∂ 2T 
∂T
∂T
∂T
Q
+ Vx ⋅ + Vy ⋅
= η ⋅  2 + 2  −
;
∂t
∂x
∂y
∂y  Cρ0 D
 ∂x
∂ρ
∂V
∂V
= −ρ0 ⋅
− ρ0 ⋅ ;
∂t
∂x
∂y
4
β ⋅ S и ⋅ ε (T 4 − Tвозд
. ) + α ⋅ S и (T − Tвозд . ) − W p = 0;
W p = B L ⋅ PL ⋅ E L ⋅ W ;
λ = A(P, V , N , F )
kT ⋅
 E 
⋅ exp⋅  − a  ⋅ exp⋅ [ f (H )]
h
 kТ 
Рис. 7. Алгоритм опроса и обработки данных СВТ нижнего уровня
В заключении сформулированы основные результаты диссертационной
работы. Отмечена целесообразность применения разработанной системы АКДИП для АСУ ПВБ. Рассмотрены дальнейшие направления работ по исследуемой проблематике.
ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ
В диссертационной работе разработаны модели и алгоритмы, позволяющие реализовать задачу по обеспечению надежности функционирования СВТ
АСУ ПВБ на верхнем и нижнем уровне по средствам мониторинга состояния
системы и прогнозирования отказов, как отдельных подсистем, так и АСУ ПВБ.
Основными регулируемыми параметрами являются количественные показатели характеристик надежности, параметры внешней среды, влияющие на показатели надежности.
В диссертации получены следующие результаты:
1. Проведен анализ методов оценки надежности автоматизированных систем управления. Исходя из анализа применяемых методов, предложена методика оценки надежности СВТ в АСУ ПВБ.
2. Получены данные значениянаработки на отказ СВТ АСУ ПВБ с учетом
реальных условий функционирования.
17
3. Предложены параметры, позволяющие эффективно производить оценку
состояния СВТ с учетом реальных условий функционирования.
4. Разработан алгоритм оценки надежности и мониторинга СВТ АСУ ПВБ
в режиме реального времени.
5. Разработаны алгоритмы прогнозирования состояния вычислительной
системы по аддитивно-мультипликативной модели, алгоритм оценки и прогнозирования отказов вычислительной системы, с выработкой решения для оператора.
6. Реализован вероятностно-физический метод определения пожаробезопасного ресурса, и наработки до отказа СВТ.
7. Разработана модель автоматизированной системы диагностики и прогнозирования отказов СВТ АСУ ПВБ.
Результаты диссертационной работы представлены в виде модели автоматизированной системы позволяющей оператору проводить мониторинг состояния СВТ, как по запросу, так и в автоматическом режиме, формировать решения для повышения эффективности и надежности вычислительной системы.
Разработанная модель позволяет обеспечивать безотказность работы в периоды
между регламентными работами, снизить вероятность внезапных отказов, готовить обоснованное техническое задание для повышения эффективности СВТ
АСУ ПВБ.
Основные работы опубликованы в следующих изданиях
В научных изданиях, рекомендованных ВАК России
1. Любавский А.Ю. О диагностике ресурса в средствах вычислительной
техники. / Любавский А.Ю.// Интернет-журнал "Технологии техносферной
безопасности", Выпуск № 3 (61) – июнь 2015 г. – Москва: АГПС МЧС России,
2015.
2. Любавский А.Ю. О применении методов эконометрики для комплексной оценки надежности вычислительных систем. / Любавский А.Ю.// Интернетжурнал "Технологии техносферной безопасности", Выпуск № 1 (59) – январь
2015 г. – Москва: АГПС МЧС России, 2015.
3. Любавский А.Ю. Статистический анализ времени наработки на отказ
накопителей информации автоматизированных систем управления. / С.Ю. Бутузов, С.В. Баскаков, Любавский А.Ю. // Вестник Воронежского государственного технического университета. Том 9 - Воронеж: ВГТУ, 2013. С.63-65
4. Любавский А.Ю. Оценка времени наработки на отказ накопителей информации автоматизированных систем пожаровзрывобезопасности. / С.Ю. Бутузов, Любавский А.Ю. // Интернет-журнал "Технологии техносферной безопасности", Выпуск № 6 (40) – декабрь 2011 г. – Москва: АГПС МЧС России,
2011.
В монографии
5. Любавский А.Ю. Модели диагностики надежности и безопасности СВТ
и АСУ объектов техносферы / Белозеров В.В., Любавский А.Ю., Олейников
С.Н. // Монография «Модели диагностики и надежности и безопасности СВТ и
18
АСУ объектов техносферы». – М.: «Академия Естествознания», 2015, 130 c.
ISBN 978-5-91327-357-4
В других научных изданиях
6. Любавский А.Ю. Модель комплексной оценки надежности вычислительных систем / Любавский А.Ю. // Материалы 4-й международной научнопрактической конференции молодых ученых и специалистов «Проблемы техносферной безопасности-2015». – М.: Академия ГПС МЧС России, 2015. С.
460-463
7. Любавский А.Ю. Оценка наработки на отказ микропроцессорных систем, по средствам двухпараметрического семейства абсолютно непрерывных
распределений / Любавский А.Ю. // Материалы 3-й международной научнопрактической конференции молодых ученых и специалистов «Проблемы техносферной безопасности-2014». – М.: Академия ГПС МЧС России, 2014. С.277279.
8. Любавский А.Ю. Метод оценки наработки на отказ микропроцессорных устройств / Любавский А.Ю.// Материалы XIV Международной научнометодической конференции «Информатика: проблемы, методолгия и технологии», Воронеж, 6-8 февраля 2014 г.: в 4 т. / Воронежский государственный университет. – Воронеж: Издательский дом ВГУ, 2014. С.278-279.
9. Любавский
А.Ю.
Расчётный
способ
определения
времени наработки на отказ накопителей информации быстродействующих
АСУ пожаровзрывобезопасностью промышленных предприятий. / С.Ю. Бутузов, Любавский А.Ю. // Проблемы управления безопасностью сложных систем:
Труды XIX Международной конференции. – Москва: РГГУ, 2011. С. 473-477.
10. Любавский А.Ю. Оценка надёжности компьютеров в автоматизированных системах пожарной безопасности. / С.Ю. Бутузов, Нгуен Туань Ань,
Шарабанов С.В. , Любавский А.Ю. // Сборник тезисов докладов и материалов
XIX научно-технической конференции «Системы Безопасности-2010», г. Москва,2010. С. 92-94
11. Любавский А.Ю. Устойчивость функционирования АСУ взрывопожарозащитой промышленных объектов. / С.Ю. Бутузов, Любавский А.Ю. // Проблемы управления безопасностью сложных систем: Труды XVII международной конференции. – Москва: РГГУ, 2009. С. 197-198.
19
Любавский Алексей Юрьевич
МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ ОЦЕНКИ НАДЕЖНОСТИ
АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ
ПОЖАРОВЗРЫВОБЕЗОПАСНОСТЬЮ
ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ
Автореферат
диссертации на соискание ученой степени
кандидата технических наук
Подписано в печать __.__.20__ г.
Формат бумаги 60×90
Тираж ___ экз.
1/16 Заказ № ___
Академия ГПС МЧС России
129366, Москва, ул. Бориса Галушкина, 4
20
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа