close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Модели и алгоритмы оценки надежности автоматизированных систем управления пожаровзрывобезопасностью промышленных предприятий....pdf

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
кандидат технических наук
кандидата
Москва – 2015
1
Работа выполнена в учебно-научном комплексе автоматизированных систем и информационных технологий (УНК АСИТ) ФГБОУ ВПО «Академия Государственной противопожарной службы (ГПС) 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
Голубев Владимир Владимирович,
заместитель генерального директора АНО «Институт испытаний и сертификации вооружения и военной техники» к.т.н. с.н.с.
Ведущая организация: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Московский государственный университет информационных технологий, радиотехники и электроники"
Защита диссертации состоится 07 октября 2015 г. в 14:00 на заседании
диссертационного совета Д.205.002.01 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-d205.002.01/dissertacii-soiskatelej/lubavskij-aleksej-jurevich.
Автореферат разослан __ __________ 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 ТЕМЫ ДИССЕРТАЦИИ. В настоящее время можно заметить, что 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,
управление 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 при этом выступают отрасли промышленности, где широко используются автоматизированные системы управления (АСУ). Наиболее
опасными из них считаются пожаровзрывоопасные (ПВО) объекты. Данные
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 микропроцессорные системы и контроллеры нижнего уровня,
несмотря на то, что неоднократно дублируются и обладают высокой устойчивостью к воздействию внешних факторов, оснащены в основном только элементарными средствами оперативного контроля текущего состояния. С другой
стороны, от своевременной и корректной обработки устройствами поступающей в реальном времени информации зависит работоспособность и надежность
узлов АСУ ПВБ в целом. Следовательно, можно предположить следующую актуальность исследования: обусловлена несовершенством существующего инструментария обработки потоковых данных системой диагностики состояния
управляемых узлов систем безопасности АСУ ПВБ объектами в связи с асинхронностью функционирования.
Объектом исследования диссертационной работы являются информационные системы поддержки управления АСУ ПВБ в условиях безопасного
функционирования.
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 повышения эффективности и стабильности функционирования систем контроля АСУ ПВБ в
условиях комплексной оценки надежности узлов микропроцессорных систем.
Для достижения поставленной цели в процессе исследования сформулированы следующие задачи:
1. Проанализировать структуру, организацию, особенности построения и
функционирования систем безопасности АСУ ПВБ объектов.
2. Определить рациональные методы оценки надежности, а также математические модели для выбранной проблематики.
3
3. Разработать модель и алгоритмы оценки надежности и прогнозирования
отказа систем безопасности АСУ ПВБ объектов.
4. Разработать модель и алгоритмы функционирования системы поддержки при оценке и распределении вычислительных ресурсов, способной функционировать в условиях отказа одной или нескольких микропроцессорных подсистем с возможностью выработки вариантов решения по внесению модификаций или изменений.
Методы исследования. В качестве теоретической базы исследования
выбраны двухпараметрическое семейство абсолютно-непрерывных распределений, метод анализа временных рядов по аддитивной и мультипликативной
модели.
В основу диссертационной работы положены результаты, полученные в
ходе исследований, проводимых по планам научно-исследовательских работ
Академии Государственной противопожарной службы МЧС России в период
2012-2015 гг. На базе полученных результатов разработана модель и система
поддержки и оценки надежности функционирования АСУ ПВБ объектов.
Научная новизна диссертации заключается в том, что впервые:
− разработан алгоритм, функционирования системы мониторинга состояния микропроцессорных подсистем АСУ ПВО, позволяющей автоматически
производить оценку работоспособности ключевых узлов вычислительной системы с последующим распределением вычислительных ресурсов при отказе
одного из узлов;
− разработан алгоритм, оценки работоспособности вычислительной системы с возможностью прогнозирования отказов по выбранным критериям
оценки надежности системы;
− разработан метод оценки надежности функционирования систем безопасности АСУ ПВО объектов.
Практическая значимость работы определяются способностью предлагаемой системы предоставлять лицу, принимающему решения, необходимую и
достаточную информацию о состоянии микропроцессорных подсистем АСУ
ПВО объектов. На основании предлагаемых алгоритмов система позволит помимо прогнозирования отказов микропроцессорных подсистем выдавать решения по текущему ремонту и обслуживанию системы АСУ ПВБ объектов, перераспределять вычислительные ресурсы, тем самым повышая надежность и отказоустойчивость.
Достоверность полученных результатов полученных результатов определяется практическим внедрением и применением апробированных моделей,
использованием материалов результатов диссертационной работы:
− 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.
4
Практическое применение результатов исследования подтверждается актами внедрения.
Апробация. Материалы работ и научные результаты, полученные в диссертационном исследовании, докладывались и обсуждались на заседаниях кафедры, а также на:
− 20, 21 и 22 международных научно-технических конференциях «Системы безопасности» (Москва, Академия ГПС МЧС России, 2011-2013 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.),
− научно-технических семинарах учебно-научного комплекса автоматизированных систем и информационных технологий Академии Государственной
противопожарной службы МЧС России (2010-2015 гг.).
Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 9 работ, в
том числе 3 работы опубликованы 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 работах автор принимал участие в построении алгоритмов и их программировании.
Внедрение результатов работы. Результаты диссертационной работы
использованы:
1. В Академии ГПС МЧС России в учебном процессе при проведении занятий по дисциплинам «Информационные технологии и вычислительная техника», «ЭВМ и периферийные устройства», «Информационные технологии».
2. При выполнении НИР «Методика оценки надёжности интегрированных автоматизированных систем пожаровзрывобезопасности».
3. При проведении работ в ОАО «Воронежсинтезкаучук» в комплексе
технических решений по совершенствованию АСУ ТП на объекте.
На защиту выносятся:
− метод оценки надежности функционирования микропроцессорных систем и подсистем АСУ ПВБ объектов;
− алгоритмы оценки надежности и оценки отказов вычислительной системы, алгоритм выработки решения по ремонту и техническому обслуживанию
вычислительной системы АСУ ПВБ;
− модель системы мониторинга состояния микропроцессорных подсистем
АСУ ПВБ объектов с возможностью поддержки принятия решения по ремонтным и профилактическим мероприятиям для повышения эффективности и быстродействия обработки информационных потоков;
5
Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из
введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений. Общий
объем диссертации 125 страниц. Работа иллюстрирована 25-ю рисунками, 15-ю
таблицами. Библиографический список включает 110 наименований.
ОНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении обоснована актуальность выбранной темы, определены объект и предмет исследования, сформулированы цель и задачи. Изложены теоретические и методологические принципы, новизна и практическая значимость
проведенного исследования.
В первой главе. «Анализ проблемы обеспечения надёжности функционирования автоматизированных систем управления пожаровзрывобезопасностью на объектах» 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, 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 делается на оценку надежности
контроллеров и датчиков, относящиеся к нижнему сегменту иерархии системы.
На уровне «оператор – ПК» оценка надежности вычислительной системы, как
самостоятельного микропроцессорного комплекса не производится.
Проведенный сравнительный анализ существующих методов оценки позволяет сделать вывод, что существующие методы предназначены либо для
общей оценки надежности, либо для оценки программного обеспечения ПК в
АСУ.
Тем не менее, возникает необходимость выбора формального аппарата
вероятностных методов для оценки надежности ПК с учетом реальных условий
функционирования в АСУ.
Выше отмечено, что 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 вычислительных систем, 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 наработок 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 (температура).
Следует так же отметить, что оценка на работки на отказ не представляет полной картины о стабильности функционирования вычислительной системы
управления АСУ. Необходимо вывести дополнительные критерии оценки.
6
Подробное описание выбора комплекса методов оценки надежности вычислительной системы и концепция оценочной модели представлены во второй
главе.
Во второй главе «Оценка надежности функционирования вычислительных систем в АСУ ПВБ» производится анализ факторов, влияющих на
надежность функционирования вычислительно как микропроцессорной системы в АСУ ПВО, определяются необходимые коэффициенты для построения
модели оценки надежности функционирования ПК в АСУ, приведен анализ
микропроцессорных систем, их особенности функциональное назначение, проведена классификация и обоснование выделение приоритетных узлов для детального исследования, прорабатывается модель исходя из распределения Вейбулла, приводятся примеры для обоснования применения аддитивномультипликативной модели.
Для исследования моделью была принята вычислительная система с минимальной комплектацией, необходимой для функционирования в системе
АСУ. В настоящее время большинство вычислительных систем выстроены по
принципу Фон-Неймана.
Исходя из типовой структуры современных вычислительных машин,
справедливо заключить, что в режиме штатного функционирования причины
отказов и снижения производительности типовые. Большинство приведенных
причин являются случайными явлениями. Тем не менее следует отметить, что
такие факторы как снижение производительности и повышение температуры
зачастую взаимосвязанные процессы. Связать данные явления возможно так
как: температура замедляет проводимость микропроцессорных и радиоэлементов, входящих в состав подсистем вычислительных машин; так же возможен и
обратный процесс, при возникновении внутренних ошибок микроконтроллеров,
либо при отказе одного из элементов подсистемы происходит снижение производительности и повышение температуры. Следовательно, для повышения живучести системы необходима комплексная модель оценки надежности, учитывающая эти факторы.
В силу того, что производительность вычислительных систем есть колебательный процесс, был произведен анализ различных методов прогнозирования колебательных и циклических процессов. Провел сравнительный анализ
ряда методов: аддитивная и мультипликативная модель, модель Брауна, модель
Хольта-Уинтерса, модель Тейла-Вейджа, модель ARIMA. Исходя из поставленных в работе задач, выбрал анализ по аддитивно-мультипликативной модели по
причине:
1.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.Величина сезона может быть различной и колебаться от одной недели
до десяти лет и более;
7
5.Применение полиномиального тренда вместо линейного позволяет значительно сократить ошибку модели;
6.Метод дает хорошую аппроксимацию;
7.Эффективно используется в прогнозировании;
Для оценки надежности функционирования вычислительной системы в
реальных условиях под воздействием температуры был применен метод оценки
наработки на отказ по теории распределения Вейбулла.
Первое, что необходимо для решения поставленной задачи определить
какое количество часов в год функционирует устройство (8160 ч. при условии
непрерывного функционирования 500-та устройств). Температуру испытаний
примем равной 42°С. Для аппроксимации полученных результатов сформируем
следующую плотность вероятности.
fண,ஒ ሺxሻ =
ஒ∗୶ಊషభ ∗ୣ
౮ ಊ
షቀ ቁ
ಛ
ணಊ
, x > 0, ߚ > 0, ߫ > 0;
β - коэффициент, определенный в результате расчета, исходя из статистики отказов устройства за год;
x - количество устройств, подвергнутых испытаниям;
ς - время в течении которого выходят из строя 90% всех испытываемых
устройств, в часах.
Для проведения необходимых расчетов использовался специализированный программный комплекс. Для рассчитанных коэффициентов провели
моделирование, результаты моделирования приведены на Рис.1.
Рис.1. Распределение вероятности отказа устройства, исходя из распределения Вейбулла
На графике пунктирной черной линией обозначено распределение вероятности отказа, смоделированное без учета коэффициента β, оранжевой пунктирной линией доверительная вероятность прекращения испытаний.
8
Данный график отражает примеры анализа по методам Weibull и
WeiBayes, где:
W/mle - доверительная вероятность прекращения испытаний;
s\n – соотношение исправных устройств к вышедшим из строя;
Далее оценивается усредненная интенсивность отказов, при условии,
что устройство находится во включенном состоянии 8760 часов в год, с учетом
того, что 24 часа оно эксплуатировалось на заводе на этапе интеграции. С учетом результатов, приведенных выше, относительную интенсивность отказов за
первый год можно рассчитать как интенсивность отказов, произошедших в период между 24 часами и 8760 часами.
Для получение численных значений коэффициента β применима теорема
Байеса. Данная теорема дает возможность определить вероятность какого-либо
события при условии, что произошло другое статистически взаимозависимое с
ним событие. Другими словами, по формуле Байеса можно более точно пересчитать вероятность, беря в расчет 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 ПК, при известных статистических данных.
Следующий этап анализа состоит в пересчете параметра ς, полученного в
результате тестов при 42°С, в значение, соответствующее нашей стандартной
рабочей температуре 25°С. 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 получим коэффициент учащения отказов 2,2208.
На основании параметров β и ς Weibull, полученных после температурной
коррекции, в любой момент можно рассчитать суммарный процент отказов.
Чтобы оценить процент устройств, которые могут выйти из строя при температуре 25°С 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.
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.
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.
9
Рис.2. Модель оценки надежности вычислительной системы с возможностью
поддержки решения для оператора в условиях непрерывного функционирования
Блок «А» - блок оценки производительности ключевых узлов вычислительной машины. 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
Модуль «Б» запускается в момент резкого снижения производительности.
Содержит в себе 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 всех функционирующих узлов. В случае повышения температуры функционирования всех 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. Следует отметить, что в журнале учета отказов фиксируется события, в случае повторной отработки одно 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 установленных узлов, так и узлов прошедших техническое обслуживание без замены.
Реализация приведенной выше модели в алгоритмах и данные для оценки
надежности узлов вычислительной системы приведены в третьей главе.
В третьей главе «Реализация общей модели оценки надежности вычислительных систем в составе АСУ» опираясь на модели, предлагаемые во
второй главе, произведены необходимые расчеты для формирования базы нормальны значений, для обеспечения работы модели оценки вычислительной системы. Сформированы алгоритмы, необходимые для функционирования системы. Разработана модель оценки надежности производительности вычислительной системы.
Во второй главе была приведена общая модель для получения значений
наработки на отказ узлов вычислительной системы исходя из температуры
функционирования. Наличие статистических данных по отказам узлов вычислительных систем и специализированного вычислительного программного
обеспечения позволяет произвести необходимые расчеты и сформировать базу
показателей для оценки состояния вычислительных систем.
Получив необходимые статистические данные по отказам, опираясь на
теорему Байеса, рассчитаем коэффициенты β для материнской платы, микропроцессора и жесткого диска. Полученные численные значения представлены в
таблице 1.
Получив необходимые статистические данные по отказам, опираясь на
теорему Байеса, рассчитаем коэффициенты β для материнской платы, микропроцессора и жесткого диска. Полученные численные значения представлены в
таблице 1.
11
Таблица 1
Материнская
плата
Микропроцессор
Накопитель
Видеокарта
0,764
0,893
0,673
0,726
Оперативная
память
0,865
Сетевая
плата
0,921
На основании значения параметров β и ς Weibull, полученных после моделирования и температурной коррекции рассчитал вероятность отказов узлов
вычислительной системы.
Результаты зависимости суммарной наработки на отказ каждого элемента
приведены в таблице 2.
Таблица2.
Температура,
°С
Микропроцессор
25
26
30
34
38
42
46
50
54
38480
28990
26315
23464
21351
17834
16757
11767
9676
Скорректированное время наработки на отказ
ОпераМатеринская
ВидеоНакопитель
тивная
плата
карта
память
28480
29960
39380
37280
27105
28164
32560
31660
22315
25763
29841
28431
18464
22635
28567
27267
15351
18756
26551
25951
12824
16253
25654
23854
10761
11457
21357
21457
9070
10803
19767
18967
7676
8635
10676
10345
Сетевая
плата
38540
32570
29720
28543
27832
26570
21274
18732
12325
Представленная в таблице зависимость, показывает, что с ростом температуры, жизненный цикл узлов персонального компьютера 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 вычислительной системы.
Для анализа и прогнозирования периодичности воспользуемся описанной
во второй главе аддитивной и мультипликативной моделями. Алгоритм прогнозирования по аддитивно-мультипликативной приведен на Рис.3.
Алгоритмы построения прогнозов по аддитивной и мультипликативной
модели позволяют оценивать колебания показателей производительности и
температуры. Кроме того появляется возможность прогнозирования «поведения системы» исходя из анализа прогноза функционирования узлов. Алгоритм
оценки и прогнозирования отказов вычислительной системы, с выработкой решения для оператора представлен на Рис.4.
12
Рис.3. Алгоритм прогнозирования исследуемых параметров по аддитивно-мультипликативной модели
Рис.4. Алгоритм оценки и прогнозирования отказов вычислительной системы, с выработкой решения для оператора
13
Подученные в главе количественные показатели и алгоритмы позволяют
сформулировать метод оценки производительности вычислительной системы,
который с течением времени будет давать все более точный прогноз отказов.
Общая структура метода приведена на Рис.5.
Рис.5. Метод оценки надежности функционирования системы
Основа данного метода - мониторинг производительности. При снижении
производительности вычислительной системы выявляется отказавший узел.
Производится оценка дальнейшей работы узла по аддтивно-мультипликативной
модели. Выявляется фактор, повлиявший на отказ узла, при изменении температуры функционирования производится оценка, исходя из результатов расчета
суммарной наработки на отказ. В случае отказа узла без изменения температуры, справедливо заключить, что произошел полный отказ либо критическая
ошибка, в таком случае узел выводится из общей цепи, производится переопределение нормального показателя производительности. Отказы и факты снижения производительности системы фиксируются, и результаты моделирования
по аддитивно-мультипликативной модели заменяются результатами текущих
расчетов.
ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ
В диссертационной работе разработаны и формализованы модели и алгоритмы, позволяющие реализовать задачу по обеспечению надежности функционирования вычислительных систем в АСУ ПВО по средствам мониторинга
состояния системы и прогнозирования отказов как отдельных подсистем, так и
всей АСУ.
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
14
систем управления. Исходя из анализа, применяемых методов, предложена модель оценки надежности АСУ ПВБ.
2. В результате моделирования получены данные наработки на отказ
микропроцессорных систем в АСУ с учетом реальных условий функционирования.
3. Предложены параметры, позволяющие оптимально эффективно производить оценку работоспособности микропроцессорной системы с учетом реальных условий функционирования.
4. Разработан алгоритм оценки надежности и мониторинга состояния
микропроцессорных систем АСУ в реальных условиях функционирования и
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.
Результаты диссертационной работы представлены в виде модели и метода, позволяющего оператору проводить мониторинг состояния микропроцессорной подсистемы, как по запросу, так и в автоматическом режиме, проводить
подсчет наработки на отказ, 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 вычислительной системы в АСУ
ПВБ.
Основные диссертации работы опубликованы в следующих работах
В научных изданиях, рекомендованных ВАК России
1. Любавский А.Ю. Оценка времени наработки на отказ накопителей информации автоматизированных систем пожаровзрывобезопасности. /
С.Ю. Бутузов // Интернет-журнал "Технологии техносферной безопасности" , Выпуск № 6 (40) – декабрь 2011 г. – Москва: АГПС МЧС России, 2011.
2. Любавский А.Ю. Статистический анализ времени наработки на отказ
накопителей информации автоматизированных систем управления. /
С.Ю. Бутузов, С.В. Баскаков // Вестник Воронежского государственного технического университета. Том 9 - Воронеж: ВГТУ, 2013.
3. Любавский А.Ю. О применении методов эконометрики для комплексной оценки надежности вычислительных систем. // Интернет-журнал
"Технологии техносферной безопасности" , Выпуск № 1 (59) – январь
2015 г. – Москва: АГПС МЧС России, 2015.
В других научных изданиях
4. Любавский А.Ю. Устойчивость функционирования АСУ взрывопожарозащитой промышленных объектов. / С.Ю. Бутузов // Проблемы
15
управления безопасностью сложных систем: Труды XVII международной конференции. – Москва: РГГУ, 2009.
5. Любавский А.Ю. Оценка надёжности компьютеров в автоматизированных системах пожарной безопасности. / С.Ю. Бутузов, Нгуен Туань
Ань, Шарабанов С.В. // Сборник тезисов докладов и материалов XIX
научно-технической конференции «Системы Безопасности-2010», г.
Москва.
6. Любавский
А.Ю.
Расчётный
способ
определения
времени наработки на отказ накопителей информации быстродействующих АСУ пожаровзрывобезопасностью промышленных предприятий. / С.Ю. Бутузов // Проблемы управления безопасностью сложных
систем: Труды XIX Международной конференции. – Москва: РГГУ,
2011.
7. Любавский А. Ю. Метод оценки наработки на отказ микропроцессорных устройств // Материалы XIV Международной научно-методической
конференции, Воронеж, 6-8 февраля 2014 г.: в 4 т. / Воронежский государственный университет. – Воронеж: Издательский дом ВГУ, 2014.
8. Любавский А.Ю. Оценка наработки на отказ микропроцессорных систем, по средствам двухпараметрического семейства абсолютно непрерывных распределений // Материалы 3-й международной научнопрактической конференции молодых ученых и специалистов «Проблемы техносферной безопасности-2014». – М.: Академия ГПС МЧС России, 2014.
9. Любавский А.Ю. Модель комплексной оценки надежности вычислительных систем // Материалы 4-й международной научно-практической
конференции молодых ученых и специалистов «Проблемы техносферной безопасности-2015». – М.: Академия ГПС МЧС России, 2015.
16
Любавский Алексей Юрьевич
МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ ОЦЕНКИ НАДЕЖНОСТИ МИКРОПРОЦЕССОРНЫХСИСТЕМ АСУ 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
17
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа