Автоматизация контроля состояния сложных технических систем на основе использования конечно-автоматной модели и нейросетевых структур

УДК 629.7.018

АВТОМАТИЗАЦИЯ КОНТРОЛЯ СОСТОЯНИЯ СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ КОНЕЧНО-АВТОМАТНОЙ МОДЕЛИ И НЕЙРОСЕТЕВЫХ СТРУКТУР

A. И. Лоскутов,

канд. техн. наук

B. Б. Вечеркин,

канд. воен. наук, доцент Военно-космическая академия им. А. Ф. Можайского, г. Санкт-Петербург О. Л. Шестопалова, канд. техн. наук, доцент Филиал «Восход» Московского авиационного института, г. Байконур

Описывается подход к построению автоматизированной контрольно-испытательной аппаратуры сложных технических систем на основе использования математической конечно-автоматной модели и динамических нейросетевых структур. На прикладном уровне в качестве сложной технической системы рассматривается бортовая информационно-телеметрическая система, устанавливаемая на большинстве современных космических аппаратов различного целевого назначения. Предлагается структура перспективной контрольно-испытательной аппаратуры бортовой информационно-телеметрической системы, построенная с использованием синтезированной конечно-автоматной модели и программной реализации динамической нейронной сети, с возможностью разработки программно-алгоритмического обеспечения для построения оптимальных программ контроля и испытаний бортовой информационно-телеметрической системы.

Ключевые слова — автоматизация контроля технического состояния, контрольно-испытательная аппаратура, бортовая аппаратура космических аппаратов, конечно-автоматная модель, динамическая нейронная сеть, качество программ, моделирование качества программ, модель качества программ.

Введение

На всех стадиях жизненного цикла сложной технической системы (СТС) решается задача оценки степени соответствия функционирования ее подсистем представлениям о правильном их поведении в ходе применения СТС по целевому назначению. Одной из основных форм контроля состояния СТС является проведение контрольноиспытательных мероприятий функциональных подсистем (ФПС) перед применением СТС. Для решения этой задачи в настоящее время используются разнообразные системы контроля технического состояния проверяемых ФПС, во многих случаях построенные на основе аппаратных и алгоритмических средств 60-70-х гг. прошлого века. В то же время характерной чертой совершенствования современных СТС является их непрерыв-

ное усложнение. Так, в космической отрасли возрастание сложности бортовой аппаратуры (БА) космических аппаратов (КА) в настоящее время происходит за счет увеличения числа конструктивных элементов, широкого использования новых электронно-вычислительных устройств в целях повышения эффективности применения КА, расширения их функциональных возможностей. Однако, несмотря на постоянное повышение уровня надежности элементной базы БА, возрастание номенклатуры и сложности бортовых систем приводит к недостаточной надежности оборудования КА в целом. Ярким свидетельством этому являются неудачи Роскосмоса последних лет по выводу на целевые орбиты новых КА, что обусловливает необходимость использовать адекватные аппаратные и алгоритмические средства, позволяющие осуществить синтез эффективных

автоматизированных систем контроля исправности СТС космического назначения.

Существенными недостатками используемых в настоящее время систем контроля СТС космического назначения являются:

— ограниченность их применения областью простых объектов;

— использование вербальных моделей функционирования БА (технической документации);

— большие массогабаритные параметры;

— низкая оперативность проведения контрольных проверок;

— большие затраты различного рода ресурсов (людских, энергетических, временных);

— невозможность применять математические модели описания функционирования БА.

Это связано, прежде всего, с тем, что многие задачи алгоритмизации основных процедур контроля таких СТС, как КА, остаются недостаточно исследованными, а известные методы не удовлетворяют современным требованиям по оперативности и достоверности контроля [1-3].

Методической основой для устранения перечисленных недостатков, на наш взгляд, может являться использование математического обеспечения проведения испытаний СТС, разработанного на основе применения конечно-автоматных моделей СТС и перспективных нейросетевых технологий, а также совершенствование программной и аппаратной части испытательных комплексов и программ испытаний, что, безусловно, существенно изменит структуру перспективной автоматизированной контрольно-испытательной аппаратуры (КИА).

Постановка задачи автоматизации контроля состояния СТС

Автоматизация контроля технического состояния СТС предполагает наличие адекватной математической модели функционирования ее ФПС, эффективных методов выбора множества контролируемых параметров, программных и аппаратных средств и первичной обработки данных, оценки текущего состояния СТС.

Общие вопросы формирования множества контролируемых параметров, сбора телеметрической информации достаточно полно освещены в научной и учебной литературе [1, 2]. Методология оценки текущего состояния ФПС рассмотрена в работе [2].

Создание синтезируемой по данным телеизмерений конечно-автоматной модели функционирования ФПС, а также содержание и пути решения задачи оптимизации синтеза программ испытаний в рамках выбранного критерия на основе нейронной сети (НС) является основным содер-

жанием проводимых авторами исследований в рамках повышения уровня автоматизации контроля состояния СТС. Применительно к решаемой задаче можно использовать следующую математическую постановку задачи исследования: для создания программно-алгоритмического обеспечения (ПАО) перспективной КИА (ПАОкиа) синтезировать конечно-автоматную модель ФПС СТС А, АєМд, и нейросетевой алгоритм синтеза оптимальной программы контроля и испытаний

(ПКИ) ДнсЄ^д:

ПАОкиа = є Мд, Днс:^> Днс е ^д},

где А — конечно-автоматная модель; Мд — множество динамических (математических) моделей; Днс — нейросетевой алгоритм синтеза оптимальной ПКИ Х; О.Д — множество нейросетевых алгоритмов.

Упрощенно принцип автоматизации контроля состояния СТС представлен на рис. 1.

Выдача последовательности команд управления X (XєX*) на СТС и синтезированную модель осуществляется ЭВМ. Результатом контроля является исход проверки эквивалентности множества получаемых параметров СТС У и множества модельных значений У*.

Построение конечно-автоматной модели связано с необходимостью анализа функционирования ФПС СТС. Достоинством конечных автоматов является развитость их теории, относительная простота и адекватность описания дискретных объектов (во времени и по состояниям), использование для их изучения финитных методов логики и алгебры.

Обычно конечный автомат описывается в виде упорядоченной пятерки [2, 4, 5]

А = {X, У, Я, ф, у},

где X, У, Я — множества входных воздействий, выходных параметров и состояний системы соответственно; ф: X х Я ^ Я — функция переходов; у: Я ^ У — функция выходов.

Каждое состояние конечно-автоматной модели бортовой информационно-телеметрической системы (БИТС) представляет собой декартово произведение состояний отдельных подсистем:

Я = { Х...Х?-1}.

Рис. 1. Схема испытаний

Синтезированная конечно-автоматная модель вида (2) позволяет использовать динамические и нетрадиционные НС для построения оптимальных полных (обход всех переходов и состояний Я — проверка функции переходов ф и выходов у соответственно) и сокращенных (проверка всех состояний Я — частичная проверка функции переходов ф и полная проверка функции выходов у) программ испытаний. Это объясняется трудоемкостью ^Р-полнотой) решения задач дискретной оптимизации при синтезе оптимальных ПКИ.

Рассмотрим подход к синтезу сокращенной программы контроля и испытаний (СПКИ) рассматриваемой СТС на основе динамической нейронной сети (ДНС) Хопфилда с использованием конечно-автоматной модели. Данная задача является NP-полной и связывается с задачей коммивояжера. Традиционная постановка задачи представлена в работах [2, 6]. В рамках рассматриваемой модели определим структуру и параметры ДНС по методике, предложенной в работе [6]. Введем в рассмотрение матрицу нейронов |Уу| размерности п х п. Возбужденное состояние нейрона Уу = 1 в такой матрице соответствует тому факту, что 1-е состояние занимает у-е место в маршруте обхода состояний. При использовании НС с непрерывными временем и состояниями время t > 0 и является непрерывной переменной; состояния нейронов также непрерывны и принадлежат отрезку [0, 1]. В связи с этим выберем функцию активации g сигмоидного вида [6, 7]. Поведение конструируемой НС, состоящей из п х п нейронов, будем описывать следующим уравнением:

йи- и п п ___

= -- +ЕЕ — V-!ц, —V е 1. п,

ат хч ц=1 у=1

Vij = g(Uij), Vij(tG) = g(UdtG)) = V.

Сконструированная энергетическая функция НС в соответствии с нейросетевой интерпретацией описывается выражением

Д n n n

e0 (v ) = у EEEVLV:v +

:=l j=l v^j

T? n n n У-'t

ELELl+2

j=l :=l ц^:

EEfl -

:=l j=l

n

n n n

где Atij — время выполнения команд управления (см. табл. 1 ниже) или вес макрокоманды (пути) в графе между I- и у-вершинами (см. рис. 6 ниже).

Анализ данного равенства показывает, что первое и второе слагаемые определяют количество возбужденных нейронов в строке и столбце соответственно. Третье слагаемое есть выполнение условия, что в матрице нейронов возбудится ровно п нейронов, равное числу вершин графа. Последний коэффициент определяет замкнутость маршрута обхода всех вершин.

Параметры НС рассчитываются путем сопоставления сконструированной энергетической функции (5) с функцией, записанной в общем виде [6]:

— коэффициенты синаптических связей сети

— = -А5ц (1 - 5;у) - Б5-, (1-5^) -

— С -

— внешние смещения нейронов

I- = -Сп, Ь, -, ц, V е 1, п.

В этом случае нейронная сеть для синтеза СПКИ может быть представлена в виде, показанном на рис. 2.

Нейронная сеть представляет собой матрицу п х п нейронов, на каждый из которых подается

а

f

р

ы

н

и

ш

р

2 n

PQ

О ^ tij 1 с*

о - ti2 О -B О

о с> 0*1

-A tij

ю

і _Ati2

ю -p

-А

h#

in

l j ... n

Номер в маршруте обхода

Структура нейрона

Vnv" Потенциал нейронов

Рц-it it it Ua = P4 - !ц

i=l j=l ц=1 v=l

Состояние нейронов

V. = gU)

Рис. 2. Структура ДНС

внешнее смещение, а выходной сигнал любого нейрона с коэффициентом -А и -В подается на входы всех нейронов одноименных с ним строки и столбца. Для того чтобы не загромождать рисунок, на нем изображены связи и смещение только одного нейрона После запуска сети НС осуществляет поиск решения. Пример обхода всех состояний модели представлен совокупностью возбужденных (заштрихованных) нейронов.

Для определения качества решения задачи при помощи НС необходимо использовать относительный показатель эффективности, так как различные исходные данные (обозначим их через с) решаемой задачи будут определять и различные диапазоны значений целевой функции F(c, x) на множестве допустимых решений Пж. Выберем следующее выражение [6]:

ф» М = ^

^ор (с) - Ж(с, хт1П) где Fср(c) — среднее значение функции по всему множеству допустимых решений при конкретном наборе исходных данных с.

Возможны два варианта реализации НС — аппаратная и программная. При построении ПКИ с использованием аппаратно реализованной НС оператор с помощью ЭВМ осуществляет передачу исходных данных и инициализацию НС, а также получение результата в виде последовательности чисел, характеризующих номер выдачи команды управления. В случае программной эмуляции данные автоматически передаются в программу для реализации ПКИ.

Синтез КИА бортовой

информационно-телеметрической системы КА с использованием конечно-автоматной модели и ДНС

В целях разработки структуры КИА рассмотрим схему испытаний цифровой БИТС. Выбранная система устанавливается на большее число КА различных типов. БИТС служит для регистрации и передачи телеметрической информации через радиолинию, ее запоминания и воспроизведения.

В состав БИТС (рис. 3) [8] входят: по восемь основных (БК1о - БК8о) и резервных (БК1р - БК8р) блоков кроссировки сигналов телеметрических датчиков; по восемь основных (ЛК1о - ЛК8о) и резервных (ЛК1р - ЛК8р) локальных коммутаторов; основные и резервные комплекты коммутатора шифратора (КШо и КШр), распределительного устройства (РУо и РУр) и передатчика (ПРДо и ПРДр); антенно-фидерное устройство АФУ и два комплекта запоминающего устройства (ЗУ1 и ЗУ2).

От телеметрических датчиков

Рис. 3. Структурная схема штатной БИТС

Для БИТС характерны четыре режима работы:

1) режим «непосредственная передача» («НП»), когда информация с телеметрических датчиков непосредственно поступает в радиоканал без записи в ЗУ;

2) режим «непосредственная передача + запись» («НП + Зап.»), когда информация с телеметрических датчиков непосредственно передается в радиоканал и, кроме того, записывается в ЗУ;

3) режим «Запись» («Зап.»), когда информация с телеметрических датчиков только записывается в ЗУ;

4) режим «Воспроизведение» («Воспр.»), когда в радиоканал поступает информация, ранее записанная в ЗУ.

Данная БА проходит несколько стадий испытаний перед принятием решения о готовности ее к дальнейшему использованию по назначению. Схема автономных проверок БИТС штатной КИА представлена на рис. 4.

Как видно из схемы, в процессе испытаний используются устройства, от которых эффективность проверки исправности БИТС зависит прямо пропорционально степени их технической реализации. Это, прежде всего, ПРС и ПКУ. Рассмотрим недостатки данных систем в стандартной комплектации при проведении автономных проверок.

В качестве наземной ПРС используется МА9-МКТМ с различными вариантами модернизации. Данная аппаратура имеет большие массогабаритные параметры, занимает значительное, по современным меркам, пространство, обеспечивает контроль в реальном масштабе времени всего 16

Рис. 4. Схема контроля технического состояния БИТС: БС — бортовая система (собственно БИТС и ПРД); ПКУ — пульт контроля и управления; ПРС — приемно-регистри-рующая станция телеметрируемых параметров; ИД — имитатор датчиков; УС НЧ — устройство согласования по низкой частоте; УС ВЧ — устройство согласования по высокой частоте; БВН — блок визуального наблюдения

параметров (остальные параметры записываются на магнитное ЗУ) и требует несколько человек обслуживающего персонала. Много времени занимает дешифровка и анализ телеметрируемых данных для представления информации в графическом виде.

Пульт контроля и управления представляет собой терминал ручного ввода, для которого необходимо заранее разработать техническую документацию и определить последовательность выдачи управляющих воздействий. Значительные временные затраты на проведение подготовительных и заключительных операций определяют низкую эффективность использования данного устройства при испытаниях и повышение вероятности ошибок оператора при выполнении технологического цикла проверки исправности БИТС.

В то же время НС параллельно и одновременно могут обрабатывать информацию всеми нейронами. Благодаря этой способности при большом количестве межнейронных связей достигается значительное ускорение процесса обработки информации. НС способны решать NP-полные задачи дискретной оптимизации с заданным качеством и являются эффективным средством синтеза оптимальных программ испытаний БА. Учитывая данные обстоятельства, можно предложить следующую структуру КИА БИТС (рис. 5).

Все функции ПКУ и ПРС реализуются ЭВМ. Использование конечно-автоматной модели и применение программной эмуляции НС в ПАОкиа позволит осуществить автоматический режим выдачи команд управления. Регистрация параметров, запись на диск или внешний носитель исполняются с одновременной дешифровкой данных телеизмерений и возможностью применять

когнитивную графику. Перед проведением контроля или в случае обнаружения неисправности строится программа испытаний при помощи НС.

Согласно предложенной модели (2), синтезируем конечно-автоматную модель БИТС КА. Используемые команды управления представлены в табл. 1.

В табл. 2 представлены ФПС и соответствующие им состояния.

Конечно-автоматная модель в виде декартова произведения состояний отдельных ФПС согласно выражению (3) представлена в табл. 3.

При графическом отображении модель представляет собой граф (см. рис. 6), дуги которого — команды управления (см. табл. 1), а вершины — состояния БА (см. табл. 3). Пунктирные дуги определяют полносвязность модели в целях реализации достижимости всех состояний и обхода всех переходов — команд управления.

Это позволяет построить конечно-автоматную модель А (см. рис. 1), описывающую функционирование БИТС. Данная модель реализуется в ПАОкиа на ЭВМ. Следующей задачей является синтез последовательности команд управле-

Таблица 1. Перечень команд управления

Номер Время АЬг, мин Действие команды

х1 30 Включение режима «НП» по высокой частоте

х2 2 Выключение режима «НП»

х3 6 Включение режима «Зап.»

х4 3 Выключение режима «Зап.»

х5 8 Включение режима «Воспр.»

х6 5 Выключение режима «Воспр.»

х7 1 Подключение ЗУ1

х8 1 Подключение ЗУ2

х9 1 Подключение питания к ПРДо

х10 1 Подключение питания к ПРДр

х11 1 Подключение БК1о - БК8о, ЛК1о - ЛК8о, РУо, КШо

х12 1 Подключение БК1р - БК8р, ЛК1р - ЛК8р, РУр, КШр

Таблица 2. Состояния отдельных ФПС

№ ФПС Описание Состояние Команды Параметры

1 Переключение БК1о - БК8о, ЛК1о - ЛК8о, РУо, КШо на резервный комплект и обратно ?0 — включен основной комплект жп Уо = 0

?! — включен резервный комплект х12 у° = 0

2 Переключение ПРДо на резервный комплект и обратно 2 ?0 — включен основной комплект ПРДо х9 Уо = 0

2 ?! — включен резервный комплект ПРДр х10 У12 = 1

3 Включение и выключение режима «НП» 3 ?0 — включен режим «НП» Хі Уо = 0

3 ?1 — выключен режим «НП» х2 У13 = 1

4 Переключение с ЗУі на ЗУ2 и обратно 4 ?0 — подключено ЗУі х7 Уо = 0

4 ?1 — подключено ЗУ2 х8 Уо4 = 1

5 Контроль режимов работы 5 ?0 — включен режим «НП» Хі Уо =«10»

5 — включен режим «Воспр.» х5 УІ = «01»

?2 — включен режим «НП + Зап.» Х3, хі У° =«11»

— выключен режим «Зап.» х2 У° = «00»

Таблица 3. Состояние бортовой аппаратуры

Номер состояния Состояние модели БИТС, Я = {°х...хдо } Содержание состояния Q

ё ?3 ?5

1 0 0 1 0 00 Включен режим «Зап.»; режим «НП» выкл.; ЗУ1 подкл.

2 0 0 0 0 11 Включены режимы «НП + Зап.»; режим «НП» вкл.

3 0 0 0 0 01 Включен режим «Воспр.»; режим «НП» вкл.

4 0 0 0 0 10 Включен режим «НП»

5 0 0 0 1 10 Смена комплекта ЗУ — подключение ЗУ2

6 0 0 0 1 01 Включен режим «Воспр.»; режим «НП» вкл.

7 0 0 1 1 00 Включен режим «Зап.»; режим «НП» выкл.; ЗУ2 подкл.

8 0 0 0 1 11 Включены режимы «НП + Зап.» и «НП»; ЗУ2 подкл.

9 1 0 1 1 00 Смена комплекта БКо, ЛКо, РУо, КШо на резервный; включен режим «Зап.»; режим «НП» выкл.

10 1 1 1 1 00 Смена комплекта ПРДо на резервный; включен режим «Зап.»; режим «НП» выкл.

11 1 1 0 1 10 Включен режим «НП»

12 1 1 0 1 11 Включены режимы «НП + Зап.»; режим «НП» вкл.

13 1 1 0 1 01 Включены режимы «Воспр.» и «НП»; ЗУ2 подкл.

ния — ПКИ Х по модели в целях решения задачи технического диагностирования [2].

Для расчета выражения (8) значения ^ср(с) и В(с, хш1п) определим при помощи простого перебора. Для оценки среднестатистического значения качества Фт (с) рассматриваются 10 различных вариантов исходных данных, случайно выбираемых из диапазона {0, 1}, для каждого из которых получаем 10 решений из различных начальных условий эволюции сети У(0). Выраже-

ние, определяющее параметры сети для синтеза СПКИ, рассмотрим в следующем варианте:

У = -58^ (1 - 5уу) - 55уу (1 -5^) -

- 9 -

I:: = —9п.

*

Среднестатистическая оценка качества (8) для 13 состояний (см. табл. 3) и правила определения

параметров сети (9) Фш (с) = 0,929. Данное значение свидетельствует о вполне приемлемом качестве решения задачи синтеза СПКИ с помощью динамической НС Хопфилда.

Оценка эффективности использования конечно-автоматной модели и ДНС для синтеза КИА

Для оценки эффективности будем использовать следующие показатели [8]:

— коэффициент полноты проверки

*п.п = О-,

где Як — вероятность отказа контролируемой части объекта; Я — вероятность отказа всего объекта;

— время контроля

л

Тк = *п + Ч ),

1=1

где 1п, tз — время выполнения подготовительных и заключительных операций соответственно; Б — число команд управления, предусмотренных программой испытаний; ti — максимальное время выполнения команд управления в исправной аппаратуре; Я — время оценки параметров после выдачи команды управления;

— ресурсоемкость контроля

Ск = Ср + Си + Сэ,

где Ср — стоимость разработки системы контроля; Си — стоимость изготовления системы кон-

Таблица 4. Сравнительный анализ показателей и затрат

Показатель Обозначение показателя Штатная КИА БИТС Перспективная КИА БИТС

Полнота контроля (переключение блоков и режимов) Кп.п 0,95 0,98

Время контроля ^ ч Сборка схемы 60 мин, приведение в исходное состояние органов управления 10 мин, выключение аппаратуры 5 мин Сборка схемы 40 мин, загрузка испытательной программы 5 мин, выключение аппаратуры 2 мин

Е ( + 1) 1=1 2 ч 40 мин 1 ч 30 мин

Тк «3 ч 55 мин «2 ч 17 мин

Стоимость контроля Ср Данные отсутствуют Работа выполнена в рамках НИР

Си Данные отсутствуют 30 000 руб.

Сэ Данные отсутствуют Данные отсутствуют

Ск Данные отсутствуют 30 000 руб.

Количество обслуживающего персонала N 2 чел. (плюс 4 чел. станция МА-9 МКТМ) 1 чел.

троля; Сэ — эксплуатационные расходы на контроль.

Проведенный сравнительный анализ выбранных показателей и различного рода затрат при контроле и испытаниях БИТС КА представлен в табл. 4.

Заключение

Таким образом, использование конечно-автоматных моделей и ДНС повышает эффективность контроля состояния таких СТС, как БИТС КА, а именно: обеспечивается высокий уровень достоверности испытаний за счет совершенствования

Литература

1. Дмитриев А. К., Юсупов Р. М. Идентификация и техническая диагностика / МО СССР. — М., 1987. — 521 с.

2. Дунаев В. В., Поляков О. М., Фролов В. В. Алгоритмические основы испытаний / Под ред. проф В. И. Белицкого; МО СССР. — М., 1991. — 427 с.

3. Верзаков Г. Ф., Киншт Н. В., Рабинович В. И., Ти-монен Л. С. Введение в техническую диагностику / Под ред. К. Б. Карандеева. — М.: Энергия, 1968. — 224 с.

4. Брауэр В. Введение в теорию конечных автоматов. — М.: Радио и связь, 1987. — 392 с.

5. Трахтенброт Б. А., Барздинь Я. М. Конечные автоматы (поведение и синтез). — М.: Наука, 1970. — 400 с.

ее методической составляющей; уменьшается время на подготовку КИА к проверке; сокращается штат обслуживающего персонала — за счет повышения автоматизации процесса контроля и испытаний.

Рассмотрение всех перечисленных преимуществ решения задачи автоматизации контроля состояния СТС в рамках создания автоматизированной КИА является основой для дальнейших программных и аппаратных разработок в рассматриваемой области и определяет возможность широкого использования математических моделей и нейросетевых методов при решении задач оперативного контроля и управления.

6. Ефимов В. В. Нейроподобные сети в бортовых ин-формационно-управляющих комплексах летательных аппаратов. Решение оптимизационных задач / ВИККА им. А. Ф. Можайского. — СПб., 1996. — 113 с.

7. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника. Теория и практика: пер. с англ. — М.: Мир, 1992. — 161 с.

8. Кочелаев Ю. С. Автоматизированные испытательные комплексы. Оптимизация алгоритмов автоматизированного тестового контроля / МО РФ. — М., 1992. — 118 с.