ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА ФУНКЦИОНАЛЬНОГО ДИАГНОСТИРОВАНИЯ АВИАЦИОННОГО РАДИОЭЛЕКТРОННОГО ОБОРУДОВАНИЯ

Полезная модель относится к контрольно-измерительной технике и может быть использована для функционального диагностирования технического состояния авиационного радиоэлектронного оборудования.
Известна экспертная система диагностирования технического состояния (ЭСДТС) объектов авиационного радиоэлектронного оборудования (АРЭО) «Фиакр» [1], являющаяся вычислительной системой, в которую включены знания специалистов о некоторой конкретной проблемной области и которая в пределах этой области способна принимать экспертные решения. Экспертная система диагностирования технического состояния объектов АРЭО состоит из вычислительной системы и внешних устройств: управляющего микропроцессора; блока стимулирующих сигналов и измерительного блока. Вычислительная система содержит базу знаний, базу данных, машину логического вывода (решатель), подсистему приобретения знаний и подсистему объяснений.
Экспертная система диагностирования технического состояния объектов АРЭО «Фиакр» обладает следующими свойствами: ограничена определенной сферой экспертизы (решение задач контроля и диагностики технического состояния АРЭО); способна рассуждать при сомнительных данных и объяснять полученное решение понятным способом; знания, которыми она оперирует, и механизм вывода (средство обработки знаний) четко отделены друг от друга;
чаще использована на использовании правил; на выходе выдает совет, а не информацию, которая подлежит трудоемкой обработке пользователем, строится так, чтобы имелась возможность постепенного наращивания системы.
Главное требование, предъявляемое к ЭСДТС, состоит в том, что заключения системы должны быть мотивированы. Это обусловлено тем, что,
знания, заложенные в систему, как правило, субъективны, то осознано принять заключение можно, только получив его объяснение.
Известная экспертная система диагностирования технического состояния АРЭО «Фиакр» не позволяет формализовать следующие практические проблемы, возникающие в процессе эксплуатации:
- сложность объекта контроля и диагностики (число подсистем, блоков, модулей и т.д.);
- большая часть параметров не измеряется (нет штатных первичных измерителей - преобразователей (ПИП), входящих в состав измерительного блока);
- имеющиеся ПИП (измерительный блок) содержат случайные (инструментальные и методические) погрешности;
- возможны комплексные отказы первичных измерителей -преобразователей;
- отсутствие точной математической модели АРЭО или чрезмерная сложность такой модели;
- существование критических (нерасчетных) режимов работы авиационного радиоэлектронного оборудования.
Все перечисленные выше практические проблемы снижают достоверность диагностирования технического состояния авиационного радиоэлектронного оборудования.
Задача данной полезной модели (экспертной системы функционального диагностирования авиационного радиоэлектронного оборудования) повышение достоверности диагностирования.
Для достижения данной задачи предлагается экспертная система функционального диагностирования АРЭО, отличительной чертой от ЭСДТС объектов АРЭО является отсутствие блока стимулирующих сигналов (функциональное диагностирование) и введение в базу знаний вычислительной системы нейросетевой базы знаний. Кроме того, в предлагаемой экспертной системе функционального диагностирования АРЭО функции подсистемы
системе функционального диагностирования АРЭО функции подсистемы приобретения знаний выполняет база знаний, а подсистемы объяснений - решатель (интерпретатор).
Предлагаемая экспертная система функционального диагностирования АРЭО позволяет, используя метод функционального диагностирования:
- проведение непрерывного анализа технического состояния объектов АРЭО в процессе их работы по назначению;
- оперативно получать информацию о техническом состоянии объектов авиационного радиоэлектронного оборудования;
- исключить устройства создания специальных стимулирующих сигналов;
- позволяет проводить работы по диагностированию без нарушения функциональных связей.
Кроме того, предлагаемая экспертная система наряду с использованием традиционных знаний, хранящихся в базе знаний, позволяет, используя нейросетевую базу формализовать перечисленные выше практические проблемы, возникающие в процессе эксплуатации авиационного радиоэлектронного оборудования. Так, проблема сложности объекта в нейросетевой базе знаний решается на основе обучения (большой объем обучающей выборки); недостаточность набора ПИП АРЭО приводит к необходимости классификации крупных областей (обобщению); погрешности измерений - устраняются путем обучения; отказы ПИП могут компенсироваться на основе моделей автоассоциативной нейронной сети (аналитическая избыточность); сложность математической модели АРЭО приводит к необходимости обучения и идентификации технического состояния АРЭО на основе нейронной сети; критические режимы в работе АРЭО описываются нейроклассификаторами.
Для пояснения описываемой экспертной системы функционального диагностирования авиационного радиоэлектронного оборудования на фиг.1 приведена схема.
Предлагаемая экспертная система функционального диагностирования АРЭО содержит управляющий микропроцессор 1; измерительный блок 2, содержащий в своем составе ПИП; вычислительную систему 3, включающую подсистему обработки информации (ПОИ) 4, базу данных (БД) 5, систему управления базой данных (СУБД) 6, базу знаний (БЗ) 7, базу экспертных знаний (БЭЗ) 8, нейросетеую базу знаний (НС БЗ) 9, систему управления базой знаний (СУБЗ) 10, решатель (интерпретатор) 11.
Предлагаемая экспертная система функционального диагностирования АРЭО работает следующим способом.
Как видно на фиг.1, в процессе функционирования экспертной системы параметры (данные) с АРЭО поступают на измерительный блок 2, содержащий n-ое количество ПИП, где производится их первичная обработка (измерение аналоговой информации и преобразование данной информации в цифровой вид). Управление процессом измерения и обработки данных в измерительном блоке 2 осуществляет управляющий микропроцессор 1, работа которого синхронизирована с вычислительной системой 3. Далее данные с измерительного блока 2 (ПИП) поступают в вычислительную систему 3, а именно, в ПОИ 4, где происходит их нормировка, а затем в базу данных 5. База знаний 7 экспертной системы представлена также БЭЗ 8 - знания экспертов представлены в виде продукции: ЕСЛИ..., ТО... и нейросетевой базой знаний 9. Решатель (интерпретатор) 11 координирует все процессы в экспертной системе, объединяя в единое информационное пространство СУБД 6 и СУБЗ 10. осуществляя по мере необходимости «подпитку» анализируемых ею данных из БД 5 в БЗ 7, а также принимая решение и выдавая необходимые сигналы через ПОИ 4.
Возможные области применения экспертной системы с НС БЗ охватывают: стендовые и летные испытания АРЭО; эксплуатационные режимы на борту воздушного судна; тренажеры.
Таким образом, предлагаемая экспертная система функционального диагностирования АРЭО позволяет существенно расширить спектр решаемых
отслеживать огромные объемы быстро меняющейся информации, принимать качественные и своевременные решения по контролю и диагностики эксплуатируемым объектом (авиационного радиоэлектронного оборудования).
Литература:
1. ИАО боевой подготовки и боевых действий авиации вооруженных сил и эксплуатация авиационных РЭК / В.А.Виноградов, В.Ф.Воскобоев, О.А.Лапсаков, М.С.Ярлыков; под ред. М.С.Ярлыкова. - М: ВВИА им. проф. Жуковского, 1996. - 471 с.;
2. Нейрокомпьютеры в авиации (самолеты): учеб. пособие / С.Н.Баранов, Валеев С.С., Васильев В.И. и др.; под ред. В.И.Васильева, Б.Г.Ильясова, С.Т.Кусимова. - М.: Радиотехника, 2003. - 496 с.