Обеспечение безотказного функционирования уникальных технических систем на основе функционально-параметрического подхода

комфортный режим пребывания в помещении, устраняя перетоп при высокой температуре наружного воздуха и недотоп при низкой. Информационно-аналитическая система СКУТЕР значительно облегчает

процесс построения регрессионных моделей и сравнения режимой теплопотребления, автоматизируя большую часть вычислений и предоставляя возможности для эффективной работы с данными.

ЛИТЕРАТУРА

1. Кузнецов Р.С., Чипулис В.П. Информационно-аналитический центр объектов теплоэнергетики // В сборнике: управление развитием крупномасштабных систем (MLSD,2012) Труды Шестой международной конференции. 2012. С. 362-371.

2. Чипулис В.П. и др. Информационно-аналитические системы объектов теплоэнергетики // Информатика и системы управления. 2011. № 2. С. 41-49.

3. Чипулис В.П. и др. Опыт разработки и эксплуатации информационно-аналитических систем в теплоэнергетике // Известия Томского политехнического университета. 2009. Т. 314. № 5. С. 48-54.

4. Волошин Е.В. Система мониторинга и анализа котельной №1 города Большой Камень // Промышленные АСУ и контроллеры. 2015. № 2. С. 40-46.

5. Чипулис В.П. и др. Система мониторинга и ретроспективного анализа режимов функционирования котельной // Информационные технологии в проектировании и производстве. 2011. № 2. С. 43-49.

6. Виноградов А.Н. Опыт разработки автоматизированной системы управления технологическими процессами нефтебазы // Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2014. Т. 2. С. 141145.

7. Чипулис В.П. и др. Система мониторинга и автоматического регулирования теплоснабжения // (CAD/CAM/PDM - 2010): труды 10-й меж. конф. - 2010. - С. 234-237.

8. Виноградов А.Н. Применение информационных технологий в управлении процессами потребления тепловой энергии объектами ЖКХ // Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2013. Т. 1. С. 263-265.

9. Чипулис В.П. и др. Мониторинг, диагностика и телеуправление в системах теплоснабжения // В сборнике: Труды международной конференции "Системы проектирования, технологической подготовки производства и управления этапами жизненного цикла промышленного продукта (СAD/CAM/PDM - 2014)". 2014.

С. 116-120.

10. Волошин Е.В. Анализ и разработка программных средств мониторинга и диспетчеризации для регулятора тепловой энергии Danfoss ECL 210/310 // Промышленные АСУ и контроллеры. 2013. № 8. С. 51-57.

11. Белов А.Г. Влагозащитное покрытие печатных узлов в датчике утечки воды / А.Г. Белов, В.Я. Баннов, В.А. Трусов, И.И. Кочегаров, А.В. Лысенко, Н.К. Юрков // Современные информационные технологии. 2014. № 19. С. 265-272.

12. Чипулис В.П. Оценка эффективности регулирования теплопотребления с использованием архивной информации приборов учета тепловой энергии // Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2013. т. 2. с. 273-277.

УДК 621,396,6,07,019,3 Аноп М,Ф,, Катуева Я.В.

ФГБУН «Институт автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения Российской Академии наук» (ИАПУ ДВО РАН), Владивосток, Россия

ОБЕСПЕЧЕНИЕ БЕЗОТКАЗНОГО ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ УНИКАЛЬНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ ФУНКЦИОНАЛЬНО-ПАРАМЕТРИЧЕСКОГО ПОДХОДА

Рассматривается задача обеспечения безотказности уникальных технических систем на всем периоде жизненного цикла. Предложен подход к прогнозированию отказов, вызванных деградацией параметров систем, основанный на применении теории случайных процессов.

Ключевые слова:

безотказность, техническая система, параметр, прогноз, мониторинг, диагностика

Высокие требования к качеству функционирования объектов ответственного назначения для снижения количества аварий и чрезвычайных ситуаций техногенного характера делают актуальным решение целого ряда новых задач, направленных на повышение безопасности, надежности и эффективности процесса долгосрочной эксплуатации сложных опасных производственных объектов. Проблема снижения техногенных рисков приобретает особую важность применительно к уникальным техническим системам (УТС) - техническим объектам ответственного назначения, отказы которых связаны с большими материальным ущербом и отрицательными воздействиями последствий аварий. В большинстве своем это сложные системы, изготовляемые в небольшом числе экземпляров, эксплуатирующиеся в отличающихся условиях и реализующие экстремальные технологии.

Классический подход оценки безотказности с использованием параметрических методов анализа статистической информации об отказах дает адекватные результаты только в том случае, если объем эксплуатационной информации достаточно полон и эта информация получена на базе представительной выборки [1]. В настоящее время активно развиваются непараметрические методы оценки надежности, основанные на потоке интенсивности отказов (выборке наработок до отказа), в частности, методы ядерного оценивания, методы численного вероятностного анализа [1-3]. Следует

отметить, что УТС не имеют серийного производства и данные о потоке отказов достаточно ограничены. Кроме того, доминирующим видом рисковых событий для широкого класса УТС является параметрический отказ, вызванный процессом деградации ее параметров под воздействием различных дестабилизирующих факторов и характеризующихся постепенным изменением с выходом за пределы допустимых значений одного или нескольких параметров. Особенностью постепенных (параметрических) отказов являются сложности их выявления и диагностики.

Для обеспечения безотказного функционирования УТС и управления техногенными рисками предлагается использование функционально-параметрического (ФП) подхода, основанного на предположении о том, что эволюция технической системы происходит во времени в условиях стохастической неопределенности [4], отказы являются следствием деградации параметров, а формой проявления отказа (реализации рискового события) является выход параметров за пределы области допустимых значений.

Процесс накопления дефектов оборудования (трещин, усталостных повреждений, износа, истирания, коррозии и т.д.) и отклонений хода технологических процессов от нормативного, предусмотренного техническими требованиями, может длиться минуты, сутки или даже годы. Сами по себе дефекты или отклонения еще не приводят к проис-

шествию, но готовят почву для него. Примером такого типа отказа, послужившим источником техногенного риска, служит возникновение трещин и микротрещин в структуре конструкционных материалов и их последующее развитие под действием эксплуатационных нагрузок до момента разрушения или нарушения целостности конструкции. Другим примером подобного рода отказа является пробой изоляции кабеля вследствие постепенного коррозионного разрушения его брони. Процесс деградации параметров представляет собой случайный процесс, нестационарный как по математическому ожиданию, так и по дисперсии с линейной функцией тренда [4].

Задача управления функционированием УТС рассматривается как задача управления некоторым случайным процессом изменения параметров исследуемой технической системы, которые характеризуют ее состояние, которое можно осуществлять на всех стадиях жизненного цикла УТС. Цель управления - обеспечить безотказное функционирование системы в течение заданного времени эксплуатации, которое достигается невыходом траектории случайного процесса деградации параметров за пределы области работоспособности.

При решении данной задачи необходимо:

• уметь оценивать текущее техническое состояние системы,

• прогнозировать изменения технического состояния (момент перехода в пре-дельное состояние),

• определять соответствующие суммарные и единовременные эксплуатацион-ные расходы, связанные с мониторингом состояния, проведением профилактических мероприятий и с ущербом, вызванным наступлением рискового события.

В общем виде основные постановки задач обеспечения надежности, сфорумулированные в рамках функционально-параметрического подхода, приведены в работе [5].

Для оценки реального технического состояния выбранного конкретного объекта, необходимо проведение диагностического контроля. Процессы мониторинга и диагностики сложной технической системы представляют собой наблюдение за изменением ее работоспособности с целью предупреждения ответственных лиц и обслуживающего персонала о вероятном достижении предельного состояния. Это позволяет перевести большинство отказов из категории внезапных в категорию постепенных. А это, в свою очередь, повышает безопасность системы и снижает риск аварии и катастроф за счет создания избыточности времени для действий персонала в условиях возможного отказа.

Процесс деградации технического объекта или системы, сопровождается изменением множества его свойств и характеризуется изменением значений параметров, количественно определяющих эти свойства. Таким образом, полагая, что выбранный контролируемый параметр является случайной величиной, распределенной по определенному закону, техническое состояние объекта в любой фиксированный момент времени эксплуатации определяется текущим вероятным значением параметра, а уровень его безотказности в этот момент количественно оценивается значением вероятности безотказной работы - вероятностью недостижения параметрами своих предельных значений.

При этом актуальным является разработка моделей прогнозирования дрейфа параметров, так как информация о характере процессов дрейфа параметров позволяет оценивать ожидаемую продолжительность срока службы и устанавливать регламент плановых осмотров. Результатами прогноза могут быть: время наступления отказа либо состояние

системы в интересующий момент времени (значение наблюдаемых параметров на горизонте прогноза), а также материальные потери (стоимость вероятного ущерба) .

Основу алгоритмов прогнозирования технического состояния системы на этапе эксплуатации при полной определенности исходных данных составляют классические методы математической статистики, например метод наименьших квадратов или метод максимального правдоподобия [6]. Ограниченность априорных сведений чаще всего характеризуется отсутствием полного статистического описания процесса дрейфа параметров объекта. Поэтому, поскольку изменение параметров во времени представляет случайный процесс, то основным инструментом построения математических моделей становится теория случайных процессов. И процесс в таком случае представляется в виде аддитивной модели, включающей нестационарный случайный процесс необратимых изменений параметров и стационарный случайный процесс обратимых изменений параметров под воздействием внешних условий.

При построении модели прогнозирования необходимо учитывать тот факт, что с течением времени при воздействии факторов внешней среды и использовании различных режимов эксплуатации значение каждого параметра рассматриваемой системы стремится к своему наиболее вероятному состоянию. Таким состоянием с учетом нестационарности процесса дрейфа параметров является верхняя граница допуска параметра, а задача прогнозирования надежности заключается в оценке вероятности безотказности объекта по каждому параметру.

Специфика проблемы параметрической надежности состоит в неправомерности основного положения классической теории надежности о постоянстве во времени интенсивности отказов. Классическая теория надежности ориентирована в основном на изделия, обладающие работоспособным или неработоспособным состояниями. Постепенное изменение параметров по линейной, экспоненциальной или какой-либо другой зависимости дрейфа позволяет ввести сколь угодно много работоспособных состояний с различным уровнем эффективности функционирования, определяемым степенью приближения параметра к предельному. Для определения вероятности нахождения параметра в том или ином состоянии довольно эффективными являются параметрические математические модели на основе Марковских случайных процессов [7, 8].

Анализируемой величиной Марковской модели прогнозирования является значение параметра, выраженное в процентах от границ допуска. При этом, допустимый диапазон значений этой величины делится на несколько интервалов. Каждый интервал рассматривается как отдельное состояние, в котором параметр может находиться с некоторой вероятностью, переходя из одного состояния в другое по определенным правилам. Количество состояний определяется желаемой точностью оценок и объемом доступной выборки результатов наблюдений. Процесс дрейфа параметров может рассматриваться как случайное блуждание по графу из одного состояния в другое согласно направлениям дуг, при непрерывном времени. Переходы по графу возможны только в следующее состояние.

По результатам прогноза принимается решение о проведении профилактических работ по настройке (регулировка) параметров, замене оборудования, продолжении эксплуатации и назначении времени следующей диагностической процедуры.

Работа выполнена при частичной финансовой поддержке гранта ДВО РАН программы «Дальний Восток», проект №15-1-4-007 о (0262-2015-0063).

ЛИТЕРАТУРЫ

1. Антонов А.В., Маловик К.Н., Чумаков И.А. Интервальная оценка характеристик надёжности уникального оборудования // Фундаментальные исследования. - №12. - 2011. - С. 71-76.

2. Маловик К.Н., Елисеева М.А. Оценка технического риска при мониторинге и устойчивой эксплуатации сложных объектов // «Устойчивое развитие»: Болгария, Варна: Международная ассоциация «Устойчивое развитие» (МАУР). - 2014. - № 20. - С. 125 - 130.

3. Попова О.А. Информационная поддержка оценки показателей надежности для оборудования ответственного назначения // Информатизация и связь. 2015. № 3. С. 41-46.

4. Абрамов О.В. Возможности и перспективы функционально-параметрического направления теории надежности // Информатика и системы управления. - 2014. - №4(42). - С. 53-66.

5. Абрамов О.В. Алгоритм оценки и прогнозирования остаточного ресурса сложных технических систем // Надежность и качество: труды межд. симпозиума в 2-х томах. Том 1. / Под ред. Н.К. Юркова. -Пенза: Изд-во ПГУ, 2013. - С. 5-6.

6. Силин В.Б., Заковряшин А.И. Автоматическое прогнозирование состояния аппаратуры управления и наблюдения. - М.: Энергия, 1973. - 336 с

7. Федин С. С., Красюк К. А., Трищ Р. М. Марковская модель прогнозирования параметрической надежности измерительновычислительных комплексов // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. - 2009. - №6 (38). - С.22-2 6.

8. Абрамов О.В. Марковские модели техногенных рисков // Информатика и системы управления. -2013. - №2(36). - С. 73-81.

УДК 004.94

Надейкина Л.А., Черкасова Н.И,

Московский государственный технический университет гражданской авиации (МГТУ ГА), Москва, Россия

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ АРХИТЕКТУРНЫХ ПАТТЕРНОВ И ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ДЕКОМПОЗИЦИИ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА И НАДЕЖНОСТИ

ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

В статье проводятся результаты анализа использования паттернов проектирования и функциональной декомпозиции, для реализации основных принципов дизайна в проектировании программных систем. Рассматриваются вопросы повышения надежности и качества программного обеспечения снижением связанностей модулей и использованием интерфейсов для описания взаимодействий между модулями.

Ключевые слова:

предметная область, паттерны, проектирование, шаблоны проектирования, декомпозиция, анализ и проектирование систем, программирование, информационная технология, языки программирования, тестирование.

Характерной чертой современных программных систем является высокий уровень сложности: один разработчик практически не в состоянии охватить все детали системы. Большая часть книги Роберта К. Мартина [1] состоит из практических сценариев нарастающей сложности программного кода.

Сложность программной системы обусловлена:

- сложностью реальной предметной области и соответственно трудностью анализа предметной области и проектирования программной системы;

- трудностью управления процессом разработки;

- необходимостью обеспечить достаточную гибкость программы;

- неудовлетворительными способами описания поведения больших дискретных систем.

Сложность, как правило, растет гораздо быстрее размеров программы. Нередко архитектура программы определяет то, выживет ваш проект или нет. Таким образом, чтобы программа хорошо работала, она должна быть хорошо организована, имела хорошую архитектуру.

Шаблонам проектирования и принципам проектирования посвящено много трудов [2, 3].

Пять основных принципов дизайна классов в проектировании [1], которые следует иметь ввиду при написании кода, сокращенно называются S.O.L.I.D., и расшифровываются так:

1. Single Responsibility Principle

2. Open Closed Principle

3. Liskov's Substitution Principle

4. Interface Segregation Principle

5. Dependency Inversion Principle

Рассмотрим, что включает в себя процесс создания архитектуры программы и какие критерии при этом применяются, а также всегда ли следует использовать принципы и какие инструменты лучше использовать в различных случаях.

Общепринятого термина хорошей архитектуры не существует. Тем не мене можно сформулировать разумные и универсальные критерии исходя из стандартных критериев качества программного обеспечения.

Эффективность системы. В первую очередь программа, конечно же, должна решать поставленные задачи и хорошо выполнять свои функции, причем в различных условиях. Сюда можно отнести такие характеристики, как надежность, безопасность,

производительность, способность справляться с увеличением нагрузки (масштабируемость).

Гибкость системы. С течением времени появляются новые требования встает необходимость изменять приложение. Архитектурное решение должно допускать внесение изменений. Изменение одного фрагмента должно практически не влиять на другие фрагменты.

Расширяемость системы. Архитектура должна позволять легко наращивать дополнительный функционал по мере необходимости.

Требование, чтобы архитектура системы обладала гибкостью и расширяемостью (то есть была способна к изменениям и эволюции) выделена в виде отдельного принципа SOLID — «Принципа открытости/закрытости»: программные сущности -классы, модули, функции и тому подобное - должны быть открытыми для расширения, но закрытыми для модификации.

Звучит немного противоречиво. Архитектура должна предоставлять возможность расширить или изменить поведение системы без изменения, переписывания уже существующих частей системы. То есть проектировать надо так, чтобы новая функциональность добавлялась путем написания нового кода и при этом существующий - не изменялся. Это так называемая «плагинная архитектура» - Plugin Architecture.

Литературы на эту тему практически нет. Можно назвать ряд современных технологий, где так или иначе реализуется такая архитектура приложений -аспектно -ориентированное программирова-

ние(АОП), DirectX12, SOAP. Ниже рассмотрим, где еще можно реализовать Plugin Architecture.

Масштабируемость процесса разработки. Архитектура должна позволять распараллелить процесс разработки.

Тестируемость. Тесты улучшают качество кода. Требование «хорошей тестируемости» является требованием к хорошему дизайну. Существует целая методология разработки программ на основе тестов, которая так и называется — Разработка через тестирование (Test-Driven Development, TDD).

Возможность повторного использования. Систему желательно проектировать так, чтобы ее фрагменты можно было повторно использовать в других системах. Код тяжело использовать повторно в другом приложении, если его тяжело «выпутать» из текущего приложения.

Хорошо структурированный, читаемый и понятный код. Сопровождаемость. Хорошая архитектура должна давать возможность относительно легко и быстро разобраться в системе новым людям. Проект