Ключевые слова: нейронные сети; оптимальный период технического обслуживания; эффективность системы технического обслуживания.Аннотация: Предложен подход для определения оптимальной периодичности технического обслуживания информационно-измерительных и управляющих систем (ИИУС) c применением нейросетевых технологий, основанный на использовании фактических данных о текущем техническом состоянии ИИУС.
ВведениеВ настоящее время для успешной эксплуатации различных типов информационно-измерительных и управляющих систем (ИИУС) необходима достоверная и оперативная оценка их технического состояния (ТС). В процессе функционирования ИИУС их ТС может изменяться от исправного до работоспособного, затем до неработоспособного. Состояния системы характеризуются ее параметрами в рассматриваемый момент времени, а для поддержания требуемого уровня надежности ИИУС на всех этапах эксплуатации проводят ее техническое обслуживание (ТО).Несмотря на применение новых методов эксплуатации, в большинстве случаев отказы ИИУС носят стохастических характер, время возникновение которых затруднительно определить. Мероприятия, выполняемые в рамках ТО, не способны в полной мере предупредить внезапные отказы.
Задача управления техническим состоянием ИИУС и пути ее решенияПри всех стратегиях ТО мероприятия по повышению надежности ИИУС, корректировка объемов и периодичности ТО осуществляется на основе анализа информации о характеристиках ТС ИИУС и эффективности управления ТС. Однако методы анализа и использования различных видов информации зависят от стратегий ТО [1]. Принципиально выделяются три основные стратегии технической эксплуатации ИИУС:-по ресурсу (программное управление по разомкнутому циклу); -уровню надежности параметров (управление по замкнутому циклу с обратной связью по информации о состоянии техники);-состоянию с контролем параметров (управление по замкнутому циклу с обратной связью по информации о состоянии техники).
Methods of approximation for the distribution law of experimental data find wide application in problems of reliability assessment in tests of both hardware and software of software modules of information-measuring and control systems (SM IMCS). Thus, the main task is to solve the problem of increasing the accuracy of the approximation and simplify experimental data processing. In this paper various modification types of Pearson distribution for data taking both positive and negative values, and for data taking only positive values are considered. The described modifications allow one to solve a range of problems related to the existing distributions, as well as to improve the simplicity of the approximation procedure. Pearson logarithmic distributions are proposed for experimental data that take only positive values.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.