Качество и надежность сложных систем. Статья (испр). Надежность и качество сложных систем

• Название: Надежность и качество сложных систем
• Анкор: Качество и надежность сложных систем
• Дата: 20.12.2021
• Размер: 18.51 Kb.
• Имя файла: Статья (испр).docx
• Тип: Документы; #311227

Надежность и качество сложных систем

Камолзода Атомулло Абдуманони

студент ФГБОУ ВО "Уральский ГАУ"

Аннотация. В процессе технической эксплуатации объекта происходит оценка надежности его сложных систем, при этом применяются методы, связанные с использованием данных об отказах и восстановлениях элементов указанных систем.

Ключевые слова. Надежность, надежность систем, оценка надежности, сложные компоненты и системы.

Предметом исследования являются процессы интенсификации обучения в современном информационно-образовательном пространстве. Тема исследования - методы, модели и алгоритмы для оценки качества обучения предмету с применением средств вычислительной техники на различных этапах. Целью работы является разработка метода, информационной модели и алгоритма для оценки качества обучения предмету на теоретических и практических этапах с применением компьютера и средств телекоммуникации. Материалы и методы. В работе применялись методы сравнительного и системного анализа, а также информационное моделирование дидактических задач для предварительного проектирования информационно-образовательной среды.

Под надежностью сложных систем понимают свойства данных систем сохранять во времени и установленных пределах те параметры, которые способствуют выполнению функций, заданных режимов и условий применения определенного технического объекта.

Под качеством сложных систем понимают эффективность данной системы к максимальному выполнению поставленной перед ней задачи.

С целью определения надежности сложной системы используются аналитические методы, которые подразделяются на следующее:

Метод	Описание метода
Метод теории случайных процессов	Позволяет изучить закономерности случайных явлений в динамике их развития
Метод теоретических экспертных оценок	Позволяет получить оценку проблемы на основе мнения специалистов (экспертов) с целью последующего принятия решения (выбора)
Метод логического мышления	Позволяет произвести ориентацию мышления на процессы образования разъемных и неразъемных соединений составных частей детали или изделия с целью их эффективной работы.
Метод переходных вероятностей	Позволяет произвести анализ надежности системы в фиксированные моменты времени.

Одним из основных методов, применяемых при анализе надежности сложных систем технического характера с ограниченным количеством состояний, является асимптотический метод, который выражается в описании предельного поведения функций анализируемой системы. Показатели надёжности не зависят от исходных компонентов. Распределение длительности бесперебойного функционирования систем резервирования при условии мгновенного восстановления асимптотически экспоненциально.

У данного метода помимо существенных плюсов имеются и недостатки. Так, к примеру, минусом вышеуказанного метода является локальность решений, которые влияют на ограничения в количестве возможных решений вопроса. Данный минус подразумевает собой небольшое количество решений, ориентируясь на заданные рамки системы, но не выходя за их границы.

Помимо асимптотического метода распространен также и логико-вероятностный метод. Данный метод предполагает собой применение арифметического аппарата из области бинарной алгебры.

В ходе анализа надежности и качества сложных систем не стоит забывать и о методе переходных вероятностей, который играет свою особую роль в анализе работоспособности систем.

К методикам теоретического массового обслуживания относятся:

Вид	Описание
Метод корреляции	Позволяет произвести оценку точности механизмов по отношению друг к другу.
Дифференциальный способ фазового распределения	Позволяет уменьшить влияние некоторых источников погрешностей.
Смена существующих моделей	Способствует созданию эффективных технологий изготовления продукции и автоматизированному проектированию объектов и процессов производства.

Вышеуказанные методы позволяют повысить рост имеющихся состояний объекта. С целью эффективности данные методы необходимо широко использовать в системном расчёте стационарных параметров надёжности и вероятности бесперебойного функционирования систем кратковременной работы. Логико-вероятностная методика расчёта надёжности электросети с применением дерева отказов используется при условии, что число потенциальных системных отказов невелико.

Суть эвристического метода анализа надёжности восстанавливаемых систем состоит в группировании элементов данной системы в один элемент. Его характеристикой должна быть эквивалентность и альтернативность восстановительных процессов. Таким образом мы имеем снижение количества системных элементов. С помощью описанной методики становится легко работать с исходными данными, но сложно отследить ошибки в вычислительном процессе.

Например, при исходных параметрах внутреннего взаимодействия внутри системы. Суть метода состоит в исследовании физики процесса посредством математической модели вероятности и расчёте процессуальных характеристик. Каждое отдельное воспроизведённое испытание сопровождается скрупулёзной фиксацией параметров, полученных в результате. Методика базируется на регулярно проводимых исследованиях выстроенной модели с дальнейшим анализом статистических данных. Процесс постройки алгоритма работы технической системы состоит в компьютеризованной имитации процесса изучения на электронно-вычислительной технике. Упомянутый метод считается самым эффективным, а часто единственным, с помощью которого можно дать экспертную оценку показателям надёжности изделий, выпускаемых лимитированными партиями. Атомные энергетические установки относятся к такому виду оборудования. Стабильное оценивание законов распределения отказов широко используют для оборудования электросетей.

Универсальные методики имитационного моделирования предполагают работу с системами с увеличенным набором элементов. Применение их с целью исследования задач надёжности оправдано при невозможности получения аналитического решения. Расчёт формальной модели, работа с имитационными программами траекторий модели, эксперименты являются этапами процесса. Анализ системы с высокой степенью надёжности приводит к некоторым проблемам: огромным временным затратам, необходимости привлекать дополнительных экспертов, необходимость расчётов с высокой точностью. При росте показателя надёжности элементов снижается качество моделирования и его эффективность. Статистическое и имитационное моделирование не дают возможность планомерно вычислить коэффициент системной надёжности. Огромное число сопутствующих факторов, отражающихся на производительности системы и её продуктивности также можно отнести к недостаткам.

Заключение. Аналитические методики, используемые в современной работе, позволяют оптимизировать аналитический процесс. Проанализировать состояние системы с технической стороны можно при наличии исходных данных, но точность расчётов оставляет желать лучшего. В арсенале современных сотрудников нет проверенных инженерных методов, теоретической базы для работы с проверкой надёжности технических систем с многоуровневой переменной структурой. Анализ надёжности систем с переменной реконфигурацией является инновационным вектором в теории надёжности сложных технических систем.

Список использованной литературы:

1) Федянина В.А., Хазиев А.Т. Федерова Г.А. Коваленко Д.А. Методы оценки показателей надежности сложных систем. Современные проблемы науки и образования. – 2017.

2) Бережная Е.В., Бережной В.И. Математические методы моделирования экономических систем: учеб. пособие. – 2-е изд., перераб. и доп.– М.: Финансы и статистика, 2019. – 432 с.

3) Матвеевский В.Р. Надежность технических систем: учеб. пособие. – М.: МГИЭМ, 2020. – 113 с.

4) Шубинский И.Б. Структурная надежность информационных систем. Методы анализа. – Ульяновск: Областная типография Печатный двор, 2018. – 216 с.

5) Ушаков И.А. Надежность: прошлое, настоящее и будущее. Пленарный доклад на открытии конференции Математические методы в надежности (MMR-2000), Бордо, Франция, 2000. – Reliability: Theory & Applications No.1, January 2006.