Вы здесь

Нейромережна модель та метод прогнозування роботоздатності мікропроцесорних засобів

Автор: 
Медзатий Дмитро Миколайович
Тип работы: 
Дис. канд. наук
Год: 
2006
Артикул:
0406U002875
99 грн
(320 руб)
Добавить в корзину

Содержимое

РОЗДІЛ 2
НЕЙРОМЕРЕЖНА ДІАГНОСТИЧНА МОДЕЛЬ ПРОЦЕСУ ПРОГНОЗУВАННЯ
РОБОТОЗДАТНОСТІ МІКРОПРОЦЕСОРНИХ ЗАСОБІВ
2.1. Концептуальна модель прогнозування роботоздатності мікропроцесорних
пристроїв та систем
Згідно визначення 1.2, метою прогнозування технічного стану є визначення з
заданою імовірністю інтервалу часу, протягом якого збережеться роботоздатний
(справний) стан об‘єкта або імовірності збереження роботоздатного стану об‘єкта
на заданий інтервал часу [2]. Основною метою приймемо визначення імовірності
збереження роботоздатного стану об‘єкта прогнозування на заданому інтервалі
часу. Зауважимо, що інтервал часу в цьому випадку задається попередньо, а не
визначається в процесі прогнозування.
Для розроблення концептуальної моделі та методу прогнозування роботоздатності
МПП та С у їх життєвому циклі та предметній галузі застосування приймемо до
уваги наступні визначення та умови.
Визначення 2.1. Під об‘єктом прогнозування (ОП) будемо розуміти
мікропроцесорний пристрій чи систему, технічний стан яких прогнозується.
Умова 2.1. Основним етапом життєвого циклу МПП та С, на якому вони
розглядаються як ОП, є етап експлуатації.
Умова 2.2. Всі необхідні данні для процесу прогнозування будуть отримані
відповідними засобами з використанням необхідних математичних моделей та
відповідних методів. Тобто розв‘язання цієї задачі не відноситься до мети
дослідження, не буде розглядатися та відображатися в моделях.
Умова 2.3. Засобом прогнозування є штучна нейронна мережа - єдина для класу МПП
чи С.
Класичним підходом до прогнозування технічного стану МПП та С є використання
електрофізичних параметрів їх компонентів. Під використанням розуміється
контроль та спостереження динаміки їх зміни. Саме динаміка зміни є підставою
для винесення остаточного рішення про майбутній стан ОП на основі відомих
математичних методів та моделей.
Таке положення зумовлює обов‘язкове виконання двох умов. По-перше, необхідний
доступ до контрольних точок ОП, електрофізичні параметри якого нас цікавлять, а
по-друге, необхідно знати закони зміни значень відповідних параметрів. Обидві
умови є досить складними для виконання з огляду на особливості сучасних МПП та
С, розглянуті раніше. Тому необхідно відмовитись від використання «недосяжних»
електрофізичних параметрів (для зняття значень яких немає фізичних можливостей
або невідомі закони їх зміни) та прийняти до розгляду інші інформативні
параметри ОП [7, 104].
До інших інформативних параметрів віднесемо параметри, що мають такі
властивості:
а) можуть бути отримані на етапі експлуатації. Ця особливість є наслідком умови
2.1. Нехай всі доступні параметри на етапі експлуатації складають множину , де
- і-й параметр об‘єкта прогнозування, доступний на етапі експлуатації, , -
кількість параметрів;
б) мають необхідний рівень інформативності стосовно прогнозування технічного
стану відповідних об‘єктів. У зв‘язку з цим кожному параметру ставиться у
відповідність комплексний показник , - інформативність параметра . Показник
інформативності визначається з урахуванням таких особливостей параметра як: час
оновлення (мінімальний час, за який значення показника може змінитися на умовну
одиницю), вплив зміни параметра на технічний стан об‘єкта, залежність від інших
параметрів з множини (чим більша залежність від інших параметрів, тим менша
інформативність розглядуваного) і таке інше.
Враховуючи інформативність, множину можна представити як:
. (2.1)
Задавши необхідний рівень інформативності параметрів , отримаємо нову множину ,
де - і-й параметр, що має інформативність , тобто множина є підмножиною та
складається з параметрів, інформативність яких дорівнює або більша заданого
рівня;
в) мають необхідний рівень доступності. Для отримання значення кожного
параметра ОП на етапі експлуатації треба докласти певних „зусиль”, рівень яких
визначається складністю побудови та експлуатації засобів для зняття необхідних
значень. Чим більша умовна складність розроблення та експлуатації засобів, тим
більших зусиль необхідно докласти для отримання значень відповідних параметрів.
Складність розроблення та експлуатації вимірюється в умовних одиницях, де за
одиницю прийнята складність найбільш простого засобу, відповідно складність
інших засобів має значення більше одиниці. Якщо ввести величину, яка
відповідатиме за рівень зусиль, за визначенням значення параметра , що
пропорційний складності відповідних засобів, то рівень доступності -о параметра
визначатиметься як . Рівень доступності використовується у разі необхідності
обмеження множини . Для кожного параметра слід ввести коефіцієнт . Тоді
змінюючи значення коефіцієнта , можна досягнути оптимальної кількості найкращих
параметрів за співвідношенням доступності та інформативності, що формують
множину:
, (2.2)
де - кількість параметрів, що використовуються при прогнозуванні технічного
стану МПП та С.
Ці параметри можуть характеризувати та відноситись до програмної чи апаратної
складової МПП та С. З огляду на різноманітність конфігурацій сучасних МПП та С
необхідно визначити клас параметрів, що будуть описувати конкретний склад ОП,
його тип, наявність визначених компонентів та інші характеристики, значимі для
прогнозування технічного стану.
Оскільки прийнятим раніше засобом прогнозування є ШНМ, необхідно визначити її
архітектуру. На сьогодні існують лише самі загальні рекомендації стосовно
вибору початкової структури мережі, і хоча існують методи, де вибір виконується
автоматично, вони ще є недостатньо дослідженими [115].
ШНМ із зворотними зв‘язками (динамічні ШНМ) є достатньо вивченими щодо
моделювання інтелектуальних