Файл: Игнатов, В. А. Статистическая оптимизация качества функционирования электронных систем.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 19.10.2024

Просмотров: 149

Скачиваний: 0

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

ходы для этого состояния несущественны. Тогда пара­ метры этой стратегии

Овд——0,11; Гоо=—Г; ßoi=0,l; л>і —0;

ßo2= 0,01; г02-—0.

Если приемник попал в состояние Si, то обслуживаю­ щий персонал может выбрать четыре стратегии (ѵі=4):

du KP ö i o = 0 , гю = 0, а и = 0,11, г и = — 1,

ßi2=0,ll, Гі2=0;

du KP и РГ ßio=30, п о = —0,1, 0ц = —30,0767,

г ц = —1, аі2=0,0767, гі2=0;

di3 KP и ПО аю—0, гю = 0, а ц = —0,10,

ги ——1, 012=0,10, г12=0;

du KP, РГ и ПО #ю=30, п о = —0,1,

йц = —30,0725, Гц= —1, ßi2=0,0725, гі2=0.

Если приемник находится в S2, обслуживающий пер­ сонал располагает двумя стратегиями (ѵ2= 2 ):

dzi. Проведение АР и ПО своими силами, тогда

#2о=15,83; г2о=—1,9; #2і=3,33, г2і = —3,

«22=—19,16, r22= —2,5;

d2- Приглашение специальной бригады для АР и ПО, тогда

#20 = 29,17, г20= 1,4, ß2i= 6,67, г2і= —2,

«22=—35,84, г22= —1,75.

Сведем исходные данные задачи в табл. 4-3. Для со­ кращения записи стратегии будем различать по второму индексу в du.

В качестве исходного решения выберем то, которое минимизирует непосредственно ожидаемые расходы:

4)1

 

- —о ,п

0,1

0,01

-1

- 1 • -

Я , = du

, А =

0

—0,11

0,11

, с =

- 1

- ^21

-

_ 15,83

3,33

—19,16.

_—42,5.

11*

163

 

 

 

 

 

 

 

 

Таблица 4-3

 

dih

 

Интенсивности atj

и затраты

 

С{=Гii+

St

 

П0

 

Гц

O-il

Гц

+ E « ii'4 J

 

 

&І0

аи

М/

S.

1

—0,11

—1

0,1

0

0,01

0

— 1

 

1

0

0

—0,11

—1

0,11

0

—1

с

2

30

- 0 ,1

—30,0767

—1

0,0767

0

—4

 

3

0

0

—0,11

— 1

0,11

0

—1

 

4

30

—0,1

—30,0725

—1

0,0725

0

—4

о2

1

15,83

—1,9

3,33

—3

—19,16

- 2 ,5

—42,5

2

29,17

—1,4

6,67

—2

—35,84

- 1 ,7 5

—55,9

 

Уравнения для OB

C = - l _ 0 , l l £ o + 0,10gi + 0,01g2;

С= —1—0,11 g-1 + 0,1

С= —42,5 +15,83 go+ 3,33 g!—19,16 g2,

при g2= 0 имеют решение gfo~ 2,35, g i= 1,231, g2=0, C = —1,1354.

Выполним операцию УР:

doi С = —1—0,11 -2,35+0,1 • 1,231 = —1,1354*;

du С = — 1—0,11 • 1,231=—1,1354;

di2 С = 4 + 30 • 2,35—30,0767 -1,231 =29,4;

diз С= —1+0,11 • 1,231=—1,1354;

du С = —4+ 30-2,35—30,0725-1,231=29,46*;

d2i С= —42,5+15,83-2,35+3,33- 1,231=—1,2;

d22 С = —55,9+29,17-2,35 + 6,67-1,231=21,02*.

Лучшее решение заключается в выборе dm, du и d^. Эти стратегии отмечены звездочками. Оказалось, что использование специальной бригады для АР и ПО, а так­

же проведение периодических РГ и ПО приводят к мень­ шим УЭР.

164


d01

Выполняй

Оценим полученное решение D2 — d14

^22

операцию OB, получим go= 1,548; gi= 1,445; g2=0; C= = —1,026. Как и следовало ожидать, УЭР теперь мень­ ше. Попробуем еще раз улучшить решение. Процедура УР приводит к прежнему результату, следовательно,

 

dßi П

Понт --- ПК

diq

 

- d2г

Оптимальное решение найдено всего за две итерации. Так как применение простого перебора потребовало бы

N і = 1 -4-2 = 8

решений

системы

уравнений,

то

выигрыш

в уменьшении

объема

вычислений за счет

применения

итерационного

алгоритма равен

четырем.

С

ростом N

выигрыш существенно увеличивается.

Оценим влияние оптимизации ТО на качество функ­

ционирования приемника.

При использований Dj л0~

ж 0,469; я і^ О ,52773;

0,327-ІО'2; kr=0,99673; С =

= —0,11354 руб-чтК

т ѵ= 0,844; а \ = (6,32-10~2)2.

При оптимальном обслуживании л0~0,9945; гті«

«0,0033; П2~0,0022;

0,9978; С = —0,1026 руб-ч- 1;

тѵ= 0,89774; о%= (4,59-10-2)2.

Сравнение полученных величин показывает, что опти­ мизация ТО приемника в среднем увеличивает готов­ ность на 0,107%, математическое ожидание чувствитель­ ности на 6,37%, уменьшает УЭР на 9,64%, а среднеквад­ ратическое значение чувствительности — на 37,7%.

Итак, ТЭХ

оптимально

обслуживаемого

приемника

doi

, kt = 0,9978, СмИІІ = — 0,1026

р у б - ч '1,

—■ du

СІ22

 

 

 

ту = 0,89774,

=Р = (4,59-ІО '2)2.

 

Экономия АС на УЭР за время 7’: Д С = (С —Смин)7\ Например, за год АС^О,01094-8750 —95 руб (год-изде­ лие)-1.

В рассмотренном примере не учитывались потери, обусловленные отказами приемника (го2— гі2—0) . Если РЛС является звеном в системе управления воздушным

165


движением, то, очевидно, отказы станции или снижение чувствительности приемника могут нанести значительный материальный и моральный ущерб из-за нарушения без­ опасности полетов, перерасхода горючего самолетами, находящимися в зоне управления, и т. п. При оптими­ зации обслуживания радиооборудования самолетов же­ лательно учитывать экономические потери, обусловлен­ ные нарушением регулярности полетов и простоем самолетов из-за AP, KP и ПО. Поэтому в общем случае

г02фО и гафО.

Пример применения итерационного алгоритма на­ глядно иллюстрирует его возможности при решении тех­ нико-экономических задач ТО. Оптимальные решения для отдельных блоков сложной системы являются осно­ вой общей схемы оптимального ТО системы в целом, по этим данным рассчитывают оптимальные ТЭХ системы.

4-9. Особенности оптимизации технического обслуживания изделий, эксплуатируемых в нестационарных режимах

Особенности оптимизации обусловлены тем, что интенсивность отказов изделий, эксплуатируемых в не­ стационарных режимах, является немонотонной ограни­ ченной или неограниченной возрастающей функцией вре­ мени. Развивая терминологию [Л. 18], распределение с такими интенсивностями отказов будем называть соот­ ветственно ОНВФИили НВФИ-распределениями. Из-за такого поведения интенсивности отказов оптимальные ТЭХ ТО не являются постоянными, а зависят от момента проведения предыдущего ТО, частоты и амплитуды из­ менения параметров режимов. Тем не менее, рассмотрен­ ные в предыдущих параграфах методы с небольшими

изменениями применимы для оптимизации ТО и в этом более общем случае.

В этом параграфе мы докажем теоремы о существо­ вании оптимального ПО для изделий, эксплуатируемых в нестационарных режимах; рассмотрим особенности алгоритма отыскания Топт! приведем пример оптимиза­ ции ПЗ транзисторов и кратко остановимся на особенно­

стях применения методов линейного и динамического программирования.

І66

Теорема 4-6.

Если F(t) есть ОНВФИ-распределение

с интенсивностью

(3-76) и

 

1 < Ср (Ср—сп) - 1< ТШ14 (а0+ йі) , a2]sмакс»

(4-57)

то на интервале (0, <х>) решение уравнения (4-26) суще­ ствует.

Доказательство.

При т —* О, L (т) —* 1, в то же

вре­

мя lira L(z) = T g lira А(т). С

учетом выражения

(3-76)

Т->00

Т-*-00

 

 

 

 

 

 

lira L(z) =

Т 0мин [(а0 +

а,), а2\ lim s (т).

 

 

Т-*00

 

т->со

 

 

 

 

Так как s( т) — периодическая

функция, то

макси­

мальное

значение

АМакс(т) =

ГоминІ(ао + аі),

a2]SMaKC.

Ясно, что при изменении т от

0

до

оо и выполнении не­

равенства

(4-57) функция

Ь(х)

пересечет

уровень

Ср(Ср— С п ) —

Аналогичную теорему можно доказать и для НВФИраспределения, отличие в том, что в неравенстве (4-57) справа стоит оо.

Теорема 4-7. Если F(t) есть ОНВФИ-распределение с интенсивностью (3-76) и

0 < с пс - 1р < о о ,

( 4 - 5 8 )

то на интервале (0, оо) решение уравнения (4-37) суще­ ствует.

Доказательство. Как и в § 4-4, доказательство про­ ведем, исследуя предельное поведение функции Lt (т).

П р и т —>-0, А,(т)—>0. Определение 1ітА,(т) требует до-

Т->00

полнительного исследования. Вспомогательная функция

ф /т\ _ еА (^ПТ яп+ дч g-(40+a.) 8(т)

Вынесем за квадратную скобку экспоненциальную функцию, показатель которой равен мин[(ао+аі), а2]. Например если а0+ й і> а 2, то

Ф (т) = е

A (t) т —я,Ѳ (t)

^2 ' «О £(а0+й1аз) Ѳ(т)

 

аг а0а,

 

 

я. 1

аг—«о —Ф J *

167


При т— >ооѲ, (t)— >-00, поэтому

 

Üi

a 2 lim [ s (n) t8 (t)1

lim Ф(t)

T—>oo

— ;— ------e

 

т->оо

«o + «l — a2

 

Функция

 

 

s (t)tѲ(т) = ( B l sin Qt + B 2 cos Qt)t+

+ BiQ-1 (cos fit—1) —0,5B2Q_1 sin 2Qt

при больших т ведет себя как периодическая с линейно­ возрастающей амплитудой.. Обозначая периодическую функцию при т через ^ (т ), для больших значений т по­ лучим:

lim В, (т) =

ln

Ді

4- а2 lim ¥ ( t) t.

т:-»оо

 

До + Ді — «2

TI—4 00

Следовательно,

при т— >-оо функция L{%) является

периодической с амплитудой, стремящейся к бесконеч­ ности. Ясно, что с ростом т функция L ( t ) пересечет уро­ вень спс-1р, что и требовалось доказать.

Таким образом, в установившемся режиме как для элементов, так и для устройств, эксплуатируемых в не­ стационарных режимах, оптимальное ПО существует. Функции L ( t ) и L i (t ) являются периодическими, их пе­ риод определяют периоды изменения параметров режи­ мов. При оптимизации ПЗ элементов необходимо учиты­ вать ограниченность амплитуды Ві(т).

 

Так как L(т) и Ві(т)

не являются

монотонными,

то

при выполнении условий

(4-57)

и (4-58) в зависимости

от

уровней Ср(ср—сп)~1

и сас~1р уравнения

(4-26)

и

(4-37) могут иметь одно,

три, пять

и более

решений

общем случае — бесчисленное

множество).

Задача

оптимизации заключается теперь в том, чтобы найти не­ сколько первых пересечений L(t) или Li(t) уровня Ср(ср—Сп)-1 (или СпСр-1)- Одно из них, чаще всего первое, и будет определять т 0пт. Идея ее решения очевидна—• вначале необходимо найти интервал времени J, в кото­ ром лежит искомое пересечение, а затем уже искать абсциссу пересечения.

Особенности алгоритма вычисления т0ПТ покажем на определении оптимальной периодичности ПЗ элементов.

168


Искать будем абсциссу первого пересечения L(т) уровня

Ср(Ср Си)

Для определения У будем последовательно сравни­ вать максимумы Ь{т) с уровнем сѵ(сѵ—Сц)'1. Пересече­ ние лежит в интервале, для которого Lh<cP(cv—сП)~1г£^

sczLft+i

(Lk — значение

k-то

максимума,

k = 0, 1,

2, ...

..., L0 по условию равно еди­

нице).

Так как экстремумы

L(t) и Л (т) совпадают

(ста­

ционарные точки этих функ­

ций определяют одно и то же

уравнение Л '(т )= 0 ),

метод

отыскания

экстремумов

Л(т), изложенный в § 3-5,

полностью 'справедлив и для

определения

стационарных

точек L(x).

Рис. 4-5. Иллюстрация к выво­

После того как У опреде­

ду соотношения (4-59).

лен, целесообразно выделить

 

еще более узкий промежуток Дт= Тмакс—Тмин, в котором У /(т)>0. Удобно в качестве Тмаке выбрать абсциссу мак­

симума Lk+u а

в качестве

тМии— абсциссу минимума

Тймиш тогда на

интервале

(тМИн, Гмакс)У/(т) > 0 и для

определения тМин<т0пт^^макс без изменений справедли­ во итерационное соотношение (4-32).

Значение to начала итерационного процесса опреде­ лим из подобия прямоугольных треугольников АВС и

DEC (рис. 4-5): DE(AB)~l = CE(CB)-1. Отсюда

Умаке (Ср Гп) 1] (тманС "-мин)

(4-59)

Где У-макс L k + 1 , Емхш У-^мин-

В большинстве случаев даже то является неплохой оценкой для ТоптБолее точные оценки можно получить

за две-три итерации, используя

в качестве оценки для

Ь'(х) значение углового

коэффициента (Умакс—Ьмш) X

X (Тмакс— Тмил)-1, т. е. применяя формулу

(4-32) в виде

X ■ = X -j—ICP (fP

Гц) 1

L (xf)] Омане

Чщн) _ (4-60)

 

^манс

^-мин

 

169