В условном алгоритме (рис.
2.12, б) для выделения, например, состояния необходимо
последовательно применить проверки
,
и
.
Поэтому
.
В целом для данного алгоритма имеем
Различные алгоритмы
сравнивают по численному значению . Например, для
безусловного алгоритма (см. рис. 2.12, а)
= 103, и
поэтому он хуже условного алгоритма (см. рис. 2.12, б), так как
. Очевидно, что при других соотношениях
между вероятностями
и стоимостями
, безусловный алгоритм может оказаться
предпочтительнее условного. Для нахождения алгоритма с минимальной стоимостью
используют перебор вариантов или принципы
динамического программирования, что связано со сложными вычислительными
процедурами. Поэтому на практике часто применяют некоторые решающие правила
(упрощенные подходы), которые позволяют находить близкие к оптимальным алгоритмы.
Часто возникает такая задача. Имеется система, состоящая из
элементов, один из которых неисправен. Для
каждого элемента известны вероятность
возникновения
неисправности и стоимость
его проверки
(в большинстве случаев в качестве
выступает время проверки элемента). В этом
случае последовательность проверок в алгоритме устанавливается в соответствии с
порядком соотношений
. При этом если после проведения
проверки неисправный элемент не обнаружен,
то, вследствие того что
, за неисправный принимается
последний элемент и его не проверяют.
При построении алгоритмов диагностирования существенное значение имеет количество информации, содержащееся в проверках. Частично это учитывается и при оптимизации алгоритмов с помощью выражения (2.14). Более полный учет позволяет получить метод, основанный на теории информации.
Диагностирование есть по
сути своей процесс получения информации о состоянии объекта. Перед началом
процесса диагностирования объект с точки зрения наблюдателя обладает большой степенью
неопределенности состояния. Она будет тем больше, чем больше число
возможных состояний и чем меньше разброс их вероятностей. Неопределенность
состояния системы характеризуется ее энтропией
. Если система из
элементов
может быть неисправной в результате отказа только одного какого-либо
-го элемента с условной вероятностью отказа
, то
(2.15)
Значения определяются на основе статистических
данных о надежности элементов системы.
Для энтропии характерны следующие свойства:
1) ;
2) энтропия системы,
имеющей равновероятных состояний
;
3) энтропия системы максимальна, если ее состояния равновероятны;
4) если = 1, то
.
Каждая проверка содержит некоторое количество информации
относительно состояния системы
:
,
(2.16)
где –
средняя условная энтропия состояния системы при выполнении проверки
.
Если при проверке контролируется
элементов
системы, сумма вероятностей отказов которых
, то
.
(2.17)
При построении алгоритма в
качестве первой проверки выбирают ту, которая несет наибольшее количество
информации. Из выражения (2.17) следует, что принимает
максимальное значение при
. Поэтому алгоритм
следует начинать с проверки, для которой сумма вероятностей отказов проверяемых
элементов близка к
. Следующую проверку выбирают
исходя из результатов предыдущей. Если при проверке
получен
результат
(
или
), из которого следует, что система
находится в одном из состояний подмножества
, то
следующую проверку
выбирают по максимуму количества
информации в системе
:
.
(2.18)
В этом случае значения пересчитываются с учетом равенства
.
(2.19)
Построим алгоритм по табл.
2.2. Для каждой проверки значения
, представляющие собой сумму вероятностей
отказов тех элементов, которые проверяются данной проверкой, равны:
………
.…0,3
0,2 0,6 0,5
Так как , то в
качестве первой проверки выбираем проверку
(рис.
2.13).
Рис.2.13. Схема алгоритма диагностирования
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.