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.