Повышение надежности парков машин путем применения технического диагностирования. Управление технической системой, страница 7

Для оценки был выполнен расчет общего числа рассматриваемых элементов системы, начиная от парка машин в целом и до элементарных структурно-конструктивных параметров. Результаты расчета энтропии парка приведены в таблице 2.1

Принятие решения об использовании парка машин в выполнении программы строительных работ должно базироваться на информации о его техническом состоянии на всех уровнях. Как видно из табл. 2.1, отсутствие информации на более высоких уровнях достаточно велико, поэтому энтропия технического состояния на этих уровнях не позволит принимать рациональные управленческие решения. В связи с этим необходимо осуществлять мониторинг технического состояния парка машин, фиксируя информацию по каждому уровню парка машин.

Таблица 2.1 – Расчет энтропии парка машин как сложной системы

Информационное обеспечение процедур диагностирования отдельных машин и оценки его результатов формируется на основе возникающих информационных потоков и ресурсов (рисунок 2.3).

Решение диагностической задачи связанно с анализом больших объёмов информации. Среди них наиболее важной является оперативная информация (ОИ), снимаемая с объекта в ходе диагностического эксперимента (ДЭ). Строго говоря, количество информации, определяющей совокупность решений относительно невелико: для бинарных решений – 1бит, для тернарных – log₂3 = 1,585бит. Входные же потоки могут быть значительными.

Рисунок  2.3 - Информационное обеспечение диагностирования

Целесообразно ввести понятие коэффициента информационной избыточности К_ии как отношения объёма входной информации к выходной:

К_{ии =} I_вх / I_вых                                           (2.5)

Так как I_вх = 1бит, то К_ии = I_вых.

Большая избыточность по объёму информации на входе должна гарантировать повышение достоверности ДЭ. В связи с этим можно рассматривать нижнюю границу диагностической информации I^н_вх как её минимальное количество, достаточное для принятия решения с заданной точностью Р_доп

I^н_вх = min(I_вх)_РРдоп                                                                                            (2.6)

Корректное определение I^н_вх имеет большое прикладное значение. Можно показать, что при известных характеристиках шумов и погрешностях измерения диагностических параметров существует предел накопления информации, при превышении которого достоверность испытаний не увеличивается [8].