Инновационное развитие науки возможности, проблемы, перспективы. Часть I. Монография

Кроме того, метод ПНИ незаменим при отладке и стыковке испытываемой системы,проверкеееготовностикнатурнымэкспериментам,анализеотдельных ситуаций, возникающих в натурных экспериментах.

Принципиально возможны два различных подхода к имитации «окружения» испытываемого (исследуемого) образца АСУ СН:

-с использованием штатных средств имитации (имитаторы, тренажеры и т.п.), входящих в состав системы;

-с использованием автономных средств имитации, имеющихся в составе лабораторно-производственной базы или создаваемых специально для испытаний (исследований) данной системы.

Практика проведений испытаний и последующий анализ полученных результатов показал [9, 10, 11,15], что возможности применения для перечисленных выше задач полунатурных испытаний АСУ СН штатных средств имитации ограничены рядом обстоятельств:

-программы тренажа создаются, в основном, для проверки правильности функционированияпрограммприпроведениирегламентныхработитренировки операторовКП,поэтомуточностьвоспроизведенияреальныхпроцессоввнихне является определяющими при их разработке. В свою очередь, воспроизведение же простой (определенной) последовательности смены состояний и формирование информационных посылок определенной структуры является недостаточным для проведения оценки качества функционирования системы;

-прииспользованииуказанныхштатныхсредствимитациитехнологиярегистрации и обработки данных проводимых экспериментов мало отличается от технологии обработки данных натурных экспериментов, поэтому условия (1y3) не могут быть выполнены.

Еслижесоздатьспециальную(автономную)имитационномоделирующую установку (ИМУ) (стенд) на базе ЭВМ (локальной сети ЭВМ) с требуемыми ресурсами, то появляется реальная возможность не только создать достаточно точные модели элементов «окружения» системы, но и осуществлять автоматическую регистрацию необходимых данных о функционировании всей системы, а наэтойосновеавтоматизироватьосновныеэтапытехнологическогопроцессаобработки и анализа результатов проведенных экспериментов [8, 16].

Обоснование общих принципов построения ИМУ, реализующих метод полунатурных испытаний АСУ СН

Создание и использование конкретного варианта ИМУ, предназначенного для обеспечения ПНИ АСУ СН, включает ряд исследовательских, опытно-кон- структорских и испытательных работ, последовательность выполнения которых представлена на схеме рисунка 4.

12

Рисунок 4. Схема разработки и использования ИМУ для испытаний АСУ СН

На этапе уяснения задачи общие принципы построения и использования ИМУ конкретизируются применительно к задачам испытаний опытного образца системы.

На этапе разработки исследовательские и испытательные работы необходимо вести по трем основным направлениям:

13

-проектирование(разработка)ИМУ(стенда),втомчислееепрограммного обеспечения (ПО);

-разработка организационно-методической и эксплуатационной докумен-

тации;

-проектирование (разработка) технических и программных средств регистрации и обработки данных полунатурных экспериментов.

На этапе использования ИМУ (стенда) осуществляется сопряжение ее с опытным образцом системы, проверка готовности системы к испытаниям по определенным пунктам программы и проведения полунатурных экспериментов.

Как отмечалось ранее, метод полунатурных испытаний позволяет решать большой круг задач при испытании опытного образца системы. Для того чтобы ИМУбыласпособнавполноймеререшатьэтизадачи,онадолжнаудовлетворять таким общим требованиям как:

-автономность;

-универсальность;

-полнота имитации условий, в которых проверяется испытываемый образец системы;

-приемлемая точность имитации элементов «окружения» испытываемого образца системы;

-простота и оперативность применения ИМУ.

Требования к ИМУ Требование автономности означает, что моделирование так называемого

«окружения» испытываемой системы осуществляется с помощью средств, не входящих в состав опытного образца. Это дает следующие преимущества по сравнению с вариантом включения средств имитации в состав опытного образца (программы, тренажа и т.п.):

-разработка ИМУ может быть выполнена задолго до испытаний системы;

-появляется принципиальная возможность создания в ИМУ более точных имитационных моделей (ИМ), кА также автоматизации обработки и анализа результатов полунатурных экспериментов;

-ИМУ может постоянно совершенствоваться, а область ее применения – расширяться(могутобеспечиватьсяиспытанияиисследованияразличныхсистем).

Требования универсальности понимается как возможность применения ИМУ при решении любой задачи перечисленной выше и определения с ее помощью любого показателя качества функционирования испытываемого образца АСУ СН.

Универсальностьопределяетдостаточносложнуюструктуруустановки,однако альтернативное решение (создание комплекса моделей и стендов, ориентированных на решение отдельных задач испытаний) явно неприемлемо для условий испытания сложных систем в масштабе испытательных полигонов страны.

Требование полноты имитации условий означает, что ИМУ должна обеспечить проверку системы во всем диапазоне условий, заданных на систему (об-

ласть :О ).

Требования приемлемой точности имитации предъявляется к ИМУ как к инструменту, с помощью которого производится оценка системы.

14

В конечном счете точность имитации определяется ошибками моделирования, каждая из которых является разностью средних значений некоторых функционалов от процесса функционирования испытываемой (моделируемой) системы в «одинаковых» условиях, созданных в натурных и полунатурных экспериментах.Выбордопустимыхзначенийошибокмоделированияможетбытьпроизведен на основе общепринятого инженерного подхода: обычно 30%-ная ошибка считается «удовлетворительной», 20%-ная – «вполне приемлемой», а 10%-ная – пределом точности «сверху» (т.е. дальнейшее повышение точности моделей за счет их усложнения считается нецелесообразным).

Однако достоверная оценка ошибок моделирования может быть выполнена только при наличии достаточно точных контрольных данных (взятых из норма- тивно-техническихдокументов илиопределенныхна основе сравнительнобольшой выборки данных натурного эксперимента). Если же достоверность контрольных данных невысока, то задача оценки ошибок моделированиясводится к задаче оценки однородности двух выборок, т.е. к оценке того, чем вызвано различиемеждувыборочнымиданными –истиннымотклонением моделиоторигинала или случайным отклонением, названным малым объемом выборок.

С другой стороны при ограниченных объемах выборок мера адекватности модели соответствующему оригиналу может быть оценена величиной коэффициента корреляции (Ui ) результатов, полученных при оценке показателей Ri в

одних и тех же (контрольных) условиях натурного и полунатурного эксперимента.

Следует отметить, что результаты НЭ всегда представляют самостоятельныйинтерес,поэтомуможноввестипотребнуюточностьчистонатурнойоценки (GiТР(H ) ) и выбрать niПЛ(H ) (GiТР(H ) ) в соответствии с данными, приведенными в таблице

№ 2 [6].

Таблица № 2.

где Кри - коэффициент использования реальных возможностей УАК; Кур - коэффициент устойчивости принятых решений; F(W) - функция распределения длительности поиска (обнаружения) воздушных объектов УАК; ni(o) - количествоэлементарныхопытов; niсс - среднеечислоэлементарныхопытовприодном самолетовылете в одном заходе; Ni*(H ) - требуемое число летных средств; Ni*(HЭ) - требуемое число экспериментов.

15

В качестве критерия Кэк.н. , характеризующего экономию (выигрыш) в ко-

личестве НЭ, можно использовать отношение количества сэкономленных НЭ к их исходному количеству

т.е. когда нет экономии НЭ) до «1» (когда GiТР(H ) неограниченно возрастает, что эквивалентно стремлению niТР(H ) к нулю).

Краткорассмотрим,какформируетсякомбинированнаяоценкапоказателя Ri в общем случае [6].

Имея статистики, полученные в натурных экспериментах (Хi(Н) ) , контрольных полунатурных экспериментах (Xi(K ) ) и дополнительных полунатурных экспериментах (Xi(ПН) ) , образуем несмещенную оценку

Д(Ri(H ) ), Д(Ri(K ) ) - дисперсии оценки показателя Ri в натурных и контроль-

ных полунатурных экспериментах; ni(K ) ni(H ) - по условию.

При условиях, что ni(ПН) ²²ni(H ) и дисперсия полунатурной оценки может

быть сделана как угодно малой, т.е. Д(Ri(ПН) ) o 0 при ni(ПН) of, дисперсия комбинированной оценки минимальная и равна

Отсюда максимальная относительная ошибка комбинированной оценки

равна

а относительный выигрыш в количественатурных экспериментов,необходимых для достижения заданной точности оценки показателя Ri , оценивается в

данном случае величиной

Если же учесть, что чисто натурной оценке необходимо предупредить так называемый «коэффициент резерва» (Крез.н. ) для повторения незачетных экспе-

риментов, то формула (8) примет следующий вид:

1 U2

Кэк* .н(i) 1 K i , (9)

рез.н.(i)

16

где, по опыту испытаний, K рез.н(i) 1,25 y2.

Из формул (4, 6, 8) видно, что именно величина Ui определяет выигрыш в точности комбинированной оценки показателей Ri (при заданном количестве

натурных экспериментов) или выигрыш в количестве (и как следствие - стоимости) натурных экспериментов (при заданной точности комбинированной оценки). Будем считать, что точность имитации вполне приемлемая, если она обеспечивает получение величины в пределах U t 0,5 y0,6 [6].

Требования простоты и оперативности применения ИМУ понимается:

-какобеспечениепростогоиоперативногосопряженияеесиспытываемой системой(небольшиезатратывремени,отсутствиенеобходимостидополнительной подготовки расчетов операторов АСУ и т.д.);

-как обеспечение малых затрат времени на подготовкуэкспериментов, обработку, анализ и оформление из результатов;

-как отсутствие каких-либо ограничений на возможность проведения полунатурных экспериментов в любое время года и суток.

ДетализациятребованийкИМУ,какправило,производитсявтехническом задании на конкретный вариант ИМУ. При этом:

-определяется перечень конкретных задач испытаний (исследований) АСУ СН, при решении которых должна применяться ИМУ;

-определяются структура ИМУ, варианты ее сопряжения АСУ СН, перечень обязательных информационно-логических связей, виды кодограмм обменной информации и темп обмена;

-задаются допускаемые ошибки моделирования и другие специальные требования.

С целью удовлетворения перечисленным требованиям можно сформулировать следующие основные принципы построения моделирующих установок данного класса (рисунок 5).

17

ЗАДАЧИ ИМУ

ТРЕБОВАНИЯ К ИМУ

ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ ИМУ

Рисунок 5. Принципы построения ИМУ для обеспечения ПНИ АСУ СН,

где АРМ – автоматизированное рабочее место, СПО – специальное программное обеспечение; НИ – натурные испытания; НЭ – натурные эксперименты; ПНЭ – полунатурные эксперименты; ИМУ – имитационная моделирующая установка.

18

Принципы ИМУ Принцип цифрового моделирования. Моделирование элементов «окру-

жения»опытногообразцасистемыосуществляетсянаЭВМ,какправилоуниверсальной, ресурсы которой по объему памяти и быстродействию заданы.

Для решения отдельных задач испытаний в состав ИМУ могут включаться специализированные устройства.

Принцип «штатного обмена». Линия раздела испытываемого элемента (например, КП АСУ) и его «окружения» проходит по штатным линиям связи и передачи данных. Отсюда следует, что:

-в состав ИМУ должны быть включены соответствующие средства связи

ипередачи данных;

-при отсутствии штатных средств сопряжения ЭВМ с каналами связи испытываемого образца системы должна разрабатываться специальная аппаратура сопряжения;

-воспроизведение процесса функционирования элементов «окружения» должно осуществляться в реальном масштабе времени;

-обмен информацией между ИМУ и испытываемой системой должен осуществляться в строгом соответствии с протоколом информационногообмена испытываемой АСУ.

Принцип выделения функциональных подсистем. Средства ИМУ по своему назначению можно разделить на три основные подсистемы:

-технические средства, включающие в себя собственно ЭВМ, средства связи, аппаратуру сопряжения и т.д.;

-общее программное обеспечение, включающее в свой состав в основном штатное программное обеспечение (ПО) ЭВМ (общее программное обеспечение

(ОПО));

-специальное программное обеспечение (СПО), включающее в свой составслужебныеимоделирующиепрограммы,обеспечивающиефункционирование ИМУ в реальном масштабе времени, и программы автоматизированной обработки результатов полунатурных экспериментов.

Следует отметить, что в ряде случаев целесообразно выделить подсистему автоматизированной обработки данных полунатурных экспериментов, состоящую в свою очередь из соответствующих технических средств, общего и специального программного обеспечения.

Принципструктурно-функциональногоподобия.Восновумоделирова-

ния элементов «окружения» АСУ закладывается принцип (или условия) струк- турно-функционального подобия, который сформулирован на основе известных положений теории подобия и заключается в следующем [2]:

-двесложныесистемы,состоящиеизодинаковогочислаэлементов,можно считатьподобными, если они имеют тождественную структуру, а соответствующие (схожие по назначению) элементы этих систем функционально подобны.

Под функциональным подобием понимается достаточная близость «фазовых траекторий» (изменения состояний) выходных характеристик (параметров) оригиналов и модели в соответствующих состояниях и строгое (тождественное)

19

соблюдениеустановленныхдляданнойсистемыформинформационногообмена (темпа и кодограмм).

Достигаемая при этом точность моделирования элементов «окружения» системы определяется:

-точностью задания и представления в ЭВМ совокупности исходных данных, описывающих процесс функционирования данного элемента и его составных частей;

-точностью формализации физических процессов функционирования имитируемых объектов;

-статистической точностью результатов моделирования.

Принцип модульности СПО. Важным следствием изложенного принципа структурно-функционального подобия является принцип модульного построения СПО ИМУ, когда каждому функционально законному элементу реальной системы (так называемого «оригинала») поставлен в соответствие модуль (подпрограмма, блок), выходные характеристики которого соответствуют с достаточной степенью приближения характеристикам соответствующего элемента системы. При этом должна обеспечиваться возможность сопряжения модулей в соответствии сзаданнойструктуройреальной системы. Характеристики элементов«окружения»определяютсянормативнымидокументами(техническойдокументацией, наставлениями, инструкциями и т.д.) и материалами испытаний соответствующих элементов.

Принцип «подыгрыша» действий расчетов (операторов автоматизиро-

ванных рабочих мест (АРМ)). При моделировании элементов «окружения» системы необходимо учитывать действия расчетов (операторов АРМ). При этом такназываемые«операторскиефункции»могутимитироватьсянепосредственно в моделях, аигровые (тренировочные,командные ит.п.)функции могут «подыгрываться» специальными операторами установки, которые для этих целей используют информацию моделей. Отсюда следует, что для обеспечения указанных функций в состав установки должны включаться (или использоваться штатные) средства ввода команд в ЭВМ.

Принцип согласования требований по точности с ограничениями ре-

сурсов ЭВМ. Успешное решение компромиссной задачи по обеспечению приемлемой точности моделирования в условиях ограниченных ресурсов ЭВМ может быть достигнуто:

-рациональнымучетомсовокупностифакторов,воздействующих намоделируемые процессы;

-оптимальным построением алгоритмов и программ;

-заменой математических соотношений, описывающих физические процессы, формулами, не требующими для их реализации так называемых «длинных операций» систем команд ЭВМ.

Рациональность учета совокупности воздействующих на процессы факторов достигается тем, что при формализации процессов функционирования элементов «окружения» учитываются те из факторов, которые оказывают наиболее существенное влияние на качество функционирования испытываемой системы.

Оптимальноепостроениеалгоритмови программдостигается восновном:

20