gosy_voprosy / вопрос_90
.docxВсе методы исследования и оценки надежности АСУ (как, впрочем, и любых других объектов) четко разделяются на три группы: аналитические, экспериментальные и статистического моделирования. Особую группу составляют комбинированные методы.
Аналитические методы дают возможность оценивать надежность и проводить сравнение различных вариантов АСУ и находить оптимальные решения на самых ранних этапах проектирования. Аналитическим путем может быть определено влияние различных факторов, найдены оптимальные требования к надежности АСУ и ее компонентов, оптимальные (по критериям максимума надежности или эффективности) значения ее параметров, режимы технического обслуживания и т.п.
Аналитическое исследование, как правило, не требует больших расходов, но для достаточно сложных объектов, которыми являются АСУ, сопряжено со значительным объемом расчетов и большими затратами времени.
Существенным преимуществом является то, что решения могут быть получены в виде аналитических выражений, позволяющих вести исследование влияния различных факторов и находить их оптимальные значения в общем виде.
Необходимыми исходными данными для аналитического исследования (помимо данных о структуре АСУ) являются сведения о надежностных характеристиках всех используемых компонентов. Это недостаток, т.к. достоверные данные о надежности компонентов иногда получить невозможно. Если же данные не достоверны, то и результирующие получаемые оценки могут значительно отличаться от реальных цифр. Но даже в этом случае аналитические методы позволяют вести сравнение вариантов структуры АСУ.
К аналитическим методам – по постановке задачи – очень близок метод статистического моделирования. Сходство в том, что и тот и другой требует наличия данных о надежности компонентов системы. Однако способы получения результатов существенно различаются.
Метод статистического моделирования состоит в генерировании (с помощью специальных генераторов случайных чисел) случайных отрезков времени безотказной работы и времени восстановления отдельных компонентов АСУ и «искусственном» воспроизведении таким образом процесса функционирования АСУ. Если указанные генераторы случайных чисел будут иметь распределения вероятностей, совпадающие с распределениями Т и Тв соответствующих компонентов АСУ, то построенная модель процесса будет обладать всеми статистическими свойствами реального процесса функционирования системы. При достаточной длительности этого процесса статистические оценки характеристик и показателей надежности АСУ, полученные на его основе, могут иметь сколь угодно высокую достоверность.
Этот метод допускает разработку стандартных алгоритмов и программ, пригодных для исследований и оценки надежности широкого круга АСУ.
Положительным свойством рассматриваемого метода является также то, что врезультате моделирования реального процесса функционирования АСУ могут быть получены не только число надежностные характеристики и показатели, но и характеристики эффективности функционирования.
Недостатком метода (если не считать обычных трудностей, связанных с наличием машины, необходимостью составления и отладки алгоритма и программы и относительно высокой стоимости решения) является то, что результаты решения представляются не в виде аналитических выражений, а в виде численных оценок. В ходе решения задачи на ЭВМ не видно, как проявляется влияние отдельных факторов на конечный результат. Для этого необходимо варьировать значения отдельных факторов и анализировать множество получаемых решений. При этом объем «математического эксперимента», а вместе с ним объем машинного времени и его стоимость во много раз возрастают
Следует отметить, что этот метод может сыграть большую роль как средство для проверки и оценки точности предлагаемых приближенных аналитических методов. Это связано с тем, что для сложных структур современных АСУ точные аналитические методы приводят к таким громоздким выражениям что практическое применение их становится невозможным. Поэтому,с одной стороны, развиваются приближенные аналитические методы, для которых всегда актуален вопрос об оценке точности приближения, а с другой -–для многих систем на этапах проектирования метод статистического моделирования оказывается единственным доступным методом.
Экспериментальные методы являются, по сути, единственным способом получения окончательного ответа на вопросы о правильности выполненной разработки системы, достигнутых результатов, реально достигнутом уровне надежности созданной системы.
Существенным преимуществом является то, что они не требуют знания надежностных свойств компонентов системы. Мало того, проведение испытаний системы в целом – при тщательном анализе возникающих отказов – позволяет уточнить данные и по надежности комплектующих в реальных условиях эксплуатации.
Основной недостаток – очень высокая стоимость.
Экспериментальная оценка надежности АСУ может реализовываться в двух вариантах: 1) организация специальных испытаний и 2) сбор статистических данных о работе системы в условиях нормальной работы или подконтрольной эксплуатации. Для крупных систем испытания системы в целом удается организовать в очень редких случаях. Более реален второй вариант, он значительно дешевле, однако результаты такой оценки получаются со значительным сдвигом во времени по отношению к моменту установки и сдачи системы
Вследствие трудности организации и высокой стоимости испытаний АСУ на надежность для оценки надежности еже функционирующих АСУ используются комбинированный метод, состоящий в объединении экспериментального и аналитического методов. Суть такого подхода
состоит в том, чтобы использовать всю имеющуюся априорную информацию о надежности комплектующих изделий и системы в целом,, накопленную, в частности, в процессе отладки, настройки и пробных запусков системы, для сокращения объема специальных испытаний системы на надежность. Ясно, что эта априорная информация, при правильном ее учете, позволяет уменьшить объем необходимой дополнительной статистики при неизменных требованиях к точности и достоверности окончательных результатов оценки надежности АСУ.