Метод статистического моделирования для проектирования информационно-измерительных систем контроля с учетом особенностей стохастических процессов

от

К.С. Ткаченко, И.А. Скатков

ФГАОУ ВО «Севастопольский государственный университет», РФ, г. Севастополь, ул. Университетская, 33

E—mail: KSTkachenko@sevsu.ru

DOI: 10.33075/2220-5861-2020-1-46-53

УДК 504.064+004.75

Реферат:

     Существующие измерительные приборы могут ухудшать свои метрологические характеристики вследствие функционирования под высокой нагрузкой и в неблагоприятных условиях внешней среды. Их проектирование должно учитывать наличие возможности значительного искажения входных воздействий. Учет этих искажений затруднен применяемыми линейными аддитивными моделями, которые не учитывают дрейфа измеряемой величины, приводящего к деградации измерительных приборов. Поэтому в настоящей работе предлагается подход по аналитическому оцениванию характеристик измерительных приборов с использованием статистической аппроксимации процессов Ито. На основе результатов этой аппроксимации может быть произведено построение принципиально новых, совершенных измерительных приборов.

     Пусть первичный измеритель с деградацией представлен в виде одноканальной системы массового обслуживания с ограниченной очередью, известны отсчеты интенсивности деградационных событий, взятые через равные промежутки времени. Тогда для оценки вероятности отсутствия необходимости в ремонте и обслуживании требуется произвести аппроксимацию случайного процесса и построить уравнение Ито. Но изменения могут затрагивать не только интенсивность входного потока, но и производительность обработки. Тогда производительность представляется как функция случайного блуждания от времени – непрерывного процесса Ито. Моделирование непрерывного процесса Ито описывает деградацию производительности.

     Такой подход позволяет выполнять построение точечных аналитических характеристик измерительного прибора с учетом статистических особенностей, присущих входному деградационному стохастическому потоку. На основе этих характеристик возможно построение измерителей с учетом деградационных процессов в них, в том числе, путем прогнозирования срока безотказной работы и планирования профилактических работ. Предлагаемый метод масштабируется без затруднений для случаев многоядерных многопроцессорных систем.

Ключевые слова: процесс Ито, статистические оценки.

Для цитирования пройдите по ссылке DOI и используйте опцию Actions-Cite или скопируйте:

[IEEE] К.С. Ткаченко, И.А. Скатков, “Метод статистического моделирования для проектирования информационно-измерительных систем контроля с учетом особенностей стохастических процессов” Системы контроля окружающей среды, вып. 1, с. 46–53, март 2020.

Полный текст в формате PDF

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

  1. Шивринский В.Н. Измерение статического давления окружающей среды на движущемся объекте // Вестник Ульяновского государственного технического университета. 2004. № 2 (26). С. 46–50.
  2. Рыбнов Ю.С. Натурные измерения инфразвукового воздействия горных машин и оборудования на окружающую среду / Ю.С. Рыбнов, Н.М. Сырников, С.Ю. Рыбнов [и др.] //  Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический   журнал).    № 6. С. 255–260.
  3. Чернышова Т.И., Нистратов М.И. Оценка метрологического ресурса средств теплофизических измерений с учетом влияния окружающей среды // Вестник Тамбовского государственного технического университета. 2008. Т. 14. № 3. С. 473–477.
  4. Семёнов С.Ю., Стерликов А.В. Организация межлабораторных сличительных испытаний в лабораториях, проводящих прямые измерения на объектах окружающей среды // Здоровье населения и среда обитания. 2018. № 3 (300). С. 43–48.
  5. Старкова О.С. Слабое и обобщенное по случайной переменной решения стохастической задачи Коши с аддитивным шумом // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Математика. Механика. Физика. 2016. Т. 8. № 1. С. 19–27.
  6. Насыров Ф.С. Об обобщенной формуле Танаки // Уфимский математический журнал. 2009. Т. 1. № 1. С. 69–76.
  7. Александрова О.В. Симметрия и первые интегралы систем стохастических дифференциальных уравнений Ито // Вестник Новгородского государственного университета им. Ярослава Мудрого. 2013. Т. 1. № 75. С. 54–59.
  8. Саичев А.И., Филимонов В.А., Тараканова М.В. Оценка коэффициента диффузии винеровского случайного процесса с равномерным сносом // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. 2010. № 5–1. С. 61–66.
  9. Ткаченко К.С., Скатков И.А., Скидан А.А.  Модель функционирования первичного измерителя в условиях тренда метрологических характеристик  // Экологическая, промышленная и энергетическая безопасность – 2017. Сб. статей по материалам научно-практической конференции с международным участием. Под редакцией  Ю.А. Омельчук. 2017. С. 1349–1353.
  10. Ткаченко К.С. Определение вероятностей гипотез о состоянии первичного измерителя с деградацией // Мат. IV–ой НПМК «Экобиологические проблемы Азово-Черноморского региона и комплексное управление биологическими ресурсами». Изд-во:   Колорит.    С. 252–256.
  11. Степанов С.С. Стохастический мир. URL: http://synset.com/pdf/ito.pdf (дата обращения: 12.2019).

Loading