A szoftver megbízhatóságának számítása. Szoftver megbízhatósági jellemzők számítása Program a szoftver megbízhatóságának számítására

Ha a H hipotézis igaz, akkor

Hasonlóképpen, ha a H-hipotézis igaz, akkor

Hozzunk létre egy "valószínűségi" arányt:

(2.114)

A szekvenciális elemzést addig végezzük, amíg a következő egyenlőtlenségek teljesülnek:

(2.115)

Ha a színpadon m akkor a szoftver nem megbízható; és ha akkor a szoftver megbízhatónak fogadható el.

A hardver megbízhatóság elmélete részben alkalmazható a szoftver megbízhatóság problémájára, tekintettel a hardver és a szoftver megbízhatósága közötti alábbi különbségekre:

A szoftverelemek nem öregszenek el a kopás vagy a fáradtság miatt;

A hardverben a szabványos elemek használata sokkal elterjedtebb, mint egy szoftverrendszerben;

A szoftver dokumentációjának mennyisége sokkal nagyobb, mint a hardver dokumentációjának mennyisége;

A programokon könnyű módosítani, de nehéz helyesen végrehajtani.

A szoftvermegbízhatóság a program azon képessége, hogy meghatározott funkciókat hajtson végre, és bizonyos működési feltételek mellett a meghatározott korlátok között megtartsa jellemzőit. A szoftver megbízhatóságát annak megbízhatósága és helyreállíthatósága határozza meg.

A szoftver vagy program megbízhatósága a program azon tulajdonsága, hogy működőképes maradjon, amikor az információfeldolgozás során használják.

A szoftver megbízhatósága jellemezhető a program működése során fellépő meghibásodások közötti átlagos idővel is. Feltételezhető, hogy az információs rendszer berendezése teljesen működőképes.

A szoftver megbízhatóságának fontos jellemzője a helyreállíthatósága, amelyet a program hibájából eredő meghibásodás és annak következményei kiküszöböléséhez szükséges idő- és munkaigény határoz meg. A program meghibásodása utáni helyreállítás magában foglalhatja a program szövegének módosítását és visszaállítását, az adatok javítását és a számítási folyamat szervezésének módosítását.

Az alapvető különbség a szoftver és a hardver között, hogy a szoftver nem kopik el, és meghibásodása lehetetlen. Ezért a szoftver teljesítményjellemzői csak a minőségétől függenek.

A szoftver működését nagymértékben befolyásolják a bemeneti adatok. A szoftverhibák megnyilvánulása tehát abból adódik, hogy bizonyos időpontokban olyan, korábban ismeretlen adathalmazok érkeznek feldolgozásra, amelyeket a program nem tud helyesen feldolgozni.

A megnövekedett programmegbízhatóság annak a következménye, hogy a rejtett hibákat működés közben észleli és kiküszöböli.

A fő okok, amelyek közvetlenül megzavarják a program normál működését:

magában a programban rejtett hibák;

A feldolgozandó bemeneti információ torzulásai;

Érvénytelen felhasználói műveletek;

A számítási folyamatot végrehajtó berendezés meghibásodása.

Az összetett szoftverek hibakeresése során lehetetlen minden hibát észlelni és kiküszöbölni. Ennek eredményeként számos rejtett hiba marad a programokban. Bizonyos bemeneti kombinációk esetén a programok hibás működését okozhatják. A rejtett szoftverhibák jelenléte a fő tényező a normál működési feltételek megzavarásában.

A feldolgozandó információ torzulása a szoftver hibás működését okozza, ha a bemeneti adatok nem esnek a programváltozók megengedett értéktartományába. Ebben az esetben eltérés van a kezdeti információ és a program jellemzői között.

A bemeneti információ torzulásának okai a következők lehetnek: adatbeviteli berendezések meghibásodása és meghibásodása, zaj és kommunikációs csatornák meghibásodása üzenetek kommunikációs vonalakon történő továbbításakor, információ továbbítására vagy fogadására szolgáló berendezés meghibásodása és meghibásodása, felhasználói hibák a kezdeti információk előkészítésekor stb.

A szoftver működése során meghibásodáshoz vezető helytelen felhasználói műveletek elsősorban az üzenetek helytelen értelmezésével, a rendszerrel végzett munka során végzett helytelen felhasználói műveletekkel stb.

A felhasználói hibák által okozott szoftverhibákat használati hibáknak nevezzük. Ezek a hibák gyakran a rossz minőségű programdokumentáció következményei (a program képességeinek helytelen leírása, működési módok, a bemeneti és kimeneti információk formátumai, diagnosztikai üzenetek stb.).

A berendezés meghibásodása vagy meghibásodása a számítási folyamat normál lefolyásának megzavarásához, és sok esetben a fő és külső memóriában lévő adatok és programszövegek torzulásához vezet.

A programokban előforduló hibák átfogó elemzése csak akkor lehetséges, ha pontos adatok állnak rendelkezésre a programhibákról, a meghibásodások okairól, magukról a programokról és fejlesztésük feltételeiről (programozói végzettség, fejlesztési idő stb.).

Ezek az adatok képezik az alapját a program megbízhatóságának analitikus modelljének felépítésének, annak értékelése és előrejelzése, valamint a biztosításának és javításának módjainak megtalálása céljából. A programmegbízhatósági modellek azon a feltételezésen alapulnak, hogy a hiba előfordulása véletlenszerű esemény, ezért valószínűségi természetű.

A modellek felépítéséhez a program megbízhatóságának alábbi jellemzőit használják:

P(t) megbízhatósági függvény, amely annak valószínűsége, hogy a 0 és t közötti intervallumban nem jelenik meg programhiba, azaz. hibamentes működési ideje nagyobb lesz, mint t;

A Q(t) megbízhatatlansági függvény annak a valószínűsége, hogy t idő alatt a programban fellépő hiba következtében programhiba következik be;

A meghibásodási arány a programhiba bekövetkezése előtti idő feltételes valószínűségi sűrűsége, feltéve, hogy a t pillanat előtt nem volt hiba;

A meghibásodásig eltelt átlagos idő az egymást követő meghibásodások közötti időintervallum matematikai elvárása.

A legszélesebb körben használt modellek azok, amelyek a hibaszám változásának exponenciális jellegén alapulnak a tesztelési időtől és a program működésétől függően.

Az exponenciális megbízhatósági modell azon a feltételezésen alapul, hogy egy programban előforduló hibák száma idővel exponenciálisan változik.

Ez a modell a tesztelés során kapott adatok alapján megjósolja a program megbízhatóságát. A modell bevezeti a teljes működési időt, amely a program tesztelésének megkezdésétől (a feltárt hibák kiküszöbölésével) a megbízhatóság értékelésének ellenőrzési pillanatáig számol. Az információs alrendszer tesztelése egy hónapon belül (= 168 óra) megtörténik.

Feltételezzük, hogy a program minden hibája független, és véletlenszerű időpontokban, állandó átlagos intenzitással jelenik meg a program teljes végrehajtási ideje alatt. Ez azt jelenti, hogy egy programban egy adott pillanatban előforduló hibák száma Poisson-eloszlású, és két program közötti időintervallum egy exponenciális törvény szerint oszlik el, amelynek paramétere a hiba kijavítása után változik.

Ha M a programban előforduló hibák száma a tesztelési fázis előtt (M = 10); m() a javított hibák véges száma, m0() pedig a fennmaradó hibák száma, akkor

m 0 () = M - m () (4,4)

Az elfogadott feltételezések szerint a meghibásodási arány m 0 () arányos, azaz.

ahol C egy arányossági együttható, amely figyelembe veszi a rendszer tényleges teljesítményét és a programban lévő parancsok számát.

Mielőtt a rendszer elindult (t = 0), nem javították ki a hibát (= 0), így

A program megbízhatóságát időbeli tesztelés után a meghibásodások közötti átlagos idővel jellemezzük:

Ennélfogva,

Adjuk meg - a tesztelés előtti meghibásodások közötti átlagos idő kezdeti értékét (= 1000 óra). Akkor

Ennek eredményeként megvan

Nyilvánvaló, hogy a hibák közötti átlagos idő a hibák azonosításával és kijavításával növekszik.

A kifejlesztett információs rendszer megbízhatóságának számítása azt mutatta, hogy a szoftver megbízhatósága többszöröse a hardver megbízhatóságának. Ez két fő okkal magyarázható:

Az információs rendszer bevált berendezéseket használ, amelyek hosszú távú tesztelésen estek át;

Nem szántak elegendő időt az információs rendszer tesztelésére a megbízható adatok megszerzése érdekében.

Következésképpen a tesztelési idő növelése lehetővé teszi a kifejlesztett rendszer fő megbízhatósági mutatóinak pontosabb meghatározását és megbízhatóságának növelését.

Műszaki rendszerek megbízhatóságának számítása a helyreállítás figyelembe vételével

A műszaki rendszerek megbízhatóságának számítási módszerei a helyreállítás figyelembevétele nélkül

A műszaki rendszerek megbízhatóságát befolyásoló tényezők

A műszaki eszközök komplexumának megbízhatósága

Az atomerőmű megbízhatóságára a műszaki eszközök komplexumának (CTS) a megbízhatósága van a legjelentősebb hatással, ezért az atomerőmű megbízhatóságát gyakran hozzávetőlegesen csak a műszaki eszközök komplexumának figyelembevételével értékelik.

A műszaki berendezések meghibásodási kritériumait általában az ezen járművekre vonatkozó szabványokban, műszaki előírásokban vagy egyéb műszaki dokumentációkban meghatározott követelményeknek megfelelően határozzák meg. Mivel a legtöbb jármű általános ipari célú, a követelményeket attól függetlenül határozzák meg, hogy ezek a járművek milyen rendszerben működnek. A jármű meghibásodási kritériumai nem függnek az ellenőrzött objektum jellemzőitől és az ellenőrzés minőségére vonatkozó követelményektől.

A járműkomplexum megbízhatóságának számszerűsítésére az 1.3. pontban tárgyalt megbízhatósági mutatókat használjuk. és 1.6.

A komplex modern atomerőművek megbízhatósága számos tényezőtől függ, amelyek külön és átfogó tanulmányozása szükséges, hiszen a meghibásodások fizikai természetének feltárása nélkül nehéz kiválasztani a legmegfelelőbb munkaterületeket, amelyek biztosítják és javítják mindkettő megbízhatóságát. az egyes műszaki berendezések típusait és az atomerőmű egészét.

A komplex műszaki rendszerek felszereltségét befolyásoló számos tényezőt általában terjedelem szerint osztályozzák.

NAK NEK konstruktív tényezők közé tartozik:

· szerkezeti és funkcionális diagramok kiválasztása, redundancia és vezérlés módszerei;

· anyagok és alkatrészek meghatározása;

· a rendszer elemeinek üzemmódjainak és működési feltételeinek kiválasztása;

· követelmények hozzárendelése az elemek műszaki jellemzőire vonatkozó tűrésekre;

· beállítások és védelmek kiválasztása a telepítés technológiai paramétereihez;

· a kezelők pszichofiziológiai jellemzőinek figyelembevétele;

· működési dokumentáció kidolgozása stb.

NAK NEK Termelés tényezők közé tartozik:

· beszállító cégektől kapott anyagok és elemek beérkező minőségellenőrzése;

· a berendezésgyártás technológiai folyamatának megszervezése;

· termékminőség-ellenőrzés a technológiai folyamat minden szakaszában;

· a gyártók minősítése;

· a rendszerberendezések telepítésének és beállításának minőségbiztosítása és ellenőrzése;

· munkakörülmények a termelésben stb.

NAK NEK működőképes A tényezők közé tartoznak a rendszertervezésen és -gyártáson kívül megjelenő tényezők. A rendszerre gyakorolt ​​hatásuk jellege alapján a működési tényezők feloszthatók célkitűzés(külső környezeti hatások) és szubjektív(a kiszolgáló személyzet hatása). Az objektív tényezők viszont két csoportra oszthatók: külső és belső.

NAK NEK külső tényezők tartalmazza a külső környezet és a működési feltételek okozta hatásokat. Ezek elsősorban az éghajlati tényezők (hőmérséklet, páratartalom, napsugárzás, szélsebesség, köd, hóvihar, porvihar stb.), mechanikai hatások (rezgés, ütés), elektromágneses sugárzás, környezeti agresszivitás stb. Belső tényezők tárgyak és szerkezeti anyagok paramétereinek változásaihoz kapcsolódnak: öregedés, kopás, korrózió. Ezek a változások idővel külső tényezők hatására következnek be. Általában ezek a tényezők befolyásolják a műszaki rendszerek egészének megbízhatóságát.

Alatt szubjektív A működési tényezők a következőket jelentik:

· a kiszolgáló személyzet képesítése és képzése;

· a karbantartás és a rendszeres karbantartás megszervezése és minősége;

· a rendszerek működésének megszervezésének módszerei és módszerei;

· a jármű üzembiztonságára vonatkozó információk gyűjtésének és elemzésének megszervezése.

A megbízhatósági számítás főbb szakaszai. A helyi műszaki rendszerek megbízhatóságának számításának feladata a megbízhatóságukat és karbantarthatóságukat jellemző mutatók meghatározása. A számítás a következő lépésekből áll:

a) a rendszerhibák kritériumainak és típusainak meghatározása, valamint a számított megbízhatósági mutatók összetétele;

b) szerkezeti (logikai) diagram készítése a rendszer működésének elemzése alapján, figyelembe véve a redundanciát, a helyreállítást, az elemek használhatóságának ellenőrzését stb.;

c) a megbízhatóság számítási módszerének kiválasztása a működési és helyreállítási folyamatok leírására elfogadott modellek figyelembevételével;

d) általános matematikai modell készítése, amely összekapcsolja a meghatározott megbízhatósági mutatókat az elemek jellemzőivel;

e) az elemek megbízhatósági mutatóira vonatkozó adatok kiválasztása;

f) számítások elvégzése és a kapott eredmények elemzése.

A felsorolt ​​szakaszok tartalma nagymértékben függ a kiválasztott meghibásodási kritériumoktól és a korábban tárgyalt számított megbízhatósági mutatóktól. A jármű megbízhatóságának legjellemzőbb mutatói a rendszer meghibásodásáig eltelt átlagos idő, adott ideig hibamentes működésének valószínűsége, a rendelkezésre állási tényező, az üzemkészenléti tényező, valamint a hibaáramlási paraméter.

Hasonló jellegű mutatók vonatkoznak a rendszerelemekre is - technikai eszközökre, amelyek segítségével a helyi rendszereket megvalósítják. A figyelembe vett mutatók száma bővül, ha elemezzük a leromlott teljesítménymutatókkal működő rendszerek valószínűségét, vagyis az elemek fokozatos (metrológiai) meghibásodását figyelembe véve.

A figyelembe vett mutatókat mind a rendszerek létrehozásakor, mind a működésük során használják.

A blokkdiagram készítése, amely egy logikai diagram egy rendszer és egy különálló műszaki eszköz megbízhatóságának kiszámításához, tartalmaz néhány részletesebben tárgyalandó pontot. Szerkezeti séma a megbízhatóság kiszámításához általános esetben jelentősen eltér a funkcionális diagramtól. A megbízhatóság kiszámítására szolgáló blokkdiagram a rendszerelemek grafikus megjelenítése, amely lehetővé teszi a rendszer állapotának (működőképes vagy nem működő) egyértelmű meghatározását elemeinek állapota alapján (működőképes vagy nem működőképes).

Többfunkciós rendszerek, például hangszórók esetében minden funkcióhoz ilyen blokkdiagramokat állítanak össze; rendszerint megbízhatósági függvénydiagramoknak vagy megbízhatósági függvénydiagramoknak nevezik.

A diagram elkészítésekor a rendszerelemek sorba (2.2. ábra, a) vagy párhuzamosan (2.2. ábra, b) kapcsolhatók a rendszer üzemállapotára gyakorolt ​​hatásuk függvényében. Ha egy elem meghibásodása, függetlenül annak rendeltetésétől, rendszerhibát okoz, akkor az elem sorba van kötve. Ha rendszerhiba történik, amikor az azonos típusú elemek mindegyike vagy egy része meghibásodik, akkor az ilyen elemek párhuzamosan kapcsolódnak. Az elemek soros kapcsolatát főnek, a párhuzamos kapcsolatot tartaléknak is nevezik.

Rizs. 2.2 A rendszerelemek csatlakoztatása:

a - szekvenciális (alap); b - párhuzamos (tartalék)

Ugyanazon lokális rendszerekre különböző szerkezeti diagramok készíthetők a rendszer vizsgált funkciójától, ha többfunkciós, és a hiba típusától függően.

Jelenleg számos műszaki iránymutatás létezik, amelyek a tervezési szakaszban szabályozzák az atomerőmű műszaki berendezéseinek komplexumának megbízhatóságának kiszámítására szolgáló analitikai módszereket. A rendszerek megbízhatóságának kiszámítására szolgáló meglévő módszerek sokfélesége mellett azonban az utóbbi három, a rendszerekkel kapcsolatos csoportra osztható:

Egyszerű felépítéssel, az elemek soros-párhuzamos összekapcsolására redukálva, azok helyreállításának figyelembevétele nélkül (hibamentes teljesítménymutatók értékelése);

Az elemek soros-párhuzamos összekapcsolására nem redukálható összetett felépítésnél a rendszerelemek nem állnak helyre (hibamentes teljesítménymutatók értékelése);

Helyrehozható elemekkel, mind nullán, mind a meghibásodott elem cseréjének (helyreállításának) egy működőképesre való véges idejével (hibamentes teljesítmény, karbantarthatóság és összetett mutatók értékelése).

Az első két csoport különféle módszerei a megbízhatóság kvantitatív mutatóival működnek az elemek meghibásodásáig eltelt idő eloszlásának bármely törvénye szerint. E módszerek közé tartozik a klasszikus, a valószínűségszámítás alapfogalmain és tételein alapuló módszer, valamint a logikai-valószínűségi módszer. A harmadik csoport módszereinek változatait a meghibásodásig és a helyreállításig eltelt idő eloszlásának törvényszerűségei, valamint a rendszer összetettsége határozza meg. A főbbek közé tartoznak az átmeneti valószínűségek és intenzitások módszerei, amelyek diszkrét és folytonos idejű Markov-folyamatok apparátusát, valamint a félig Markov-folyamatok apparátusát alkalmazzák.

A választott módszerrel a rendszer szerkezeti diagramja alapján olyan analitikus modelleket határozunk meg, amelyek összekapcsolják annak megbízhatósági mutatóit az elemek jellemzőivel és karbantartási folyamataival. A felsorolt ​​mennyiségeket összekapcsoló, a megbízhatósági elemzés elvégzésére alkalmas, képletfüggések formájában kialakított analitikus modellek viszonylag egyszerű rendszerekre nyerhetők, ha a rendszerek és folyamatok jellemzőinek matematikai leírásába számos egyszerűsítő feltevést vezetünk be. A komplex helyreállítható rendszerek esetében, amelyek AS alrendszereket is tartalmaznak, a megbízhatósági mutatókat gyakran statisztikai (szimulációs) modellezéssel határozzák meg.

A rendszerek szerkezeti diagramja elemeinek megbízhatósági jellemzőinek kiválasztása számos tényezőtől függő nehézségekkel jár. Ide tartozik a megbízhatósági mutatók működési feltételektől való függése, amely a különböző gyártási típusokban jelentősen eltérhet, így előfordulhat, hogy az útlevél megbízhatóságra vonatkozó adatok nem felelnek meg a tényleges értéküknek. A rendszert alkotó egyes elemeknél előfordulhat, hogy ezek a mutatók nem állnak rendelkezésre, például elzárószelepeknél, vezetékes és csővezetékes kommunikációs vezetékeknél stb. Az eszközök karbantarthatóságának mutatóinál gyakran hiányoznak az adatok. Ebben a tekintetben a rendszerelemek megbízhatósági mutatóinak kiválasztásakor más, hasonló kialakítású eszközök megbízhatóságára vonatkozó adatokat kell felhasználni. .

Az elemek megbízhatósági mutatóinak felhasználásával az így létrejövő matematikai modellek segítségével a rendszer megbízhatósági mutatóit számítjuk ki, amely elvégezhető manuálisan vagy számítógépen megfelelő alkalmazási szoftvercsomagok segítségével.

Klasszikus módszer a megbízhatóság felmérésére. Mivel az elemek fő összekapcsolása során (lásd 2.2. ábra, a) a rendszer működőképes állapota akkor következik be, amikor az összes elem működőképes állapota egybeesik, a rendszer ezen állapotának valószínűségét a működőképes valószínűségek szorzata határozza meg. minden elem állapota. Ha a rendszer abból áll P sorba kapcsolt elemeket, majd mindegyik elem hibamentes működésének valószínűségével p i (t) a rendszer hibamentes működésének valószínűsége

Ha az elemek párhuzamosan vannak csatlakoztatva, és feltéve, hogy a párhuzamosan kapcsolt elemek egyikének működése elegendő a rendszer működéséhez, a rendszer meghibásodása olyan együttes esemény, amely akkor következik be, amikor az összes párhuzamosan kapcsolt elem meghibásodik. Ha párhuzamosan csatlakozik T elemeket (lásd 2.2. ábra, b) és mindegyik meghibásodásának valószínűségét q j(t) = 1-p j(t), akkor ennek a rendszernek a meghibásodásának valószínűsége

. (2.2)

Ha a rendszer megbízhatóságának szerkezeti diagramja sorosan és párhuzamosan kapcsolt elemekből áll, akkor megbízhatósága a (2.1), (2.2) segítségével számítható.

A rendszer átlagos meghibásodási idejének és egyéb megbízhatósági mutatók értékének meghatározásához ismerni kell a rendszer elemeinek hibamentes működési idejének (idő a meghibásodásig) eloszlási törvényeit. Mivel a normál működési területen egy exponenciális törvény kielégítő pontossággal fogadható el az elemek hibamentes működésének idejére vonatkozó eloszlási törvényként, akkor az elemek fő kapcsolatával, ha a (2.1) kifejezés a következő alakot ölti:

Ahol .

Így a hibamentes működési idő exponenciális eloszlási törvényével rendelkező elemek fő összekapcsolásával a rendszer hibamentes működési idejének eloszlási törvénye is exponenciális lesz, ennek megfelelően:

; ; ; (2.4)

Tartalék csatlakozással T olyan elemek, amelyeknek exponenciális eloszlási törvénye a hibamentes működési idő, párhuzamosan kapcsolt elemek csoportjának meghibásodásának valószínűsége:

Ha minden elem egyformán megbízható és , Azt

; .

Így az elemek tartalék csatlakoztatásával a hibamentes működési idő eloszlásának exponenciális törvénye nem őrződik meg.

A megbízhatóság számításának fentebb tárgyalt módszere sok esetben nem alkalmazható, mivel a megbízhatósági áramkör nem mindig tartalmaz elemek soros-párhuzamos összekapcsolását.

A komplex felépítésű rendszerek megbízhatóságának számítására a klasszikus módszernek számos változata létezik, amelyek közül néhányat az alábbiakban tárgyalunk az 1. ábrán látható hídáramkör megbízhatóságának elemzése kapcsán. 2.3. (Ez az áramkör nem redukálódik az elemek soros-párhuzamos összekapcsolására.) Az áramkör minden elemére ismertek a hibamentes működés valószínűségei p 1, p 2, p 3, p 4, p 5 és a megfelelő „törés” típusú meghibásodás valószínűsége q 1, q 2, q 3, q ​​4, q 5 . Meg kell határozni a pontok közötti lánc valószínűségét AÉs b rendszer.

Rizs. 2.3 Hídáramkör az elemek összekötéséhez

Állítsa be a számbavételi módszert. Bármely rendszer megbízhatóságának számítását az alkalmazott módszertől függetlenül két diszjunkt elemállapot-halmaz meghatározása előzi meg, amelyek megfelelnek a rendszer működőképes és nem működőképes állapotainak. Ezen állapotok mindegyikét olyan elemek halmaza jellemzi, amelyek működőképes és nem működőképes állapotban vannak. Mivel független meghibásodások esetén az egyes állapotok valószínűségét az elemek megfelelő állapotba kerülésének valószínűségének szorzata határozza meg, akkor m-rel egyenlő állapotok esetén annak valószínűsége, hogy a rendszer működőképes állapotban van

; (2.6)

a kudarc valószínűsége

, (2.7)

Ahol T - a működési állapotok teljes száma mindegyikben j-edik, amelyből a szervizelhető elemek száma egyenlő l , a nem működik - k.

Az állapotszámlálási módszer jelentős hátránya, hogy alkalmazása viszonylag egyszerű szerkezet mellett is nehézkes számításokkal jár.

Speciális elemhez viszonyított bontás módszere. Ez a módszer a teljes valószínűségi képlet használatán alapul. Egy összetett rendszerben egy speciális elemet azonosítanak, minden lehetséges állapotot Szia amelyek egy teljes csoportot alkotnak, . Ha az elemzett rendszerállapot A, akkor annak valószínűsége

. (2.8)

A (2.8) második tényezője határozza meg az állapot valószínűségét A feltéve, hogy a speciális elem állapotában van Szia. Megfontolás Szia Egy speciális elem feltétel nélküli állapota lehetővé teszi, hogy a megbízhatóság szerkezeti diagramját leegyszerűsítsük, és az elemek soros-párhuzamos összekapcsolására redukáljuk.

Így a szóban forgó hídáramkörben az 5. elemet speciálisként választják ki, két lehetséges állapottal (1 - az áramkör jelenléte és 2 - az áramkör hiánya). R{N 1 } =p 5; R{N 2 } =q 5ábrán bemutatott blokkdiagram alapján lehetővé teszi. 2.3, ha az 5. elem teljesen jó állapotban van, folytassa az ábrán látható áramkörrel. 2.4, a. Ha az 5. elem meghibásodik, a blokkdiagram a 2. ábrán látható formában jelenik meg. 2.4, b. Ha a feltétel A- közötti lánc jelenléte AÉs b, akkor a (2.1) és (2.2) szerint a következőket kapjuk:

Rizs. 2.4 Az elemek hídkötésének szerkezeti vázlatai, amelyek megfelelnek: a - áramkör jelenléte az 5. elemben; b - lánc hiánya az 5. elemben

A megbízhatóság kiszámítására szolgáló mindkét módszer összehasonlítása azt mutatja, hogy egy speciális elem azonosítása az egyszerűsített szerkezeti diagramok későbbi elemzésével jelentősen csökkenti a számításokat.

Minimális utak és szakaszok módszere. Egy összetett rendszer megbízhatóságának elemzéséhez számos esetben elegendő a határmegbízhatósági becsléseket felülről és alulról meghatározni.

A hibamentes működés valószínűségének értékelésekor felülről határozzuk meg az üzemképes elemek minimális halmazait ( módokon), biztosítva a rendszer működőképes állapotát. Útvonal kialakításánál, feltételezve, hogy minden elem üzemképtelen állapotban van, az elemek szekvenciális üzemi állapotba átvitelével olyan elemeket választanak össze, amelyek biztosítják az áramkör jelenlétét.

Az elemek halmaza minimális útvonalat képez, ha bármely elem kizárása a halmazból az elérési út meghiúsulását okozza. Ebből az következik, hogy egy útvonalon belül az elemek főösszeköttetésben vannak, maguk az utak pedig párhuzamosan kapcsolódnak. Így a vizsgált hídáramkörre (2.3. ábra) a minimális utak halmazát mutatjuk be az ábrán. 2.5. Mivel ugyanaz az elem két párhuzamos útvonalon szerepel, a számítás eredménye a hibamentes működés felső becslése:

A minimum meghatározásakor szakaszok megtörténik a minimális számú elem kiválasztása, amelynek üzemállapotból üzemképtelen állapotba való átvitele rendszerhibát okoz. A szakaszelemek helyes kiválasztásával bármely elem működő állapotba állítása visszaállítja a rendszer működőképes állapotát. Mivel az egyes szakaszok meghibásodása rendszerhibát okoz, ezért az elsők sorba vannak kötve. Az egyes szakaszokon belül az elemek párhuzamosan kapcsolódnak, hiszen a rendszer működéséhez elegendő, ha a szakasz bármely eleme működőképes állapotban van.

A hídáramkör minimális szakaszainak diagramja az ábrán látható. 2.6. Mivel ugyanaz az elem két szakaszban szerepel, az eredményül kapott becslés egy alacsonyabb becslés:

Rizs. 2.5 Minimális útvonalak halmaza

Rizs. 2.6 Minimális szakaszok készlete

Így a minimális utak és szakaszok összeállításakor bármely rendszer olyan struktúrává alakul, amelyben az elemek párhuzamos-soros vagy sor-párhuzamos összeköttetésben állnak.

Átmeneti valószínűségi módszer. A hibamentes működés és helyreállítás idejének elosztásának tetszőleges függvényeinél a rendszerek megbízhatóságát úgy elemzik, hogy az időt diszkretizálják egy feladattal a rendszer egyik állapotból a másikba való átmenet valószínűségének minden intervallumában. Ha a rendszer egyik állapotból a másikba való átmenet irányai állandóak, és feltételezzük a hibafolyam közönségességét, függetlenségét és stacionaritását, akkor a rendszer az alábbi kategóriába sorolható. Markov rendszerek diszkrét idővel.

Megkülönböztető tulajdonság Markov rendszerek az, hogy a rendszer bármely lehetséges állapotba való átmenetének valószínűsége, amelyek száma korlátozott, csak az előző állapottól függ, és nem függ az előzőektől.

Rizs. 2.7 A visszaállítás alatt álló rendszer címkézett állapotdiagramja

Az ilyen rendszerek megbízhatóságát egy algebrai egyenletrendszer írja le, amelyek száma megfelel a rendszer lehetséges állapotainak számának. Összeállításukhoz irányított állapotgráfot használnak, melynek csúcsai a rendszer lehetséges állapotainak felelnek meg, az élek pedig az egyik állapotból a másikba való átmenet irányát és valószínűségét jellemzik.

Példaként elemezzük egy védelmi rendszer megbízhatóságát, amely három állapotú lehet: működő, téves riasztás és nem működő, az ábrán látható módon. 2,7, illetve 1, 2, 3 számokkal. Az időintervallumhoz t valószínűséggel 11. o a rendszer üzemállapotot vagy valószínűségekkel tart fenn 12. oÉs 13. o működésképtelen állapotba kerül 2, 3. Ugyanebben az időintervallumban téves riasztást követően a rendszer valószínűséggel 21. o helyreáll, és visszatér működőképes állapotba 1. Az intervallum alatt t a rendszer megmentheti az államot 2, ennek az eseménynek a valószínűsége r 22. Hasonló a valószínűséghez r 33,r 31 jellemezze a rendszer helyreállításának minőségét annak meghibásodása után. Minden meghibásodott rendszer visszaállításakor p 22 = p 33 = 0, a p 21 = p 31 = 1.

Annak a valószínűsége, hogy a rendszer a következő állapotok bármelyikében van én Az időintervallumokat a következő algebrai egyenletrendszer határozza meg:

(2.9)

Bármennyi időköz után p 1 (i) + p 2 (i) + p 3 (i) = 1. A (2.9) egyenletrendszer megoldásához meg kell adni a kezdeti valószínűség-eloszlást a rendszer állapotai között. Amikor a rendszer a kezdeti pillanatban működőképes állapotban van P 1 (0) =1, A P 2 (0) = P 3 (0) = 0.

A rendszer megtalálásának valószínűsége után én intervallumok képesek j képlettel számolva:

Pj(i)=M(0)MiDj,(2.10)

Ahol M(0)=||P 1 (0)P 2 (0)P 3 (0)||- a rendszer kezdeti állapotának sorvektora; M i-átmeneti mátrix; D j-az elemzett állapot oszlopvektora. Nullákat és egyet tartalmaz, amely az elemzett állapot helyén áll. Szóval, ha utána én időközönként meghatározza annak valószínűségét, hogy a rendszer téves riasztási állapotba kerül

Az átmeneti mátrixot közvetlenül az állapotgráfból állítják össze. A vizsgált példában az átmeneti mátrix a következő formájú:

. (2.11)

Az átmeneti mátrix négyzet alakú: a sorok és oszlopok száma megegyezik a rendszerállapotok számával. Mátrix írásához célszerű a következő technikát használni. Ha a mátrixon kívül jelöljük 1i, 2i, 3i rendszerállapot után én intervallumok, és 1(i-1), 2(i-1), 3(i-1) korábbi állapotait, akkor a megfelelő előző állapotból egyik vagy másik jelenlegi állapotba való átmenet valószínűségét rögzítjük a mátrixban. Tehát, ha az előző állapot 2(i-1), és az áram 1i, akkor a megfelelő sor és oszlop metszéspontjába írjuk r 21. Így az átmeneti mátrix sorai meghatározzák egy adott állapot fenntartásának és a rendszer más állapotaiba való kilépésének valószínűségét, ezeknek a valószínűségeknek az összege eggyel.

A mátrix oszlopai a (2.9) egyenletek együtthatóit reprezentálják at Pj(i-1). Ezek az együtthatók meghatározzák annak valószínűségét, hogy a rendszer a vizsgált állapotba kerül az összes lehetséges közül, beleértve az elemzett állapotot is. Mátrixok szorzásakor azok átrendezése (2.10)-ben nem megengedett.

Végtelenül sok intervallum esetén az állapotok közötti valószínűség-eloszlás nem függ a kezdeti állapottól, és az egyenletrendszer határozza meg:

(2.12)

Ahol R1, R2, R3– a rendszer megfelelő állapotba kerülésének korlátozó (végső) valószínűsége.

Mivel a (2.12) egyenletek lineárisan függenek, így meghatározni P 1 P 2, P 3 az egyenletet használják P 1 + P 2 + P 3 =1és a két legegyszerűbb egyenlet (2.12).

Átmeneti intenzitás módszer. Az exponenciális eloszlás megfelelő pontossággal írja le a műszaki rendszerek és elemeik működését a normál üzemi területen. Az exponenciális eloszlás használata a helyreállítási folyamat leírására lehetővé teszi a szokásos független meghibásodások esetén, hogy az elemzett rendszereket formában ábrázoljuk. Markov rendszerek folyamatos idővelés egy elsőrendű lineáris differenciálegyenlet-rendszerrel elemezzük azok megbízhatóságát.

Az exponenciális eloszlás olyan folyamatokat ír le olyan rendszerekben, amelyekben nincs előzmény, mivel egy adott állapotba kerülésük valószínűségének változása egy intervallumon keresztül t csak az időintervallum hosszától függ.

Tekintsük röviden a Markov-folyamat folytonos idejű állapotainak valószínűségének meghatározásának technikáját.

Legyen a rendszer olyan állapotokban, amelyek száma véges (egyenlő: n). Állami számok: 0, 1, 2, 3,…,n.

Ha a rendszer csak két állapotban lehet - működő és helyreállítási állapotban, akkor az egyik állapot valószínűségének csökkenése egy másik állapot valószínűségének megfelelő növekedéséhez vezet, mivel az idő bármely pillanatában Po(t)+P1(t)=1.ábrán. 2.8, és bemutatjuk a rendszer irányított átmenet gráfját a vizsgált helyzetre. Itt a 0 állapot az üzemképesnek, az 1-es állapot az inoperatívnak (helyreállítás) felel meg. A rendszer átmenet egy üzemállapotból (0) üzemképtelen állapotba (1) a hibaarányú meghibásodások folyamának hatására történik, és a rendszer átmenet egy nem működő állapotból (1) egy üzemállapotba (0) történik. a helyreállítási intenzitású helyreállítások áramlásának hatása. A rendszer átmenet a 0 állapotból az 1 állapotba az első hiba pillanatában következik be.

Így a rendszerek megtalálásának valószínűsége pillanatnyilag t+dt az egyes vizsgált állapotokban a megfelelő valószínűségekkel vannak társítva:

(2.13)

A (2.13) és a (2.9) egyenletrendszer összehasonlítása azt mutatja, hogy a Markov-rendszerek folytonos idővel felelnek meg a valószínűségeknek 11. o., 12. o., 22. o., 21. o az előbbi felhasználásával a (2.11)-hez hasonló átmeneti mátrixot készíthetünk.

Rizs. 2.8 A visszaállítandó rendszer állapotgrafikonja:

a – két állapottal; b - tetszőleges gráf csomópont

Mert a /dt=dPi(t)/dt, akkor annak valószínűségét, hogy az egyes állapotokban folytonos idejű rendszert találunk, a következő elsőrendű differenciálegyenletrendszer határozza meg, az úgynevezett rendszer Kolmogorov-Chapman:

(2.14)

Általános esetben a differenciálegyenletek számát a rendszer lehetséges állapotainak száma határozza meg, amelyet (mint a diszkrét idejű rendszereknél) korlátozni kell.

Differenciálegyenlet-rendszer felírásakor először összeállítjuk a rendszer lehetséges állapotainak listáját és a megfelelő orientált állapotgráfot, hasonlóan az 1. ábrán láthatóhoz. 2.8. A csúcsok mindegyike a rendszer valamelyik állapotának felel meg, az élek tájolását pedig az átmenet iránya határozza meg. Így a fent vizsgált kétállapotú rendszer állapotgráfja általában a 2. ábrán látható formában kerül ábrázolásra. 2.8, a. Ennek és a 2.14 differenciálegyenlet-rendszernek a segítségével könnyen ellenőrizhető egy tetszőleges csúcsra vonatkozó differenciálegyenlet felírásának általános elve. én(2.8. ábra, b), amelybe a rendszer bejöhet T csúcsok és ahonnan átmegy egy és P csúcsok:

(2.13)

Egy differenciálegyenlet-rendszer összeállításának helyességét úgy ellenőrizzük, hogy az egyenletek jobb oldalainak összege nulla.

A (2.13) képlet jobb oldalán lévő első összeg ezekre az értékekre terjed ki j, amelynél közvetlen átmenet lehetséges a sikertelen állapotból az üzemi állapotba (vagyis amelynél ), a második pedig azokra az értékekre j, amelynél lehetséges az üzemi állapotból a hibaállapotba való közvetlen átmenet (azaz).

A (2.13) differenciálegyenlet-rendszer olyan kezdeti feltételek mellett van megoldva, amelyek meghatározzák az állapotok valószínűségét a kezdeti pillanatban t=0:

és az idő bármely pillanatára t a normalizálási feltétel teljesül:

A (2.13) egyenletrendszer közvetlenül megkapható a címkézett állapotgráf alakjából, ha a következő szabályt alkalmazzuk: a rendszer minden lehetséges állapotára felírunk egy egyenletet, melynek bal oldalára , jobb oldalára pedig annyi tag, ahány grafikon nyilai érintik ezt az állapotot. Ha a nyíl egy adott állapotra irányul, akkor a kifejezés elé plusz, ha egy adott állapotból irányul, mínusz kerül. Mindegyik tag egyenlő lesz egy adott állapotból (vagy egy adott állapotba) való átmenet intenzitásának és annak az állapotnak a valószínűségének szorzatával, amelyből a nyíl megjelenik.

A (2.13) egyenletrendszer megoldása a differenciálegyenlet-rendszer megoldására ismert szabályok szerint történik. Jelentősen leegyszerűsíthető azonban, ha figyelembe vesszük, hogy a vizsgált folyamat egy stacionárius Markov-folyamat, amelyre a származékok nullával egyenlőnek vehető (az állapotok valószínűsége időben nem változik). A differenciálegyenletrendszer (2.13) algebrai egyenletrendszerré alakul.

Megbízhatóságelmélet, melynek alapfogalmait a fejezetben mutatjuk be. 1, a műszaki rendszerek leírására fejlesztették ki, beleértve az AS műszaki eszközeit is. A meghibásodások az alkatrészek megsemmisülése és elöregedése miatt következnek be, és a helyreállításhoz javításra, beállításra, alkatrészek vagy műszaki eszközök cseréjére van szükség. A megsemmisülés és az elöregedés nem jellemző sem a rendszer egészére, sem az egyes programokra. A megbízhatóság bizonyos fogalmait, kifejezéseit és módszereit azonban át lehet vinni a szoftverre (a megközelítés bizonyos konvencióinak elfogadása mellett).

A szoftver fejlesztése során számos ok adódhat, amelyek hibákhoz vezethetnek: az algoritmus félreértése a programozó részéről; az általános szoftverstruktúra nem megfelelő előkészítése és a programok összekapcsolása; a programvédelmi módszerek helytelen megválasztása; hibák a programok adathordozóra átvitele során stb.

A szoftveres hibakeresés nem tud minden hibát kiküszöbölni, mivel működése során a bemeneti adatok és a rendszerállapotok lehetséges kombinációinak száma olyan nagy, hogy szinte lehetetlen előre ellenőrizni a program összes lehetséges ágát. Ezért azok a pillanatok, amikor az AS működése során szoftverhibák jelennek meg, véletlenszerű természetű: a hibák véletlenszerű pillanatokban jelennek meg, amikor a program eléri azt a szakaszt, ahol hiba van.

A szoftver megbízhatósági mutatóinak kiválasztásának két módja van. Egyrészt lehetőség van a hagyományos megbízhatósági mutatók használatára, például a hibamentesség valószínűségére az idő múlásával. t; átlagos idő a hibák között; átlagos szoftver-helyreállítási idő az üzemszünet után, stb. Ezek a mutatók a szoftverhibák időbeli megnyilvánulását jellemzik, ezért célszerű azokat a folyamatosan használatban lévő szoftvereknél használni. A rendszertelenül (ha szükséges) használt programok esetében lehetséges olyan mutatók használata, mint a program egy futtatásának sikeres végrehajtásának valószínűsége, annak a valószínűsége, hogy ez a szoftver képes lesz megoldani egy tetszőleges problémát valós problémák sorozatából. .

A klasszikus megbízhatóságelmélet koncepcióinak szoftverre történő alkalmazásakor azonban figyelembe kell venni ezen objektumok jellemzőit és különbségeit a hagyományos műszaki rendszerektől, amelyekre a megbízhatóságelméletet eredetileg kidolgozták:

A megbízhatóságelmélet fogalmai és módszerei nem alkalmazhatók minden típusú programra – csak valós időben működő, a külső környezettel közvetlenül kölcsönhatásba lépő szoftverekhez használhatók;

A programok megbízhatóságát meghatározó domináns tényezők a hibák, tervezési és fejlesztési hibák, másodlagos a szoftverkomponensek külső hatások hatására bekövetkező fizikai megsemmisülése;

A szoftverkomponensek viszonylag ritka megsemmisülése és fizikai pótlásuk szükségessége alapvető változáshoz vezet a programok meghibásodása és meghibásodása fogalmában, valamint a helyreállítás időtartama szerinti felosztásában, az információs rendszer működésének valamely megengedett leállásához képest. ;

A hibák és hibák előfordulásának helyének, időpontjának és valószínűségének kiszámíthatatlansága, valamint azok ritka észlelése a kellően megbízható szoftver tényleges működése során nem teszi lehetővé az összetett rendszerek megbízhatósági mutatóinak a priori számításának hagyományos módszereinek hatékony alkalmazását, az alkotóelemek stabil, mérhető megbízhatósági értékeire összpontosít;

A program egy hibájának kijavítása után ugyanaz a hiba nem ismételhető meg a jövőben. Ezenkívül a több hasonló rendszer egyikének szoftverében azonosított hibákat általában az összes ilyen rendszerben kijavítják. A szoftverhibák áramlása nem stacionárius, mivel a hibák azonosításával a áramlási paraméterük csökken. A jármű meghibásodása ugyanazon okból visszatérő jellegű; a helyreállítás után ennek és más hasonló eszköznek ugyanaz a meghibásodása, ugyanazon okból újra előfordulhat. A jármű meghibásodásainak áramlása állandósult állapotban, ilyen vagy olyan közelítéssel, állónak tekinthető.

A felsorolt ​​jellemzők figyelembevételével a szoftver megbízhatóságának leírására speciális, csak szoftverre jellemző mutatók használhatók, amelyek elsősorban a szoftvervégrehajtás minőségét tükrözik. Ezek a mutatók lehetővé teszik, hogy értékeljük a következő szoftvertulajdonságokat, amelyek a „szoftver megbízhatóság” fogalmát alkotják:

1. Helyesség- egy program statikus tulajdonsága, amely a hibák hiányaként definiálható. A programok helyességét a dokumentáció által szabályozott forrásadatok készletének hibakeresése (ellenőrzése) biztosítja.

2. Fenntarthatóság- a program dinamikus tulajdonsága, amely azt jellemzi, hogy hardveres, információs és ergatikus hatások mellett képes helyes eredményeket produkálni. Kétféle stabilitás létezik:

- megértés- a program azon képessége, hogy a felsorolt ​​hatások jelenlétében folytatni tudja munkáját és megfelelő eredményt produkáljon.

- konzervativizmus- a program azon képessége, hogy a probléma helyes megoldását nem lehetővé tévő zavarok fennállása esetén a számítógépes rendszert hibaállapotba tudja vinni, amelyből minimális veszteség mellett újraindítási eljárás hajtható végre. A program stabilitását strukturális, információs, időbeli és algoritmikus redundancia biztosítja.

A szoftverhibák osztályozása. A modern szoftvereket olyan típusú meghibásodások jellemzik, mint kudarc, kudarcÉs szoftver hiba, amelynek meghatározását az 1.1. Szoftverhibák viszont előfordulnak:

- szoftver- a program fel nem tárt hibái miatt, amelyek a specifikációnak megfelelő adatok és parancsok bizonyos kombinációjával lépnek fel;

- információs- a munka eredménye a bemeneti adatok hibái miatt torzul;

- hardver- a műszaki eszközök időszakos meghibásodása és/vagy működési környezeti hibák (meghibásodások) következtében keletkeznek;

- ergatikus- helytelen felhasználói műveletek miatt merülnek fel.

A szoftver megbízhatóságának meghatározásakor általában csak azokat a szoftverhibákat veszik figyelembe, amelyeket a programban észleletlen hibák jelenléte okoz.

Hibák a szoftver életciklusának minden szakaszában előfordulhatnak. Nézzük meg a szoftverhibák típusait és a megfelelő példákat.

1. A probléma helytelen megfogalmazása.

2. Rossz algoritmus.

3. Elemzési hiba (az esetlegesen felmerülő helyzetek hiányos elszámolása; logikai hibák).

4. Szemantikai hibák (az operátor végrehajtási sorrendjének félreértése).

5. Szintaktikai hibák (a programozási nyelv által meghatározott szabályok megsértése).

6. Hibák a műveletek végrehajtása során (túl nagy szám, nullával való osztás, negatív szám négyzetgyökének felvétele stb.).

7. Adathibák (az adatváltozások lehetséges körének sikertelen meghatározása).

8. Elírási hibák (az írásmódban közel álló szimbólumok összekeverednek, pl. az 1-es szám és a betűk I,l).

9. I/O hibák (bemeneti adatok hibás olvasása, adatformátumok helytelen beállítása).

A modern szoftverek minőségének és megbízhatóságának mutatói. A szoftverminőségi mutatók formalizálására irányadó dokumentumok egy csoportja foglalkozik, amelyek kiemelik azokat a jellemzőket, amelyek lehetővé teszik a szoftver értékelését a felhasználó, a fejlesztő és a projektmenedzser szemszögéből. A szoftverminőség 6 fő jellemzője ajánlott, amelyek mindegyikét több (összesen 21) aljellemzővel részletezzük:

1. Funkcionális fittség– ez az attribútumok összessége, amely meghatározza a szoftver célját, nómenklatúráját, alapvető szükséges és elégséges funkcióit, a megrendelő vagy potenciális felhasználó műszaki specifikációiban meghatározottak szerint A funkcionális alkalmasság részletezése:

Alkalmasság a használatra;

Pontosság;

Biztonság;

interakciós képesség;

Összhang a szabványokkal és a tervezési szabályokkal.

2. Megbízhatóság a program azon képessége, hogy a valós idejű működés során kellően alacsony meghibásodási valószínűséget biztosítson. A megbízhatóság jellemzése javasolt:

Elkészültségi szint (nincs hiba);

Hibatűrés;

Újraindíthatóság.

3. Alkalmazhatóság leírva:

Megérthetőség;

Tanulási képesség;

Egyszerű használat.

Erőforrás redundancia;

Ideiglenes redundancia.

5. Karbantarthatóság részletek:

Kényelem az elemzéshez;

Változtathatóság;

Stabilitás;

Tesztelhetőség.

6. Hordozhatóság javasolt tükrözni:

alkalmazkodóképesség;

Szerkezet;

Helyettesíthetőség;

Megvalósíthatóság.

A szoftver megbízhatósági mutatói a következő mutatókat tartalmazzák.

1. Szoftverhiba lehetősége

(2.16)

Ahol n– a bemeneti adatok lehetséges részhalmazainak száma; p i- a választás valószínűsége én-adik részhalmaz; y i- dinamikus változó, y i=0, ha a kimenet igaz erre én-adik részhalmaz; y i=1, ha a kimenet helytelen.

A hiba valószínűségének statisztikai meghatározása

Ahol l– azon bemeneti részhalmazok száma, amelyek tesztelése során hibák léptek fel.

2. Szoftver megbízhatósági függvény: annak valószínűsége, hogy a szoftverhiba az intervallumon kívül történt (0,t):

(2.18)

ahol egy véletlenszerű időpont, amikor szoftverhiba történt.

Adatfeldolgozás dinamikus számítási folyamata, automatizált döntés-előkészítés és ellenőrzési akciók fejlesztése;

Adatbázisokban felhalmozott információk, amelyek tükrözik a külső környezet objektumait és annak feldolgozási folyamatait;

Számítógépek által a szoftver működése során végrehajtott programok objektumkódja;

A fogyasztóknak és működtetőknek kiadott információ, amely az adatbázisban felhalmozott kezdeti adatok és információk feldolgozásának eredménye.

A fenti szoftverösszetevők bizonyos szempontból sebezhetőség tárgyai, amelyekre különböző destabilizáló tényezők hatnak, amelyek a következőkre oszthatók: belső, magukban a sebezhetőség tárgyaiban rejlő, és külső, amelyet az a környezet határozza meg, amelyben ezek az objektumok működnek.

NAK NEK belső destabilizáló tényezők A következő szoftverhibák közé tartoznak:

Rendszerhibák a szoftverkészítés céljainak és célkitűzéseinek meghatározásakor, a problémamegoldás funkcióira és jellemzőire vonatkozó követelmények megfogalmazásakor, a szoftver használatának külső környezet feltételeinek és paramétereinek meghatározásakor;

Algoritmikus fejlesztési hibák a szoftverfunkciók közvetlen specifikációjában, a szoftvercsomagok komponenseinek szerkezetének és interakciójának meghatározásában, valamint adatbázis-információk felhasználása során;

Programozási hibák a programszövegekben és az adatleírásokban, valamint általában a komponensek és szoftverek forrás- és ebből eredő dokumentációjában;

A programok és adatok működési védelmének módszereinek és eszközeinek elégtelensége a meghibásodásoktól és meghibásodásoktól, valamint a központ működésének megbízhatóságának biztosítása véletlenszerű negatív hatások körülményei között.

Külső destabilizáló tényezők vannak:

Az üzemeltető és karbantartó személyzet hibái a szoftver működése során;

A külső forrásokból származó és a fogyasztókhoz továbbított információ távközlési csatornáiban tapasztalható torzulások, valamint a külső információáramlás olyan jellemzői, amelyek egy adott AS számára elfogadhatatlanok;

Számítástechnikai berendezések meghibásodásai és meghibásodásai;

A kölcsönhatásban lévő atomerőmű berendezés-komplexum összetételében és konfigurációjában a tesztelés vagy tanúsítás során igazolt és az üzemeltetési dokumentációban tükröződő határokon túli változások.

A szoftvercsomagok (PC) piaca számos külföldi és hazai PC-t kínál, amelyek lehetővé teszik az összetett műszaki rendszerek megbízhatóságának automatizált kiszámítását, beleértve a rádióelektronikai berendezéseket (REA) és az elektromos és rádiós termékeket (ERI).

A külföldi PC-k között a legelterjedtebbek: RELEX (Relex software Corporation, USA); A.L.D.Group (Izrael); Kockázati spektrum (Relcon AB, Svédország); ISOGRAPH (Egyesült Királyság).

A hazai PC-k közül, amelyeket számos vállalkozásban használnak: PC ASONIKA-K (MIEM-ASKsoft); PC ASM (PC automatizált szerkezeti-logikai modellezéshez és rendszerek megbízhatóságának és biztonságának kiszámításához, OJSC "SPIK SZMA"); PC "Universal" (a műszaki eszközök és rendszerek megbízhatóságának és funkcionális biztonságának kiszámításához, FSUE "VNII UP MPS of the Orosz Föderáció"); IMC KOK (műszeres modellezési komplexum az információs rendszerek működésének minőségének felmérésére, Szövetségi Állami Egységes Vállalat „Az Orosz Föderáció Védelmi Minisztériumának 3. Központi Kutatóintézete”) stb. A REA és az ERI megbízhatóságának kiszámításához az automatizált a referenciainformációs rendszert (ASRN) is széles körben használják (Szövetségi Állami Egységes Vállalat "Az Orosz Föderáció Védelmi Minisztériumának 22. Központi Kutatóintézete"), egy automatizált rendszer az ERI és a REA megbízhatóságának kiszámítására (ASRN-2000, OJSC RNII). „ELECTRONSTANDART”), ASRN-1 (az ERI és a REA esetében nemzetgazdasági célokra, OJSC „RNII „ELECTRONSTANDART”).

Tekintsük a legnépszerűbb külföldi és hazai PC-ket az elektronikus berendezések megbízhatóságának kiszámításához való felhasználásuk szempontjából.

PC Relex és kockázati spektrum

A PC Relex és a Risk Spectrum lehetővé teszi a műszaki rendszerek megbízhatóságának és biztonságának logikai és valószínűségi elemzését, például a modern automatizált folyamatirányító rendszerek (APCS) megbízhatóságának kiszámítását, az ember által okozott kockázatok optimalizálását és az optimális paraméterek meghatározását. a potenciálisan veszélyes tárgyak karbantartási rendszere. A Risk Spectrum szoftvert főként a nukleáris erőművek tervezési szakaszában történő valószínűségi biztonsági elemzésére használták. A Spectrum komplexumot a világ atomerőműveinek több mint 50%-ában használják, szerepel az orosz Gosatomnadzor Szoftvereszközök Tanúsítási Tanácsa által 2003-ban tanúsított szoftvereszközök listáján. A Relex és Risk Spectrum PC-k nemcsak az irányítási vagy technológiai rendszerek, hanem a műszergyártó termékek, a számítástechnika, a közlekedés és a védelmi technológia megbízhatóságának kiszámítására szolgál.

Az Európában és az USA-ban széles körben alkalmazott műszaki rendszerek megbízhatósági és biztonsági mutatóinak modellezése és számítása logikai-valószínűségi módszereken alapul, amelyek eseményfákat (ET) és hibafákat (FT) használnak a biztonsági grafikus modellek megalkotására. (megbízhatóság). 1. és 2.

Rizs. 1. a) Megbízhatósági (biztonsági) modell, hiba- és eseményfa segítségével bemutatva; b) hibafa a PC Relexben

Rizs. 2. a) eseményfa a DS szerkesztőben; b) hibafa a szerkesztőben PC Risk Spectrum ELŐTT

A matematikai logika apparátusának felhasználása lehetővé teszi komplex műszaki rendszerek működési feltételeinek formalizálását és megbízhatóságuk kiszámítását.

Ha vitatható, hogy a rendszer működőképes, ha A és B elemei működőképesek, akkor megállapíthatjuk, hogy a rendszer működőképessége (C esemény) és az A és B elemek (A és B esemény) működőképessége összefügg egymással. a logikai működőképesség egyenlettel: C = AB. Itt a jelölést az ÉS logikai művelet megjelenítésére használjuk.A logikai teljesítményegyenlet erre az esetre az A és B elemek szekvenciális kapcsolatának diagramjával ábrázolható.

Általában az eseményfát olyan grafikus modellként értjük, amely leírja a vizsgált indító esemény által okozott vészhelyzeti folyamat különböző változatainak fejlődési logikáját. Hibafa alatt olyan grafikus modellt értünk, amely megjeleníti az események logikáját, amelyek a rendszer adott funkciójának (meghibásodásának) meghiúsulásához vezetnek a berendezés meghibásodások és a személyzeti hibák különböző kombinációinak előfordulása miatt (1a. ábra). A DO grafikus elemeket tartalmaz, amelyek az elemi véletlenszerű események (alapesemények) és logikai operátorok megjelenítésére szolgálnak. A Boole-algebra minden logikai operátora egy adott grafikus elemnek felel meg, amely lehetővé teszi az összetett események egyszerűbbre (alap vagy elemi) bontását (táblázat).

Asztal. A PC Relex csúcsainak és eseményeinek mintalistája

A Relex PC DO modul logikai-dinamikus operátorokat (csúcsokat) használ, amelyek figyelembe veszik az események, az időviszonyok és a prioritások függőségét (1b. ábra). Lehetővé teszi a következő mutatók kiszámítását: a meghibásodás valószínűsége; felkészületlenség; hibaáramlási paraméter; átlagos meghibásodások száma. A mutatók értékeit mind a csúcseseményre, mind az egyes köztes eseményekre számítják. Minden kiválasztott eseményhez megtekintheti és elemezheti a megfelelő minimális szakaszok készleteit.

A Risk Spectrum PC-ben a DS egy fejlécsort tartalmazó táblázat, egy nyitott bináris gráfot (eseményfát) tartalmazó mező, több oszlop formájában jelenik meg a modellezett objektum végső állapotának jellemzőivel, amelyek a folyamat során realizálódnak. vészhelyzeti sorozatok megvalósítása (2a. ábra). A táblázat 1. oszlopának fejléce a kezdeti események megjelölését jelzi. A következő oszlopfejlécek balról jobbra a biztonsági funkciók sikeres vagy sikertelen végrehajtásának, a biztonsági rendszerek vagy egyes alkatrészek (berendezések és műszaki eszközök) működő vagy meghibásodott állapotának, a személyzet helyes vagy hibás tevékenységének megfelelő köztes események megnevezését és szimbólumait tartalmazzák. . A végső állapotokat (FS) jellemző oszlopok jelzik azok számát, szimbólumait, típusait (például magsérüléses FS), megvalósítási valószínűségeket, ezeknek a vészhelyzeti sorozatoknak (EA) megfelelő logikai képleteket.

Az AP segítségével a sürgősségi folyamat fejlesztésének lehetőségei jelennek meg a DS-en. Ebben az esetben baleset alatt egy tárgy bizonyos végső állapotához vezető események sorozatát kell érteni, beleértve a baleset kezdeti eseményét, a biztonsági rendszerek sikeres vagy sikertelen aktiválását és a személyzet tevékenységét a baleset kialakulása során.

Számos ismert külföldi cég dolgozik a Relex PC-vel (Relex Software Continental Europe GmbH, www.relex.com), mint például LG, Boeng, Motorolla, Dell, Cessna, Siemens, Raytheon, HP, Honda, Samsung, CiscoSystems, Nokia , EADS, 3M, NASA, Intel, GM, Kodak, AT&T, Philips, Pirelli, Quallcomm, Seagete, Emerson.

A Relex reliability studio 2007 PC különféle analitikai modulokat tartalmaz a problémák széles körének megoldására: megbízhatóság előrejelzése (Reliability Prediction), karbantarthatóság (Maintainability Prediction); hibamódok, következmények és kritikussági elemzés (FMEA/FMECA); Markov-elemzés, statisztikai elemzés (Weibull-analízis), berendezések élettartam-költségének felmérése (Life Cycle Cost); valamint megbízhatósági blokkdiagramok (Reliability Block Diagram); Hibafa/eseményfa; hibaértesítési rendszer, elemző és javító intézkedések, FRACAS rendszer (Failure Reporting Analysis and Corrective Action System); emberi tényező értékelési és kockázatelemző rendszer (Human Factors, Risk Analysis).

A megbízhatósági előrejelző modul modelleket tartalmaz az elemek megbízhatósági mutatóinak kiszámításához. Tartalmaz egy kiterjedt adatbázist, amely tartalmazza az elemek osztályozási jellemzőit és a megbízhatósági jellemzőket. A számításokat a következő szabványok szerint végezzük: MIL-HDBK-217, Telcordia (Bellcore), TR-332, Prism, NSWC-98/LE1, CNET93, HRD5, GJB299.

A karbantarthatósági elemző modul megvalósítja a rendszerek karbantarthatóságának tanulmányozására vonatkozó szabvány előírásait - MIL-HDBK-472. A megelőző karbantartás előrejelzésének problémái megoldódnak.

A meghibásodások típusait, következményeit és kritikusságát elemző modul megfelel a MIL-STD-1629, SAE ARP 5580 stb. szabványoknak. A veszélyes hibákat a kockázati prioritások szerint rangsorolják és értékelik.

A Reliability Block Diagram (RBD) modul komplex redundáns rendszerek elemzésére szolgál. Analitikai és Monte Carlo szimulációs módszereket is tartalmaz.

A hibafák/eseményfák modul lehetővé teszi a rendszerben előforduló hibák és események alakulásának deduktív és induktív elemzésére szolgáló eljárások megvalósítását. Megbízhatósági és biztonsági elemzéshez használják. Logikai-funkcionális csúcsok széles skáláját tartalmazza.

A Relex PC Markov Modeling modul lehetővé teszi a rendszer megbízhatóságának modellezésére és elemzésére használt folyamatok használatát. Az apparátus segítségével kifejlesztett modellek dinamikusak és tükrözik a szükséges átmeneti feltételeket és egyéb jellemzőket, függőségeket, amelyek meghatározzák a rendszerátmenetek pályáját a meghibásodások és az elemek helyreállítása által kialakított lehetséges állapotok terében.

A Relex Markov PC modul a Markov-folyamatokat diszkrét állapotkészlettel és folyamatos idővel valósítja meg, figyelembe véve a rendszerek működésének és redundanciájának alábbi jellemzőit: az elemek összeférhetetlen meghibásodásai; hibák sorozata; az elemek meghibásodási arányának változása a már megtörtént események függvényében (különösen a tartalék terhelésének mértéke); helyreállító csapatok száma (korlátozott/korlátlan); behajtási végzés; az alkatrészekre vonatkozó korlátozások; a működés eltérő hatékonysága a rendszer különböző állapotaiban és az állapotokba való átmenet bevétele (vesztesége). Számított mutatók: az egyes állapotok valószínűsége; a hibamentes működés (meghibásodás) valószínűsége adott időintervallumban stb.

A "Weibull" statisztikai elemző modult a vizsgálati eredmények feldolgozására és a működésre tervezték. A katasztrofális meghibásodások kád alakú meghibásodási arány görbéjén történő leírására széles körben használják a normál, lognormális, Weibull-eloszlásokat stb. Például a Weibull-eloszlást, amely a minimális értékek eloszlása, leggyakrabban a hiba valószínűségének előrejelzésére használják. hibamentes működés és a meghibásodások közötti átlagos idő a tervezett rendszer adott működési idejére.komplex műszaki rendszer. A lognormális és a Weibull-eloszlás egyaránt jól leírja az öregedési periódusra jellemző meghibásodásokat.

A "Weibull" statisztikai elemzési modul különféle típusú eloszlásokat használ, beleértve a normál, Weibull, lognormális, egyenletes, exponenciális, Gumbel, Rayleigh, binomiális stb. eloszlásokat. A paraméteres eloszlások kiválasztott osztályaira vonatkozó adatok bemutatása és elemzése a "valószínűségi papír" segítségével történik. " módszer. Rajta az elemzett eloszlást egy egyenes ábrázolja, amely egyértelműséget biztosít, és lehetővé teszi a regresszióelemzés összes módszerének természetes alkalmazását, különösen a modell megfelelőségének és a regressziós együtthatók jelentőségének ellenőrzését (Fisher-analízis). Az eloszlási paraméterek becslésére módszerek széles skáláját kínálják, például a Hazen, Benard és módosításaik, a binomiális becslés, az átlagok módszere, a maximum likelihood módszer és annak módosítása stb.

A gazdaságos számítási modul (LCC) segítségével a rendszer létrehozásának, üzemeltetésének és ártalmatlanításának minden szakaszában felmérik az élettartam költségét.

PC ASM

A hazai PC-k közül a leghíresebb az automatizált szerkezeti-logikai modellezés szoftvercsomagja (PC ASM). Az elméleti alap a rendszerelemzés általános logikai-valószínűségi módszere, amely az „ÉS”, „VAGY”, „NEM” műveletek alapján megvalósítja a logikai algebra modellezésére szolgáló alapkészülék minden képességét. A rendszer kezdeti struktúrájának ábrázolási formája a funkcionális integritás diagramja, amely lehetővé teszi a rendszerek szinte összes ismert szerkezeti modelljének megjelenítését. A komplexum automatikusan generálja a rendszer megbízhatóságának és biztonságának tervezési elemző modelljeit, és kiszámítja a hibamentes működés valószínűségét, a meghibásodásig eltelt átlagos időt, a rendelkezésre állási tényezőt, a meghibásodások közötti átlagos időt, az átlagos helyreállítási időt, a rendszer helyreállításának valószínűségét, a hiba valószínűségét. a vegyes rendszer felkészültsége, valamint az elemek jelentősége és hozzájárulása a rendszer egészének megbízhatóságának különböző mutatóihoz. A PC ASM azt is lehetővé teszi, hogy automatikusan meghatározza a sikeres működés legrövidebb útját, a minimális meghibásodási szakaszokat és ezek kombinációit.

Meg kell jegyezni, hogy sürgető probléma a hazai PC-k fejlesztése az összetett műszaki rendszerek megbízhatósági és biztonsági statikus és dinamikus mutatóinak automatizált modellezésére és kiszámítására, ami a fejlődő ipar igényeinek köszönhető az új, nagy teljesítményű rendszerek létrehozásában. technológiai folyamatok és berendezések, különösen veszélyes termelési létesítmények számára különféle célokra; objektív nehézségek a külföldi fejlesztésű PC-k ilyen célokra történő használatában - magas költségek, technológiai függőség, a személyzet képzésének problémái.

PC A.L.D. Csoport

Cég: A.L.D. A csoport (Izrael-USA, http://www.aldservice.com/) két logisztikai információs rendszerekre és megbízhatóságértékelésre szakosodott vállalatot egyesít: a SoHaR-t és a FavoWeb-et (http://www.favoweb.com/).

A FavoWeb szoftvertermék egy dinamikus FRACAS (Failure Reporting Analysis and Corrective Action System) rendszer, amely az interneten fut. Számos külföldi cég, mint például a Lockheed Martin, széles körben használja a FRACAS rendszert.

A FavoWeb szoftvertermék az internetes technológiák modern képességeire épül, és a FRACAS módszertan teljes zárt ciklusát valósítja meg, amely bármely termékre, szolgáltatásra vagy folyamatra alkalmazható. Az életciklus bármely szakaszában használható: fejlesztés, prototípus készítés, gyártás, üzemeltetés, karbantartás, ellenőrzés, tesztelés; bármely iparágban: repülés, védelem, kommunikáció, elektronika, gyógyszeripar, autóipar, háztartási gépek.

A FRACAS rendszer lehetővé teszi adatbázisok létrehozását a heterogén adatok strukturált minőségi információvá alakításával. Erőteljes korrekciós mechanizmussal rendelkezik: a hiba/hiba/anyagelemző csoportok munkájának támogatása, a meghibásodások mögöttes okok elemzése és a problémák kiküszöbölése. Tartalmaz egy munkafolyamat-modult, amely automatizálja a hibák és a sorozatszámok értesítését.

A program a RAM Commander elemzőrendszerrel való szoros integráció révén a funkciók és lehetőségek széles skáláját kínálja a berendezések megbízhatóságának felmérésére és javítására (3. ábra). Ezenkívül a FavoWeb speciális lehetőségeket is tartalmaz a változások bevezetésére és elszámolására, a logisztikára és a termék sorozatszámainak nyomon követésére (CALS technológiák).

Rizs. 3. A RAM Commander megbízhatósági elemző rendszer ablaka

A CALS technológiák (Continuous Acquisition and Lifecycle Support) kifejezés a termék életciklusának minden szakaszában információs támogatásra vonatkozó elvek és technológiák összességét jelenti. A CALS orosz nyelvű analógja a termék életciklusának (PIC) információs támogatása. Az utóbbi időben a CALS mellett külföldön is elterjedt a Product Lifecycle Management (PLM) kifejezés. A CALS-technológiák egyik fontos szempontja az információs támogatás közvetlenül a műszaki rendszer megbízhatósági értékelésének kiszámításához. A RAM Commander lehetővé teszi a hibák/kritikus meghibásodások közötti átlagos idő (MTBF/MTCBF), a javításhoz szükséges átlagos idő (MTTR), a hibák közötti átlagos idő (MTBMA) stb. kiszámítását.

A FavoWeb alapkonfigurációja lehetővé teszi jelentések készítését (a hibák/hibák megoszlása ​​és a hibák/hibák listája a felhasználó által megadott paraméterek szerint); korrekciós intézkedéseket hajt végre; termékfát készíteni; különböző könyvtárakkal/kézikönyvekkel való munka; rendszergazdai modullal rendelkezik.

ábrán. A 3. ábrán látható a RAM Commander megbízhatóságelemző rendszer ablaka, amely lefedi az elektronikus, elektromechanikus, mechanikai és egyéb rendszerek megbízhatóságával kapcsolatos mérnöki feladatok teljes körét. Lehetővé teszi a különféle típusú berendezések megbízhatóságának, rendelkezésre állásának és karbantarthatóságának, a megbízhatóság és a karbantarthatóság közötti arányos eloszlás előrejelzését; a megbízhatóságra, rendelkezésre állásra és karbantarthatóságra vonatkozó adatok kezelése; elvégzi a tervezett berendezések megbízhatósági elemzését Monte Carlo módszerrel; optimalizálja az alkatrészkészlet-ellenőrzést.

ábrán. A 3. ábra egy példát mutat be a REA megbízhatóságának kiszámítására. Az objektum egy adó-vevő komponensből (Communic), egy vezérlőelemből (Control) és egy szerelőszekrényből (Pedestal) áll. Az adó-vevő komponens kapcsoló része rádióelektronikai és mechanikai alkatrészek: IC-k, ellenállások, kondenzátorok, fotodetektorok, kapcsoló. Piros színnel jelöljük a tervezett rendszer legnagyobb meghibásodási arányú elemeit, például a tápegységet (PS), amelynek üzemi hibaaránya 8350 FIT, készenléti meghibásodási aránya 700 FIT. A második legnagyobb hozzájárulást a szerelőszekrény (Pedestal) adja, amely egy antennából, egy mechanikus motorból és egy tartóból áll (sárgával kiemelve).

ábrán. A 4. ábra a 74HC04 típusú CMOS IC megbízhatósági jellemzőinek szerkesztését mutatja a tervezett elektronikai berendezések különböző üzemmódjaiban: üzemi (munka) üzemmódban, tárolási (standby) üzemmódban. Feltételezhető, hogy az IC-t olyan elektronikus berendezésekben használják, amelyeket stacionárius földi üzemi körülményekre terveztek (üzemmód szimbólum - GF, üzemi hőmérséklet - 49,3 °C, hőmérsékleti gradiens - Delta hőmérséklet 4,3 °C). Egy adott üzemmódban, a 74HC04 típusú IC-hez, a Telecordia Issue 1 megbízhatósági előrejelzési kézikönyve szerint a becsült hibaarány FRp ≈ 32 FIT (1 FIT = 10 -4%/1000 h = 10 -9 1/h). A Telcordia könyvtár használatával az IC tervezési és technológiai jellemzői is szerkeszthetők. Például a referenciakönyvből információt gyűjtünk ki arról, hogy a 74NS04 típusú IC a logikai nagysebességű CMOS áramkörök népszerű családját képviseli (a hazai analóg a KR1564 sorozat). Szelepek száma - 6, ház - tömített. Az IC 74HC04 meghibásodási aránya más külföldi szabályozási dokumentumok (hivatkozási könyvek) segítségével is megjósolható: MIL-HDBK-217f, TR332 - Bellcore Issue 6, RDF 95 - French Telecom, UTE C 80810 (CNET 2000), HRD - British Telecom , GJB299 – kínai szabvány, IRPH93 – Italtel, ALCATEL, RADC 85-91, NPRD-95, NSWC-98. Az 5a. ábra egy Pareto-diagramot mutat, amely lehetővé teszi a tervezett elektronikai berendezés alkatrészeinek meghibásodási arányának a teljes meghibásodási arányból való részesedésének meghatározását. Szintén látható az elektronikus berendezés meghibásodási arányának hőmérséklettől való függése (5b. ábra) és a meghibásodások közötti átlagos idő (5c. ábra).

A RAM Commander RBD modul képességei a szerkezeti megbízhatóság kiszámításához sok tekintetben hasonlóak a Relex PC RBD moduléhoz. Ez utóbbi lehetőségei azonban sokkal szélesebbek, mivel lehetővé teszi a következő tényezők figyelembevételét: foglalás típusa (állandó, csere, csúszó); a tartalék sikeres csatlakoztatásának valószínűsége és ideje; tartalék terhelés; hiba megnyilvánulási mechanizmusa; különböző helyreállítási stratégiák; Alkatrészek elérhetősége, megelőző karbantartás és műszaki átvizsgálás.

A Relex PC RBD modul optimális megbízhatósági problémákat old meg: a tartalék elemek számának meghatározása, amely maximalizálja a megbízhatósági/teljesítménymutatókat vagy minimalizálja a rendszerköltséget; Megelőző karbantartás vagy műszaki ellenőrzés optimális időtartamának meghatározása. Munkájának eredménye a következő mutatók kiszámítása: a hibamentes működés valószínűsége; átlagos idő a kudarchoz; rendszerhiba-arányok; rendelkezésre állási tényező (stacionárius/nem helyhez kötött); hibaáramlási paraméter; a hibák átlagos száma; meghibásodások közötti átlagidő.

A RAM Commander RBD modul segítségével a tervezett rendszer elemeinek soros, párhuzamos és soros-párhuzamos (K az N-ből) bekötésével különféle opciókat (funkcionális megbízhatósági áramköröket) építhet, valamint elemzi a blokkdiagram megbízhatóságát. lehetőség a Monte Carlo-módszer szerinti statisztikai elemzéssel. A modul lehetővé teszi, hogy minden egyes blokkhoz egyedileg állítsa be: a hibaarányok eloszlását - exponenciális, normál, lognormális, Weibull, Erlang stb.; átlagos meghibásodások közötti idő (MTBF, h); munkaciklus terhelés %-ban; adja meg a karbantarthatóság mértékét (teljesen vagy részben), és adja meg a valószínűségi eloszlásokat és azok paramétereit a javítandó egységek esetében (például az exponenciális eloszlásnál az egység javítás alatti ideje van feltüntetve). ábrán. A 6. ábra a hibamentes működés valószínűségére vonatkozó becsléseket mutatja két funkcionális megbízhatósági séma esetében, amely abból a feltételezésből épül fel, hogy a tervezett objektum komponenseinek 100 ezer üzemóra alatti meghibásodása exponenciális eloszlást mutat, miközben minden meghibásodott alkatrész teljesen javítható.

A hazai piacon bemutatásra kerül a sikeresen fejlődő ASONIKA-K alrendszer (a fejlesztők szerint az ASONIKA-K szoftverkomplexummá fejlődik, így a jövőben PC ASONIKA-K néven fogjuk nevezni) - szoftvereszköz a problémák megoldására. elemzése és a megbízhatóság biztosítása az elektronikai berendezések számítógépes tervezése keretében (7. ábra). Az ASONIKA-K alrendszer képességeit tekintve nem marad el a külföldi A.L.D. PC-k RBD moduljaitól. Csoport (RAM Commander), Relex, Isograph stb. Használata előnyösebb, mivel az ASONIKA-K lehetővé teszi az Oroszországban gyártott elektronikus rádióberendezések megbízhatóságának kiszámítását az „Elektromos megbízhatóság” című hazai referenciakönyvekben megadott adatok alapján. rádiótermékek”, „Külföldi elektromos rádiótermékek analógjainak megbízhatósága”. Megfelel a „Moroz-6” katonai szabványok komplexumának a kritikus használatra szánt elektronikus berendezésekre, valamint az amerikai MIL-HDBK-217 és a kínai GJB/z 299B szabvány követelményeinek.

Rizs. 7. PC ASONIKA-K. Az MF megbízhatóságának számítására szolgáló rendszer: a) példa a REA megbízhatóságának számítására; b) egy példa a meghibásodási arány környezeti hőmérséklettől való függésének grafikus elemzésére

Az ASONIKA-K PC használata lehetővé teszi a CALS technológiákon alapuló elektronikus berendezések modern tervezési módszereinek megvalósítását. Az ASONIKA-K egy kliens-szerver technológiában létrehozott szoftvereszköz. A PC szerver részének adatbázisa (DB) folyamatosan frissített információkat tartalmaz a hazai és külföldi elektronikai termékek megbízhatóságáról, egyedi elvekre épülve, amelyek jelentősen megkönnyítik az adminisztráció feladatát, többek között: elektronikus berendezések megbízhatóságára vonatkozó adatok szerkesztését. ; elektronikus energiaforrások matematikai modelljeinek szerkesztése; új ERI osztályok hozzáadása. Alább látható az ASONIKA-K szoftvercsomag összetétele:

A PC kliens részének adatbázisa információkat tartalmaz a tervezett elektronikus berendezésekről. A kliens rész ilyen szervezése lehetővé teszi a REA számítások párhuzamos végrehajtását több munkaállomásról. A program kliens része grafikus utóprocesszorral és interfészekkel rendelkezik a fizikai folyamatok modellezésére és a szerkezeti tervezésre szolgáló rendszerekkel, beleértve az ASONIKA-T, P-CAD 2001, ASONIKA-M stb. A PC matematikai magja megbízhatósági modellként exponenciális és DN eloszlásokat tartalmaz, és bármely más megbízhatósági modellhez adaptálható. Lehetővé teszi a REA kiszámítását, amely legfeljebb négy hierarchikus bontási szintet tartalmaz, és különféle redundanciákkal rendelkezik. A számítási eredmények szöveges és grafikus formában is bemutathatók.

Az ASONIKA-K PC lehetővé teszi a következő típusú megbízhatósági számítási elemzések elvégzését (SRN, az RBD modul analógja RAM Commander, Relex RBD, Isograph RBD): az elektronikus eszközök megbízhatósági számítási eredményeinek elemzése, amelyek SRN-je a komponensek tetszőleges összekapcsolása (faszerű, hierarchikus, stb.) és a komponensek számítási eredményeinek elemzése, soros kapcsolattal.

ábrán. A 7a. ábra példát mutat a REA megbízhatóságának kiszámítására az ASONIKA-K PC segítségével. Megjelennek az elektronikai berendezések alkatrészei (tápegység, tápegység stb.), valamint az objektum megbízhatósági jellemzőinek kiszámításának eredménye: a hibamentes működés valószínűsége, a működési hibaarány, az átlagos működési idő. meghibásodás és az elemek hozzájárulása a teljes meghibásodási arányhoz. Ezen kívül az ábrán. A 7b. ábra a hibaarány környezeti hőmérséklettől való függésének grafikus elemzésére mutat példát.

Az ASONIKA-K PC használata lehetővé teszi az elektronikai berendezések megbízhatóságának növelését az alkatrészek redundanciájával (8. ábra). ábrán. A 8. ábra mutatja az objektumtól elkülönített K01-K08 csoportokat, a hibamentes működés valószínűségének értékeit, a készenléti együtthatót és a teljes objektum egészének üzemkészségi együtthatóját.

Az alkatrészek meghibásodása hirtelen jön létre, és független eseményeket jelent, a meghibásodásig eltelt idő egy exponenciális törvény szerint eloszló valószínűségi változó, állandó λ hibaaránnyal. ábrán. A 9. ábra a meghibásodások közötti idő függvényét és eloszlási sűrűségét, valamint a tervezett elektronikai berendezés meghibásodási arányának függőségét grafikus elemzéssel mutatja be.

A számítógép lehetővé teszi a megbízhatóság kiszámítását az alkatrészek különféle típusú redundanciájával: csúszó forró készenlét, forró készenlét és redundancia nélkül, valamint módszereket biztosít a teljesítményük figyelésére (folyamatos/periodikus). ábrán. A 10. ábrán az ASONIKA-K PC jelentésfájlok töredékei láthatók, nevezetesen: az alkatrészek megbízhatóságának számítása (10a. ábra), egy összetett termék megbízhatóságának számítása (10b. ábra), melyeket html formátumban generálnak.

A PC-k fejlesztésének kilátása további két modul kifejlesztése: egy rendszer a külső tényezők megbízhatósági jellemzőkre gyakorolt ​​hatásának elszámolására (11. ábra), valamint egy információs és referenciarendszer a modern elemi komponensbázis (ECB) megbízhatósági jellemzőire ( 12. ábra).

Rizs. 11. PC ASONIKA-K. Rendszer a külső tényezők megbízhatóságra gyakorolt ​​hatásának elemzésére és számvitelére

Rizs. 12. PC ASONIKA-K. Információs és referenciarendszer a modern elektronikai alkatrészek megbízhatósági jellemzőiről

Összegzés

A PC Relex, a Risk Spectrum és az ASM modellek egy osztályát valósítja meg a műszaki rendszerek megbízhatósági mutatóinak értékelésére - logikai-valószínűségi modellezés. Statisztikai modellek osztályának nevezhető, mivel lehetővé teszik a rendszerek megbízhatóságának, biztonságának és hatékonyságának mutatóinak kiszámítását tetszőleges időpontban, a rendszerelemek lehetséges üzemi és inoperatív állapotaitól függően.

Egyedi PC-modulok A.L.D. A Group (RAM Commander), a Relex, az Isograph a hazai elektronikus berendezések megbízhatóságának automatizált kiszámítására csak importált elektronikus berendezések (vagy hazai analógjai) alapján használható, amelyek megbízhatóságát különféle külföldi referenciakönyvek segítségével értékelik. A külföldi PC-k használata megköveteli, hogy a felhasználók magasan képzettek legyenek a matematikai statisztika és annak megbízhatóságelméleti problémákra való alkalmazása terén.

Az ASONIKA-K PC képességeiben nem marad el a külföldi PC-ktől, és ajánlható hazai elektronikai berendezések megbízhatóságának számításához import és hazai elektronikai berendezések alapján egyaránt. A fő előny a megbízhatósági számítások elvégzésének képessége az „Elektromos rádiótermékek megbízhatósága” hazai referenciakönyvek segítségével, és megfelel a „Moroz-6” katonai szabványok kritikus elektronikus berendezésekre vonatkozó követelményeinek. A CALS technológiák modern koncepciójának megvalósítása folyamatos információs támogatást nyújt a hazai elektronikai eszközök üzemzavaraihoz.

Irodalom

1. http://www.axoft.ru
2. ChipNews. EDA szakértői hírek. 2002. 10. sz.
3. ElekTrade-M cég honlapja. www.eltm.ru
4. http://www.favoweb.com/
5. http://www.riskspectrum.com
6. http://www.isograph.com
7. EDA Expert_6_52_55.pdf. Zhadnov V., Zhadnov I., Zamaraev S. et al. Az ASONIKA-K szoftvercsomag új képességei
8. PC ASM. A megbízhatóság, a biztonság és a kockázat értékelésének módszerei. http://www.szma.ru
9. Minőségirányítás a hőterhelésű rádióelektronikai berendezések tervezésében: Tankönyv / Zhadnov V.V., Sarafonov A.V.M.: „Solon-press”, 2004.

A szoftverminőség egyik legfontosabb jellemzője a megbízhatóság.

Megbízhatóság- egy szoftvereszköz azon tulajdonsága, hogy meghatározott ideig, meghatározott működési feltételek mellett működőképes maradjon, figyelembe véve az egyes hibák felhasználóra gyakorolt ​​következményeit.

Hatékony Ez egy szoftvereszköz állapota, amelyben a műszaki specifikáció követelményei által meghatározott paraméterekkel meghatározott funkciókat képes ellátni. A hibaesemény működésképtelen állapotba való átmenethez kapcsolódik.

A szoftver meghibásodásának oka az, hogy a tesztelés és a próbaverzió során nem lehet teljes mértékben ellenőrizni. Egy szoftvereszköz valós körülmények közötti működtetésekor a bemeneti adatok olyan kombinációja léphet fel, amely meghibásodást okoz, ezért a szoftvereszköz teljesítménye a bemeneti adatoktól függ, és minél kisebb ez a függőség, annál nagyobb a megbízhatóság.

A megbízhatóság értékeléséhez három mutatócsoportot használnak: minőségi, sorrendi és mennyiségi.

A szoftverek megbízhatóságának főbb mennyiségi mutatói a következők:

A hibamentes működés valószínűsége P(t3) annak a valószínűsége, hogy adott üzemidőn belül nem következik be rendszerhiba. Működési idő - a munka időtartama vagy mennyisége:

P(t3) = P(t≥t3),

ahol t az alállomás véletlenszerű üzemideje a meghibásodásig, t3 a megadott üzemidő.

A meghibásodás valószínűsége annak a valószínűsége, hogy egy adott működési időn belül rendszerhiba következik be. Ez a mutató fordítottja az előzőnek:

Q(t3) = 1 - P(t3).

A rendszerhiba-arány λ(t) egy adott időpontban bekövetkező szoftverhiba feltételes valószínűségi sűrűsége, feltéve, hogy a hiba nem következett be ezen időpont előtt:

λ(t) = f(t) / P(t),

ahol f(t) a meghibásodási valószínűség sűrűsége t időpontban:

A következő összefüggés van λ(t) és P(t) között:

Egy adott esetben λ = állandó.

Р(t) = exp(- λ(t) d t.).

Р(t) = exp(-λ(t)).

Ha a tesztelési folyamat során a meghibásodások számát rögzítjük egy bizonyos időintervallumban, akkor λ(t) a hibák száma egységnyi idő alatt.

Az átlagos meghibásodási idő Ti a szoftver működési idejének matematikai elvárása a következő meghibásodásig

ahol t a szoftver működési ideje (K-1)-től K meghibásodásig.

Ti = (t1+t2+...+tn)/n,

ahol ti a szoftver működési ideje a meghibásodások között, n a hibák száma.

Átlagos helyreállítási idő Тв - a helyreállítási idő matematikai elvárása tвi - a helyreállításra és a hiba lokalizálására fordított idő - tо.л.i, a hiba megszüntetésének ideje - tу.о.i, a funkcionalitás áteresztőképességének tesztelésének ideje - tп.п. én:

tвi = tо.л.i + tу.о.i + tп.п.i.

Ennél a mutatónál az „idő” kifejezés azt az időt jelenti, amelyet a programozó a felsorolt ​​típusú munkákkal töltött.

A K2 rendelkezésre állási együttható annak a valószínűsége, hogy a szoftver várhatóan bármikor működőképes állapotban lesz, ha rendeltetésszerűen használják:

K2 = Ti / (Ti + Tv).

A szoftverhibák oka a hibák, amit okozhat: a szoftver belső tulajdonsága, a szoftver reakciója a külső működési környezet változásaira. Ez azt jelenti, hogy még a legalaposabb teszteléssel is, feltételezve, hogy sikerült megszabadulni az összes belső hibától, nem lehet teljes biztonsággal kijelenteni, hogy a szoftver működése során nem fordul elő hiba.

A megbízhatóság kvantitatív mutatóinak meghatározásának fő eszközei a megbízhatósági modellek, ami alatt azt értjük egy matematikai modell, amely a megbízhatóságnak a szoftvereszköz létrehozása során előre ismert vagy becsült paraméterektől való függését értékeli. Ebben a vonatkozásban a mutatók megbízhatóságának meghatározását általában három folyamat - előrejelzés, mérés, értékelés - egységében veszik figyelembe.

Előrejelzés- ez a megbízhatóság kvantitatív mutatóinak meghatározása a jövőbeni szoftvereszköz jellemzői alapján.

Mérés- ez a megbízhatóság kvantitatív mutatóinak meghatározása a programok tesztkörülmények között történő végrehajtása során kapott hibák közötti intervallumokra vonatkozó adatok elemzésén alapul.

Értékelés a kvantitatív megbízhatósági mutatók meghatározása a meghibásodások közötti intervallumokra vonatkozó adatok alapján, amelyeket egy szoftvereszköz valós működési feltételek melletti tesztelésekor kaptak.

Minden megbízhatósági modell osztályozható a felsorolt ​​folyamatok közül melyikkel támogatják (előrejelzés, előrejelzés, értékelés, mérés). Megjegyzendő, hogy azok a megbízhatósági modellek, amelyek a meghibásodások közötti intervallumokra vonatkozó adatokat használnak kiindulási információként, egyformán besorolhatók a mérési és becslési modellek közé. Egyes modellek a szoftvertesztelés során szerzett információk alapján lehetővé teszik a szoftver működés közbeni viselkedésének előrejelzését.

Tekintsük a megbízhatóság analitikus és empirikus modelljeit.

Analitikai modellek lehetővé teszik a megbízhatóság kvantitatív mutatóinak kiszámítását a program tesztelés közbeni viselkedésére vonatkozó adatok alapján (mérő- és értékelési modellek).

Empirikus modellek a programok szerkezeti jellemzőinek elemzésén alapulnak. Figyelembe veszik a megbízhatósági mutatók függését a modulok közötti kapcsolatok számától, a modulok ciklusainak számától, az egyenes szakaszok számának arányától a leágazási pontok számától és hasonlóktól. Meg kell jegyezni, hogy az empirikus modellek gyakran nem adnak végső eredményeket a megbízhatósági mutatókról.

A szoftver megbízhatóságának analitikus modellezése négy lépésből áll:

Szoftvertesztelési eljárással kapcsolatos javaslatok meghatározása;

Analitikai modell kidolgozása vagy kiválasztása a tesztelési eljárásra vonatkozó feltételezések alapján;

Modellparaméterek kiválasztása a kapott adatok felhasználásával;

A modell alkalmazása - a megbízhatóság kvantitatív mutatóinak számítása a modell segítségével.

Az analitikai modelleket két csoportban mutatjuk be: dinamikus és statikus modellek. Dinamikus modellekben egy szoftvereszköz megbízhatósága, a program viselkedése (meghibásodások előfordulása) idővel figyelembe vehető. Statikus modellekben a hibák előfordulása nem időhöz köthető, hanem csak a hibák számának a tesztfutások számától való függése (a hibatartományban) vagy a hibák számának a bemeneti adatok jellemzőitől való függősége (az adatokban) domain) figyelembe veszik. A dinamikus modellek használatához adatokkal kell rendelkezni a hibák időbeli előfordulásáról. Statikus modellek alapvetően különböznek a dinamikusoktól, mivel nem veszik figyelembe a hibák előfordulásának idejét a tesztelési folyamat során, és nem alkalmaznak semmilyen feltételezést a λ(t) kockázati függvény viselkedéséről. Ezek a modellek szilárd statisztikai alapokra épülnek.

Corcoran modell

A modell alkalmazásához a következő mutatók ismerete szükséges:

A modell különböző hibaforrások esetén változó meghibásodási valószínűséget és ennek megfelelően eltérő kijavítási valószínűséget tartalmaz;

A modell csak N olyan teszt eredményeként használ ilyen paramétereket, amelyekben az i-edik típusú Ni hibákat figyelték meg;

Az i-edik típusú hiba észlelése N próba során ai valószínűséggel jelenik meg.

Az R megbízhatósági szint mutatóját a következő képlet segítségével számítjuk ki:

ahol N0 az N vizsgálat sorozatában elvégzett hibamentes (vagy sikertelen) tesztek száma,

k a hibatípusok ismert száma,

Yi a hiba előfordulásának valószínűsége,

ha Ni > 0, Yi = ai,

ha Ni = 0, Yi = 0.

Schumann modell

A Schumann-modell egy diszkrét idejű dinamikus modell, amelyhez adatokat gyűjtenek a szoftvertesztek során rögzített vagy véletlenszerű időintervallumokban. Schumann modellje azt feltételezi, hogy a tesztelést több szakaszban végzik. Mindegyik szakasz a program végrehajtását jelenti a kifejlesztett tesztadatok teljes skáláján. Az azonosított hibákat naplózza, de nem javítja ki. A szakasz végén kiszámítják a kvantitatív megbízhatósági mutatókat, kijavítják a talált hibákat, kiigazítják a tesztkészleteket, és végrehajtják a következő tesztelési szakaszt. A Schumann-modell azt feltételezi, hogy a programban lévő hibák száma állandó, és a javítási folyamat során nem vezetnek be új hibákat. A hibaészlelés aránya a fennmaradó hibák számával arányos.

Feltételezhető, hogy a tesztelés megkezdése előtt Et hibák vannak. A τ tesztelési idő alatt gépi nyelvi utasításonként εc hibákat észlelnek.

Így a τ tesztelési idő után egy gépi utasításonként a rendszerben maradó hibák fajlagos száma egyenlő:

εr (τ) = Et / It * εc (τ),

ahol A gépi utasítások teljes száma, amelyet a tesztelési szakaszban állandónak feltételezünk.

Feltételezzük, hogy a Z(t) hibaarány-függvény értéke arányos a programban maradt hibák számával a tesztelésre fordított τ idő után:

Z (t) = C * εr (τ) ,

ahol C valamilyen állandó

t a program működési ideje hiba nélkül.

Ekkor, ha a program t hiba nélküli működési idejét a t = 0 pontból számoljuk, és τ állandó marad, akkor a megbízhatósági függvény, vagy a hibamentes működés valószínűsége 0 és t között egyenlő:

R (t, τ) = exp (-C * * t) (1,9)

tav = 1/(C*).

Meg kell találnunk a kezdeti Et hibaértéket és az arányossági együtthatót - C. A tesztelési folyamat során információ gyűjtésre kerül az egyes futtatások során előforduló hibák idejéről és számáról, pl. a teljes vizsgálati idő τ az egyes futtatások idejének összege

τ = τ1 + τ2 + τ3 + … + τn.

Feltételezve, hogy a hibaarány állandó és egyenlő λ-val, kiszámíthatjuk az egységnyi időre eső hibák számaként, ahol Ai az i-edik futásban előforduló hibák száma:

Két különböző τa és τb vizsgálati időre vonatkozó adatok birtokában, amelyeket tetszőlegesen választunk ki, figyelembe véve azt a követelményt, hogy εc(τb) > εc(τa), összehasonlíthatjuk a fent megadott τa és τb egyenleteket:

Az ismeretlen C paramétert úgy kapjuk meg, hogy az (1.13) kifejezésben Et-t helyettesítünk. Az (1.13) és (1.14) összefüggések kiszámításával kapjuk:

programokat az (1.9) képlet szerint.

Végezzünk számításokat a tantervvel kapcsolatban.

Például a program It = 4381 utasítást tartalmaz.

Az egymást követő tesztek során a következő adatokat kaptuk:

Válasszunk két pontot abból a követelményből kiindulva, hogy az A - B intervallumban talált hibák száma nagyobb legyen, mint a 0 - A intervallumban. Vegyünk A pontra 2, B pontra 8 futást. Ekkor a tesztelési szakaszokban a 0 - A és A - B intervallumokban talált hibák egyenlőek lesznek:

εс(τА) = 3 ⁄ 4381 = 0,0007

εс(τВ) = 7 ⁄ 4381 = 0,0015.

Időközönkénti tesztelési idő:

Számítsuk ki a hibaarányokat két időközönként:

λA = 3 ⁄ 13 = 0,23

λB = 7 ⁄ 12 = 0,58.

Ekkor a tesztelés megkezdése előtt elérhető hibák száma a következő:

Számítsuk ki a hibamentes működés valószínűségét t idő alatt τ = mellett

Vegyünk t=60 percet.

Így a hibamentes működés megbízhatósága meglehetősen magas, a meghibásodások és hibák valószínűsége alacsony.

La Padula modell

Lásd a diplomatervezés módszertani útmutatóját (L.E. Kunitsyna), 27-29. oldal.