Смекни!
smekni.com

Синтез оптимальной ГПА технического состояния системы угловой стабилизации СУС КА по критерию (стр. 3 из 4)

Среди ФС, полученных из состояний

при различных исходах проверок признаков
, не может быть таких, которые содержат более двух элементов. Но для каждого из возможных ФС
на предыдущем шаге определено оптимальное значение
, которое примем равным
и подставим в соотношение (12). Если же при некотором
-м исходе проверки
(
) получается конечное ФС, то, как и прежде, возьмем согласно формуле (13)
. В результате вычислим средние затраты
на реализацию
– подпрограммы, начи­нающейся с проверки признака
. Аналогично вычисляются сред­ние затраты и для остальных признаков из подмножества
. Выберем из него признак
, которому соответствует согласно критерию минимальное значение
. В таком же порядке найдем оптимальные признаки и для других состояний
.

Порядок выбора оптимальных признаков сохраняется и на последующих шагах, причем на каждом из них рекуррентно используются результаты вычислений, полученные на пред­шест­вующих шагах. На последнем шаге выбирается оптимальный признак

для начального состояния
. Он принимается в качестве первого проверяемого признака синтезируемой про­граммы. Соответствующее ему значение
дает оценку средних затрат на реализацию этой программы. Выполнив дальнейшие действия завершим синтез гибкой программы анализа по критерию минимума средних затрат. В резуль­тате найдем все упорядоченные подмножества
, задающие состав и очередность проверки признаков
для рас­позна­вания конкретного технического состояния
БС. Вместе с тем мы найдем все ветви
программы, задающие условия перехода от одного проверяемого признака к другому в зави­симости от исходов проверки первого. Эти условия позволяют при распознавании привлекать именно то подмножество
, которое объективно необходимо для идентификации состояния БС. Найденные подмножества
в совокупности с указанными условиями образуют гибкую программу распознавания ТС БС. Так как при этом соблюдается принцип оптимальности Беллмана, то синтезированная нами гибкая программа является оптимальной в смысле выбранного критерия, а именно: она задает состав признаков и после­до­вательность их проверки для распознавания любого ТС БС с минимальными в среднем затратами. Правильность составления программы можем проверить, вычислив по формуле (1) средние затраты
на распознавание ТС БС с помощью этой про­грам­мы. Если окажется, что
, то программа составлена правильно.

Таблица работоспособных и неработоспособных состояний обусловленные одиночными отказами блок.

Технические состояния

Проверки

Вероятности технических состояний

π 1

π 2

π 3

π 4

π 5

π 6

π 7

1

1

1

1

1

1

1

0,57

0

0

0

0

0

0

0

0,1

1

0

0

0

0

0

0

0,04

1

1

0

1

1

0

0

0,06

1

1

0

0

1

0

0

0,04

1

1

0

1

0

0

0

0,08

1

1

1

1

1

0

1

0,06

1

1

1

1

1

1

0

0,05

Цена проверки C(πj)

7,5

4,6

9,3

10,8

10,8

3,5

3,5

Текст программы ATS_2003.cpp

Таблица фазовых состояний

и оптимальных допустимых признаков

R[0]= 0 _ _ _ _ _ _ _ ver= 57% P[0]= _ _ _ _ _ _ _ _ cen[0]= 0.00
R[1]= _ 1 _ _ _ _ _ _ ver= 10% P[1]= _ _ _ _ _ _ _ _ cen[0]= 0.00
R[2]= _ _ 2 _ _ _ _ _ ver= 4% P[2]= _ _ _ _ _ _ _ _ cen[0]= 0.00
R[3]= _ _ _ 3 _ _ _ _ ver= 6% P[3]= _ _ _ _ _ _ _ _ cen[0]= 0.00
R[4]= _ _ _ _ 4 _ _ _ ver= 4% P[4]= _ _ _ _ _ _ _ _ cen[0]= 0.00
R[5]= _ _ _ _ _ 5 _ _ ver= 8% P[5]= _ _ _ _ _ _ _ _ cen[0]= 0.00
R[6]= _ _ _ _ _ _ 6 _ ver= 6% P[6]= _ _ _ _ _ _ _ _ cen[0]= 0.00
R[7]= _ _ _ _ _ _ _ 7 ver= 5% P[7]= _ _ _ _ _ _ _ _ cen[0]= 0.00
R[8]= _ 1 2 _ _ _ _ _ ver= 14% P[8]= _ 1 _ _ _ _ _ _ cen[1]= 7.50
R[9]= 0 _ _ _ _ _ _ 7 ver= 62% P[9]= _ _ _ _ _ _ _ 7 cen[7]= 3.50
R[10]= 0 _ _ _ _ _ 6 _ ver= 63% P[10]= _ _ _ _ _ _ 6 _ cen[6]= 3.50
R[11]= _ _ 2 _ 4 _ _ _ ver= 8% P[11]= _ _ 2 _ _ 5 _ _ cen[2]= 4.60
R[12]= _ _ 2 _ _ 5 _ _ ver= 12% P[12]= _ _ 2 _ 4 _ _ _ cen[2]= 4.60
R[13]= _ _ _ 3 _ 5 _ _ ver= 14% P[13]= _ _ _ _ _ 5 _ _ cen[5]= 10.80
R[14]= _ _ _ 3 4 _ _ _ ver= 10% P[14]= _ _ _ _ 4 _ _ _ cen[4]= 10.80
R[15]= _ _ _ 3 _ _ 6 _ ver= 12% P[15]= _ _ _ 3 _ _ _ 7 cen[7]= 3.50
R[16]= _ _ _ 3 _ _ _ 7 ver= 11% P[16]= _ _ _ 3 _ _ 6 _ cen[6]= 3.50
R[17]= _ 1 2 _ 4 _ _ _ ver= 18% P[17]= _ 1 2 _ _ 5 _ _ cen[1]= 9.54
R[18]= _ 1 2 _ _ 5 _ _ ver= 22% P[18]= _ 1 2 _ 4 _ _ _ cen[2]= 9.37
R[19]= _ _ _ 3 _ 5 6 _ ver= 20% P[19]= _ _ _ 3 _ 5 _ 7 cen[7]= 11.06
R[20]= _ _ _ 3 _ 5 _ 7 ver= 19% P[20]= _ _ _ 3 _ 5 6 _ cen[6]= 11.46
R[21]= _ _ _ 3 4 _ 6 _ ver= 16% P[21]= _ _ _ 3 4 _ _ 7 cen[7]= 10.25
R[22]= _ _ _ 3 4 _ _ 7 ver= 15% P[22]= _ _ _ 3 4 _ 6 _ cen[6]= 10.70
R[23]= 0 _ _ _ _ _ 6 7 ver= 68% P[23]= _ _ _ _ _ _ 6 7 cen[6]= 6.69
R[24]= _ _ _ 3 4 5 _ _ ver= 18% P[24]= _ _ _ _ 4 5 _ _ cen[5]= 16.80
R[25]= _ _ _ 3 4 5 6 _ ver= 24% P[25]= _ _ _ 3 4 5 _ 7 cen[7]= 16.10
R[26]= 0 _ _ 3 _ _ 6 7 ver= 74% P[26]= _ _ _ 3 _ _ 6 7 cen[6]= 7.00
R[27]= _ _ _ 3 4 5 _ 7 ver= 23% P[27]= _ _ _ 3 4 5 6 _ cen[6]= 16.65
R[28]= _ _ 2 3 4 5 _ _ ver= 22% P[28]= _ _ 2 _ 4 5 _ _ cen[5]= 18.22
R[29]= 0 _ _ 3 4 _ 6 7 ver= 78% P[29]= _ _ _ 3 4 _ 6 7 cen[6]= 8.38
R[30]= _ _ 2 3 4 5 6 _ ver= 28% P[30]= _ _ 2 3 4 5 _ 7 cen[7]= 17.81
R[31]= _ _ 2 3 4 5 _ 7 ver= 27% P[31]= _ _ 2 3 4 5 6 _ cen[6]= 18.34
R[32]= 0 _ _ 3 _ 5 6 7 ver= 82% P[32]= _ _ _ 3 _ 5 6 7 cen[6]= 8.84
R[33]= _ 1 2 3 4 5 _ _ ver= 32% P[33]= _ 1 2 _ 4 5 _ _ cen[2]= 17.33
R[34]= _ 1 2 3 4 5 _ 7 ver= 37% P[34]= _ 1 2 3 4 5 6 _ cen[2]= 17.79
R[35]= _ 1 2 3 4 5 6 _ ver= 38% P[35]= _ 1 2 3 4 5 _ 7 cen[2]= 17.53
R[36]= 0 _ _ 3 4 5 6 7 ver= 86% P[36]= _ _ _ 3 4 5 6 7 cen[7]= 10.52
R[37]= 0 _ 2 3 4 5 6 7 ver= 90% P[37]= _ _ 2 3 4 5 6 7 cen[7]= 11.45
R[38]= 0 1 2 3 4 5 6 7 ver= 100% P[38]= _ 1 2 3 4 5 6 7 cen[7]= 12.29

Гибкая программа анализа