Другие журналы
|
Алгоритмы роевого интеллекта в задаче обеспечения надежности по постепенным отказам
# 01, январь 2015
DOI: 10.7463/0115.0755194
авторы: Аноп М. Ф., Катуева Я. В., Михаличук В. И.
УДК 004.023+519.873
| Россия, Институт автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения РАН Дальневосточный федеральный университет |
Вероятностно-статистическое направление теории надежности использует модели, основанные на анализе частот внезапных отказов. Эти модели не являются функциональными и не отражают связи показателей надежности с выполнением объектом заданных функций. В то же время, значительную часть отказов технических систем составляют постепенные отказы, вызванные деградацией внутренних параметров системы под действием различного рода внешних факторов. В работе показано, как, используя функциональную модель технического объекта, обеспечить требуемый уровень его надежности на стадии проектирования. Предлагается метод решения данной задачи в условиях неполноты исходной информации – когда отсутствует информация о закономерностях технологических отклонений и деградации параметров, а модель исследуемой системы является моделью типа «черного ящика». Для этого ставится задача оптимального параметрического синтеза, которая заключается в выборе номинальных значений параметров системы, удовлетворяющих требованиям к ее функционированию и учитывающих неизбежные отклонения параметров от их расчетных значений в процессе эксплуатации. В качестве критерия оптимизации в этом случае предлагается использовать не статистические показатели, а детерминированный геометрический критерий «запаса работоспособности», представляющий собой измеренное вдоль координатного направления минимальное расстояние от значения номинала параметра до границы области работоспособности. В работе представлены результаты применения эвристических методов роевого интеллекта для решения поставленной оптимизационной задачи. Эффективность применения алгоритмов роя частиц и роя пчел сравнивалась с алгоритмом ненаправленного случайного поиска при решении ряда тестовых задач оптимального параметрического синтеза по трем показателям: надежность, скорость сходимости и время работы. Проведенное исследование позволяет сделать вывод о том, что использование метода роя пчел для решения задачи обеспечения надежности технических систем по постепенным отказам является предпочтительным из-за большей универсальности метода и простоты настройки параметров алгоритма. Список литературы- Абрамов О.В., Диго Г.Б, Диго Н.Б., Катуева Я.В., Назаров Д.А. Параметрический синтез технических систем в неопределенных средах // Информатика и системы управления. 2009. № 1 (19). С. 55-65.
- Абрамов О.В., Катуева Я.В., Назаров Д.А. Оптимальный параметрический синтез по критерию запаса работоспособности // Проблемы управления. 2007. № 6. С. 64-69.
- Катуева Я.В. Анализ сложных систем в условиях неполноты информации в задаче оптимизации надежности по постепенным отказам // Информатика и системы управления. 2010. № 4 (26). С. 61-68.
- Катуева Я.В., Аноп М.Ф. Геометрический анализ области работоспособности на основе метода Монте-Карло // Информатика и системы управления. 2011. № 2 (28). С. 30-40.
- Kennedy J., Eberhart R.C. Particle swarm optimization // Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks. 1995. Vol. 4. IEEE Publ., 1995. P. 1942-1948. DOI:10.1109/ICNN.1995.488968
- Shi Y., Eberhart R.C. A modified particle swarm optimize // The 1998 IEEE International Conference on Evolutionary Computation Proceedings. IEEE Publ., 1998. P. 69-73. DOI:10.1109/ICEC.1998.699146
- Карпенко А . П ., Селиверстов Е . Ю . Обзор методов роя частиц для задачи глобальной оптимизации (Particle Swarm Optimization) // Наука и образование . МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2009. № 3. Режим доступа:http://technomag.bmstu.ru/doc/116072.html (дата обращения 01.12.2014).
- Mendes R., Kennedy J., Neves J. The fully informed particle swarm: simpler, maybe better // IEEE Transactions on Evolutionary Computation. 2004. Vol. 8, no. 3. P. 204-210. DOI:10.1109/TEVC.2004.826074
- Kennedy J., Mendes R. Neighborhood topologies in fully informed and best-of-neighborhood particle swarms // IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetics. 2006. Vol. 36, no. 4. P. 515-519. DOI:10.1109/TSMCC.2006.875410
- Назаров Д.А. Разработка алгоритмических и программных средств построения и анализа областей работоспособности аналоговых технических систем: дис. … канд. техн. наук. Владивосток, Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН, 2011. 185 с.
- Karaboga D. An idea based on honey bee swarm for numerical optimization. Technical Report-TR06. Erciyes University, Engineering Faculty, Computer Engineering Department, 2005.
- Гришин А.А., Карпенко А.П. Исследование эффективности метода пчелиного роя в задаче глобальной оптимизации // Наука и образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2010. № 8. Режим доступа:http://technomag.bmstu.ru/doc/154050.html (дата обращения 01.12.2014).
|
|