ЖУРНАЛ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ. ISSN 1684-1719. 2020. № 1
Оглавление выпуска

Текст статьи (pdf)
English page

 

DOI 10.30898/1684-1719.2020.1.3

УДК 629.7.052
 

Контроль функциональных характеристик РЛС ДО с использованием континуальных распределенных вычислителей

 

Н. Л. Дембицкий 1, А. С. Логовский 2, В. А. Панкратов 2, А. В. Тимошенко 2

1 Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), 125993, Москва, Волоколамское шоссе, 4

2 АО «Радиотехнический институт имени академика А.Л. Минца», 127083Москваул. 8 марта, 10/1

 

Статья поступила в редакцию 16 декабря 2019 г.

 

Аннотация. Одним из направлений эффективного решения задачи повышения качества эксплуатации радиолокационных станций дальнего обнаружения является непрерывный мониторинг стабильности параметров функциональных систем РЛС для оценки реального технического состояния изделия, и, как следствие, параметров его надежности. Результаты обработки данных мониторинга могут быть использованы для прогнозирования изменений параметров ТС, что позволяет эксплуатировать изделие до появления признаков опасного снижения надежности, исключив при этом преждевременные демонтажи узлов и агрегатов, а также выполнение других трудоемких работ, имеющих зачастую сомнительную полезность для надежности функционирования РЛС. В работе предложен метод оценки функциональных характеристик функционально-алгоритмических систем радиолокационных станций дальнего обнаружения, основанный на применении континуальных процессоров, в которых совмещены логические и вычислительные возможности непрерывной параметрической оценки состояния функциональной системы. Предлагаемая альтернатива встроенным цифровым системам контроля обеспечивает оперативную обработку информации датчиков на всех уровнях конструктивного и функционального деления аппаратуры. Главной задачей такой системы является перераспределение вычислительной нагрузки между распределенными по конструкторской иерархии вычислительными устройствами, которые обладают гораздо меньшей конструктивной и функциональной сложностью по сравнению с цифровыми процессорами, не требуют трудоемкой разработки программного обеспечения и повышают надежность систем функционального контроля.

Ключевые слова: функциональные системы, техническое состояние, континуальные процессоры, встроенный контроль, прогнозирование.

Abstract. One of the directions of effective solution of the task of improving the quality of operation of long-range radar stations is continuous monitoring of the stability of parameters of functional radar systems to assess the real technical condition of the product, and, consequently, the parameters of its reliability. The results of monitoring data processing can be used to predict changes in the technical condition parameters, which allow operating the product before the appearance of signs of a dangerous decrease in reliability, while eliminating the premature removal of assemblies and units, as well as other labor-intensive work, which is often of dubious usefulness for the reliability of radar operation. The article suggests the method of evaluating functional characteristics of functional-algorithmic systems of long-range radar stations based on the application of continuum processors, which combine logical and computational capabilities of continuous parametric evaluation of the functional system state. The proposed alternative to the built-in digital control systems provides operational processing of sensor information at all levels of structural and functional division of equipment. The main task of such a system is to redistribute the computational load between computing devices distributed in the design hierarchy, which have much less constructive and functional complexity than digital processors, do not require labor-intensive software development and increase the reliability of functional control systems.

Keywords: functional systems, technical status, continuum processors, embedded control, prediction.

Литература

1. Боев С.Ф., Казанцев А.М., Панкратов В.А., Дембицкий Д.Н., Петраков А.М. Событийная модель оценки рисков создания РЛС ДО // Труды МАИ. 2016. Выпуск № 80. 21с.

2. Давыдов Н.С., Техническая диагностика радиоэлектронных устройств и систем. — М.: Радио и связь, 1988 г. — 256 с.

3. Сафонов В.О. Экспертные системы - интеллектуальные помощники специалистов / В. О. Сафонов. - СПб: Санкт-Петербургская организация общества “Знания”, 2005. – 257 с.

4. Джексон П. Введение в экспертные системы. М.: Издательский дом  «И.Д.Вильямс», 2001 г., 624 с., ил.

5. Воробьёв А.А., Лагойко О.С. Информационно-диагностические системы встроенного контроля состояния воздушных судов. // Программные системы и вычислительные методы. 2014. №4(9). DOI: 10.7256/2305-6061.2014.4.13995.

6. Дембицкий Н.Л. Аналоговые процессоры с функциями управления вычислениями. // Авиакосмическое приборостроение. 2018. №6. С. 28-34.

7. Bratt A. & Macbeth I. DPAD2- a Field Programmable Analog Array. // Analog Integrated Circuits and Signal Processin. 1998. Vol.17. P. 67-89.

8. Указ Президента Российской Федерации от 10.10.2019 г. № 490. Режим доступа http://kremlin.ru/acts/bank/44731

9.  Козлова Т.Д., Игнатьев А.А., Самойлова Е.М. Реализация экспертной системы поддержки принятия решений для определения неисправностей технологической системы // Вестник Саратовского государственного технического университета. 2011. №2. С. 219-224.

10. Коптелова И.А., Силкин И.М. Экспертная система диагностирования силовых трансформаторов систем электроснабжения // Известия Волгоградского государственного технического университета. 2011. Т. 3. № 8 (81)С. 104-107,

11.  Мазепа Р.Б., Киржаков В.Ю. Практические аспекты использования технологий экспертных систем реального времени для диагностики при проектировании сложных технических систем // Информационные технологии в проектировании и производстве. 2005. № 2. С. 13-21.

12.  Палюх Б.В., Какатунова Т.В., Дли М.И., Багузова О.В. Интеллектуальная система поддержки принятия решений по управлению сложными объектами с использованием динамических нечетких когнитивных карт // Программные продукты и системы. 2013. № 4. С. 30.

13.  Moreno C. J., Espejo E. A performance evaluation of three inference engines as expert systems for failure mode identification in shafts // Engineering Failure Analysis. 2015. Vol. 53. P. 24-35.

14.  Liberado E. V. et al. Novel expert system for defining power quality compensators // Expert Systems with Applications. 2015. Vol. 42. No. 7. P. 3562-3570.

15.  Техническая диагностика. Контролепригодность. Общие требования. ГОСТ 26656-85. М.: Из-во стандартов, 1985. – 15 с.

16.  Техническая диагностика. Термины и определения. ГОСТ 20911-89. М.: Из-во стандартов, 1985. – 8 с.

 

Для цитирования:

Дембицкий Н.Л., Логовский А.С., Панкратов В.А., Тимошенко А.В. Контроль функциональных характеристик РЛС ДО с использованием континуальных распределенных вычислителей. Журнал радиоэлектроники [электронный журнал]. 2020. № 1. Режим доступа: http://jre.cplire.ru/jre/jan20/3/text.pdf.
DOI 10.30898/1684-1719.2020.1.3