ISSN 0021-3454 (печатная версия)
ISSN 2500-0381 (онлайн версия)
Меню

12
Содержание
том 63 / Декабрь, 2020
СТАТЬЯ

DOI 10.17586/0021-3454-2020-63-12-1057-1065

УДК 681.5.017

ФОРМИРОВАНИЕ СТРУКТУРНОЙ СХЕМЫ НАДЕЖНОСТИ РЛС НА ОСНОВЕ ГИПОТЕЗ МОНОТОННОСТИ

Тимошенко А. В.
д-р техн. наук, профессор; НИУ МИЭТ; начальник лаборатории;


Осипов А. В.
АО „Национальный Экологический Оператор“, начальник конструкторско-технологического отдела;


Перлов А. Ю.
канд. техн. наук; АО „Радиотехнический институт им. акад. А. Л. Минца“;


Рябченко Д. В.
МГУ им. М. В. Ломоносова, физический факультет;


Лозинский И. П.
МГУ им. М. В. Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики;


Тихонов В. Б.
д-р техн. наук, доцент; ЯВВУ ПВО; заместитель начальника кафедры ;


Аннотация. Достигнутый уровень цифровизации современных радиолокационных станций (РЛС) и наличие контрольно-диагностической системы, регистрирующей в реальном масштабе времени данные о техническом состоянии изделия и его компонентов, позволяют перейти к формированию структурной схемы РЛС. Решение этой задачи возможно с использованием булевой алгебры. Исследована возможность определения по экспериментальным данным критических элементов РЛС, выявление которых обеспечивает повышение точности прогноза и соответственно коэффициента готовности. Предложен алгоритм формирования схемы надежности по данным, основанный на синтезе логической функции из уникальных состояний функционирующей системы. В качестве примера синтеза логической функции из уникальных состояний системы в модельном эксперименте выбраны кратковременные самоустраняющиеся отказы, обусловленные перегревом блоков усиления мощности из состава передающей подрешетки. Предложенный методический аппарат формирования структурной схемы надежности РЛС на основе поиска уникальных наборов состояний ее элементов позволяет по мере возникновения новых отказов уточнять схему надежности в процессе эксплуатации изделия.
Ключевые слова: структурная схема надежности, РЛС, булева алгебра, отказ, прогнозирование

Список литературы:
  1. Боев С. Ф. Управление рисками проектирования и создания радиолокационных станций дальнего обнаружения. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2017. 430 с.
  2. Флах П. Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных. М.: ДМК Пресс, 2015. 399 с.
  3. Carvalho T. P., Soares F. A. A. M. N., Vita R., da Francisco P. R., Basto J. P., Al-calá S. G. S. A systematic literature review of machine learning methods applied to predictive maintenance // Comput. Ind. Eng. 2019. N 1. Р. 1—12.
  4. Левин В. И. Логическое моделирование надежности систем управления. I // Изв. Пензенского гос. пед. ун-та им. В.Г. Белинского. 2011. № 26. С. 568—577.
  5. Левин В. И. Логические методы в теории надежности. I. Математический аппарат // Вестн. Тамбовского гос. техн. ун-та. 2009. Т. 15, № 4. С. 873—884.
  6. Яблонский C. B. Введение в дискретную математику. М.: Наука, 1986. 384 с.
  7. Ступин Д. Д., Перлов А. Ю., Маврин А. В. Исследование и испытания передающих комплексов АФАР для обеспечения тактико-технических характеристик РЛС // Изв. ЮФУ. Технические науки. 2018. Вып. 3. С. 143—155.