УДК519.816

МНОГОАГЕНТНЫЙ ПОДХОД ПРИ ПРОГНОЗИРОВАНИИ ПАРАМЕТРОВ НАДЕЖНОСТИ ЭЛЕКТРОННЫХ МОДУЛЕЙ

Бондаренко И. Б., Иванов А. И.


Читать статью полностью 

Аннотация

Рассмотрены принципы построения многоагентной системы для прогнозирования и расчета параметров надежности разнородных, многономенклатурных электронных модулей. Так как однопараметрические модели распределения отказов менее точны и не учитывают специфику отказов, происходящих в элементной базе модулей, то целью работы являются использование двухпараметрических моделей распределения интенсивности отказов во времени и определение параметров моделей на основе результатов испытаний аппаратуры на воздействующие факторы. Прогнозирование параметров надежности модулей осуществляется с помощью множества агентов, объединенных в систему. В нее входят разнородные агенты, осуществляющие информационный обмен с пользователем. Представлена разработанная структура системы, описана работа отдельных подсистем. Имеется возможность добавлять новые агенты-методы прогнозирования, которые образуют библиотеку. Результаты прогнозирования зависят от выбранной методики расчета показателей надежности на конкретном предприятии, поэтому в разработанной системе прогнозирования используются как стандартные распределения параметров надежности, так и полученные методом группового учета аргументов. Выбор моделей для прогнозирования осуществляется исходя из рассчитанных значений среднеквадратического отклонения. Вывод результатов работы осуществляется в графическом виде. Проведенное тестирование полученных данных при испытаниях электронного модуля позволяет подтвердить правильность и эффективность разработанного подхода. Разработанная система позволит сократить время испытаний и обработки результатов испытаний сложных электронных модулей, особенно изготавливаемых впервые, на предприятиях электронной промышленности.


Ключевые слова: многоагентная система, LN-, DM- и DN-распределения, надежность, электронные модули, групповой учет аргументов, испытания

Список литературы
1.       Бондаренко И.Б., Каляева Е.А., Кокшаров Д.Н. Адаптация параметров генетического алгоритма для оптимизации сложных функций // Изв. вузов. Приборостроение. 2011. Т. 54. № 9. С. 5–9.
2.       Бондаренко И.Б., Гатчин Ю.А., Трофимова Е.Ю. Прогнозирование надежности узлов печатных плат при ускоренных испытаниях // Труды Конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологиям “IS-IT'12”. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2012. Т. 1. С. 92–97.
3.       Романов В. Количественная оценка надежности интегральных микросхем с учетом математической модели отказов // Электронные компоненты и системы. 2005. №4. С. 4–7.
4.       Wooldridge M. An introduction to multiagent systems. 2nd ed. Wiley, NY, 2009. 484 p.
5.       Рассел С. Дж., Норвиг П. Искусственный интеллект: Современный подход. 2-е изд.: Пер. с англ. М.: Вильямс, 2006. 1408 с.
6.       Gaston M.E., DesJardins M. The effect of network structure on dynamic team formation in multi-agent systems // Computational Intelligence. 2008. V. 24. N 2. P. 122–157.
7.       Barton L., Allan V.H. Methods for coalition formation in adaptation-based social networks // Lecture Notes in Computer Science. 2007. V. 4676. P. 285–297.
8.       Shoham Y., Leyton-Brown K. Multiagent systems: Algorithmic, game-theoretic, and logical foundations. Cambridge: Cambridge University Press, 2008. 532 p.
9.       Dignum F., Bradshaw J., Silverman B., van Doesburg W. Agents for games and simulations: Trends in techniques, concepts and design. Springer, 2010. 273 p.
10.    deWeerdt M.M., Zhang Y., Klos T. Multiagent task allocation in social networks // Autonomous Agents And Multi-Agent Systems. 2012. V. 25. N 1. P. 46–86.
11.    Гатчин Ю.А., Бондаренко И.Б., Соловьев Д.В. Применение многоагентного подхода при принятии оптимальных решений // Труды Конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологиям “IS-IT'13”. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2013. Т. 1. С. 19–22.
12.    Бондаренко И.Б., Коробейников А.Г., Прохожев Н.Н., Михайличенко О.В. Принятие технических решений с помощью многоагентных систем // NB: Кибернетика и программирование. 2013. № 1. С. 16–20.
13.    РД 50-690-89. Методические указания. Надежность в технике. Методы оценки показателей надежности по экспериментальным данным. М.: Издательство стандартов, 1990. 133 с.
14.    ГОСТ 27.410-87. Надежность в технике. Методы контроля показателей надежности и планы контрольных испытаний на надежность. М.: Издательство стандартов, 1987. 79 с.
15.    Rumbell T., Barnden J., Denham S., Wennekers T. Emotions in autonomous agents: comparative analysis of mechanisms and functions // Autonomous Agents And Multi-Agent Systems. July 2012. V. 25. N 1.
P. 1–45.
16.    Строгонов А. Оценка долговечности БИС по результатам ускоренных испытаний // Технологии в электронной промышленности. 2007. № 3. С. 90–96.
17.    Зеленков А.А., Голик А.П. Оценка надежности бортовой авионики на основе DN-распределения // Електронiка та системи управлiння. 2009. № 2 (20). С. 12–17.
18.    Стрельников В.П., Антипенко К.А. О методических погрешностях прогнозирования ресурса высоконадежных изделий электронной техники // Математiчнi машини i системи. 2004. № 3. С. 164–167.
19.    РД 26.260.004-91. Методические указания. Прогнозирование остаточного ресурса оборудования по изменению параметров его технического состояния при эксплуатации. М.: Издательство стандартов, 1991. 38 с.
20.    Бондаренко И.Б., Гатчин Ю.А., Гераничев В.Н. Синтез оптимальных искусственных нейронных сетей с помощью модифицированного генетического алгоритма // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2012. № 2 (78). С. 51–55.
21.    ГОСТ 25359-82. Изделия электронной техники. Общие требования по надежности и методы испытаний. М.: Издательство стандартов, 1982. 7 с.
22.    Иванов А.И., Бондаренко И.Б. Моделирование надежности электронной техники при условии единичных отказов // Материали за VIII международна научна практична конференция «Образованието и науката на ХХI век–2012». София: 2012. С. 49–54 .
Информация 2001-2017 ©
Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики.
Все права защищены.

Яндекс.Метрика