Евразийский
научный
журнал

Вероятностный метод контроля и восстановления систем массового обслуживания (СМО) с шинной организацией обмена данных.

Поделитесь статьей с друзьями:
Автор(ы): Шабронов Андрей Анатольевич
Рубрика: Технические науки
Журнал: «Евразийский Научный Журнал №2 2016»  (февраль)
Количество просмотров статьи: 1535
Показать PDF версию Вероятностный метод контроля и восстановления систем массового обслуживания (СМО) с шинной организацией обмена данных.

А. А. Шаброновshabronov@ngs.ru


Приведено описание вероятностного метода ремонта и восстановления систем массового обслуживания  (СМО) с шинной организацией обмена данных. Приведено описание схемы подключения компьютера к шине CAN для измерения качества работы системы СМО.  Это позволяет уменьшить затраты на  эксплуатацию, поиск неисправности,  увеличивает ремонтопригодность и время восстановления работоспособности СМО.

Ключевые слова:  CAN-шина,   сигнатура,  гистограмма, протокол обмена RS-232, RS-485. 

 

1.  Исходные сигналы  в последовательности  обмена данных типа «шина», для систем массового обслуживания.

На рисунке 1 ниже, представлена модель СМО.

Сервер Ws обслуживает станции Si, где i=1..k. – количество станций обслуживания.

Рассмотрим организацию обмена по шине данных:

 Станция выставляет запрос на передачу данных. В этой последовательности ОБЯЗАТЕЛЬНО присутствует идентификационная информация. Она зависит от вида протокола, типа канала данных и т.д. Это может быть и один байт и последовательность байтов. Но обязательно должна быть уникальная последовательность при первом обращении,  т.к. таким образом, сервер определяет с какой станцией ему дальше работать. На рисунке 2 представлена последовательность обмена станции с сервером.

Исходной информацией для анализа работы СМО выбираем уникальную последовательность кодов передаваемых данных. За период работы СМО  будет передано  количество в  Кn(Si).

Число передаваемых  уникальных последовательностей Кn(Si)  зависит от работоспособности, состояния станций, алгоритма работы и от множества других факторов влияющих на СМО.  Это случайная величина, которую отобразим в виде гистограммы, представленной на рисунке 3.


Данные гистограммы характеризуют СМО за определенный промежуток времени.

 2.  Анализ гистограммы  уникальных последовательностей кодов СМО.

Вариант равномерного распределения, показан  на рисунке 4.