Метод упорядочения процедур разбиения состояний процедурами с двумя и тремя исходами с учетом их стоимости и весов состояний.
Ключевые слова:
техническое диагностирование, поиск неисправности, вопросник, бинарно-тернарный вопросник, оптимизация, отношения сравнения между вопросами, сравнимые вопросыАннотация
Описывается метод упорядочения процедур разбиения состояний процедурами с двумя и тремя исходами. При этом использованы терминология и методы теории вопросников, а сама последовательность процедур разбиения определена как неоднородный вопросник с вопросами, имеющими два и три варианта ответа. Этот класс вопросников является особенным и выделен авторами в класс бинарно-тернарных и интересен тем, что это наиболее простой класс неоднородных вопросников. Кроме того, увеличение числа ответов какого-либо вопроса на практике также может дать выигрыш в параметрах вопросников, в том числе в показателе его эффективности – средней цене обхода. Отмечается, что использование бинарно-тернарных вопросников на практике позволяет уменьшить среднее время идентификации событий по вопроснику, что крайне важно в тех приложениях вопросников, в которых имеется ограничение на время идентификации событий, например в системах критического применения. Приводится метод оптимизации бинарно-тернарных вопросников, основанный на поиске наиболее предпочтительных вопросов для каждого подмножества идентифицируемых событий. Выбор предпочтительных вопросов основан на установлении отношений сравнения между ними. Описаны все возможные виды сравнимости двух вопросов с двумя ответами, двух вопросов с тремя ответами, а также вопроса с двумя ответами и вопроса с тремя ответами. Приведен пример получения математического выражения для функции, характеризующей предпочтительность вопросов друг перед другом, а также обобщенная формула выбора наиболее предпочтительного вопроса для любых неоднородных вопросников. Сформирован алгоритм метода упорядочения вопросов, который позволяет за полиномиальное время построить бинарно-тернарный вопросник с наименьшей ценой обхода. Приведен пример оптимизации бинарно-тернарного вопросника по представленному методу.
Литература
2. Hahanov V. Cyber Physical Computing for IoT-driven Services // Springer. 2018. 279 p.
3. Sedykh D., Gordon M., Zuyev D., Skorokhodov A. Analysis of the Amplitude and Phase-Manipulated Signals of Automation Devices via Bluetooth Technol-ogy // Proceedings of 16th IEEE East-West Design & Test Symposium (EWDTS). 2018. pp. 703–710.
4. Heidmann L. Smart Point Machines: Paving the Way for Predictive Mainte-nance // Signal+Draht. 2018. vol. 110. pp. 70–75.
5. Arend L., Pott L., Hoffmann N., Schanck R. ETCS Level 2 without GSM-R // Signal+Draht. 2018. vol. 110. pp. 18–28.
6. Ефанов Д.В. Функциональный контроль и мониторинг устройств железно-дорожной автоматики и телемеханики // СПб.: ФГБОУ ВО ПГУПС. 2016. 171 с.
7. Пархоменко П.П. Теория вопросников (обзор) // Автоматика и телемехани-ка. 1970. № 4. С. 140–159.
8. Duncan G. Heterogeneous Questionnaire Theory // SIAM Journal on Applied Mathematics.1974. vol. 27. no. 1. pp. 59–71.
9. Picard C.F. Graphs and Questionnaires // Elsevier. 1980. 431 p.
10. Пархоменко П.П., Согомонян Е.С. Основы технической диагностики (опти-мизация алгоритмов диагностирования, аппаратурные средства) // М.: Энергоатомиздат. 1981. 320 с.
11. Аржененко А.Ю., Чугаев Б.Н. Оптимальные бинарные вопросники // М.: Энергоатомиздат. 1989. 128 с.
12. Аржененко А.Ю., Бондаренко А.В. Оптимизация бинарных вопросников методом толерантной замены // Электронное моделирование. 1990. № 3. С. 53–57.
13. Аржененко А.Ю., Бондаренко А.В. Алгоритм выбора оптимальной струк-туры неизбыточного компактного вопросника // Автоматика и телемехани-ка. 1991. № 5. С. 163–169.
14. Пархоменко П.П. Вопросники и организационные иерархии // Автоматика и телемеханика. 2010. № 6. С. 163–174.
15. Аржененко А.Ю., Вестяк В.А. Модификация метода толерантных переста-новок в почти равномерных компактных анкетах // Автоматика и телемеха-ника. 2012. № 7. С. 109–118.
16. Аржененко А.Ю., Вестяк В.А. Дискретный поиск. Теория вопросников // М.: МАИ. 2012. 159 с.
17. Чугаев Б.Н., Аржененко А.Ю. Оптимальная идентификация случайных событий // Статистика и экономика. 2013. № 2. С. 188–190.
18. Gerasimenko K., Hahanov V., Bani Amer T., Pryimak A. Method for Functional Testing Critical Control Systems // Proceedings of IEEE East-West Design & Test Symposium (EWDTS). 2015. pp. 149–153.
19. Drozd A. et al. Objects and Methods of On-Line Testing: Main Requirements and Perspectives of Development // Proceedings of 14th IEEE East-West De-sign & Test Symposium (EWDTS`2016). 2016. pp. 72–76.
20. Ubar R. Test Synthesis with Alternative Graphs // IEEE Design & Test of Computers. 1996. vol. 13. no. 1. pp. 48–57.
21. Копкин Е.В., Чикуров В.А., Алейник В.В., Лазутин О.Г. Алгоритм построе-ния гибкой программы диагностирования технического объекта по крите-рию ценности получаемой информации // Труды СПИИРАН. 2015. Вып. 4(41). С. 106–130.
22. Palanichamy M., Mohammad A., Larsen B.B., Hahanov V. Selective Algo-rithms for Built-In Self-Test and Self-Diagnosis in Embedded SRAMS // Journal of Low Power Electronics. 2015. vol. 11. no. 4. pp. 541–551.
23. Сеньченков В.И., Моторин В.М., Грушковский П.А. Построение оптималь-ных алгоритмов диагностирования с ограничениями методом динамиче-ского программирования // Известия высших учебных заведений. Приборо-строение. 2015. Т. 58. № 10. С. 783–791.
24. Сеньченков В.И. Математический аппарат диагностирования сложных тех-нических систем // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2016. Т. 59. № 7. С. 547–557.
25. Hahanov V. et al. Quantum sequencer for the minimal test synthesis of black-box functionality // Proceedings of 15th IEEE East-West Design & Test Sym-posium (EWDTS`2017). 2017. pp. 445–450.
26. Lu B. et al. An Novel Testing Sequence Optimization Method under Dynamic Environments // 2018 10th International Conference on Communications, Cir-cuits and Systems (ICCCAS). 2018. pp. 479–483.
27. Huang X., Wang X., Tian Y. Research on Transformer Fault Diagnosis Method based on GWO Optimized Hybrid Kernel Extreme Learning Machine // 2018 Condition Monitoring and Diagnosis (CMD). 2018. pp. 1–5.
28. Микони С.В., Соколов Б.В., Юсупов Р.М. Квалиметрия моделей и полимо-дельных комплексов: монография // М.: РАН. 2018. 314 с.
29. Сеньченков В.И., Абсалямов Д.Р., Авсюкевич Д.А. Задание множества диа-гностических параметров системы на основе теории функциональных про-странств // Труды СПИИРАН. 2019. Т. 18. no. 4. С. 949–975.
30. Сапожников В.В., Сапожников Вл.В., Ефанов Д.В. Основы теории надеж-ности и технической диагностики // Спб.: «Лань». 2019. 588 с.
31. Сапожников Вл.В., Ефанов Д.В., Павлов А.Н. Теория вопросников и поиск неисправностей в УКСПС // Автоматика, связь, информатика. 2012. № 1. С. 30–33.
32. Efanov D.V., Khoroshev V.V., Osadchy G.V., Belyi A.A. Optimization of Condi-tional Diagnostics Algorithms for Railway Electric Switch Mechanism Using the Theory of Questionnaires with Failure Statistics // Proceedings of 16th IEEE East-West Design & Test Symposium (EWDTS`2018). 2018. pp. 237–245.
33. Аржененко А.Ю., Казакова О.Г., Неясов В.А. Оптимизация бинарных во-просников, содержащих вопросы с переменной ценой // Автоматика и те-лемеханика. 1989. № 6. С. 139–149.
34. Efanov D.V., Khóroshev V.V. Ternary Questionnaires // Proceedings of 17th IEEE East-West Design & Test Symposium (EWDTS`2019). 2019. pp. 289–300.
35. Микони С.В. Теория принятия управленческих решений // СПб.: Лань. 2015. 448 с.
36. Аржененко А.Ю., Казакова О.Г., Чугаев Б.Н. Оптимизация бинарных во-просников // Автоматика и телемеханика. 1985. № 11. С. 138–144.
37. Theeg G., Vlasenko S. Railway Signalling & Interlocking // International Com-pendium. 2009. 448 p.
Method for Ordering Procedures of Dividing States by Procedures with Two and Three Results Taking into Account their Cost and Weight of States
Abstract
A method for streamlining state partitioning procedures with two and three outcomes is considered. A terminology and methods of the questionnaire theory were used, and the sequence of partitioning procedures itself was defined as a heterogeneous questionnaire with questions having two or three answers. This class of questionnaires is special and is defined by the authors as a class of binary-ternary questionnaires. This is the simplest class of heterogeneous questionnaires. An increase in number of answers to a question in practice can give an advantage in parameters of the questionnaires, including in the indicator of its effectiveness – the average implementation cost. It is noted that the use of binary-ternary questionnaires in practice can reduce the average time for identifying events on a questionnaire, which is extremely important in those applications of questionnaires in which there is a time limit for identifying events, for example, in critical application systems. A method for optimizing binary-ternary questionnaires is presented, based on the search for the most preferred questions for each subset of identifiable events. The choice of preferred questions is based on establishing a comparison relationship between them. The article describes all possible types of comparison relations between two questions with two answers, two questions with three answers, and also between a question with two answers and a question with three answers. An example of obtaining a mathematical expression for a function that characterizes the preference of questions over each other, as well as a generalized formula for choosing the most preferred question for any heterogeneous questionnaires is given. An algorithm has been formed for the method of ordering questions, which allows one to construct a binary-ternary questionnaire with the lowest implementation cost in polynomial time. An example of a binary-ternary questionnaire optimization by the presented method is given.
Опубликован
Как цитировать
Раздел
Copyright (c) 2020 Дмитрий Викторович Ефанов, Валерий Вячеславович Хорошев

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Авторы, которые публикуются в данном журнале, соглашаются со следующими условиями: Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале. Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неэксклюзивное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале. Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access).