Аналитическая модель деградирующего и самовосстанавливающегося измерительного прибора на основе компьютерного узла при дрейфе характеристик входного потока

К.С. Ткаченко

ФГАОУ ВО «Севастопольский государственный университет», г. Севастополь
KSTkachenko@sevsu.ru

«Альманах современной метрологии» № 4 (20) 2019, стр. 200–205

Статья в полном объеме (PDF)

УДК 006.011 + 004.75 

Современные измерительные приборы весьма сложны и включают в себя средства компьютерного оборудования. Компоненты таких приборов могут под воздействием изменения характеристик входного потока событий деградировать. После деградации до определённого уровня измерительный прибор восстановиться и самовосстановиться не может. Поэтому предлагается аналитическая модель такого прибора. На основе этой модели можно производить целесообразные ремонтно-восстановительные работы.

Ключевые слова: измерительный прибор, компьютерные узлы, системы массового обслуживания, аналитическое моделирование.

Цитируемая литература

1. Сидоров В.Г., Шмидт Н.М. Деградационные явления и проблема надёжности полупроводниковых источников излучения // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Физико-математические науки. 2013. № 2 (170). С. 71–80.

2. Близнюк В.В., Тарасов А.Е. О возможности исследования процесса деградации лазерных диодов путём измерений показателя преломления волновода // Cloud of science. 2017. Т. 4. № 2. С. 274–281.

3. Бусько В.Н., Винтов Д.А. Лабораторная система для исследования усталостной деградации ферромагнитных материалов и примеры её реализации // Приборы и методы измерений. 2012. № 2 (5). С. 33–39.

4. Семенкина М.Е., Семенкин Е.С., Рыжиков И.С. Прогнозирование динамики электрических характеристик солнечных батарей космических аппаратов методами вычислительного интеллекта // Сибирский журнал науки и технологий. 2014. № 3 (55). С. 139–145.

5. Аноп М.Ф., Катуева Я.В., Михаличук В.И. Алгоритмы роевого интеллекта в задаче обеспечения надёжности по постепенным отказам // Машиностроение и компьютерные технологии. 2015. № 1. С. 144–157.

6. Клейнрок Л. Вычислительные системы с очередями. М.: Мир, 1979. 600 с.

7. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высшая школа, 1972. 368 с.

8. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Наука, 1969. 576 с.

9. Гнеденко Б.В., Коваленко И.Н. Введение в теорию массового обслуживания. М.: Наука, 1966. 432 с.

10. Скатков А.В., Балакирева И.А. Параметрическое мажорирование в задачах аппроксимации систем массового обслуживания типа G/G/1 // Мат. МНПК «Информационные технологии и информационная безопасность в науке, технике и образовании «ИНФОТЕХ–2015». Севастополь: СевГУ, 2015. С. 15–17.

11. Ткаченко К.С. Определение вероятностей гипотез о состоянии первичного измерителя с деградацией // Мат. IV-й НПМК «Экобиологические проблемы Азово-Черноморского региона и комплексное управление биологическими ресурсами». Севастополь: Колорит, 2017. С. 252–256.

Статья в Научной электронной библиотеке eLIBRARY.
Оформить подписку и купить печатные номера журнала у издателя.