CC BY
69
УДК 621.39
А. К. Канаев
доктор технических наук, доцент (ФГБОУ ВПО ПГУПС)
Е. В. Опарин
аспирант, инженер (ФГБОУ ВПО ПГУПС)
А. К. Тощев
аспирант, инженер (ФГБОУ ВПО ПГУПС)
МОДЕЛЬ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ И ВОССТАНОВЛЕНИЯ СЕТИ ТАКТОВОЙ СЕТЕВОЙ СИНХРОНИЗАЦИИ ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
В статье описана сформированная модель функционирования и восстановления сети тактовой сетевой синхронизации, предусматривающая использование в рамках ее технического обслуживания автоматизированной системы поддержки принятия решений. Рассмотрено влияние метрологических ресурсов и ресурсов автоматизированной системы поддержки принятия решений на процесс восстановления сети тактовой сетевой синхронизации.
Автоматизированная система поддержки принятия решений, метод производящих функций, метрологические ресурсы, средства диагностирования, тактовая сетевая синхронизация, техническое обслуживание.
Важнейшая составляющая любой современной телекоммуникационной системы (ТКС) - сеть тактовой сетевой синхронизации (ТСС). Она выполняет функции формирования, передачи и распределения синхросигналов, необходимых для поддержания устойчивого функционирования всех цифровых устройств ТКС [1]. Функционирование такой сложной технической системы, как сеть ТСС, невозможно без автоматизации процессов принятия решений по ее техническому обслуживанию (ТО), что обусловливает необходимость создания автоматизированной системы поддержки принятия решений (АСППР) при системе управления (СУ) ТСС ТКС [2].
В перечне вопросов ТО ТСС центральное место занимает задача восстановления ТСС после появления отказов различного рода. При этом полный цикл задач, связанных с восстановлением ТСС, включает в себя следующие подзадачи:
41
1) определение наличия и характера отказа, обычно с применением встроенных средств диагностики (ВСД);
2) проведение диагностических измерений для определения причины отказа или отклонения характеристик элементов сети ТСС от норм с применением ВСД, а также при необходимости внешних средств диагностики (ВнСД);
3) обработка диагностической информации с последующим формированием исходных данных и передача их в СУ ТСС;
4) заполнение базы моделей, методов, фреймов и формирование набора вариантов решений по восстановлению ТСС с последующим представлением результатов решений должностному лицу (ДЛ);
5) выбор ДЛ варианта стратегии восстановления ТСС;
6) передача выбранного варианта стратегии в систему технической эксплуатации (СТЭ) и его реализация силами и средствами технического персонала.
Анализ перечисленных процессов ТО сети ТСС, связанных с ее восстановлением, показал, что наибольшее влияние на вероятность восстановления сети ТСС за требуемое время оказывают подзадачи 1, 2, 4. В статье предлагается модель процессов функционирования и восстановления ТСС с учетом особенностей диагностирования сети ТСС средствами ВСД, ВнСД, метрологических свойств ВСД и ВнСД, а также свойств АСППР по формированию вариантов решений на основе исходных данных.
Структура автоматизированной системы поддержки принятия решений при системе управления сетью тактовой сетевой синхронизации
Из проведенного анализа следует, что оптимальным механизмом представления знаний в АСППР СУ ТСС является объектно-ориентированная (фреймовая) модель [3]. Преимущество фреймовой модели в том, что она удовлетворяет основным требованиям к представлению знаний, т. е. требованиям внутренней интерпретируемости, структурируемости, связности и активности [3]. Важнейший элемент АСППР - решатель задач, осуществляющий манипуляции знаниями в символьном представлении и координирующий работу системы [3]. Общий алгоритм функционирования решателя задач АСППР СУ ТСС представлен на рис. 1.
При функционировании и восстановлении сети ТСС ряд задач ТО ТСС содержит обращения к АСППР СУ ТСС. Состояния, в которых находится сеть ТСС, характеризуются собственным распределением времени на нахождение в указанном состоянии, что требует учета свойств АСППР по формированию вариантов решений.
42
Рис. 1. Общий алгоритм функционирования решателя задач АСППР
43
Оптимальное функционирование АСППР СУ ТСС возможно только в том случае, когда сформирована модель процесса функционирования и восстановления сети ТСС, адекватно отображающая реальные процессы.
Модель функционирования и восстановления сети тактовой сетевой синхронизации
При формировании модели функционирования и восстановления сети ТСС необходимо прежде всего рассмотреть факторы, влияющие на выход сети ТСС из строя; основные элементы, подверженные деструктивному воздействию, и их характеристики; процедуры диагностирования состояния элементов с дальнейшим рассмотрением мероприятий по восстановлению сети.
Процесс функционирования и восстановления сети ТСС [4] может быть охарактеризован множеством, состоящим из конечного набора состояний, в которых пребывает сеть ТСС S. (i = 1, n), и множеством времен пребывания в каждом конкретном состоянии T (i = 1, n).
Множество состояний процесса функционирования и восстановления ТСС в общем случае состоит из следующих элементов S. (i = 1,11):
1) S16 - состояние включения и проверки работоспособности элементов системы ТСС;
2) S26 - состояние проверки конфигурации сети ТСС на соответствие требованиям архитектуры ТСС;
3) S36 - состояние настройки, регулировки и установки режима синхронного взаимодействия элементов ТСС;
4) S46 - состояние обеспечения синхронизации, которому соответствует передача синхросигналов;
5) S5a - состояние выбора узла размещения и включения альтернативного первичного источника синхронизации;
6) S6u - состояние диагностирования элемента ТСС встроенными средствами технической диагностики (СТД) и восстановления элемента ТСС в соответствии с результатами диагностирования;
7) S7u - формирование связного варианта структуры сети ТСС с минимальным числом переключений и восстановление ТСС;
8) S86 - состояние восстановления начальной структуры ТСС с восстановленным элементом;
9) S9a - состояние диагностирования элемента ТСС внешними СТД и восстановления элемента ТСС в соответствии с результатами диагностирования;
10) S - состояние перестроения ТСС со структурой, оптимальной по интегральному критерию качества;
11) S116 - состояние отказа элемента системы ТСС.
44
Процесс функционирования и восстановления сети ТСС, включающий в себя указанные состояния, представлен на рис. 2.
При описании процесса функционирования АСППР СУ ТСС целесообразно провести классификацию указанных состояний на основе содержащихся в них элементов процедур выработки решений. В соответствии с приведенным множеством состояний состояние S. с индексом «б» соответствует состоянию, предполагающему выполнение операций, не требующих обращения к СУ ТСС и выработки решений на основе набора альтернатив.
Состояние S с индексом «п» соответствует состоянию, предполагающему обращение к СУ ТСС, передачу исходных данных и формирование в СУ ТСС рационального решения на основании значительного набора альтернатив. Проведение классификации состояний является основой адекватного отображения реальных процессов в сети ТСС.
Переходы сети ТСС из одного состояния S . в другое состояние S., как и ее восстановление в случае возникновения отказов, существенно зависят от деятельности обслуживающего персонала, обязанного контролировать параметры сети ТСС и своевременно реагировать в случаях выхода указанных параметров за пределы установленных норм; от функционирования системы диагностирования в составе системы ТО, обеспечивающей контроль диагностируемых параметров с заданной точностью; от подсистем СУ ТСС, обеспечивающих выработку решений по поддержанию сети ТСС в заданном состоянии.
Режиму синхронизации сети ТСС соответствует состояние S46, в остальных состояниях сеть ТСС частично неработоспособна или функционирует со значениями параметров, характеризующими качество синхронизации ниже допустимого. В указанных состояниях обслуживающий персонал занимается выявлением причин отсутствия режима синхронизации, проведением измерений с применением ВСД и ВнСД (состояния S и S ), изменением топологий и схем синхронизации (состояния S5a, S7a, S86, S10h), регулированием и настройкой режимов синхронизации, соответствующих установленным нормам (состояния S16, S26, S36).
Обслуживающий персонал получает информацию о значениях параметров сети ТСС и ее элементов в результате измерений средствами диагностирования (СД). В каждый момент времени элемент сети ТСС может быть исправен (работоспособен) либо неисправен, к тому же могут иметь место ошибки функционирования СД, поэтому возможны следующие результаты измерений [4, 5]:
1) работоспособный элемент системы ТСС признан работоспособным;
2) неработоспособный элемент системы ТСС признан неработоспособным;
3) работоспособный элемент системы ТСС признан неработоспособным (ошибка первого рода);
4) неработоспособный элемент системы ТСС признан работоспособным (ошибка второго рода).
45
On
Рис. 2. Процесс функционирования и восстановления сети ТСС
Первый вариант соответствует наилучшему случаю, при котором процесс функционирования не прерывается. Во втором случае процесс функционирования может быть задержан вследствие необходимости восстановления неисправного элемента. В третьем и четвертом случаях время восстановления возрастает за счет неправильного принятия решения о состоянии элемента сети ТСС. Третий вариант характерен для случаев устранения «ложных отказов», а в четвертом выполняются попытки эксплуатации неисправного элемента до тех пор, пока не выяснится истинная причина неисправности. Рассмотрим влияние метрологических ресурсов и ресурсов АСППР СУ ТСС на функционирование сети ТСС.
Влияние метрологических ресурсов и ресурсов АСППР СУ ТСС на функционирование и восстановление сети ТСС
Существенное влияние на длительность и характер восстановления сети ТСС оказывают характеристики метрологических ресурсов и ресурсов АСППР СУ ТСС. При выходе из строя отдельных элементов сети ТСС возникает задача поиска неисправности, которая выполняется путем диагностирования и формирования стратегии восстановления. Проведение процедуры диагностирования может приводить к тупиковым ситуациям, что связано прежде всего с появлением ошибок первого и второго рода.
Указанные ошибки возникают вследствие того, что обслуживающий персонал может неверно интерпретировать результаты измерений: пропустить неисправный элемент, приняв его за исправный, или наоборот [5]. Причины появления указанных ошибок - конечная надежность и низкая разрешающая способность средств измерений, недостаточная степень обученности и усталость обслуживающего персонала [5].
Традиционно считается, что вероятность возникновения ошибок первого и второго рода не превышает 0,05. Однако даже такое значение в условных процедурах диагностирования может привести к тупиковой ситуации [5].
Модель функционирования и восстановления сети ТСС с учетом вероятностного перехода системы из одного состояния в другое может быть описана при помощи вероятностно-топологического метода с использованием теории графов. При построении данной модели возможно применение аппарата полумарковских процессов (ПМП), что обосновывается независимостью вероятности переходов из состояния S. в S. от всего предыдущего развития сети ТСС, а также независимостью распределения времени пребывания в состоянии S. от нахождения в предыдущих состояниях [6].
Метрологические ресурсы при проведении процедур диагностирования системы ТСС предназначены для сбора необходимой информации, которая должна быть проанализирована в АСППР СУ ТСС и предоставлена ДЛ для
47
принятия своевременного и обоснованного решения по восстановлению режима синхронизации. Обработка и анализ поступающей информации выполняются в АСППР СУ ТСС с применением методик, моделей и алгоритмов, имеющих определенные качественные и количественные характеристики, от которых зависит обоснованность и своевременность принимаемых решений.
Сравнение алгоритмов, моделей и методик функционирования АСППР осуществляется главным образом на основе их эффективности. Различают два вида эффективности алгоритмов: временную и пространственную. Временная эффективность указывает, насколько быстро выполняется алгоритм; пространственная - как много дополнительной памяти требуется алгоритму для работы [7].
Существуют различные подходы к оценке эффективности применяемых алгоритмов, например, на основе различных распределений случайных величин [8] или оценки производительности вычислительных комплексов [9]. В настоящей статье для наглядности представлен более простой подход, позволяющий связать эффективность АСППР с вероятностью восстановления сети ТСС. Оценивая эффективность алгоритмов, как временную, так и пространственную, для решения одной и той же задачи, можно провести их классификацию. Учитывая все ресурсы, необходимые алгоритму для решения конкретной задачи, можно ввести интегральный дискретный параметр C (C = 1,2,3,..), с помощью которого возможна оценка эффективности алгоритма.
Описание функционирования и восстановления сети ТСС и получение зависимостей вероятности восстановления системы ТСС от характеристик метрологических ресурсов, а также от степени эффективности алгоритмов обработки поступающей диагностической информации можно выполнить с помощью метода производящих функций. В соответствии с указанным методом каждому переходу из одного состояния в другое соответствует производящая функция вида [4, 10]
F (z) = Е Pi •Z ’ (1)
i=1
где p. - вероятность перехода из одного состояния S в другое состояние; t -время перехода; z - комплексный параметр.
Заметим, что в общем случае переходы из одного состояния в другое происходят дискретно (скачкообразно), поэтому можно время перехода непосредственно включить во время пребывания в конкретном состоянии S, а переходы считать мгновенными. Также заметим, что время нахождения сети ТСС в каждом конкретном состоянии можно представить следующим образом:
t = a ■t > (2)
где ai - некоторые целые числа, t - некоторый единичный отрезок времени.
48
Параметр а характеризует время нахождения сети ТСС в конкретном состоянии S., чем больше значение а , тем большее время сеть ТСС находится в данном состоянии.
В таком случае в формуле (1) можно использовать следующую замену:
z = X. (3)
С учетом указанной замены производящая функция перехода из одного состояния в другое примет следующий вид:
F(x) = Х Pi * x°a, (4)
i=1
где параметр x характеризует число СД (примем, что x = [0,1]).
Значенияр соответствующие вероятностям переходов из состояния S в состояние S., можно представить следующим образом [4]:
Pij =(.Ро-(1-Рож.1) + (1-.Ро)-(1-.Ро„.2))'.Р,0 (5)
где: р0 - значение вероятности состояния работоспособного элемента системы ТСС соответствующее коэффициенту готовности;
(1 - р0) - вероятность того, что элемент системы ТСС будет находиться в неработоспособном состоянии;
рош 1 - вероятность возникновения ошибки первого рода при диагностировании;
рош2 - вероятность возникновения ошибки второго рода при диагностировании;
р01 - вероятность обоснованного принятия решения обслуживающим персоналом по управлению сетью ТСС.
В общем случае вероятность обоснованного принятия решения р°1 зависит от достоверности обрабатываемой информации, ее полноты, точности и достоверности применяемых моделей, методик и алгоритмов обработки и преобразования обрабатываемой информации, способности адаптации показателей конкретного решения к условиям работы в реальных и нестандартных ситуациях [11]. Вероятность обоснованного принятия решения р°1 можно определить по формуле
(6)
где С - интегральный дискретный параметр, характеризующий полноту, точность и достоверность применяемых моделей и алгоритмов обработки и преобразования поступающей информации (чем больше С, тем совершен-
49
нее алгоритм диагностирования), к - число поступившей диагностической информации (в общем случае к = n ■ x, где n - количество диагностической информации, поступающей от одного СД). Для удобства дальнейших расчетов примем n = 1, тогда pj = tfx).
При наличии вероятностно-временного графа (см. рис. 2) и производящих функций (1), (4), соответствующих отдельным переходам из какого-то состояния в соседнее, можно определить производящую функцию перехода из любого состояния S. в любое состояние S..
Таким образом, если известны вероятности переходов из одного состояния в другое, то с помощью метода производящих функций можно наложить требования на пребывание сети ТСС в каждом конкретном состоянии, а также решить обратную задачу: при заданных нормах на время пребывания системы ТСС в каждом конкретном состоянии определить требования к вероятностям переходов из одного состояния в другое.
Производящая функция перехода из состояния S4 в состояние S4 F }
определяет вероятность восстановления Рв сети ТСС. Данная производящая функция строится в соответствии с графом, представленным на рис. 2, и бу -дет иметь следующий вид:
F
{S4 ^4}
(fp+f+f3 + +fP+fP + fP) (1 - (" )
(i - f ) (1 - f )• (i - f" ) (i - f" ) (1 - f" )
• (i - fk) (i - л" )• (i - f )• (i - f j) (i - fk )• -(1 - f2) (i - f3) (i - f 4) (i - f" )• (i - f 6) •
(i - f" )(i - f8)_________________=
[ - f k )• (i - fl )• (i - f3" )• (i - f4 )• (i - Л" )• 1 ^ (i - f" )• (i - f7 )• (i - fl )• (i - f" )• (i - fj )• _
• (i - f" )• (i - f" )• (i - f" )• (i - f4 )• (i - f" )• ’ (i - f 6 )(i - f 7)
Производящие функции конкретных переходов, входящие в итоговую водящ ми (7), (8):
производящую функцию F{S ^S}, определяются в соответствии с выражения-
50
<
/ P = f41 • f 2 • f23 • f34
Я = f41 • Л • f65 • Я • f78 • Я ' f23 ' f34
Я = f41 • Л • f65 • f57 • /710 • f109 • f98 • f82 • f23 • f34
f4 = f41 • Л • /67 • f710 • /1o9 • f98 • f82 • f23 • f34
/5'’ = f41 • Л • /67 • f78 • f82 • f23 • f34
/6P = /41 • Л • /65 • /69 • f98 • /82 • f23 • f34
/7P = f41 • Л • /68 • f82 • /23 • f34
(7)
<
/1‘ = /44
Я = /12 • /23 • f31
Л = f12 • /210 • /1o1
/4‘ = /99
/5 = /9 8 • /89
Л = /210 • /1o9 • /98 • f82 Я = f16 • /65 • /57 • f78 • f82 • f23 • f31
Л = f16 • f65 • f57 • f78 • f82 • f210 • /101
Я = f16 • f65 • /57 • f710 • /109 • f98 • f82 • f23 • f34
/10 = Л • f65 • /57 • f710 • /101
/11 = /55
/2 = f16 • f67 • f710 • ./101
/3 = f16 • f67 • f78 • f82 • f210 • Л)!
Л = Я • f67 • f78 • f82 • /23 • f31
/15 = f16 • f69 • f98 • f82 • f23 • f31
/16 = /б • Уб9 • -/98 • ./82 • /210 • ./101
Я = Л • Лз • ./(й • Я • /п
(8)
51
Как видно, значение вероятности восстановления сети ТСС представляет собой функцию, зависящую от числа СД, значения коэффициента готовности отдельных элементов сети ТСС, вероятностей возникновения ошибок первого и второго рода при диагностических измерениях, а также от вероятности обоснованного принятия решения обслуживающим персоналом. Проведем анализ зависимостей вероятности восстановления ТСС от указанных параметров.
а)
б)
Рис. 3. Зависимость вероятности восстановления системы ТСС: а) от числа СД; б) от времени нахождения в состояниях S.
* ош.1 * ош.2
а) б)
Рис. 4. Зависимость вероятности восстановления системы ТСС от вероятности возникновения ошибок:
а) первого рода; б) второго рода
52
р
ош.1
а)
б)
Рис. 5. Зависимость вероятности восстановления сети ТСС: а) от числа СД и C; б) от C и вероятности возникновения ошибок первого рода
X
б)
Рис. 6. Зависимость вероятности восстановления системы ТСС от числа СД и вероятности возникновения ошибок:
а) первого рода; б) второго рода
Анализируя зависимости, представленные на рис. 3-6, можно сделать следующее заключение. Возрастание числа средств диагностирования при техническом обслуживании сети ТСС приводит к увеличению вероятности ее восстановления за время, не превышающее заданное, при фиксированных значениях характеристик метрологических ресурсов (значениях вероятности возникновения ошибок первого и второго рода) и характеристик средств анализа поступающей диагностической информации (применяемых моделей, методик и алгоритмов обработки). Это вполне логично и обусловлено тем, что обслуживающий персонал получает достаточное количество необходимой информации для принятия своевременных решений по обслуживанию сети ТСС.
53
Предъявление более мягких требований по допустимому времени восстановления сети ТСС, находящейся в режиме нарушения синхронизации, т. е. уменьшение значений параметра а, приводит к возрастанию вероятности восстановления. При большем заданном времени, за которое сеть ТСС должна быть восстановлена, обслуживающий персонал имеет больше возможностей по использованию СД.
Предъявление более жестких требований к параметрам метрологических ресурсов (снижение вероятности возникновения ошибок первого и второго рода) приводит к возрастанию вероятности восстановления сети ТСС вследствие получения обслуживающим персоналом более точной и достоверной информации о состоянии элементов сети.
Применение различных методик, моделей и алгоритмов обработки поступающей диагностической информации также существенно влияет на вероятность восстановления сети ТСС. Использование методик, моделей и алгоритмов, повышающих обоснованность принятия решения, способствует уменьшению времени восстановления сети ТСС.
Таким образом, сформированная математическая модель позволяет адекватно отображать процессы реального функционирования сети ТСС, что является ключевым моментом создания АСППР при СУ ТСС ТКС. Полученные зависимости влияния метрологических ресурсов и ресурсов АСППР на особенности восстановления сети ТСС в период возникновения отказов способствуют повышению обоснованности принимаемых обслуживающим персоналом решений по ТО ТСС. Кроме того, данная модель позволяет формировать требования к метрологическим ресурсам и АСППР на этапах проектирования и эксплуатации.
Указатель литературы
1. Колтунов М. Н. Сетевая синхронизация в системах связи / М. Н. Колтунов, Н. Н. Леготин, М. Л. Шварц. - М.: SYRUS SYSTEMS, 2007. - 240 с.
2. Канаев А. К. Формирование элементов интеллектуальной системы управления сетью тактовой сетевой синхронизации в телекоммуникационной системе ОАО «РЖД» / А. К. Канаев, В. В. Кренев, Е. В. Опарин // Интеллектуальные системы на транспорте: матер. I межд. науч.-практ. конф. «ИнтеллектТранс-2011». -СПб.: Петерб. гос. ун-т путей сообщения, 2011. - С. 227-284.
3. Подольский В. Е. Методы искусственного интеллекта для синтеза проектных решений / В. Е. Подольский, И. Л. Коробова, И. В. Милованов и др. - Тамбов: Изд-во Тамбов. гос. техн. ун-та, 2010. - 80 с.
4. Курносов В. И. Методология проектных исследований и управление качеством сложных технических систем / В. И. Курносов, А. М. Лихачев. - СПб.: ТИРЕКС, 1998. - 495 с.
54
5. Ксенз С. П. Борьба с диагностическими ошибками при техническом обслуживании и ремонте систем управления связи и навигации / С. П. Ксенз, М. И. Пол-таржицкий, С. П. Алексеев, В. В. Минеев. - СПб.: Воен. акад. связи, 2010. - 240 с.
6. Королюк В. С. Стохастические модели систем / В. С. Королюк. - Киев: Наук. Думка, 1989. - 208 с.
7. Левитин А. В. Алгоритмы: введение в разработку и анализ / А. В. Левитин. - М.: Вильямс, 2006. - 576 с.
8. Справочник по вероятностным распределениям / сост. Р. Н. Вадзинский. -СПб.: Наука, 2001. - 295 с.
9. Военно-технические основы построения и математическое моделирование перспективных средств и комплексов автоматизации / сост. А. Ю. Иванов, С. П. Полковников, Г. Б. Ходасевич. - СПб.: ВАС, 1997. - 419 с.
10. Метод топологического преобразования стохастических сетей и его использование для анализа систем связи ВМФ / сост. А. А. Привалов. - СПб.: ВМА, 2000. - 166 с.
11. Теория и практика построения автоматизированных систем информационной и вычислительной поддержки процессов планирования связи на основе новых информационных технологий / сост. И. В. Котенко. - СПб.: ВАС, 1998. -404 с.
© Канаев А. К., Опарин Е. В., Тощев А. К., 2011.
55
