ДИАГНОСТИКА РАДИОТЕХНИЧЕСКИХ УСТРОЙСТВ И СИСТЕМ В СЕМАНТИЧЕСКОЙ СЕТИ

АННОТАЦИЯ

Развитие систем и устройств связи требует полной автоматизации процесса их диагностики для оперативного ремонта. В статье описан алгоритм работы сквозной САПР EDA, включающей гибридную семантическую экспертную систему для диагностики и оценки работоспособности радиоустройств. Предлагается решить эту задачу путем использования автоматизированного анализа показателей качества РТУиС в семантической экспертной системе. Это позволит гибко связать любой показатель качества РТУиС с причиной, повлиявшей на него, а также связать последнюю со способом устранения причины, что обеспечит предлагаемому программному обеспечению возможность накопления и выступления в роли эксперта в процессе диагностики РТУиС.

Ключевые слова: экспертная система; диагностика; ремонт; радиоаппаратура; САПР; база знаний; алгоритмические структуры; автоматизированный анализ; оперативный ремонт.

Введение

Основой современной цивилизации — включая глобальные сети связи, архитектуры национальной обороны, системы промышленного управления и мониторинга критической инфраструктуры — является фундаментальная зависимость от безупречной работы сложных Радиотехнических Устройств и Систем (РТУиС). Эти системы, начиная от спутниковых транспондеров и радиолокационных решеток до сотовых базовых станций и вещательных передатчиков, представляют собой сложное взаимодействие аппаратного и программного обеспечения. Отказ таких систем представляет собой не просто техническую неудобность; он влечет за собой каскадные последствия, включая серьезные экономические потери, компрометацию национальной безопасности и значительные социальные потрясения. Таким образом, современный технологический ландшафт характеризуется настоятельной и растущей необходимостью универсализации, оптимизации и полной автоматизации процессов диагностики, управления и восстановления этих жизненно важных активов [1, 5].

Эта насущная потребность обусловлена многогранной и глубоко укоренившейся проблемой: само распространение моделей РТУиС, каждая со своими уникальными архитектурными принципами, компонентами и операционными протоколами, предопределяет широкий спектр трудностей в процессе диагностики. Главная среди них — строгое требование к высокоспецифичным, часто проприетарным и не унифицированным методикам анализа и тестирования [12]. Техник, опытный в диагностике одного семейства трансиверов, может обнаружить, что его знания почти бесполезны при столкновении с оборудованием другого производителя. Эта ситуация критически усугубляется отсутствием универсального, стандартизированного механизма для хранения, интерпретации, систематизации и извлечения данных, касающихся неисправностей, отклонений от установленных критериев качества, их первопричин и проверенных методов устранения.

Следовательно, процесс определения технического состояния РТУиС, фаза, которая может потреблять до 90% общего времени, выделенного на восстановление и настройку, остается преимущественно ручным, трудоемким и зависимым от дефицитного опыта опытных инженеров. Даже в исключительных случаях, когда используются автоматизированные методы, они обычно ограничиваются анализом изолированных компонентов или параметров (например, использование осциллографов или анализаторов спектра для одного каскада усилителя), при этом окончательный, синтезирующий вердикт об общей работоспособности системы и предписание корректирующих действий по-прежнему почти исключительно ложатся на плечи специалиста-человека [5]. Это создает критическое узкое место, единую точку отказа в жизненном цикле обслуживания.

Таким образом, актуальность и необходимость данного исследования однозначно обусловлены критической потребностью в создании интеллектуальных систем следующего поколения. Эти системы должны быть способны накапливать, структурировать и использовать обширные хранилища экспертных знаний, тем самым выполняя комплексный, холистический анализ работоспособности РТУиС без необходимости прямого, непрерывного участия человека. Предлагаемым и разработанным решением является создание передовой семантической Экспертной Системы (ЭС), основанной на строгой онтологической модели предметной области. Эта модель обеспечивает динамичную, гибкую основу для интеллектуального связывания любого наблюдаемого показателя качества с его потенциальной первопричиной и, впоследствии, с проверенным методом устранения.

1. Комплексный анализ проблемы и обоснование семантической методологии

Первым и наиболее важным шагом в решении этой задачи является обоснованный выбор подходящей методики диагностики. Традиционные подходы, будучи ценными в своих специфических контекстах, фундаментально ограничены своей врожденной узкой специализацией и неспособностью адаптироваться к новым или непредвиденным конфигурациям систем. Более современный и масштабируемый путь предлагает проект автоматизированного тестирования РТУиС, использующий передовые алгоритмы анализа данных — такие как интеллектуальная кластеризация для распознавания образов, извлечение ассоциативных правил для обнаружения скрытых взаимосвязей и сложные методы классификации для категоризации неисправностей — для систематического выявления ошибок и отклонений [1]. Эта парадигма предполагает непрерывный сбор и обработку многомерных данных о характеристиках РТУиС, рабочих параметрах и поведенческих паттернах как в нормальных условиях, так и в условиях наличия неисправностей.

Операционный рабочий процесс такой экспертной системы концептуально можно разделить на две различные, но взаимосвязанные фазы:

• Этап 1: Обучение и наполнение Базы Знаний (БЗ). Это основополагающая фаза, когда интеллект системы создается. Она включает приобретение, формализацию и усвоение знаний из различных источников, включая исторические журналы технического обслуживания, технические руководства, данные моделирования и, что наиболее важно, неявные знания экспертов-людей. Этот процесс преобразует неструктурированные эмпирические знания в структурированный, машиночитаемый формат.
• Этап 2: Анализ и логический вывод. Это операционная фаза, когда система применяет накопленные знания к новым ситуациям. Обрабатывая данные реального времени или зарегистрированные эксплуатационные данные тестируемого устройства, система проходит по своей модели знаний для выполнения эвристического анализа, делает выводы, идентифицирует наиболее вероятные корневые причины наблюдаемых проблем и рекомендует решения.

Значительное и преобразующее преимущество этого разделенного подхода — приобретенная системой способность проводить точную и надежную диагностику без постоянного, непосредственного участия высокоспециализированного и часто дефицитного персонала [14]. Это эффективно демократизирует экспертизу, позволяя менее опытным техникам решать сложные проблемы, используя захваченные знания ведущих экспертов, тем самым устраняя необходимость прямого вмешательства эксперта в каждом отдельном диагностическом случае.

2. Семантическая экспертная система: надёжный базовый диагностический фреймворк

Семантическая сеть (СС) стала одной из наиболее выразительных и эффективных парадигм для представления знаний в передовых экспертных системах. По сути, это ориентированная графовая структура, где узлы соответствуют объектам, концепциям или сущностям в предметной области (например, конкретные симптомы, такие как "чрезмерные гармонические искажения", неисправности, такие как "сбой смещения транзистора", или компоненты, такие как "ФНЧ-фильтр"), а ребра (дуги) между ними представляют семантические отношения, связывающие эти концепции вместе (например, "симптом-приводит-к-неисправности", "неисправность-вызвана-компонентом", "компонент-является-частью-подсистемы") [2].

Эта мощная графовая структура позволяет гибко и интуитивно комбинировать разрозненные фрагменты информации. Например, она может бесшовно связать количественный параметр качества РТУиС (например, конкретное значение потребляемого тока или температуры корпуса) с качественными влияющими факторами (например, "снижение верности звука, о котором сообщил оператор"). Проходя по этим связанным концепциям, система может логически связать корневую причину отказа (например, "старение электролитического конденсатора, приводящее к увеличению эквивалентного последовательного сопротивления") с оптимальным, контекстно-зависимым методом устранения (например, "заменить конденсатор C105 на плате питания") [3, 4].

Однако возникает ключевой вопрос: как эффективно хранить, запрашивать и делать выводы из этой сложной паутины знаний? В то время как табличное представление в обычной системе управления реляционными базами данных (СУБД) идеально подходит для хорошо структурированных, предопределенных и статических данных (например, списка деталей), оно катастрофически терпит неудачу при работе с информацией, которая развивается со временем, плохо структурирована или требует постоянного добавления новых типов отношений. Жесткая схема СУБД — это смирительная рубашка для динамических знаний. В таких случаях семантическая сеть, реализованная с использованием специализированной базы знаний (часто с использованием стандартов, таких как RDF и OWL), представляет собой наиболее удобную, логичную и мощную структуру для хранения, оценки и вывода новых отношений из плохо структурированных и взаимосвязанных данных [2].

Заключение

Подход, представленный в этой работе, предлагает комплексное и масштабируемое решение давней и насущной проблемы диагностики сложной радиоэлектронной аппаратуры. Применяя синергетическую комбинацию семантических сетей, онтологического инжиниринга и технологий экспертных систем, он эффективно решает ключевые задачи представления знаний и автоматизированных рассуждений в плохо структурированной предметной области.

Разработанный метод и программный прототип достигают нескольких критических целей: они унифицируют и стандартизируют процесс хранения и обработки диагностических знаний, позволяют проводить комплексный и холистический анализ взаимосвязанных проблем, которые ранее анализировались изолированно, и в большой степени минимизируют зависимость от прямого, по требованию участия экспертов-людей. Это прокладывает путь к прогнозирующим парадигмам технического обслуживания, где системы могут прогнозировать отказы до их возникновения.

Потенциальные применения семантической модели выходят далеко за рамки пассивного анализа. Ее будущая интеграция с активными системами управления, такими как алгоритмы Нелинейного Предиктивного Управления (NPMC), могла бы позволить создать полностью автономные самовосстанавливающиеся системы. Более того, более глубокая интеграция с инструментами САПР, такими как Electra, открывает захватывающие перспективы для замкнутой системы управления жизненным циклом — от проектирования и моделирования до развертывания, мониторинга и технического обслуживания — знаменуя эру по-настоящему автоматизированных, самонастраивающихся и отказоустойчивых радиоэлектронных комплексов будущего [7, 8, 9]. Будущая работа будет сосредоточена на улучшении возможностей машинного обучения для автономного приобретения знаний и исследовании интеграции обработки естественного языка для интерпретации неструктурированной технической документации.

Список литературы:

1. Г. А. Долин, «Разработка семантической экспертной системы для анализа работоспособности устройств и систем связи» в сборнике «Системы генерации и обработки сигналов в области бортовых связей», Материалы конференции, 2021, с. 9416128.
2. Г. А. Долин, «Объектно-ориентированное представление знаний смешанных моделей при проектировании электронных средств в САПР Электра», в сборнике «Системы генерации и обработки сигналов в области бортовых связей», Москва, Россия, 2020, с. 1-5, doi: 10.1109/IEEECONF48371.2020.9078546.
3. Г. А. Долин, «Использование распределенной базы данных параметров электронных компонентов в курсовом проектировании», Методические вопросы преподавания инфокоммуникаций в высшей школе, № 2, 2018, с. 10-14.
4. Г. А. Долин, «Формирование базы знаний экспертного проектирования РЭС для проведения курсовых работ и лекций», Методические вопросы преподавания инфокоммуникаций в высшей школе, № 2, 2018, с. 46-53.
5. И. С. Романкевич, П. П. Несмеянов, «ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СЕМАНТИЧЕСКОЙ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦИИ ДИАГНОСТИКИ РАДИОТЕХНИЧЕСКИХ УСТРОЙСТВ», Студенческий: электрон. научный журнал, № 11(307), 2025.
6. И. С. Романкевич, П. П. Несмеянов, «ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ СМЕШАННЫХ МОДЕЛЕЙ ЗНАНИЙ ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ РАДИОТЕХНИЧЕСКИХ УСТРОЙСТВ», Студенческий: электрон. научный журнал, № 11(307), 2025.
7. Туан Нгуен Ван, И. А. Иванов, А. С. Увайсова, Хань Фам Ле Куок. Формирование базы данных катастрофических неисправностей электронных средств в статическом режиме. – Дубна: Вестник Международного университета природы, общества и человека «Дубна». Серия «Естественные и инженерные науки», № 4 (49), 2020, с. 56-64.
8. С. У. Увайсов, В. В. Черноверская, С. М. Лыжов, Фам Ле Куок Хань, А. С. Увайсова, Искусственная нейронная сеть в задаче диагностики дефектов структур печатных плат электронных средств». -М: Высокие технологии, т. 21, № 10, 2020, с. 29-39.