ПІДХІД ДО ВИЗНАЧЕННЯ ТЕХНІЧНОГО СТАНУ МІКРОПРОЦЕСОРНИХ СИСТЕМ, РЕАЛІЗОВАНИХ НА ПРОГРАМНО-РЕКОНФІГУРОВАНІЙ ЛОГІЦІ

Анотація

У статті запропоновано підхід до визначення технічного стану мікропроцесорних систем, реалізованих на програмованих логічних інтегральних схемах. Проведено аналіз існуючих методів та способів визначення технічного стану мікропроцесорних систем, реалізованих на одній або декількох великих/надвеликих інтегральних схемах (далі – ВІС/НВІС) з жорсткою внутрішньою архітектурою, наведено недоліки та переваги. З метою підвищення ефективності визначення технічного стану мікропроцесорних систем, реалізованих на програмно-реконфігурованій логіці, у статті запропоновано інтелектуалізувати процедуру контролю, виявлення та локалізації несправностей шляхом застосування нейронної мережі, реалізуючи при цьому концепцію створення нейромережевої системи розпізнавання технічного стану. Зазначимо, що задача визначення технічного стану складних технічних систем, якими є мікропроцесорні системи, за багатьма критеріями збігається із задачею розпізнавання образів, тому, використовуючи нейронну мережу, можна досягти більш високих результатів у процесі діагностування несправностей мікропроцесорних систем порівняно з класичними системами діагностування. Передбачається, що запропонована діагностична системи з елементами штучного інтелекту буде безпосередньо вбудована в мікропроцесорну системи, реалізуючи при цьому концепцію вбудованих систем контролю та діагностування. Реалізація запропонованого підходу завдяки застосуванню інтелектуальних систем дозволить значно підвищити достовірність визначення технічного стану мікропроцесорних систем і, як наслідок, може стати основою під час проєктування високонадійних, живучих, резильєнтних, кіберстійких складних технічних систем.

Посилання

1. Furber S. Microprocessors: the engines of the digital age. Proc Math Phys Eng Sci. 2017 Mar; 473(2199):20160893. DOI: 10.1098/rspa.2016.0893. Epub 2017 Mar 15. Erratum in: Proc Math Phys Eng Sci. 2017 May; 473(2201):20170304. PMID: 28413353; PMCID: PMC5378251.

2. Локазюк В. М., Заєць О. М. Тестове комбіноване діагностування персональних комп’ютерів // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах: зб. наук. пр. Хмельницький: ТУП, 2000. С. 160–163.

3. Shtanenko S., Samokhvalov Y., Iohov O., Maliuk V. Microprocessor systems based on programmable logic devices as an object of diagnostics // Advanced Information Systems. 2022. № 6 (1). Р. 81–87. URL: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2022.1.14.

4. Вишнівський В. В., Жердєв М. К., Креденцер Б. П., Кузавков В. В., Редзюк Є. В. Безконтактний індукційний метод діагностування радіоелектронних блоків // Збірник наукових праць ВІКНУ ім. Тараса Шевченка. Київ. 2013. ип. 43. С. 17–23.

5. Кузавков В. В., Хусаінов П. В. Прогнозування технічного стану однотипних програмно-апаратних засобів // Інформатика та математичні методи в моделюванні. 2018. Т. 8. № 1. С. 57–68.

6. Бабокин Г. И., Шпрехер Д. М. Применение нейронных сетей для диагностики электромеханических систем // Горный информационно-аналитический бюллетень. 2011. S 4.
С. 132–139.

7. Горева Т. И., Портнягин Н. Н., Пюкке Г. А. Нейросетевые модели диагностики технических систем // Вестник КРАУНЦ. Физ.-мат. Науки. 2012. Вып. 1 (4). С. 31–43. DOI: http://dx.doi.org/10.18454/2079-6641-2012-4-1-31-43.

8. Мартинюк Т. Б., Круківський Б. І. Класифікаційний аналіз методів сортування // Вісник ВПІ. 2023. Вип. 3. С. 77–83.

9. Палагин А. В., Яковлев Ю. С. Особенности проектирования компьютерных систем на кристалле ПЛИС // Математичні машини і системи. 2017. № 2. С. 3–14. ISSN 1028-9763.

10. Shtanenko S., Samokhvalov Y., Toliupa S., Silko O. The Approach to Assessment of Technical Condition of Microprocessor Systems that Are Implemented on Integrated Circuits with a Programmable Structure. In: Klymash, M., Luntovskyy, A., Beshley, M., Melnyk, I., Schill, A. (eds) Emerging Networking in the Digital Transformation Age. TCSET 2022. Lecture Notes in Electrical Engineering. 2023. Vol 965. Springer, Cham.

11. Пинкевич В. Ю., Платунов А. Е. Тестирование и отладка встраиваемых вычислительных систем на основе уровневых моделей // Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics. 2018. № 5 (117). Т. 18. С. 801–808.

12. Иыуду К. А. Надежность, контроль и диагностика вычислительных машин и систем. М.: Высшая школа, 1989. 216 с.

13. Jäger, Reinhold. Computer diagnostics – a survey: Practical applications of computerized assessment: Theoretical principles and perspectives. European Review of Applied Psychology / Revue Européenne de Psychologie Appliquée. 1991. № 41. Р. 247–268.

14. Гуляев В. А. Техническая диагностика управляющих систем. Киев: Наукова думка, 1983.
208 с.

15. Поморова О. В. Теоретичні основи, методи та засоби інтелектуального діагностування комп’ютерних систем: монографія. Хмельницький: ТОВ «Тріада-М», 2007. 253 с.

16. Герасимов Б. М. Інтелектуальні системи підтримки прийняття рішень / Б. М. Герасимов, В. М. Локазюк, О. Г. Оксіюк, О. В. Поморова. К: Видавництво Європейського університету, 2007. 335 с.

17. Philippe G. Schyns. Diagnostic recognition: task constraints, object information, and their interactions, Cognition. Vol. 67, Issues 1–2. 1998. P. 147–179. ISSN 0010-0277.

18. Креденцер Б. П., Толюпа С. В., Шкваб В. К., Штаненко С. С. Аналіз засобів тестування і діагностики телекомунікаційної мережі // Збірник наукових праць ВІКНУ ім. Тараса Шевченка. 2007. № 7. С. 117–121.

19. Лукова-Чуйко Н. В. Методи інтелектуального розподілу даних в системах виявлення мережевих вторгнень та функціональна стійкість інформаційних систем до кібератак: монографія / Н. В. Лукова-Чуйко, С. В. Толюпа, В. С. Наконечний, М. М. Браіловський. К.: Формат, 2021. 370 с.