диагностировании электрических цепей измерение параметров затруднено потому, что можно измерить лишь некоторое эквивалентное значение, обусловленное несколькими связанными элементами, например, сопротивление параллельно включенных резисторов. Поэтому при разработке алгоритмов диагностирования параметров важной задачей является получение информации, которая позволяет сравнительно легко определять и рассчитывать параметры отдельных элементов.

Параметрическое диагностирование имеет смысл не только для аналоговых систем и электрических цепей, но и для цифровых и логических устройств, в которых контролируются электрические значения логических сигналов (уровни, времена фронтов и спадов и другие). Это диагностирование можно использовать для выявления постепенных отказов (допусковые проверки), а также для обнаружения внезапных отказов, включая те, которые вызывают изменение структуры объекта: обрывы или замыкания элементов (структурное диагностирование).

Один и тот же результат диагностирования — выявление технического состояния объекта — может быть достигнут разными путями. Тесты могут отличаться затратами на реализацию, объемом получаемой информации и выполняться в разной последовательности. Таким образом, для решения одной и той же задачи можно построить несколько алгоритмов, различающихся между собой тестами и их последовательностью. При разработке алгоритма диагностирования прежде всего требуется оценить, каков необходимый объем диагностической информации. В результате должна выявляться принадлежность состояния объекта одному из М непересекающихся подмножеств, каждое из которых соответствует той или иной неисправности, отвечающей заданной глубине поиска дефекта, или исправному состоянию. При минимальной глубине поиска дефекта, например, при контроле исправности в целом значение М = 2 (объект исправен или неисправен). При максимальной глубине поиска дефекта значение М = Мmax =МИ + МН , где МИ и МН — число всех соответственно

исправных и неисправных состояний.

Эффективность реализации алгоритма диагностирования связана с получением и анализом определенного объема информации. Эта характеристика диагностирования называется информационной емкостью алгоритма (ИЕА) и обозначается через I. Информационная емкость алгоритма I связана с числом МП простой зависимостью:

I=log2 МП. (4.1)

Естественно, чем меньше I, тем эффективнее алгоритм (при меньшей информационной пище – тот же результат). Исходя из (4.1), необходимо количество путей разбиения исходного множества на отдельные состояния уменьшать, чтобы сократить число промежуточных вершин.

4.3 Вопросы для самопроверки