Способ контроля работоспособности вычислительной системы и схема контроля для его реализации



Способ контроля работоспособности вычислительной системы и схема контроля для его реализации
Способ контроля работоспособности вычислительной системы и схема контроля для его реализации
Способ контроля работоспособности вычислительной системы и схема контроля для его реализации
Способ контроля работоспособности вычислительной системы и схема контроля для его реализации
Способ контроля работоспособности вычислительной системы и схема контроля для его реализации
Способ контроля работоспособности вычислительной системы и схема контроля для его реализации
Способ контроля работоспособности вычислительной системы и схема контроля для его реализации
Способ контроля работоспособности вычислительной системы и схема контроля для его реализации

Владельцы патента RU 2669509:

Федеральное государственное автономное учреждение науки Институт конструкторско-технологической информатики Российской академии наук (ИКТИ РАН) (RU)

Изобретение относится к области вычислительной техники. Технический результат заключается в обеспечении оперативного контроля работоспособности вычислительных систем. Способ контроля работоспособности вычислительной системы состоит в следующем. Проводят декомпозицию вычислительной системы схемы и выделяют составные части, которые реализуют заданные функции. В вычислительную систему добавляют коммутаторы, которые обеспечивают взаимные связи составных частей между собой. Коммутатор содержит память, где записана таблица коммутации входов и выходов. Составные части вычислительной системы подсоединяют к коммутаторам. Коммутаторы соединяют друг с другом. Входы и выходы коммутаторов подсоединяют к внешней схеме контроля, которая принимает решение о работоспособном состоянии или отказе вычислительной системы. Внешняя схема контроля включает обученную искусственную нейронную сеть, которая состоит из слоев. Число слоев нейронной сети определяется количеством составных частей вычислительной системы. 2 н.п. ф-лы, 4 ил.

 

Изобретение относится к области вычислительной техники, к цифровым вычислительным системам.

Технический результат - контроль работоспособности вычислительных систем в процессе работы, оперативное обнаружение их отказов.

В работоспособном состоянии все параметры, описывающие работу вычислительной системы и ее способность выполнять заданные функции, находятся в установленных диапазонах значений. В неработоспособном состоянии хотя бы один из параметров, описывающих работу системы и ее способность выполнять заданные функции, вышел за пределы установленного диапазона значений. (Надежность технических систем. Справочник под ред. Ушакова И.А. - М.: Радио и связь, 1985. - 606 с.).

При контроле работоспособности выполняют измерения сигналов, характеризующих состояние вычислительной системы, проводят их усреднение и затем сравнивают результат с интервалом допустимых значений или с заданной величиной с учетом допуска.

Мгновенное значение контрольного сигнала зависит от многочисленных факторов и может меняться случайным образом. Случайные изменения контрольного сигнала, например, под действием помех или вследствие колебаний напряжения питания, не должны приводить к отказам вычислительной системы.

Известны следующие основные способы контроля сигналов работоспособного состояния: абсолютный, последовательный и адаптивный (Тихонов В.И. Статистическая радиотехника. 2-е изд. Перераб. и доп.[Текст] / В.И. Тихонов. – М.: Радио и связь. 1982. - 624 с.).

При абсолютном способе контроля вычисляют среднее значение контрольного сигнала:

где yi(ti) - отсчеты контрольного сигнала в момент времени ti, n - объем выборки.

Затем среднее значение контрольного сигнала сравнивают с заданным пороговым значением Un. с учетом допуска.

Абсолютный способ контроля сигнала имеет следующий недостаток.

Под действием различных факторов (в том числе - колебаний напряжения питания, воздействия электромагнитных помех, погрешности измерений) происходят случайные изменения уровня контрольного сигнала. Воздействие дестабилизирующих факторов приводит к выходу среднего значения за границы допуска, снижает эффективность контроля работоспособного состояния, приводит к ложному обнаружению отказа вычислительной системы.

Последовательный способ контроля сигнала описан в работах В.И. Тихонова, И.В. Никифорова, М. Бассвиль, А. Вилски, А. Банвениста (Никифоров И.В., Применение кумулятивных сумм для обнаружения изменения характеристик случайного процесса. [Текст] / И.В. Никифоров. Автоматика и телемеханика, 1979, №2, с. 48-58, Обнаружение изменения свойств сигналов и динамических систем. Перевод с англ.[Текст] / М. Бассвиль, А. Вилски, А. Банвенист и др., Под ред. М. Бассвиль, А. Банвениста. - М.: Мир., 1980. - 278 с.).

При последовательном способе контроля сигнала вычисляется значение решающей статистики Si:

где Si - значение решающей статистики; Λi - отношение правдоподобия; i=1, … n - индекс.

Отношение правдоподобия Λi рассчитывается по формуле:

где W1(⋅), W2(⋅) - плотности распределения вероятностей контрольного сигнала, соответственно, в работоспособном и неработоспособном состоянии вычислительной системы; yi - отсчеты контрольного сигнала в моменты времени ti; θ1, θ2 - средние уровни контрольного сигнала, соответственно, в работоспособном и неработоспособном состоянии, ⋅Δt - интервал времени между отсчетами контрольного сигнала.

В работоспособном состоянии вычислительной системы значение Si выше порога. Значение решающей статистики сверху ограничивают пороговым значением.

При отказах вычислительной системы решающая статистика Si уменьшается до нуля и затем принимает отрицательное значение. Значение решающей статистики снизу ограничивают нулем.

Последовательный способ контроля сигналов имеет следующие недостатки.

1. Устройство контроля необходимо настраивать на средние значения сигнала в работоспособном и неработоспособном состоянии θ1 и θ2. Требуется указать среднее значение контрольного сигнала до и после отказа, что не всегда возможно.

2. При приеме контрольного сигнала на фоне интенсивных помех устройство может принимать ложное решение.

3. При отказе может меняться закон распределения контрольного сигнала, а также параметры его статистического распределения.

Адаптивный способ контроля сигналов использует оценку среднего значения (см. формулу (1)) в сочетании с последовательным способом контроля сигнала (см. формулу (2)). Оценка среднего значения сигнала подставляется в формулу решающей статистики (3) при работоспособном состоянии, как значение θ1. Ожидаемое среднее значение контрольного сигнала после отказа подставляется в формулу (3) как значение θ2 (Беляков И.В., Суханова Н.В. Совместное обнаружение-оценивание сигналов в информационных каналах систем железнодорожной автоматики. [Текст] / И.В. Беляков, Н.В. Суханова // Известия ВУЗов. Электромеханика, 1997, №4-5, С. 80-82).

Адаптивный способ контроля сигналов имеет следующие недостатки.

1. Решение о неработоспособном состоянии технической системы принимается с запаздыванием, вызванным накоплением решающей статистики.

2. Разность оценок среднего уровня сигнала в неработоспособном и работоспособном состоянии (θ21) может уменьшиться, устройство контроля может пропустить отказ вычислительной системы.

3. Адаптация допустима только на заданном интервале значений контрольного сигнала.

В сложных вычислительных системах количество контролируемых сигналов измеряется сотнями и тысячами. Для каждого сигнала требуется реализовать устройство контроля работоспособности, что увеличивает затраты и снижает эффективность сложных способов контроля работоспособного состояния вычислительной системы.

Предлагается использовать абсолютный способ контроля сигналов, основанный на допусковом контроле.

Для контроля работоспособного состояния вычислительной системы предлагается использовать искусственную нейронную сеть (ИНС).

На входы ИНС подают значения контролируемых сигналов. На выходе ИНС формируется сигнал работоспособного или неработоспособного состояния вычислительной системы. Число нейронов входного слоя ИНС зависит от числа контролируемых сигналов. Число нейронов выходного слоя ИНС зависит от числа работоспособных и неработоспособных состояний вычислительной системы.

ИНС предварительно обучается. Обучающая выборка содержит значения входных и выходных сигналов. При обучении ИНС на входы подают обучающую выборку, включающую входные и выходные сигналы. В работоспособном состоянии на выходе ИНС формируется сигнал «1». В неработоспособном состоянии на выходе ИНС формируется сигнал «0».

Для контроля каждого входного сигнала предлагается использовать фрагмент ИНС, реализованный как слой. Таким образом, ИНС будет состоять из множества слоев, где каждый слой реализует однотипную схему контроля работоспособности.

В заявленном изобретении предложен новый способ контроля работоспособности вычислительных систем.

Сначала вычислительная система приводится к виду системы с коммутаторной архитектурой. Коммутаторные вычислительные системы были разработаны и описаны в книгах Каляева А.В. и Каляева И.А. (Каляев А.В. Многопроцессорные системы с программируемой архитектурой [Текст] / А.В. Каляев. - М.: Радио и связь., 1984. - 240 с., Каляев И.А., Левин И.И., Семериков Е.А., Шмойлов В.И. Реконфигурируемые мультиконвейерные вычислительные структуры[Текст] / И.А. Каляев, И.И. Левин, Е.А. Семериков, В.И. Шмойлов. - Ростов-на-Дону: Издательство ЮНЦ РАН, 2008. - 393 с.). В известных многопроцессорных системах коммутаторная архитектура использовалась для потоковой обработки данных. В заявленном изобретении коммутаторная архитектура используется для контроля работоспособного состояния вычислительной системы.

Суть заявленного изобретения состоит в том, что вычислительная система разделяется на составные части, в соответствии с выполнением заданных функций. Составные части соединяются друг с другом через коммутаторы. Отказ составной части приводит к отказу вычислительной системы, она утрачивает способность выполнять хотя бы одну из заданных функций. Для контроля работоспособности составных частей и вычислительной системы используется внешняя схема контроля, реализованная как многослойная ИНС. Входы внешней схемы контроля подсоединены к входам и выходам составных частей через входы и выходы коммутаторов.

Наиболее близкий аналог (прототип) изобретения - это коммутаторная нейронная сеть (Кабак И.С., Суханова Н.В. Нейронная сеть. Заявители Кабак И.С., Суханова Н.В. Патент на полезную модель №66831, приоритет 27.09.2007). Коммутаторная нейронная сеть включает нейроны и коммутаторы. Коммутаторы реализуют взаимные связи между нейронами.

Заявленный способ контроля работоспособного состояния вычислительной системы иллюстрируется графическими материалами, см. фиг. 1-4.

На фиг. 1-4 показан пример последовательности действий, составляющих заявленный способ контроля работоспособного состояния вычислительной системы.

На фиг. 1 показана схема вычислительной системы, где выделены составные части, в соответствии с выполняемыми функциями.

На фиг. 2 показана схема коммутаторной вычислительной системы, где составные части соединены между собой через коммутаторы.

На фиг. 3 показана внешняя схема контроля, которая подсоединена к входам и выходам коммутаторов. Внешняя схема контроля работоспособного состояния вычислительной системы реализована как ИНС со слоистой структурой.

На фиг. 4 показана внешняя схема контроля на базе многослойной ИНС. Выделены слои, которые контролируют работоспособное состояние составных частей вычислительной системы.

Заявленный способ контроля работоспособного состояния вычислительной системы состоит в следующем.

1. Проводят декомпозицию вычислительной системы и в ней выделяют составные части, выполняющие заданные функции, см. блоки 1-3, фиг. 1. Уровни входных и выходных сигналов составных частей характеризуют способность вычислительной системы выполнять заданные функции.

2. В вычислительную систему добавляют коммутаторы 4, выполненные с возможностью взаимного соединения составных частей, см. фиг. 2. Число коммутаторов, подсоединенных к каждой составной части, зависит от количества входных и выходных сигналов составных частей и количества входов и выходов коммутатора. Входные и выходные сигналы составных частей подключают к входам и выходам коммутаторов, коммутаторы соединяют друг с другом по входам и выходам, а первый и последний коммутаторы соединяют, соответственно, с входами и выходами вычислительной системы. Коммутаторы содержат информационные и управляющие входы и выходы, а также память, где хранится таблица взаимных связей входов и выходов. Управляющие входы коммутатора содержат адреса входов и адреса выходов, между которыми устанавливаются взаимные связи. Управляющие входы коммутатора используются для записи информации в память коммутаторов. Элемент таблицы взаимных связей коммутатора Kij равен 0, если отсутствует связь между i-тым входом и j-тым выходом, и равен 1, если имеется связь между i-тым входом и j-тым выходом.

3. Входы и выходы коммутаторов 4 подсоединяют к входам внешней схемы контроля работоспособного состояния 5, см. фиг. 3.

4. Внешняя схема контроля работоспособного состояния 5 содержит обученную ИНС. ИНС выполнена с функциональной возможностью оценки среднего значения входных сигналов и сравнения с сигналами заданного уровня. ИНС строится по слоям, где каждый слой выполняет контроль уровней входных и выходных сигналов составных частей вычислительной системы. ИНС принимает решение о работоспособном состоянии или отказе вычислительной системы по результатам контроля работоспособного состояния составных частей. Выходы всех слоев образуют выходные сигналы ИНС.

Преимуществами заявленного способа контроля работоспособности вычислительных систем являются:

1) исключение дополнительного технологического оборудования, схем для формирования тестовых последовательностей и контрольно-измерительной аппаратуры;

3) исключение технологических перерывов в работе вычислительной системы для проведения периодических проверок, сокращение интервала времени с момента проверки работоспособности до применения;

4) оперативное обнаружение отказов в процессе работы вычислительной системы.

Достигаемым техническим результатом является оперативный контроль работоспособности вычислительных систем, экономическим результатом является сокращение эксплуатационных затрат.

Технический результат заявленного изобретения обеспечивается за счет того, что сначала проводят декомпозицию вычислительной системы и в ней выделяют составные части, выполняющие заданные функции, причем уровни входных и выходных сигналов составных частей характеризуют способность вычислительной системы выполнять заданные функции, согласно изобретению, в вычислительную систему добавляют коммутаторы, выполненные с возможностью взаимного соединения составных частей, затем входные и выходные сигналы составных частей подключают к входам и выходам коммутаторов, коммутаторы соединяют друг с другом по входам и выходам, а первый и последний коммутаторы соединяют, соответственно, с входами и выходами вычислительной системы, после чего входы и выходы коммутаторов подсоединяют к входам внешней схемы контроля работоспособного состояния, которая выполняет контроль входных и выходных сигналов составных частей и принимает решение о работоспособном состоянии или отказе вычислительной системы.

Технический результат заявленного изобретения обеспечивается за счет того, что согласно изобретению, схема контроля работоспособного состояния для реализации заявленного способа, включает обученную искусственную нейронную сеть, которая состоит из слоев, причем число слоев определяется количеством составных частей вычислительной системы, на входы первого и последнего слоев поступают, соответственно, входные и выходные сигналы вычислительной системы, на входы i-того слоя поступают входные и выходные сигналы i-ой составной части вычислительной системы, где каждый слой выполнен с функциональной возможностью контроля значений входных сигналов ИНС с учетом допуска, причем выходы всех слоев образуют выходные сигналы ИНС, а ИНС принимает решение о работоспособном состоянии вычислительной системы и формирует выходные сигналы по результатам контроля работоспособного состояния всех составных частей вычислительной системы.

Коммутатор может быть реализован на базе патента «Многофункциональный коммутатор» (Патент на изобретение 2139567, МПК G06F 15/163. Многофункциональный коммутатор[Текст] / B.C. Князьков, Л.А. Васин: заявитель и патентообладатель Пензенский технологический институт (ВТУЗ), заявлен 11.06.1997, опубликован 10.10.1999).

Внешняя схема контроля может быть реализована на базе патента «Многослойная модульная вычислительная система» (Патент на изобретение 2398281, Российская Федерация, МПК 7 G06N 3/06 Многослойная модульная вычислительная система [Текст] / Соломенцев Ю.М., Шептунов С.А., Кабак И.С., Суханова Н.В.: заявитель и патентообладатель Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт конструкторско-технологической информатики Российской академии наук (ИКТИ РАН). - №2008143737; заявл. 07.11.2008; опубл. 27.08.2010, Бюл. №24 - 8 с.: ил.).

Заявленные в изобретении способ и схема контроля работоспособного состояния вычислительной системы могут быть реализованы аппаратными или аппаратно-программными средствами на базе микропроцессоров, микроконтроллеров, нейрочипов и программных средств для реализации нейронных сетей.

Указанные в независимом пункте формулы признаки являются существенными и взаимосвязаны между собой с образованием устойчивой совокупности необходимых признаков, достаточной для получения требуемого технического результата.

Свойства, регламентированные в заявленном способе отдельными признаками, общеизвестны из уровня техники и не требуют дополнительных пояснений.

Следует отметить, что заявленная совокупность существенных признаков обеспечивает в соединении синергетический (сверхсуммарный результат).

Таким образом, вышеизложенные сведения свидетельствуют о выполнении при использовании заявленного способа следующей совокупности условий:

- заявленный способ имеет практическое применение, предназначен для контроля работоспособности вычислительных систем;

- для заявленного способа в том виде, как он охарактеризован в независимом пункте нижеизложенной формулы, подтверждена возможность его осуществления с помощью указанных в заявке или известных из уровня техники на дату приоритета средств и методов;

- при осуществлении способа достигается усматриваемый заявителем технический результат.

На основании изложенного, заявленный способ повышения отказоустойчивости схем соответствуют требованию условия патентоспособности «новизна» и «изобретательский уровень».

1. Способ контроля работоспособного состояния вычислительной системы, когда сначала проводят декомпозицию вычислительной системы и в ней выделяют составные части, выполняющие заданные функции, причем уровни входных и выходных сигналов составных частей характеризуют способность вычислительной системы выполнять заданные функции,

отличающийся тем, что в вычислительную систему добавляют коммутаторы, выполненные с возможностью взаимного соединения составных частей, затем входные и выходные сигналы составных частей подключают к входам и выходам коммутаторов, коммутаторы соединяют друг с другом по входам и выходам, а первый и последний коммутаторы соединяют, соответственно, с входами и выходами вычислительной системы, после чего входы и выходы коммутаторов подсоединяют к входам внешней схемы контроля работоспособного состояния, которая выполняет контроль входных и выходных сигналов составных частей и принимает решение о работоспособном состоянии или отказе вычислительной системы.

2. Схема контроля работоспособного состояния для реализации способа по п. 1, отличающаяся тем, что она включает обученную искусственную нейронную сеть (ИНС), которая состоит из слоев, причем число слоев определяется количеством составных частей вычислительной системы, на входы первого и последнего слоев поступают соответственно входные и выходные сигналы вычислительной системы, на входы i-го слоя поступают входные и выходные сигналы i-й составной части вычислительной системы, где каждый слой выполнен с функциональной возможностью контроля значений входных сигналов ИНС с учетом допуска, причем выходы всех слоев образуют выходные сигналы ИНС, а ИНС принимает решение о работоспособном состоянии вычислительной системы и формирует выходные сигналы по результатам контроля работоспособного состояния всех составных частей вычислительной системы.



 

Похожие патенты:
Изобретение относится к компьютерным системам, основанным на специфических вычислительных моделях. Техническим результатом изобретения является увеличение вероятности обнаружения неисправностей электронной аппаратуры.

Группа изобретений относится к искусственным нейронным сетям и может быть использована для обработки и распознавания сигналов, таких как изображения, видео или звук.

Использование: для создания интегрального элемента логики на основе многослойных структур из наноразмерных слоев металлов и изоляторов. Сущность изобретения заключается в том, что наноразмерный искусственный нейрон на основе многослойной структуры содержит первый слой металла M1, первый слой изолятора И1, слой хранения заряда СХЗ, второй слой изолятора И2 и второй слой метала М2, при этом первый слой изолятора И1 выполнен из материала с высокой степенью нелинейности вольт-амперной характеристики, причем такой, что сопротивление изолятора И1 резко падает при превышении заданной напряженности электрического поля, а второй слой изолятора И2 представляет собой тонкопленочный материал, характеризующийся возможностью обеспечения соответствующего заданного уровня тока через него для различных направлений протекания тока: из второго слоя металла М2 в слой хранения заряда СХЗ и в противоположном направлении.

Изобретение относится к бионике и вычислительной технике и может быть использовано в качестве структурно-функционального элемента искусственных нейронных сетей для моделирования биологических нейронных сетей, а также для построения параллельных нейрокомпьютеров и других вычислительных систем, предназначенных для решения различных прикладных задач, в том числе задач распознавания образов, классификации данных, обработки изображений, математических операций и создания искусственного интеллекта.

Изобретение относится к вычислительной технике и может быть использовано при построении систем обработки информации в нейросетевом базисе, в том числе для распознавания образов (классификации).

Изобретение относится к области медицины: в хирургии, онкологии, в частности к способу прогнозирования течения раннего послеоперационного периода у больных с осложнениями рака прямой кишки и средству для его осуществления.

Изобретение относится к вычислительной технике и может быть использовано при создании бесплатформенных инерциальных систем, входящих с состав систем автоматического управления высокоманевренными судами, объектами авиационной техники, изделиями ракетно-космической техники и космическими аппаратами в частности, а также мобильными робототехническими комплексами, особенностью которых является обеспечение работоспособности в экстремальных условиях.

Изобретение относится к аналогово-цифровым управляющим устройствам и может быть использовано при создании сложных многопараметрических систем автоматического управления различными объектами и технологическими процессами, позволяющих объекту изменять свою реакцию в зависимости от изменения характера внешних влияющих факторов, в системах распознавания образов, в робототехнике, а также для моделирования мозга человека.

Изобретение относится к вычислительной технике и может быть использовано при создании вычислительных средств для систем управления высокоманевренными объектами авиационной и ракетно-космической техники, где требуется быстрое вычисление функций, например тригонометрических, используемых в матричных преобразованиях при решении задач формирования инерциальной системы координат по информации датчиков угловых скоростей, а также при решении задачи сохранения работоспособности вычислителей при изменениях параметров элементов БИС из-за действия ионизирующих излучений естественного или искусственного происхождения.
Изобретение относится к компьютерным системам, основанным на специфических вычислительных моделях. Техническим результатом изобретения является увеличение вероятности обнаружения неисправностей электронной аппаратуры.

Изобретение относится к области безопасности и газоанализаторов, а именно к способам обнаружения взрывчатых и/или наркотических веществ в воздухе. В основе изобретения лежит анализ ЭКоГ сигналов, снятых имплантированными в мозг крысы электродами.

Группа изобретений относится к искусственным нейронным сетям и может быть использована для обработки и распознавания сигналов, таких как изображения, видео или звук.

Использование: для создания интегрального элемента логики на основе многослойных структур из наноразмерных слоев металлов и изоляторов. Сущность изобретения заключается в том, что наноразмерный искусственный нейрон на основе многослойной структуры содержит первый слой металла M1, первый слой изолятора И1, слой хранения заряда СХЗ, второй слой изолятора И2 и второй слой метала М2, при этом первый слой изолятора И1 выполнен из материала с высокой степенью нелинейности вольт-амперной характеристики, причем такой, что сопротивление изолятора И1 резко падает при превышении заданной напряженности электрического поля, а второй слой изолятора И2 представляет собой тонкопленочный материал, характеризующийся возможностью обеспечения соответствующего заданного уровня тока через него для различных направлений протекания тока: из второго слоя металла М2 в слой хранения заряда СХЗ и в противоположном направлении.

Изобретение относится к области распознавания образов и может быть использовано в системах распознавания космических аппаратов по радиолокационной информации. Технический результат - снижение количества вычислений на этапе принятия решения о классе космического аппарата и повышение вероятности правильной классификации космических аппаратов по сильно зашумленным изображениям после проведения процедуры редуцирования.

Изобретение относится к вычислительной технике и может быть использовано в цифровых вычислительных устройствах, а также устройствах для формирования элементов конечных полей GF(2ν).

Изобретение относится к бионике и вычислительной технике и может быть использовано в качестве структурно-функционального элемента искусственных нейронных сетей для моделирования биологических нейронных сетей, а также для построения параллельных нейрокомпьютеров и других вычислительных систем, предназначенных для решения различных прикладных задач, в том числе задач распознавания образов, классификации данных, обработки изображений, математических операций и создания искусственного интеллекта.

Изобретение относится к бионике и вычислительной технике и может быть использовано в качестве структурно-функционального элемента искусственных нейронных сетей для моделирования биологических нейронных сетей, а также для построения параллельных нейрокомпьютеров и других вычислительных систем, предназначенных для решения различных прикладных задач, в том числе задач распознавания образов, классификации данных, обработки изображений, математических операций и создания искусственного интеллекта.

Изобретение относится к моделированию нейронов и может быть использовано в нейрокомпьютерах, технических системах на основе нейронных сетей для распознания образов, анализа и обработки изображений.

Изобретение относится к моделированию нейронных структур и может быть использовано в нейрокомпьютерах, технических системах на основе нейронных сетей для распознания образов, анализа и обработки изображений.

Изобретение относится к средствам анализа согласованности веб-сайта на предмет наличия ошибки вывода данных, выполняемым на сервере, соединенном с хост-сервером веб-сайта через коммуникационную сеть.

Изобретение относится к вычислительной технике и может быть использовано в сложных автоматических системах управления, радиотехнических комплексах. Техническим результатом является повышение надежности дублированных систем.

Изобретение относится к области вычислительной техники. Технический результат заключается в обеспечении оперативного контроля работоспособности вычислительных систем. Способ контроля работоспособности вычислительной системы состоит в следующем. Проводят декомпозицию вычислительной системы схемы и выделяют составные части, которые реализуют заданные функции. В вычислительную систему добавляют коммутаторы, которые обеспечивают взаимные связи составных частей между собой. Коммутатор содержит память, где записана таблица коммутации входов и выходов. Составные части вычислительной системы подсоединяют к коммутаторам. Коммутаторы соединяют друг с другом. Входы и выходы коммутаторов подсоединяют к внешней схеме контроля, которая принимает решение о работоспособном состоянии или отказе вычислительной системы. Внешняя схема контроля включает обученную искусственную нейронную сеть, которая состоит из слоев. Число слоев нейронной сети определяется количеством составных частей вычислительной системы. 2 н.п. ф-лы, 4 ил.

Наверх