На основании информационного критерия и концепции скрытого параметра была разработана обобщающая диагностическая модель сложной системы, включающая в себя методы и алгоритмы поиска дефекта [1]:
• алгоритм безусловного поиска дефекта, когда выбор очередной точки контроля зависит от результатов статистического моделирования;
• алгоритм условного поиска дефекта, когда выбор очередной точки контроля зависит от результата тестирования объекта диагностирования с помощью предыдущей точки контроля;
• модификация алгоритма условного поиска дефекта с учетом ошибок КИА;
• алгоритм статистического моделирования неисправного состояния объекта диагностирования.
1.1. Моделируются q векторов неисправных состояний объекта диагностирования s1, s2, ..., sq методом статистического моделирования. Величина q подбирается экспериментально.
С увеличением q увеличивается точность оценки неопределенности исхода диагностического эксперимента H(Y). Алгоритм моделирования неисправных состояний системы будет рассмотрен далее.
1.2. Оцениваются значения вероятностей всех вариантов исхода диагностического эксперимента p(yi), yi ∈ Y. Для этого вычисляется результат диагностического эксперимента
для каждого смоделированного состояния системы
по формуле yi = Bsi. Вероятность исхода диагностического эксперимента p(yi) оценивается по формуле p(yi) = d/q, где d – количество диагностических экспериментов, результат которых равен yi.
1.3. Оценивается неопределенность исхода диагностического эксперимента
1.4. Определяется количество информации, доставляемого в среднем результатом диагностического эксперимента: I(S,Y) = H(Y).
2.1. Пусть множество рассматриваемых точек контроля R, а множество выбранных точек контроля U. Первоначально множество U не содержит элементов, а множество R содержит все точки контроля. Выбирается точка контроля z' ∈ Z, которая доставляет максимальное количество информации об объекте диагностирования. Для этого вычисляется количество информации, которое доставляет диагностический эксперимент с использованием точки контроля