CC BY
44
ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛИЯНИЯ ПОТОКОВ СООБЩЕНИЙ В ДЕЖУРНО-ДИСПЕТЧЕРСКОЙ ПОДСИСТЕМЕ ИНТЕГРИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ БЕЗОПАСНОСТИ
А.Л. Холостов, докторант, к.т.н., доцент Академия Государственной противопожарной службы МЧС России,
г. Москва
В настоящее время с появлением различных видов угроз актуальной становится задача создания комплексных и интегрированных систем безопасности объектов [1-3].
Структурно КСБ объектов представляют собой алгоритмически упорядоченные и взаимосвязанные совокупности централизованно управляемых, функционально самостоятельных подсистем, общее количество которых на объекте может достигать 10-15. Одной из таких является дежурно-диспетчерская подсистема (ДДП). При обеспечении безопасности объекта ДДП осуществляет технический контроль обстановки с постоянной периодичностью, регистрацию и анализ информации о состоянии и текущей обстановке, непрерывный контроль общей обстановки на объекте, а также, в случае необходимости, осуществляет взаимодействие с территориальным пунктом единой дежурно -диспетчерской службы (ЕДДС) в нормированный срок с документированной регистрацией даты и времени передачи и получения подтверждения поступления информации [1].
Одной из основных функций персонала ДДП является мониторинг событий, отражающих отклонения от нормального процесса функционирования систем объекта и своевременное реагирование на них.
В качестве таких событий будем рассматривать моменты времени поступления сигналов от других подсистем в ДДП. Совокупность этих событий, происходящих через разные промежутки времени, образует поток, поступающий к оператору (диспетчеру) для дальнейшего обслуживания
Характерными для дежурно-диспетчерской подсистемы комплексной системы безопасности являются: простейший (пуассоновский) и регулярный потоки.
Простейший поток образуют события, имеющие случайный характер возникновения: отказы узлов и элементов технологического оборудования (для отдельных предприятий и производств получены величины интенсивностей отказов таких узлов и элементов [4]), сигналы отклонения параметров контролируемых процессов от нормы, сообщения о возникновении предаварийных и аварийных режимов, несанкционированные проникновения, нарушения в процессе функционирования систем жизнеобеспечения.
Регулярный поток образуют события, происходящие с постоянной периодичностью: сообщения - сигналы от подсистем при функционировании в штатном режиме, "опрос" систем в автоматизированном режиме и др.
В ДДП происходит слияние (суммирование) этих потоков с образованием обобщенного (результирующего) потока. Таким образом, оператор (диспетчер) обслуживает обобщенный поток, характеристики которого отличаются от ха-
рактеристик исходных (суммируемых) потоков.
а)
б)
в)
Рис.1. Экспериментальные зависимости плотности распределения промежутков времени между событиями обобщенного потока, образованного слиянием простейшего и регулярного потоков: а) кТ = 0,5; б) кТ = 1; в) кТ = 2
Задача построения плотности ф0(0 результирующего закона распределения промежутков времени ? между моментами поступления сигналов в обобщённом потоке, полученном слиянием двух потоков с плотностями распределения промежутков времени между сигналами соответственно ф\(1) и ф2(0, может быть решена в общем случае только с помощью имитационного моделирования, например, на основе метода Монте-Карло [5].
И только в частном случае, когда сливаются простейшие потоки, для которых промежутки времени между сигналами распределены по экспоненциальному закону, обобщённый поток тоже будет простейшим [6].
Частной, но практически важной проблемой, характерной для функционирования диспетчерских служб автоматизированных систем комплексной безопасности, является нахождение плотности распределения ф0(1) промежутков времени ? между моментами поступления сигналов в обобщённом потоке, полученном при слиянии двух потоков - простейшего с частотой к и регулярного с интервалами Т между сигналами.
На основе имитационного моделирования с помощью специально разработанной программы получены плотности распределения результирующего закона (рис.1) обобщённого потока (в виде гистограмм), а также зависимости относительного математического ожидания Ы1/Т и коэффициентов вариации Ку (относительного разброса), асимметрии Аз' (перекошенности) и эксцесса Ех (островершинности) от произведения ХТ (рис.2).
а)
б)
2 л
1.5
1 -
0,5 -
0 -0
-0,5 --1 --1,5 --2 -
As
10
ЛТ
10
100
Ех
♦ ♦ ♦ ♦ ♦
♦ ♦ ЛТ
Л ♦ 1<* 10 100
в)
г)
Рис.2. Экспериментальные значения основных характеристик результирующего закона в зависимости от произведения ХТ параметров сливающихся потоков: а) приведенное мат. ожидание, б) коэффициент вариации, в) асимметрия, г) эксцесс
Список использованной литературы:
1. ГОСТ Р 53704 - 2009. Системы безопасности комплексные и интегрированные. Общие технические требования.
2. ГОСТ 22.1.01-95 Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Мониторинг и прогнозирование. Основные определения.
3. Топольский Н.Г. Интеллектуальные интегрированные (комплексные) системы безопасности и жизнеобеспечения - от объектов до территорий: материалы 13-й научно-практической конференции "Системы безопасности" -СБ-2004. М.: Академия ГПС МЧС России, 2004. С. 8-10.
4. Абросимов А.А., Топольский Н.Г., Федоров А.В. Автоматизированные системы пожаровзрывобезопасности нефтеперерабатывающих производств. М.: Академия ГПС МВД России, 2000. 239 с.
5. Соболь И.М. Метод Монте-Карло. М.: Наука, 1985.
6. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. Изд. 5-е, стереотипное. М.: Высшая школа, 1998.
