Научная статья на тему 'МОДЕЛЬ ОБЕСПЕЧЕНИЯ И МЕТОДИКА ОЦЕНКИ УСТОЙЧИВОСТИ БОЛЬШИХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ В ПРОЦЕССЕ ЭКСПЛУАТАЦИИ'

МОДЕЛЬ ОБЕСПЕЧЕНИЯ И МЕТОДИКА ОЦЕНКИ УСТОЙЧИВОСТИ БОЛЬШИХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ В ПРОЦЕССЕ ЭКСПЛУАТАЦИИ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
114
26
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
БОЛЬШИЕ ТЕХНИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ / МОДЕЛЬ ОБЕСПЕЧЕНИЯ УСТОЙЧИВОСТИ / МЕТОДИКА ОЦЕНКИ / КОМПЛЕКСНЫЙ ПОКАЗАТЕЛЬ / УНИФИЦИРОВАННЫЕ ТАБЛИЧНЫЕ ФОРМЫ / КРИТЕРИИ

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Билятдинов К.З.

представлены методологические решения по совершенствованию управления устойчивой эксплуатацией больших технических систем в неблагоприятных условиях. Предлагается модель обеспечения устойчивости больших технических систем в виде комплекса взаимосвязанных таблиц и критериев устойчивости систем, описывающих состояние систем в условиях деструктивных воздействий. Модель предназначена для описания состояний устойчивости системы в унифицированных табличных формах. В модели представлена динамика состояний устойчивого функционирования на основе изменений количественных значений устанавливаемых показателей качества. В модели формируются исходные данные для их системного применения в методике для расчета комплексного показателя устойчивости системы. В методике реализован подход к оценке устойчивости технической системы на основе использования формулы расчета критерия эффективности сложной системы при разделении элементов системы на три функциональные группы. Описана и предлагается программа для ЭВМ для применения на практике данной методики. Основной положительный эффект: существенное снижение затрат времени и ресурсов на оценку устойчивости, на моделирование процессов обеспечения устойчивости систем и возможность программной реализации рациональной обработки информации в процессе управления эксплуатацией больших технических систем.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по экономике и бизнесу , автор научной работы — Билятдинов К.З.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

MODEL OF STABILITY PROVISION AND METHODOLOGY FOR ASSESSING THE STABILITY OF BIG TECHNICAL SYSTEMS DURING OPERATION

methodological solutions for improving the management of sustainable operation of big technical systems in adverse conditions are presented. The article proposes a model of stability of big technical systems in a form of a set of interdependent tables and criteria of systems’ stability that describe a system’s condition under the destructive influence. The model describes states of a system’s stability by means of unified tables. The model presents dynamics of a state of stable functioning of a system based on changes of values of the quality indicators. The model forms basic data for its systematic application in the methodology to calculate a complex indicator of a system’s stability. The method described in the article presents an approach to assessment of a technical system’s stability based on the calculation of the criterion of effectiveness of a complex system when dividing the system’s elements into three functional groups. To apply the method on practice the author proposes to use a specially designed software. The main positive effect from the application of the proposed method is a considerable decrease of time and resources needed for assessing stability, for modeling the processes of ensuring the stability of systems and a possibility of software realization of a rational processing of information in the process of management of big technical systems’ maintenance.

Текст научной работы на тему «МОДЕЛЬ ОБЕСПЕЧЕНИЯ И МЕТОДИКА ОЦЕНКИ УСТОЙЧИВОСТИ БОЛЬШИХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ В ПРОЦЕССЕ ЭКСПЛУАТАЦИИ»

Модель обеспечения и методика оценки устойчивости больших технических систем в процессе эксплуатации

К.З. Билятдинов

Аннотация — представлены методологические решения по совершенствованию управления устойчивой эксплуатацией больших технических систем в неблагоприятных условиях. Предлагается модель обеспечения устойчивости больших технических систем в виде комплекса взаимосвязанных таблиц и критериев устойчивости систем, описывающих состояние систем в условиях деструктивных воздействий. Модель предназначена для описания состояний устойчивости системы в унифицированных табличных формах. В модели представлена динамика состояний устойчивого функционирования на основе изменений количественных значений устанавливаемых показателей качества. В модели формируются исходные данные для их системного применения в методике для расчета комплексного показателя устойчивости системы. В методике реализован подход к оценке устойчивости технической системы на основе использования формулы расчета критерия эффективности сложной системы при разделении элементов системы на три функциональные группы. Описана и предлагается программа для ЭВМ для применения на практике данной методики. Основной положительный эффект: существенное снижение затрат времени и ресурсов на оценку устойчивости, на моделирование процессов обеспечения устойчивости систем и возможность программной реализации рациональной обработки информации в процессе управления эксплуатацией больших технических систем.

Ключевые слова — большие технические системы, модель обеспечения устойчивости, методика оценки, комплексный показатель, унифицированные табличные формы, критерии.

I. Введение

В современных условиях обеспечение устойчивого функционирования больших технических систем (промышленных предприятий, объектов

информатизации и связи, объектов транспорта и др.) становиться определяющим фактором при планировании и принятии управленческих решений в процессе эксплуатации данных систем [1, 2].

Поэтому актуальность темы настоящего исследования будет в первую очередь находиться в предметной области совершенствования управления большими техническими системами (далее - БТС) в интересах

К.З. Билятдинов - к.в.н., доцент ФГАОУВО «Национальный исследовательский университет ИТМО» (email: k74b@mail.ru).

повышения (обеспечения) требуемой эффективности устойчивого функционирования БТС в установленный период времени. Сегодня, исследуемая тема становиться ещё более актуальной, вследствие того, что эффективность, как интегральное свойство сложной системы (в данном случае - БТС), будет напрямую зависит от качества технических систем (подсистем, изделий), эксплуатируемых в составе БТС. При этом эффективность функционирования БТС в различных условиях напрямую зависят от качественного состава оцениваемых систем и динамики состояния элементов этих систем [1, 2, 3, 4], а также наличия ресурсов и времени на восстановление системы (пополнения запасов ресурсов).

II. Основы исследования и постановка задачи

Актуальность темы исследования и разнообразие функционального предназначения современных БТС предопределяют необходимость системного подхода к анализу результатов научных исследований [5, 6, 7, 8], которые потенциально могут быть применимы для моделирования процессов обеспечения и оценки устойчивости БТС.

Кроме того, с точки зрения системного подхода важно изучение области применения модели обеспечения устойчивости БТС (далее - Модели) и методики оценки устойчивости БТС (далее - Методики), как двух взаимосвязанных методологических решений, имеющих целью совершенствование управления эксплуатацией БТС в неблагоприятных условиях.

В классическом понимании устойчивость - это свойство системы восстанавливать состояние равновесия, из которого она была выведена под влиянием возмущающих факторов после прекращения их воздействия [4, 5]. Однако, анализ современных научных исследований в сфере обеспечения безопасности, эффективности и устойчивости функционирования сложных систем [8, 9, 10, 11, 12] показывает ярко выраженную тенденцию расширения взглядов на данную предметную область [13, 14]. В первую очередь это выражается в запросах на моделирование состояний устойчивости систем в зависимости от последствий деструктивных воздействий и с учетом качества технических систем (элементов), эксплуатируемых в составе БТС [15 - 19].

В особенности это проявляется при решении

различных слабоструктурированных проблем обеспечения эффективного функционирования:

- в сфере учета и идентификации отказов в производственных и информационных системах;

- при использовании в управлении информационных систем на основе математических моделей [13];

- при оценке устойчивого развития и безопасности, включая оценку киберугроз для эксплуатируемых и разрабатываемых автоматизированных систем управления и информационных систем в составе БТС;

- при применении систем искусственного интеллекта, больших данных и совершенствования систем поддержки и принятия решений (СППР) с учетом современных направлений развития киберфизических систем [6, 17, 19, 20];

- при обеспечении технологической безопасности и синтеза архитектуры программно-аппаратных средств критически значимых объектов инфраструктуры;

- для обоснования управленческих решений и снижения возможной субъективности лица, принимающего решения (далее - ЛПР) [1, 2, 3, 21].

При этом развитие и совершенствование способов моделирования сложных систем предопределяет необходимость рассмотрения и практического применения широкого спектра результатов научных исследований в различных областях [7, 17, 19, 20, 22].

В исследуемой предметной области под устойчивостью БТС целесообразно понимать не только ее способность как можно более длительное время функционировать в неблагоприятных условиях при заданных ресурсах, но и противостоять деструктивным воздействиям, восстанавливая свои технические системы и требуемые для эксплуатации запасы ресурсов. Устойчивость БТС будет зависеть от качества технических систем в ее составе.

Таким образом, при всей важности данных исследований [7, 8, 9, 10, 11, 12] в настоящее время остается актуальным [14, 17, 20] необходимость дальнейшего совершенствования методологических решений в области моделирования и оценки устойчивости, а также в интересах повышения эффективности управления.

Вышеизложенное подтверждает потенциальные возможности эффективного использования современных научных достижений при совершенствовании процедур принятия управленческих решений, обработки информации, моделирования и оценки устойчивости БТС [2, с. 26].

Отсюда целесообразно сформулировать две взаимосвязанные задачи исследования:

1. разработать простую, наглядную и универсальную Модель для решения задач моделирования состояний устойчивости БТС в зависимости от последствий различного рода воздействий, наличия и поставок ресурсов, качества технических систем (как элементов БТС (Рис. 1 и 2)), эксплуатируемых в составе системы в оцениваемых период времени (табл. 1 и 2).

2. на основе Модели разработать Методику, в которой рассчитываются комплексные показатели устойчивости

БТС в оцениваемые периоды времени, а при этом непосредственно оценка производится с помощью установленных критериев устойчивости.

Состав и содержание Модели и Методики должны обеспечивать простоту и наиболее рациональные варианты их программной реализации в подсистемах управления различных БТС.

III. Модель обеспечения устойчивости большой

ТЕХНИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ В ПРОЦЕССЕ ЭКСПЛУАТАЦИИ

3.1. Назначение, ограничения и допущения Модели. Результаты современных научных исследований [5, 22] дают возможность разработки Модели путем унификации и применения системного подхода к оценке влияния неблагоприятных условий на обеспечение устойчивости функционирования, учету потерь, расхода ресурсов и времени на восстановление элементов.

Таким образом, предлагаемая Модель представляет собой математическое описание обеспечения устойчивости функционирования БТС на основе критериев устойчивости и возможностей элементов БТС к восстановлению [4, 5].

Назначение Модели:

1. Анализ и оценка устойчивости БТС в неблагоприятных условиях функционирования.

2. Прогнозирование состояния БТС в зависимости от последствий воздействия различных неблагоприятных факторов.

Ограничения при применении Модели:

1. Модель применима совместно со структурно-функциональной моделью БТС [1, 2, 3] при условии, что оцениваемый объект, при требуемой детализации, можно представить в виде множества технических систем и других элементов, выполняющих соответствующие функции для достижения цели создания и функционирования оцениваемой БТС.

2. Модель применима, если обозначенное (п.1 данных ограничений) множество элементов, выполняющих соответствующие функции объекта, можно корректно разделить на три группы элементов:

- элементы, находящиеся в постоянной эксплуатации (готовности);

- элементы, находящиеся в резерве и готовые к вводу в эксплуатацию;

- неисправные элементы, подлежащие восстановлению.

3. Для корректной оценки устойчивости БТС при сравнении с устойчивостью других аналогичных БТС, а также с базовыми значениями устойчивости (при их наличии) при применении Модели рекомендуется не учитывать пополнение персонала и запасов ресурсов (Рис. 2).

4. В Модели исследуются лишь последствия деструктивных воздействий на БТС и при этом не рассматриваются сами конкретные деструктивные воздействия (аварии, природные и техногенные катастрофы, действия злоумышленников и т.д.). Допущения:

1. В начальный момент времени (t0) система

устойчива, известны ее исходные значения показателей и установлены критерии устойчивости (табл. 1).

2. В Модели элементы системы, которые могут выходить из строя вследствие деструктивных воздействий (табл. 2).

3. В зависимости от степени детализации структурно-функционального представления оцениваемой системы принимаются максимальные значения времени, трудозатрат и расхода ресурсов на восстановление одного элемента, выполняющего заданную функцию (функции), то есть рассматривается пессимистический сценарий развития событий вследствие деструктивных воздействий.

Данное допущение позволяет учитывать слабо прогнозируемые события при эксплуатации БТС в неблагоприятных условиях.

3.2. Сущность и краткое содержание Модели.

Модель позволяет учитывать изменение исходных показателей функционирования БТС в зависимости от результатов воздействия неблагоприятных условий.

Для этого Модель включает в себя совокупность взаимосвязанных табличных форм, содержащих описание требований, критериев и динамику изменений следующих основных показателей: время устойчивого функционирования, ресурсы, количество подсистем (элементов), количество персонала, трудозатраты, неисправности, возможности системы к восстановлению и результаты восстановления (примеры, табл. 1 и 2).

В разработанной Модели описание состояния устойчивости функционирования в любой момент времени / происходит с помощью систематизированных значений выбранных показателей качества функционирования БТС с последующей оценкой значений этих показателей в соответствии с заданными критериями.

В качестве двух основных критериев обеспечения устойчивости предлагаются:

1. Количество элементов в составе БТС, находящихся в непрерывной эксплуатации (готовности) -

Если N > то БТС устойчива, если N < Ыт,„, то система не устойчива, если N = Nmi„ то находится на границе своей устойчивости.

2. Минимально требуемый результат функционирования системы - Утт.

Если У > Утт, то БТС устойчива, а если У < Утт то не устойчива.

Другие принимаемые критерии должны отражать специфику БТС и требования по достижению цели функционирования.

В Модели основная величина, характеризующая влияние качества элементов на устойчивость системы -это количество времени (Л/и), в течение которого БТС способна устойчиво функционировать в неблагоприятных условиях без поступления внешних ресурсов и при одинаковом количестве ресурсов, имевшихся у нее в исходном состоянии, то есть до начала воздействия неблагоприятных условий: Л/и = / — /0

где /0 - время начало воздействия неблагоприятных условий (табл. 1).

Таким образом, Л/и можно обоснованно считать основным показателем качества при оценке (сравнении) различных систем в сфере обеспечения устойчивости аналогичных систем, функционирующих в одинаковых неблагоприятных условиях, или, например, при оценке качества БТС.

На основании вышеизложенного целесообразно разработать критерий оценки обеспечения устойчивости, состоящий в том, что в любой момент времени / в оцениваемый период времени Л/и: К > К

где Ктт - минимально допустимое значение показателя качества БТС (элемента в ее составе) в момент времени 4

Система устойчива, если в любой момент оцениваемого периода времени значение выбранного показателя качества больше или равно своему минимально допустимому значению.

Критерий оценки возможностей БТС по обеспечению своей устойчивости за счет восстановления поврежденных элементов:

К„ > К„г

Система устойчива, если в любой момент оцениваемого периода времени значение выражающее наличие запасов ресурсов (Х;, Х2, ... Хг) и количества восстановленных элементов (п„), больше или равно значению (Кт), которое выражает потери ресурсов и потери элементов. То есть для обеспечения своей постоянной устойчивости БТС должна вовремя восстанавливать свои потери, в соответствии с установленными требованиями (Рис. 1).

Поэтому на устойчивость влияет время восстановления систем - элементов, от которых зависит достижение цели функционирования.

Минимальное количество времени на восстановление т элементов в составе БТС (Т^,) будет всегда равно минимально возможному времени восстановления одного элемента (Т^т): Т,тт = ТШ№

3.3. Моделирование обеспечения устойчивости БТС.

Таким образом, с учетом вышеизложенного и используя установленные критерии, рационально рассчитывать затраты времени и ресурсов на восстановление п„ неисправных элементов. То есть Модель при количестве элементов в БТС т позволяет рассматривать диапазон количественных значений от 1

до т, с шагом Лт=1.

При этом моделирование обеспечения устойчивости БТС доказывает, что время восстановления элементов и расход ресурсов (Хъ Х2, ... Хг) будут являться основными показателями качества элемента в сфере обеспечения устойчивости функционирования БТС.

На основе вышеизложенного в Модели динамику изменений состояний устойчивости БТС в любой момент времени (/¿) наиболее рационально описывать в табличных формах, отражающих специфику каждой конкретной оцениваемой Системы (пример - табл. 2).

Таблица 1

Исходное состояние и возможности БТС в момент времени начала воздействия неблагоприятных условий (О

№ п/п Наименование показателя (Ко), Ко > Ктт Обозначение показателя Единица измерения Количественное значение

1 Количество оцениваемых элементов, находящихся в непрерывной эксплуатации (готовности) Noi комплект

2 Количество элементов, находящихся в резерве Пор комплект

3 Общее количество оцениваемых элементов в БТС Nобщ.тт комплект Nc6m=Noi + Пор

4 Количество персонала L3K.0 специалист

5 Запасы ресурсов, необходимых для производства продукции (для БТС в промышленности) и (или) для поддержания требуемого состояния БТС (для объектов информатизации и связи) Хп0 принятые ед. изм. др. ресурсов

6 Бюджет эксплуатации и ремонтно-восстановительных работ БТС So тысяч рублей

7 Результат функционирования БТС: количество выпущенной продукции, оказанных услуг и (или) поддержание в готовности требуемого количества систем (М01) Yo или Noi (п.1 таблицы 1) принятые ед. изм.

Рис. 1 - Схема динамики процесса обеспечения устойчивого функционирования требуемого количества элементов (Ы2) при поступлении внешних ресурсов (Ра)

Табличные формы заполняются на основании описания исходного состояния системы (Ко) в момент времени (/0), а также информации о результатах воздействия неблагоприятных условий.

Момент времени = /0 + Л/„ где Л/, - время воздействия неблагоприятных условий (деструктивных воздействий), в результате которых БТС несет какие-либо потери: элементов (Ж), ресурсов (Х^ Х2, ... Хг) и (или) может не достичь минимально требуемого результата своего функционирования (Ут,„).

В таблице 2, приведенной в качестве простейшего примера, на основании полученных количественных значений показателей (К,) в соответствующем столбце таблицы 2 оценивается устойчивость по предлагаемым критериям или по специально установленным критериям для оцениваемой БТС.

Специально установленные критерии могут выражать особую специфику функционирования данной системы.

В идеале при моделировании процесса обеспечения устойчивости в любой момент времени БТС должна быть устойчива в любых неблагоприятных условиях.

Для этого должны выполняться все заданные критерии устойчивости и тогда будет соблюдено равенство: Лti = Л/м.

IV. Методика оценки устойчивости больших

ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ В ПРОЦЕССЕ ЭКСПЛУАТАЦИИ

Назначение Методики: оценка устойчивости выполнения системами функции (функций) посредством расчета коэффициента устойчивости системы как показателя качества систем.

Элементом БТС выступает любая техническая система (подсистема, изделие) эксплуатируемая в составе БТС и выполняющая определенную функцию БТС, устойчивость выполнения, которой оценивается.

Принятое ограничение: деструктивные факторы могут воздействовать на все элементы БТС.

Допущение: БТС всегда можно разделить на три группы элементов (Рис. 1 и 2):

Первая группа (Ж1) - это элементы, вводимые в эксплуатацию. В Методике установлены следующие обозначения элементов первой группы:

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

где Р1 - количество поступивших элементов 1 группы, введенных в эксплуатацию;

N - общее количество элементов 1 группы, вводимых в эксплуатацию за оцениваемый период времени Л/,;

В1 - количество элементов 1 группы, не перешедших во 2 группу, неисправных и перешедших в третью группу за оцениваемый период времени Л/,;

В1 - количество элементов 1 группы, вышедших из строя и не подлежащих восстановлению (ремонту);

¥1 - количество элементов 1 группы, перешедших во 2 группу.

Вторая группа (основная) - выполняет основные функции БТС (N2).

02 - количество поврежденных и неисправных элементов 2 группы, перешедших в 3 группу;

Б2 - количество поврежденных и неисправных элементов 2 группы, не подлежащих восстановлению.

Третья группа (N3) - это подлежащие ремонту неисправные элементы:

Н3 - количество элементов, перешедших из 3 группы во 2 группу;

Б3 - количество элементов 3 группы, ставших за оцениваемый период непригодными к восстановлению, может не учитываться, так как на практике всегда существуют элементы в ремонте и (или) выведенные из эксплуатации для регламентного технического обслуживания (Рис. 1 и 3).

Теоретическим базисом Методики является формула критерия эффективности сложной системы, полученная в результате решения линейной системы дифференциальных уравнений [23, 24]:

« ... динамическая система, описывающая процесс функционирования системы, будет существовать только при выполнении условий:

рЪ ЪЪ4 Ъ

aq3(q + d ) aq4 aq4 P, a, b, f, q, d, h > 0.

> 0,

Краткая последовательность действий и расчетов при выполнении Методики:

1. Определение в составе системы элементов (изделий), выполняющих заданную функцию (функции).

2. Разделение этого количества элементов на ранее определенные три группы элементов.

3. Определение и заполнение в табличных формах Модели ограничений и базовых требований к системе.

4. Определение реальных или прогнозируемых значений показателей функционирования элементов в составе системе.

5. Расчет коэффициентов функционирования системы (формулы 1-8).

5.1. Коэффициент ввода элементов 1 группы в эксплуатацию (р):

Р/

Р = —

Р К< (1)

5.2. Коэффициент учета влияния недостатка ресурсов на 1 группу элементов (а):

В,

а = ■

N,

(2)

5.3. Коэффициент возникновения неисправностей (уничтожения, выхода из строя) элементов 1 группы (Ъ):

ъ=£

N

(3)

5.4. Коэффициент интенсивности восстановления элементов, то есть перехода элементов (изделий) 1 группы во 2 группу (основную) - /

f=

El

N,

(4)

»

Таблица 2

Моделирование процесса обеспечения устойчивого выполнения функций БТС в неблагоприятных условиях

№ п/п to ti t,

Ko Ki Оценка устойчивости в момент времени tj к, Оценка устойчивости в момент времени и

1 No Ni Если Nj > Nmm то БТС устойчива, если Nj < Nmin, то не устойчива, если Nj Nmin, то находится на границе своей устойчивости. Если Yj > Ymi„ то БТС устойчива, если Yj < Y, min то не устойчива. N Если Ni > Nmin, то Система устойчива, если Ni < ^т, то не устойчива, если N1 = Nmi„ то находится на границе своей устойчивости. Если Уг > Утт, то БТС устойчива, если < У, ± тт> то не устойчива.

2 Lo Li L,

3 X01 Xii Хи

m-2 X0r Xri Xri

m-1 S0 Si S,

m Yo Yi Y,

Рис. 2 - Схема динамики процесса обеспечения устойчивого функционирования требуемого количества элементов (N2 без поступления внешних ресурсов (автономный режим)

5.5. Коэффициент интенсивности перехода элементов 2 группы в 3 группу (q):

q =

G N

(5)

5.6. Коэффициент неисправности элементов систем ^^ группы (С):

с=Т ^ (6)

5.7. Коэффициент использования (убыли) элементов третьей группы в интересах восстановления элементов первой группы (И):

и=Н

(7)

6. Расчет значения комплексного коэффициента устойчивости системы (V):

U =

pfhh

aq (q + d)

h4(b - f )

4

aq

(8)

При условии, что р>0, а>0, Ь>0, / >0, д>0, С >0 и И>0.

7. Вывод по результатам оценки устойчивости системы на основании следующих критериев:

7.1. Если и>0 - то система устойчива в течении данного периода времени при заданных условиях и ограничениях.

7.2. Если и =0 - то система находится на пределе своей устойчивости в течении данного периода времени при заданных условиях и ограничениях.

7.3. Если V <0 - то система неустойчива в течении данного периода времени при заданных условиях и ограничениях.

8. При необходимости выполнить сравнение с базовыми требованиями и (или) с коэффициентами устойчивости других систем или в разные периоды времени. Составить рейтинг устойчивости систем и представить результаты оценки ЛПР [2].

V. Критический обзор результатов внедрения Модели и Методики

В заключении необходимо отметить, что полученные в результате моделирования значения Д/м рационально использовать при прогнозировании динамики состояний БТС в задаваемых неблагоприятных условиях функционирования.

На практике разработанные Модель и Методика применяются в программе для ЭВМ «Оценка устойчивости систем» (автор Билятдинов К.З., свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № ЯШ020615328, дата государственной регистрации 21.05.2020 года).

Применение данной программы позволяет моделировать изменения количественных значений основных показателей оценки качества БТС и (или) элементов в их составе, в зависимости от результатов деструктивных воздействий, а также исследовать

процессы обеспечения устойчивого функционирования БТС в неблагоприятных условиях, которые объективно невозможно (нерентабельно) создать при их реальном функционировании.

Модель и Методика применялись в учебном процессе при выполнении студентами факультета инфокоммуникационных технологий Университета ИТМО лабораторных работ, заданий на практике и выпускных квалификационных работ.

В целом Модель и Методика имеют недостатки обусловленные прежде всего тем, что разработанная Модель является детерминированной. Поэтому в детерминированной Модели все факторы, оказывающие влияние на развитие ситуации принятия решения, однозначно определены и их значения известны в момент принятия решения.

В свою очередь стохастические модели предполагают наличие элемента неопределенности, учитывают возможное вероятностное распределение значений факторов и параметров, определяющих развитие ситуации [4, 24].

Разработанная детерминированная Модель с одной стороны, являются более упрошенными, поскольку не позволяют достаточно полно учитывать элемент неопределенности.

Однако, на практике в исследуемой предметной области детерминированная Модель позволяет учесть многие дополнительные факторы важные для ЛПР в процессе эксплуатации БТС. Так как технические регламенты и нормативно-правовое регулирование процесса эксплуатации БТС предопределяют необходимость ЛПР принимать решения на основе действительных значений заданных показателей качества, определяемых непосредственно в процессе эксплуатации БТС.

VI. ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Таким образом, Модель и Методика, реализованные программой для ЭВМ, могут быть использованы для совершенствования интерактивных процедур оценки устойчивости и моделирования состояния устойчивости БТС.

В перспективе это обеспечит объективный анализ влияния качества технических систем на достижении цели эксплуатации [18, 22] и мониторинг качественного состава оцениваемых систем и динамику состояния элементов этих систем [15, 20, 26].

Другой немаловажный перспективный момент нашего исследования - это обеспечение безопасного устойчивого функционирования БТС за счет моделирования состояний устойчивости БТС, то есть тогда, когда оцениваемая система будет вовремя восстанавливать свои потери, в соответствии с установленными требованиями [15, 17, 22, 25] в зависимости от наступивших последствий эксплуатации в неблагоприятных условиях [24], что может способствовать реализации системно-динамического

подхода к моделированию технических рисков [12, 14, 25, 26].

В этом отношении будет наиболее рационально обеспечиваться достижение целей устойчивого развития производственных систем [25, 26], что обосновывает применение Модели, Метода и программы для ЭВМ, как части методологического обеспечения в составе СППР. В том числе в СППР БТС, функционирующих с использованием технологии мультиагентных систем (МАС), где агентами выступают подсистемы (элементы) в составе БТС, взаимодействующие с внешней средой.

Основной положительный эффект от применения разработанных Модели, Методики и программы для ЭВМ заключается в существенном сокращении времени и расхода ресурсов на моделирование и оценку устойчивости систем, а также на прогнозирование состояния устойчивости систем в зависимости от последствий воздействия различных неблагоприятных факторов. Применение ЛПР Модели, Методики и программы для ЭВМ будет способствовать принятию своевременных и обоснованных управленческих решений в сфере обеспечения устойчивости систем.

Библиография

[1] Билятдинов К.З., Меняйло В.В. Модифицированный метод DEA и методика оценки эффективности технических систем // Информационные технологии, выпуск 11, 2020. С. 611-617.

[2] Билятдинов К.З., Методика оценки устойчивости технических систем // Научно-технический вестник Поволжья. № 10, 2020. с. 25-28.

[3] Bilyatdinov K.Z., Krivchun Е.А. Development and improvement of assessment means of technical systems quality in the process of maintenance // Proceedings of the 9th International Conference «Distributed Computing and Grid Technologies in Science and Education» (GRID'2021), Dubna, Russia, July 5-9, 2021. Vol. 3041, р. 579-583.

[4] Ляпунов А.М. Общая задача об устойчивости движения. М.; Л.: ОНТИ, 1935. - 386 с.

[5] Дорф Р. Современные системы управления. М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2012. 832 с.

[6] Baker J., Henderson S. The Cyber Data Science Process. The Cyber Defense Review. 2017. Vol. 2. No. 2. Pp. 47-68.

[7] Banker R., Kotarac K., Neralic L. Sensitivity and stability in stochastic data envelopment analysis. The Journal of the Operational Research Society. 2015. Vol. 66. No. 1. Pp. 134-147.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

[8] Chen J.-X. Overall performance evaluation: new bounded DEA models against unreachability of efficiency. The Journal of the Operational Research Society. 2014. Vol. 65. No. 7. Pp. 1120-1132.

[9] Danyk Yu., Maliarchuk T., Briggs C. Hybrid War: High-tech, Information and Cyber Conflicts. Connections. 2017. Vol. 16. No. 2. Pp. 5-24.

[10] Downes C. Strategic Blind-Spots on Cyber Threats, Vectors and Campaigns. The Cyber Defense Review. 2018. Vol. 3. No. 1. Pp. 79104.

[11] Han P., Wang L., Song P. Doubly robust and locally efficient estimation with missing outcomes. Statistica Sinica. 2016. Vol. 26. No. 2. Pp. 691-719.

[12] Jabbour K., Poisson J. Cyber Risk Assessment in Distributed Information Systems. The Cyber Defense Review. 2016. Vol. 1. No. 1. Pp. 91-112.

[13] Kalimoldayev M., Abdildayeva A., Mamyrbayev O. Information system based on the mathematical model of the EPS. Open engineering. 2016. Vol. 6. No. 1. Pp. 464-469.

[14] Cox, T., Lowrie, K. Improving Risk Management of Complex Systems // Risk Analysis. 2021. 41(1). P. 1-2.

[15] Karagiannis G. On structural and average technical efficiency. Journal of Productivity Analysis. 2015. Vol. 43. No. 3. Pp. 259-267.

[16] Leys N. Autonomous Weapon Systems and International Crises. Strategic Studies Quarterly. 2018. Vol. 12. No. 1. Pp. 48-73.

[17] Luetje A., Wohlgemuth V. Tracking Sustainability Targets with Quantitative Indicator Systems for Performance Measurement of Industrial Symbiosis in Industrial Parks. Administrative sciences. 2020. Vol. 10. No. 1.

[18] Price M., Walker S., Wiley W. The Machine Beneath: Implications of Artificial Intelligence in Strategic Decision making. PRISM. 2018. Vol. 7. No. 4. Pp. 92-105.

[19] Price M., Walker S., Wiley W. The Machine Beneath: Implications of Artificial Intelligence in Strategic Decision making. PRISM. 2018. Vol. 7. No. 4. Pp. 92-105.

[20] Putz M., Wiene, T., Pierer A. A multi-sensor approach for failure identification during production enabled by parallel datamonitoring. CIRP annals-manufacturing technology. 2018. Vol. 67. No. 1. Рр. 491-494.

[21] Segal A. Bridging the Cyberspace Gap: Washington and Silicon Valley. PRISM. 2017. Vol. 7. No. 2. Pp. 66-77.

[22] Trevino M. Cyber Physical Systems: The Coming Singularity. PRISM. 2019. Vol. 8. No. 3. Pp. 2-13.

[23] Гольянова (Дмитриева) О.Н. Оптимальное управление в модели использования лесонасаждений // Применение функционального анализа в теории приближений: Сб. научн. тр. Тверь: ТвГУ,

2005. - С. 172-178.

[24] Дмитриева О.Н. Стохастическая модель динамики развития лесонасаждений // Сборник научных трудов «Многоуровневая система подготовки специалистов на основе информационных и коммуникационных технологий образования». Тверь: ТвГУ,

2006. - С. 41-49.

[25] Li Y., Huang Sh., Li, H. Application of phase sequence exchange in emergency control of a multi-machine system // International journal of electrical power & energy systems. 2020. Vol. 121. Article 106136.

[26] Liang Ya., Gao Zh., Gao J. A new method for multivariable nonlinear coupling relations analysis in complex electromechanical system // Applied soft computing. 2020. Vol. 94. Article 106457.

Model of stability provision and methodology for assessing the stability of big technical systems during operation

K.Z. Bilyatdinov

Abstract — methodological solutions for improving the management of sustainable operation of big technical systems in adverse conditions are presented. The article proposes a model of stability of big technical systems in a form of a set of interdependent tables and criteria of systems' stability that describe a system's condition under the destructive influence. The model describes states of a system's stability by means of unified tables. The model presents dynamics of a state of stable functioning of a system based on changes of values of the quality indicators. The model forms basic data for its systematic application in the methodology to calculate a complex indicator of a system's stability. The method described in the article presents an approach to assessment of a technical system's stability based on the calculation of the criterion of effectiveness of a complex system when dividing the system's elements into three functional groups. To apply the method on practice the author proposes to use a specially designed software. The main positive effect from the application of the proposed method is a considerable decrease of time and resources needed for assessing stability, for modeling the processes of ensuring the stability of systems and a possibility of software realization of a rational processing of information in the process of management of big technical systems' maintenance.

Key words — big technical systems, model of stability provision, methodology of assessment, complex indicator, unified tables, criteria.

References

[1] Biliatdinov K.Z., Meniailo V.V. Modified method DEA and methodology of technical systems effectiveness assessment // Information technologies, No. 11, 2020. P. 611-617. (in Russian)

[2] Biliatdinov K.Z. Methodology for assessing the stability of technical systems // Scientific and technical Volga region bulletin. No. 10, 2020. - P. 25 - 28. (in Russian)

[3] Bilyatdinov K.Z., Krivchun E.A. Development and improvement of assessment means of technical systems quality in the process of maintenance // Proceedings of the 9th International Conference «Distributed Computing and Grid Technologies in Science and Education» (GRID'2021), Dubna, Russia, July 5-9, 2021. Vol. 3041, p. 579-583.

[4] Liapunov A.M. General problem of motion stability. M.; L.: ONTI, 1935. - 386 c.

[5] Dorf R. Sovremennye sistemy upravlenija [Modern systems of control]. Moscow: Laboratorija Bazovyh Znanij [Laboratory of basic knowledge], 2012. 832 p. (In Russian)

[6] Baker J., Henderson S. The Cyber Data Science Process. The Cyber Defense Review. 2017. Vol. 2. No. 2. Pp. 47-68.

[7] Banker R., Kotarac K., Neralic L. Sensitivity and stability in stochastic data envelopment analysis. The Journal of the Operational Research Society. 2015. Vol. 66. No. 1. Pp. 134-147.

[8] Chen J.-X. Overall performance evaluation: new bounded DEA models against unreachability of efficiency. The Journal of the

Operational Research Society. 2014. Vol. 65. No. 7. Pp. 1120-1132.

[9] Danyk Yu., Maliarchuk T., Briggs C. Hybrid War: High-tech, Information and Cyber Conflicts. Connections. 2017. Vol. 16. No. 2. Pp. 5-24.

[10] Downes C. Strategic Blind-Spots on Cyber Threats, Vectors and Campaigns. The Cyber Defense Review. 2018. Vol. 3. No. 1. Pp. 79104.

[11] Han P., Wang L., Song P. Doubly robust and locally efficient estimation with missing outcomes. Statistica Sinica. 2016. Vol. 26. No. 2. Pp. 691-719.

[12] Jabbour K., Poisson J. Cyber Risk Assessment in Distributed Information Systems. The Cyber Defense Review. 2016. Vol. 1. No. 1. Pp. 91-112.

[13] Kalimoldayev M., Abdildayeva A., Mamyrbayev O. Information system based on the mathematical model of the EPS. Open engineering. 2016. Vol. 6. No. 1. Pp. 464-469.

[14] Cox, T., Lowrie, K. Improving Risk Management of Complex Systems // Risk Analysis. 2021. 41(1). P. 1-2.

[15] Karagiannis G. On structural and average technical efficiency. Journal of Productivity Analysis. 2015. Vol. 43. No. 3. Pp. 259-267.

[16] Leys N. Autonomous Weapon Systems and International Crises. Strategic Studies Quarterly. 2018. Vol. 12. No. 1. Pp. 48-73.

[17] Luetje A., Wohlgemuth V. Tracking Sustainability Targets with Quantitative Indicator Systems for Performance Measurement of Industrial Symbiosis in Industrial Parks. Administrative sciences. 2020. Vol. 10. No. 1.

[18] Price M., Walker S., Wiley W. The Machine Beneath: Implications of Artificial Intelligence in Strategic Decision making. PRISM. 2018. Vol. 7. No. 4. Pp. 92-105.

[19] Price M., Walker S., Wiley W. The Machine Beneath: Implications of Artificial Intelligence in Strategic Decision making. PRISM. 2018. Vol. 7. No. 4. Pp. 92-105.

[20] Putz M., Wiene, T., Pierer A. A multi-sensor approach for failure identification during production enabled by parallel datamonitoring. CIRP annals-manufacturing technology. 2018. Vol. 67. No. 1. Pp. 491-494.

[21] Segal A. Bridging the Cyberspace Gap: Washington and Silicon Valley. PRISM. 2017. Vol. 7. No. 2. Pp. 66-77.

[22] Trevino M. Cyber Physical Systems: The Coming Singularity. PRISM. 2019. Vol. 8. No. 3. Pp. 2-13.

[23] Dmitrieva O.N. Optimal control in the model of the use of forest plantations // Application of functional analysis in approximation theory: Sat. scientific tr. Tver: TVGU, 2005. - p. 172-178.

[24] Dmitrieva O.N. Stochastic model of the dynamics of development of forest plantations // Collection of scientific papers "Multilevel system of training specialists based on information and communication technologies of education". Tver: TVGU, 2006. - p. 41-49.

[25] Li Y., Huang Sh., Li, H. Application of phase sequence exchange in emergency control of a multi-machine system // International journal of electrical power & energy systems. 2020. Vol. 121. Article 106136.

[26] Liang Ya., Gao Zh., Gao J. A new method for multivariable nonlinear coupling relations analysis in complex electromechanical system // Applied soft computing. 2020. Vol. 94. Article 106457.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.