CC BY
77
ПОДХОД К ОЦЕНИВАНИЮ СТРУКТУРНЫХ СОСТОЯНИЙ СЛОЖНЫХ ОРГАНИЗАЦИОННО-ТЕХНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ НА ОСНОВЕ ОБОБЩЕННЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ МОДЕЛЕЙ
ОХТИЛЕВ Павел Алексеевич1
БАХМУТ
Алексей Дмитриевич2 КРЫЛОВ
Алексей Валерианович3
ОХТИЛЕВ Михаил Юрьевич4
СОКОЛОВ
Борис Владимирович5
Аспирант, инженер-программист АО «Научно-исследовательский и опытно-экспериментальный центр интеллектуальных технологий «Петрокомета», г. Санкт-Петербург, Россия, [email protected]
2аспирант, инженер-программист АО «Научно-исследовательский и опытно-экспериментальный центр интеллектуальных технологий «Петрокомета», г. Санкт-Петербург, Россия, [email protected]
3аспирант, начальник отдела оборонно-промышленного комплекса АО «Научно-исследовательский и опытно-экспериментальный центр интеллектуальных технологий «Петрокомета», г. Санкт-Петербург, Россия, [email protected]
4д.т.н., профессор, временный генеральный директор АО «Научно-исследовательский и опытно-экспериментальный центр интеллектуальных технологий «Петрокомета», г. Санкт-Петербург, Россия, [email protected]
5д.т.н., профессор, заместитель директора Санкт-Петербургского института информатики и автоматизации Российской Академии Наук, г. Санкт-Петербург, Россия, [email protected]
АННОТАЦИЯ
В статье рассмотрен подход к оцениванию структурных состояний сложных организационно-технических объектов при поддержке принятия решений по управлению их жизненным циклом. В качестве примера такого объекта выбрано космическое средство. При этом рассмотрены современные проблемы и предъявляемые требования при оценивании технического состояния и надежности космических средств. Было выявлено, что применяемые в рассматриваемой предметной области подходы не позволяют провести комплексное моделирование и оценивание состояния объекта мониторинга. Анализ предметной области показал необходимость применения новой интеллектуальной информационной технологии, представленной в статье, как при проектировании информационной системы сложного организационно-технического объекта, так и соответствующих систем мониторинга структурных состояний и поддержки принятия решения в составе такой информационной системы. При этом в качестве теоретической основы такой технологии рассмотрена модификация обобщенной вычислительной модели, представляющая собой унифицированную модель представления знаний, интегрирующую в себе ряд методов и подходов теории искусственного интеллекта и позволяющую строить имитационно-аналитические полимодельные комплексы мониторинга состояний и управления сложными организационно-техническими объектами. В статье показано, что в результате применения указанной технологии достигается комплексное оценивание технического состояния и надежности объекта мониторинга. При этом проведен краткий обзор программного комплекса, решающего задачи моделирования и оценивания структурных состояний космических средств. Программный комплекс реализован на основе рассмотренной интеллектуальной информационной технологии. Однако, было также отмечено, что применяемая в составе рассмотренной технологии модификация обобщенной вычислительной модели обладает рядом недостатков, устранение которых связано с задачами дальнейшего исследования.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: мониторинг состояния; система поддержки принятия решений; сложный организационно-технический объект; система искусственного интеллекта; информационная система; структурная динамика.
ДЛЯ ЦИТИРОВАНИЯ: Охтилев П. А., Бахмут А. Д., Крылов А. В., Охтилев М. Ю. Соколов Б. В. Подход к оцениванию структурных состояний сложных организационно-технических объектов на основе обобщенных вычислительных моделей // Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. 2017. Т. 9. № 5. С. 73-82.
Введение
На сегодняшний день на практике в различных сферах встречаются сложные объекты (СлО), сочетающие как технические, так и организационные аспекты [1-3]. Это означает, что в составе системы элементы могут быть представлены как аппаратно-программными и информационными комплексами, так и людьми, и система может иметь некоторую сложную структуру отношений между элементами. Такие объекты называют сложными организационно-техническими объектами (СОТО) [3]. Функционирование СОТО характеризуется сверхбольшими объемами информационных ресурсов различной природы, неполнотой и не-доопределенностью информации о состоянии, высокой стоимостью ошибок, наличием директивного времени на принятие решения при управлении, наличием различного рода структур, изменяющихся во времени (структурная динамика): организационных структур предприятий, структур изделий, функциональных структур и пр.
В частном случае в качестве примера СОТО можно привести такое космическое средство ракетно-космической отрасли как ракета-носитель «Союз 2». Современный этап развития ракетно-космической отрасли (РКО) характеризуется возрастанием сложности космических комплексов и процессов управления ими. Ужесточаются требования к оперативности получения, качеству и достоверности результатов обработки и анализа информации при оценке технического состояния и надежности ракеты.
Так, например, может стоять задача создания единого виртуального электронного паспорта ракеты-носителя «Союз 2». Эта задача в частности предполагает необходимость интеграции данных о состоянии СОТО на различных этапах его жизненного цикла, начиная от проектирования и вплоть до утилизации. При этом возникает необходимость ведения аналитической деятельности по оцениванию уровня технического состояния и надежности изделия.
Решение специальных задач СОТО на всех этапах его жизненного цикла (ЖЦ) невозможно без обладания эффективными инструментами автоматизации процессов мониторинга и управления этапами ЖЦ СОТО и их изделий в составе единого информационного пространства [1].
Такое положение вещей требует разработки принципиально новых по идеологии построения и функциональным возможностям комплексов автоматизированной интеллектуальной обработки и анализа данных и поддержки принятия решения (ППР) при оценивании технического состояния и надежности СОТО на всех этапах его ЖЦ. При этом становятся особо актуальными вопросы эффективного совместного использования накопленных различными подсистемами СОТО информационных ресурсов, учета структурной динамики технического состояния СОТО в реальном режиме времени.
Система информации о техническом состоянии и надежности космических комплексов и входящих в их состав изделий
В случае, когда речь идет о КК, автоматизированные комплексы мониторинга структурных состояний и ППР при управлении ЖЦ СОТО в соответствии с ГОСТ РО 1410-002-2010 должны функционировать в рамках системы информации о техническом состоянии и надежности КК и входящих в их состав изделий. Система информации предназначена для своевременного обеспечения федеральных органов исполнительной власти, заинтересованных предприятий и организаций, участвующих в создании, производстве и эксплуатации КК, достоверными сведениями, необходимыми для выполнения работ по обеспечению и повышению уровня технического состояния, качества и надежности комплексов и входящих в их состав изделий, совершенствованию систем менеджмента качества предприятий и организаций.
Работы по системе информации проводят на всех этапах ЖЦ изделий (при эскизном проектировании, разработке рабочей документации, наземной отработке, летных испытаниях, опытном и серийном (единичном) производстве и эксплуатации КК и входящих в их состав изделий).
Информационная система (ПС) стала неотъемлемой частью функционирования практически любой организации. Системность подходов к проектированию ПС остается злободневным вопросом [4]. ПС должна быть модульной, поддерживать работу с данными и знаниями напрямую с конечным пользователем (КП), должна осуществлять в автоматическом режиме:
• сбор, обработку и анализ (мониторинг) данных, фактов и сведений в режиме реального времени,
• контроль организационной и технической составляющих,
• поддержку лиц, принимающих решения, (ЛПР) по реализации целей СОТО,
• долгосрочное и краткосрочное планирование,
• качественное оценивание функционирования СОТО в условиях неполной и нечеткой информации и пр.
Существующие системы информации о техническом состоянии и надежности КК обладают рядом недостатков:
• большие объемы разнородной, зачастую неполной и недоопределенной информации о техническом состоянии и надежности КК не интегрированы и не систематизированы, соответственно, не созданы единые базы данных обо всем жизненном цикле КК и не сформировано единое информационное пространство РКО;
• наличие многочисленных, несовместимых между собой, выполненных на различных платформах, информационных систем;
• слабый уровень автоматизации аналитической обработки информации о техническом состоянии и надежности КК;
• ограничение оперативного доступа к информации о техническом состоянии и надежности КК, что приводит к снижению возможностей всех участников системы, а особенно заказчиков КК, объективно оценивать техническое состояние и достигнутый уровень надежности КК в режиме реального времени.
В результате возникает проблема комплексного оценивания технического состояния и надежности СОТО, которую можно проиллюстрировать следующим образом (рис. 1).
В соответствии с ГОСТ в составе КК должно быть подразделение системы информации, отвечающее за обработку данных об уровне технического состояния и надежности изделия на ЭВМ. Такое подразделение должно осуществлять:
• ввод информационных данных в машинную память;
• хранение информации о техническом состоянии изделий в машинной памяти;
• обработку информационных данных о техническом состоянии и с выдачей необходимых сведений и статистических материалов в отпечатанном виде;
• разработку математического обеспечения и отладку задач по обработке информационных данных о техническом состоянии изделий;
• разработку и внедрение автоматизированных систем информации о техническом состоянии изделий.
В настоящее время в космической отрасли предпринимаются попытки внедрить технологии электронного сопровождения наукоемкой продукции на всех этапах ЖЦ
(ИЛИ (Информационная Поддержка Изделия)- или CALS (Continuous Acquisition and Life cycle 8иррог1)-технологии). ИПИ-технологии—это современный подход к разработке, производству, эксплуатации и обслуживанию изделий путем информационной поддержки их ЖЦ на основе электронного обмена данных [5]. Концепция ИЛИ определяет правила, регламенты, стандарты по которым строится информационное взаимодействие участников проектирования, производства, испытаний и других этапов ЖЦ. При применении ИПИ значительно повышается эффективность деятельности предприятий за счет ускорения процессов исследования, разработки, сокращения издержек при производстве и эксплуатации изделий, существенного повышения качества выпускаемой продукции.
В качестве отечественного решения ИПИ в настоящее время предлагается новая технология построения системы информации о техническом состоянии СОТО на основе единых баз данных и знаний в составе распределенной вычислительной сети предприятий и организаций, участвующих в системе информации о техническом состоянии и надежности СОТО с использованием аппаратно-программных комплексов контроля/мониторинга технического состояния и надежности систем и элементов СОТО в реальном масштабе времени, разрабатываемых на основе интеллектуальных информационных технологий (ИИТ). Программное решение на основе ИИТ будем называть унифицированной программной платформой (УПП).
Рис. 1. Иллюстрация проблемы комплексного оценивания технического состояния и надежности изделия «Союз 2»
Поддержка принятия решений на базе интеллектуальной информационной технологии
Одной из задач, решаемых при оценивании состояния СОТО, является получение достоверной информации о состоянии и уровне качества изделия на всех этапах ЖЦ и принятие на ее основе обоснованных управленческих решений, в том числе и по проведению, при необходимости, корректирующих мероприятий по устранению имеющихся несоответствий. Для решения поставленной задачи необходимо создание автоматизированной системы мониторинга структурных состояний и ППР по управлению ЖЦ СОТО, разрабатываемой в рамках УПП. УПП представляет собой программный комплекс, используемый в качестве инструментального средства для создания ПС на базе информационных моделей заданной предметной области при помощи соответствующий технологии. Таким образом, модели и алгоритмы в составе УПП должны быть направлены на помощь лицу, принимающему решения, (ЛПР) за счет повышения достоверности информации о состоянии СОТО.
Проектирование ПС на всех стадиях ЖЦ СОТО в рамках технологии УПП осуществляют профессиональные программисты и эксперты предметной области. При этом только эксперты предметной области с использованием специализированных средств (интеллектуального интерфейса и операционной среды проектирования) формиру-
ют (синтезируют) модели предметной области, алгоритмы анализа, оценки информации и принятия решений.
При этом используемыми ключевыми подходами являются следующие (рис. 2):
• онтолого-управляемая методология описания и представления объектов предметной области, интеграции разнородной информации, формализации данных и знаний;
• модели, методы и алгоритмы представления и визуализации данных и знаний;
• методы и алгоритмы автоматического синтеза программ анализа и оценки состояния информационных объектов (ПО);
• унифицированные методы достоверного распознавания состояний информационных объектов в условиях неполной и недоопределенной информации;
• методы и алгоритмы комплексного моделирования функционирования ПС;
• модели вычислений, реализующие произвольные схемы программ анализа, оценки и управления, отличающиеся от известных ранее ориентацией на доопределение значений оцениваемых параметров состояний и позволяющие формировать результат даже при отсутствии полного набора значений измеряемых (контролируемых) параметров информационных объектов;
• модели, методы и алгоритмы проакгивного управления структурной динамикой оцениваемых ПО.
Рис. 2. Ключевые подходы при синтезе системы мониторинга структурных состояний и поддержки принятия решений по управлению ЖЦ СОТО
Моделирование предметной области
Уникальность и сложность СОТО не позволяет использовать какие-либо готовые алгоритмы или методы, позволяющие имитировать или вычислять процессы, происходящие в составе СОТО. В подобной ситуации остаётся полагаться на знания экспертов предметной области за счет разработки соответствующего комплекса моделей предметной области, созданного с помощью некоторой интеллектуальной системы. Основным средством для автоматизированного интеллектуального анализа и имитации объектов и систем становится модель, в то время как алгоритм становится лишь инвариантной составной частью модели [6-7] (см. табл. 1).
Информационный облик СОТО представлен множеством информационных единиц и отношений между ними. Можно говорить о наличии структурных состояний (СтрС), характеризующих те или иные стороны функционирования СОТО, где каждая структура представлена определенным типом отношений: функциональных, каузальных, релевантности, структуризации и пр. С течением времени изменяются как состояния информационных единиц, так и состояния отношений между ними. В таком случае говорят о структурной динамике состояния СОТО [1].Одним из возможных подходов оценивания СтрС при ППР по управлению ЖЦ СОТО является применение новой ИИТ, представленной комплексом моделей и алгоритмов [1, 8-10]:
• G-модель, как разновидность обобщенных вычислительных моделей (ОВМ), используемая в качестве модели представления знаний (МПЗ) о предметной области;
• модель «сущность-связь» в качестве модели представления данных (МПД);
• метаязык взаимодействия МПЗ и МПД, а также модели и алгоритмы формирования высказываний на этом языке на основе спецификации SQL;
• модель СтрС;
• прецедентная методика, как средство формирования выводов при ППР по управлению ЖЦ СОТО;
• методы проактивного управления, как прогностическое средство с позиции управления ЖЦ СОТО в составе ИИТ.
Обобщенные вычислительные модели
Одним из средств концептуального моделирования и программирования предметной области являются ОВМ [11]. С точки зрения теории искусственного интеллекта (ИИ) ОВМ объединяют в себе 2 МПЗ: семантические сети и фреймы [12, 13]. Одной из разновидностей ОВМ является О-модель [6]. О-модель является основой для создания имитационно-аналитического полимодельного комплекса и возникла как результат обобщения существующих подходов в рамках систем ИИ: концептуальное программирование, программирование в ограничениях, мультиагентное моделирование и др. Синтезируемый на основе О-модели программный комплекс (ПрК) позволяет осуществлять оценивание состояния СОТО с применением методов теории распознавания образов. Целью ПрК является получение обобщенных оценок совокупности параметров состояния системы, значение которых в явном виде указывают на степень работоспособности СОТО, вид и место возникшей проблемы, прогнозируемые процессы и явления с заданной точностью и интервалом прогноза и пр. О-модель описывается следующим кортежем:
М = (X, КМ АЛ
С к ' ММ М''
где X — конечное множество параметров (переменных), характеризующих процессы функционирования Сл О. Природ а параметров может быть произвольной.
К,, — конечное множество отношений на множестве
М
параметров из,
РМ — конечное множество предикатов, предметными переменными в которых являются элементы из.
Ам—отображение РМР ставящее в соответствие каждому отношению из КМ элемент в РМ
Таблица 1
Сравнительный анализ модели и алгоритма
МОДЕЛЬ АЛГОРИТМ
Принципиально декларативна В определенном смысле антидекларативна
Симметрична по отношению к параметрам, поскольку все они неявным образом определяются друг через друга Разделяет параметры на входные и выходные, явным образом определяя вторые через первые
В неявной форме определяет решение всех задач, связанных с объектом модели Определяет в явной форме задает решение только одной задачи, отношение которой к реальному Объекту не всегда очевидно
Может быть недоопределенной Алгоритм и недоопределнность - несовместимые понятия
В общем случае определяет пространство решений Традиционный (не интервальный) алгоритм позволяет получать только отдельные точечные решения
О-сеть (формируемую автоматически схему программы на основе О-модели) можно представить в виде операторной схемы и просто схемы (рис. 3).
Выразительные способности О-моделей позволяют представить любую стадию ЖЦ ИО в виде модели первичных и вторичных параметров, групп параметров, текстовых таблиц, ЗБ-мнемосхем статических и динамических, изменяющихся при изменении параметров, различных форм отображения, в виде различных логических, логико — лингвистических моделей, нечетких моделей, различных моделей обработки данных измерений.
Использование О-модели связано с формированием продукционной базы знаний (БЗ), наполняемой специалистом предметной области. Всеобъемлющая и детальная формализация заданной предметной области с помощью концептуальной схемы БЗ, иерархический способ представления знаний, набора объектов, понятий и их отношений формирует онтологию — точную спецификацию заданной предметной области. Она обеспечивает словарь для представления и обмена знаниями об этой предметной области и множество связей, установленных между терминами в этом словаре. В простейшем случае построение онтологии сводится к:
• выделению концептов — базовых понятий данной предметной области;
• построению связей между концептами — определению соотношений и взаимодействий базовых понятий.
Информационная модель
В соответствии с теорией искусственного интеллекта совокупность моделей представления данных и знаний представляет собой информационную модель (ИМ) предметной области, позволяющую единым образом описать множества объектов, их свойства и связи между ними. ИМ должна представлять собой открытый, расширяемый стандарт, определяющий представление объектов ИС в виде сущностей и их отношений, опирающийся на объектно-
ориентированную технологию и единую систему понятии. Методология разработки ИМ, предполагает проведение ряда исследований, включающих элементы сравнения, типизации, классификации, обобщения, абстрагирования, повторения. Для реализации перечисленных требований, как правило, строится система моделей, которая описывает архитектурный (структурный) и оценочный аспекты предметной области. Архитектурный аспект (архитектурное описание) предполагает построение моделей:
• объектной структуры, отражающей состав взаимодействующих в процессах материальных и информационных объектов предметной области;
• функциональной структуры, отражающей взаимосвязь функций (действий) по преобразованию объектов в процессах;
• структуры управления, отражающей события и правила, которые воздействуют на выполнение процессов;
• организационной структуры, отражающей взаимодействие организационных единиц (структурных подразделений, персонала) в процессах;
• технической структуры, описывающей топологию расположения и способы коммуникации комплекса технических средств.
Для моделирования таких структур необходимо совместное функционирование МИД и МПЗ. Для описания модели данных может быть использована модель «сущность-связь» (или ЕЯ-модель) в качестве концептуального семантического представления схемы предметной области [14-15]. В качестве МПЗ выбрана О-модель.
Основные элементы системы мониторинга структурных состояний и поддержки принятия решений по управлению жизненным циклом космических средств
В результате применения ИИТ и соответствующего набора моделей и алгоритмов был реализован ПрК мониторинга структурных состояний и ППР по управлению ЖЦ ракеты-носителя «Союз 2». Входными данными для ПрК
Рис. 3. Операторная схема (слева) и схема (справа) О-модели
являются документы и сведения, циркулирующие в составе ИС на различных этапах ЖЦ СОТО. Среди основных элементов ПрК можно выделить следующие (рис. 4).
Основным объектом, предоставляющим интерфейс доступа к консолидированным данным о СОТО на всех стадиях ЖЦ, является его электронная структура — ЭСИ. ЭСИ представляет собой «древовидную» структуру, содержащую детали, сборочные единицы, комплекты и комплексы, образующие состав изделия, а также ассоциированные с каждой такой составной частью информационные ресурсы СОТО — электронные данные, соответствующие стадиям ЖЦ СОТО. Таким образом, ЭСИ является методической основой представления инженерных данных об изделии.
Другим элементом ПрК является электронное дело изделия (ЭДИ), формируемое в результате наполнения ИС. Ведение электронного дела изделия на всех этапах ЖЦ позволяет организовать сбор, хранение, обмен, доступ ко всей необходимой информации об изделии на основе использования ЭСИ. Процесс оценивания СтрС и надежности СОТО предполагает включение в ЭДИ следующих данных: общие сведения о СОТО, описание состава эк-
земпляра СОТО, сведения об основных характеристиках составных элементов СОТО, сведения о выявленных и устраненных отказах и пр.
Для распределения потоков информации о СтрС СОТО используется организационно-штатная структура (ОШС) СОТО. ОШС представляет собой иерархическую структуру предприятия, реализованную на основе МПД. С каждым элементом ОШС связаны как элементы ЭСИ, так и соответствующие им атрибуты и состояния.
В составе ПрК реализована интерактивная интеллектуальная ЗБ- модель СОТО. Модель функционирует на основе потоковых вычислений, соответствующих принципам ОВМ. ЗБ-модель является визуализацией СтрС СОТО, полученного в результате семантического анализа данных в составе системы мониторинга. Изменение состояний элементов СОТО отражается на ЗБ-модели с помощью цветовой индикации.
Еще одним элементом ПрК является интерактивный интеллектуальный технологический график (ТГ) [16]. ТГ позволяет в режиме реального времени оценивать состояния происходящих процессов на основе потоковой модели
Рис. 4. Интерфейс программного комплекса поддержки принятия решений по управлению и контролю жизненного цикла космических средств
вычислений. Визуальные средства ТГ позволяют ЛПР наглядно оценивать текущий этап ЖЦ СОТО, степень готовности изделия, наличие/отсутствие отказов и неисправностей в составе СОТО, соответствие текущего этапа запланированному директивному времени.
Конечной целью ПрК ставится формирование комплексной оценки технического состояния и надежности изделия, и далее автоматическое формирование заявления о соответствии СОТО на основе полученных в результате мониторинга СтрС СОТО данных. Заявление о соответствии является формальным доказательством того, что СтрС СОТО соответствует заданным ограничениям, а изделие заданному уровню качества и надежности.
Заключение
Рассмотренный подход оценивания структурных состояний при ППР на различных этапах ЖЦ СОТО в составе системы информации о техническом состоянии и надежности позволяет говорить о том, что применение в составе указанной системы новой ПИТ обеспечивает возможности комплексного оценивания технического состояния и надежности СОТО, что отвечает целям и задачам ЛПР. При этом достигаются: систематичность — онтология представляет целостный взгляд на предметную область; комплексность визуализации состояния СОТО—единый подход при реализации различных средств визуализации, за счет чего гораздо лучше воспринимается и воспроизводится информация; научность — построение онтологии позволяет восстановить недостающие логические связи во всей их полноте.
G-модель, как разновидность обобщенных вычислительных моделей, обладает рядом преимуществ для моделирования, оценивания, анализа и прогнозирования структурной динамики СОТО. Однако, поскольку G-модель не учитывает полноценно отношения структуризации, необходимые для разделения потоков информации по соответствующим элементам структур СОТО, необходимо создание полимодельных комплексов, отвечающих требованиям моделирования динамики соответствующих структур.
Исследования, выполненные по данной тематике, проводились при финансовой поддержке ведущих университе-товРоссийской Федерации: СПбГПУ(мероприятие 6.1.1), ИТМО (субсидия 074—U01), Программы НТС Союзного государства «Мониторинг-СГ» (проект 1.4.1—1), грантов РФФИ (№№ 15-07-08391, 15-08-08459, 16-07-00779, 1608-00510, 16-08-01277, 16-29-09482-офи-м, 17-08-00797, 17-06-00108,17-01-00139,17-20-01214), госзаданияМини-стерства образования и науки РФ № 2.3135.2017/К, в рамках бюджетных тем №№0073-2014-0009, 0073-20150007, Международного проекта ERASMUS +, Capacity building in higher education, № 73751-EPP-1—2016—1-DE-EPPKA2-CBHE-JP, Новые стратегии обучения инженеров
с использованием сред визуального моделирования и откры-тыхучебных платформ.
Литература
1. Охтилев М.Ю., СоколовБ.В., ЮсуповР.М. Интеллектуальные технологии мониторинга состояния и управления структурной динамикой сложных технических объектов. М.: Наука, 2006. 410 с.
2. Автамонов П.Н., ОхтилевМ.Ю., СоколовБ.В., ЮсуповР.М. Актуальные научно-технические проблемы разработки и внедрения взаимосвязанного комплекса унифицированных интегрированных систем поддержки принятия решений (СППР) в АСУ объектами военно-государственного управления // Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2014. Вып. №3(152). С. 14-27.
3. Соловьев И. В. Общие принципы управления сложной организационно-технической системой II Перспективы науки и образования. 2014. №2 (8). С. 21-27. URL.: https://pnojournal.wordpress.com. ISSN2307-2447
4. Егорова А. А., Козлов С. А. Информационные системы: методы и средства проектирования II Научный вест-никМГТУГА. 2006. Вып. 105. С. 84-92.
5. Норенков И. П. Основы автоматизированного проектирования. 4-е изд., перераб. И доп. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2009. 430 с.
6. Охтилев М.Ю. Основы теории автоматизированного анализа измерительной информации в реальном времени. Синтез системы анализа. СПб: ВИКУ имени А.Ф.Можайского, 1999. 161 с.
7. Нариньяни А. С. Модель или алгоритм: новая парадигма информационной технологии II Информационные технологии. 1997. №4. С. 11-16.
8. Крылов A.B., ОхтилевП.А., БахмутА.Д. Использование прецедентной методологии при построении экспертных систем управления сложными организационно-техническими объектами II Научная сессия ГУ\П, 2017.
9. Охтилев П.А., КрыловА.В., БахмутА.Д. Обзор и применение моделей представления знаний в интеллектуальной системе мониторинга структурных состояний сложных организационно-технических объектов II Научная сессия ГУШ, 2017.
10. Бахмут А.Д., ОхтилевП.А., КрыловА.В. Применение модифицированной сети Петри при задачи автоматизированной поддержки принятия решений по управлению сложной организационно-технической системой II Научная сессия ГУ\П, 2017.
11. Тыугу Э.Х. Концептуальное программирование. М.: Наука, 1984. 255 с.
12. Поспелов Д. А. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник. М.: Радио и связь. 1990. 304 с.
13. Гущин А.Н. Основы представления знаний: учеб, пособие. СПб.: Изд-во Балтийского государственного технического университета, 2007. 31 с.
14. Петер Пин-Шен Чен. Модель «сущность-связь» — шаг к единому представлению о данных: пер. с англ. М. Р. Ко-галовский // Системы управления базами данных. 1995. Вып.№З.С. 137-158.
15. Кузнецов С.Д. Базы данных. Вводный курс. URL: «http://citforum.ru» (датаобращения: 28.03.2017)..
16. Шмелев В. В., Мануйлов Ю. С., Богданов А. В. Постановка задачи оптимального управления технологическим процессом на основе сетевой модели II Труды Военно-космической академии имени А.Ф.Можайского. 2015. №648. С. 55-62.
APPROACH TO ESTIMATION OF STRUCTURAL STATES OF COMPLEX ORGANIZATIONAL AND TECHNICAL OBJECTS BASED ON GENERALIZED COMPUTATIONAL MODELS
PAVEL A. OKHTILEV,
Saint-Petersburg, Russia, [email protected] ALEKSEY D. BAKHMUT,
Saint-Petersburg, Russia, [email protected]
ALEKSEY V. KRYLOV,
Saint-Petersburg, Russia, [email protected]
MICHAEL YU. OKHTILEV,
Saint-Petersburg, Russia, [email protected].
BORIS V. SOKOLOV,
Saint-Petersburg, Russia, [email protected]
KEYWORDS: states monitoring; decision support system; complex organizational and technical object; artificial intelligence system; information system; structural dynamics.
ABSTRACT
The approach to estimation of structural states of complex organizational and technical objects with the decision-making support on managing their life cycle is considered in the article. As an example of such an object, a space vehicle is chosen. At the same time, modern problems and requirements are considered in estimating the technical condition and reliability of space vehicles. It was revealed that the approaches used in the subject area do not allow complex modeling and estimating the state of the monitored object. The analysis of the subject area showed the need of application the new intellectual information technology presented in the article, both in the design of an information system of a complex or-
ganizational and technical objects, and the systems for monitoring structural states and supporting decision making as part of such an information system. At the same time, as a theoretical basis of such a technology, the modification of the generalized computational model is considered, which is a unified knowledge representation model that integrates a number of methods and approaches of the artificial intelligence theory and allows to build imitation-analytical polymodel complexes of monitoring states and managing complex organizational and technical objects. The article shows that as a result of applying this technology, a comprehensive estimation of the technical state and reliability of the mon-
itored object is achieved. At the same time, a short review of the software complex, which solves the problems of modeling and estimating the structural states of space vehicles, was carried out. The software complex is implemented on the basis of the considered intellectual information technology. However, it was also noted that the modification of the generalized computational model used in the technology considered has several drawbacks, the elimination of which is related to the tasks of further.
REFERENCES
1. Okhtilev M. Yu., Sokolov B.V., Yusupov R. M. Intellectual technologies for monitoring the state and managing the structural dynamics of complex technical objects. Moscow: Nauka, 2006. 410 p. (Informatics: unlimited possibilities and possible limitations). ISBN5-02-033789-7.
2. Avtamonov PN, Okhtilev M. Yu., Sokolov B. V., Yusupov R. M. Actual scientific and technical problems of development and implementation of the interconnected complex of unified integrated decision support systems (DSS) in the ACS by the objects of military-state administration. Izvestia of the Southern Federal University. Technical science. 2014. № 3 (152) Pp. 14-27.
3. Soloviev I.V. General principles of managing a complex organizational and technical system. Perspectives of science and education. 2014. No. 2 (8). Pp. 21-27. Https://pnojournal. wordpress.com. ISSN2307-2447.
4. Egorova A. A., Kozlov S. A. Information systems: methods and design tools. Scientific bulletin of MGTU GA. Issue. 105 -Moscow: FGOUVPO MSTU GA, 2006. Pp. 84-92.
5. Norenkov I.P. Fundamentals of Computer Aided Design: Textbook. For universities. 4 th ed., Pererab. And add. Moscow: MSTU them. N. E. Bauman, 2009. 430 pp.
6. Okhtilev M. Yu. Basics of the theory of automated analysis of measurement information in real time. Synthesis of the analysis system. St. Petersburg: VIKU them. Mozhaisky, 1999. 161 p.
7. Narinyani A. S. Model or algorithm: a new paradigm of information technology. Information technology. 1997. № 4. Pp. 11-16.
8. Krylov A. V., Okhtilev P. A., Bakhmut A. D. Use of precedent methodology in the construction of expert management systems for complex organizational and technical objects. Scientific session of SUAU, 2017.
9. Okhtilev P. A., Krylov A. V., Bakhmut A. D.Review and application of knowledge representation models in the intellectual
system for monitoring structural states of complex organizational and technical objects. Scientific session of the GUAP, 2017.
10. Bakhmut A. D., Okhtilev P. A., Krylov A. V. The application of a modified Petri net with the task of automated decision support for managing a complex organizational and technical system // Scientific session of the GUAP, 2017. (In press).
11. Tyugu E. H. Conceptual programming. Moscow: Nauka, 1984. 255 p. (Problems of artificial intelligence).
12. Pospelov DA Artificial Intelligence. In 3 kN. Book. 2. Models and methods: Handbook. Moscow: Radio and communication. 1990. 304 p.
13. AN Gushchin. Fundamentals of knowledge representation: textbook, handbook / A. N. Guschin; Score. State. Tech. Un-t.- St. Petersburg, 2007.-31 p. ISBN5-85546-285-4
14. Peter Pin-Shen Chen. The entity-relationship model is a step towards a unified view of data. Trans. Database management systems. Moscow: Open Systems, 1995. No. 3. Pp. 137-158.
15. Kuznetsov S. D. Database. Introductory course. Internet resource: "http://citforum.ru". (Date of circulation: 28.03.2017).
16. Shmelev V. V., Manuylov Yu. S., Bogdanov A. V. Statement of the problem of optimal control of the technological process on the basis of the network model. Proceedings of the Military Space Academy. A. F. Mozhaysky. 2015. No. 648. Pp. 55-62.
INFORMATION ABOUT AUTHORS:
Okhtilev P. A., Postgraduate Student, Engineer-Programmer of Scientific Research and Experimental Center of Intelligent Technologies "Petrokometa";
Bakhmut A. D., Postgraduate Student, Engineer-Programmer of Scientific Research and Experimental Center of Intelligent Technologies "Petrokometa";
Krylov A. V., Postgraduate Student, The Head of Department of the military industrial complex of Scientific Research and Experimental Center of Intelligent Technologies "Petrokometa". Okhtilev M. Yu., PhD, Full Professor, Temporary CEO of Scientific Research and Experimental Center of Intelligent Technologies "Petrokometa";
Sokolov B. V., PhD, Full Professor, Deputy Director of The Federal State Institution of Science St. Petersburg Institute for Informatics and Automation of the Russian Academy of Sciences.
FOR CITATION: Okhtilev P. A., Bakhmut A. D., Krylov A. V., Okhtilev M. Yu., Sokolov B. V. Approach to estimation of structural states of complex organizational and technical objects based on generalized computational models. H&ES Research. 2017. Vol. 9. No. 5. Pp. 73-82. (In Russian)
