Разработка алгоритма отклонения от нормы для обнаружения опасности технической системой управления безопасностью на предприятии Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

КОНТРОЛЬ И МОНИТОРИНГ ОПАСНОСТЕЙ HARARD MANAGEMENT AND MONITORING

Оригинальная статья / Original article УДК 681.518.5

DOI: http://dx.doi.org/10.21285/2500-1582-2018-2-25-34

РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА ОТКЛОНЕНИЯ ОТ НОРМЫ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ ОПАСНОСТИ ТЕХНИЧЕСКОЙ СИСТЕМОЙ УПРАВЛЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТЬЮ НА ПРЕДПРИЯТИИ

© Е.В. Гвоздев1

Академия гражданской защиты МЧС России,

141435, Российская Федерация, Московская область, г. Химки, Новогорск.

РЕЗЮМЕ. ЦЕЛЬ. Проведен анализ деятельности «критически важных объектов», предоставляющих населению набор услуг (использование электроэнергии, воды, тепла и т.д.), которым регламентируются повышенные требования для устойчивого функционирования. Рассматриваемые объекты являются уязвимыми: аварии, техногенные катастрофы, диверсии, террористические акты могут произойти в любом месте и спровоцировать нарушения (отказы) технологического процесса. Ключевой идеей в создании безопасных условий функционирования «критически важных объектов» является имитационное рассмотрение различных сценариев возникновения опасностей в процессе производства. МЕТОДЫ. В настоящей работе предлагается использовать сценарно-процессный подход, в основу которого заложено использование сочетания параметрического подхода (параметризация мощности внешнего воздействия) с имитационным рассмотрением различных сценариев возникновения опасностей в процессе производства, а также с оптимизационным поиском наихудшего сценария для их смягчения (исключения). РЕЗУЛЬТАТЫ. Достижение поставленной цели опирается на применение нового количественного критерия обнаружения опасности (отказа системы), в содержание которого закладываются данные измерений входных и выходных сигналов технической системы управления безопасностью производственного объекта; при этом требуется алгебраическое решение задачи идентификации возникновения опасности (отказа системы) в производственном процессе предприятия, рассмотрение в виде математической модели динамического объекта. ВЫВОДЫ. Разработан алгоритм отклонения от нормы для обнаружения опасности (отказа системы), предназначенный для измерения и формирования базы данных для использования технической системой управления безопасностью технологического процесса предприятия, что позволит адресно обнаружить и немедленно устранить выявленные отклонения.

Ключевые слова: техническая система управления безопасностью технологического процесса предприятия, сценарно-процессный подход, модель управления безопасностью производственного объекта, алгоритм отклонения от нормы.

Информация о статье. Дата поступления 22 февраля 2018 г.; дата принятия к печати 12 марта 2018 г.; дата он-лайн-размещения 21 июня 2018 г.

Формат цитирования: Гвоздев Е.В. Разработка алгоритма отклонения от нормы для обнаружения опасности технической системой управления безопасностью на предприятии // XXI век. Техносферная безопасность. 2018. Т. 3. № 2 (10). С. 25-34. DOI: 10.21285/2500-1582-2018-2-25-34

DEVIATION ALGORITHM FOR RISK IDENTIFICATION BY A SAFETY MANAGEMENT SYSTEM OF THE ENTERPRISE

E.V. Gvozdev

Academy of civil protection of EMERCOM of Russia, Novogorsk, Khimki, Moscow region, Russian Federation, 141435

1

Гвоздев Евгений Владимирович, кандидат технических наук, старший преподаватель кафедры пожарной безопасности, е-mail: evgvozdev@mail.ru

Evgeny V. Gvozdev, Candidate of Technical Sciences, Senior Lecturer of the Department of Fire Safety, е-mail: evgvozdev@mail.ru

Том 3, № 2 2018 XXI ВЕК. ТЕХНОСФЕРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ Vol. 3, no. 2 2018 XXI CENTURY. TECHNOSPHERE SAFETY

ISNN 2500-1582

КОНТРОЛЬ И МОНИТОРИНГ ОПАСНОСТЕЙ HARARD MANAGEMENT AND MONITORING

ABSTRACT. PURPOSE. Activities of Russian "critical facilities" providing a set of services (electricity, water, heating, etc.) which regulate increased requirements for sustainable operation are analyzed. Such facilities are vulnerable: accidents, man-made disasters, sabotage, terrorist acts can happen anywhere and provoke disruption of the technological process. It was suggested to use a scenario-process approach which is based on the use of combined parametric approaches and simulation of different variants of hazards in manufacturing processes as well as an optimizing search for the worst-case possibility of their mitigation (exclusion). The key idea in creating safe conditions for "critical facilities" is the use of a new quantitative criterion for risk identification. METHODS. The paper uses a scenario-process approach which is based on the use of a combination of a parametric approach (parameterization of the power of external influence), simulation of various stages of hazards in the manufacturing process and optimization of the worst-case scenario for their elimination. RESULTS. The research uses a new quantitative criterion for risk (system failure) identification based on measurements of input and output signals of the technical safety management system of the production facility; it requires algebraic solution to the problem of risk identification. CONCLUSIONS. The deviation algorithm for hazard (system failure) identification designed to measure and generate a database for using a technical security control system of the technological process of the enterprise detects and eliminates identified deviations.

Keywords: technical safety management system for the technological process, scenario-process approach, safety management model of the production facility, algorithm development for risk identification

Information about the article. Received February 22, 2018; accepted for publication March 12, 2018; available online June 21, 2018.

For citation. Gvozdev E.V. Deviation algorithm development for risk identification by a safety management system of the enterprise. XXI vek. Tekhnosfernaya bezopasnost' = XXI century. Technosphere Safety. 2018, vol. 3, no. 2 (10), pp. 25-34. DOI: 10.21285/2500-1582-2018-2-25-34. (In Russian).

Введение

В современной экономике важное место занимают территориально-распределенные объекты (филиалы) производственных предприятий с сетевой структурой связей. Это крупные предприятия, «критически важные объекты», деятельность которых направлена на первоочередное жизнеобеспечение населения водой, теплом, электроэнергией. В соответствии с Федеральным законом от 21.12.1994 № 68-ФЗ «О защите населения и территорий от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера», они во многом определяют хозяйственную и управленческую структуру страны, региона, большого производственного комплекса. От состояния и качества функционирования таких предприятий во многом зависит уровень благосостояния обслуживаемых жителей крупных городов (мегаполисов).

Территориально-производственный принцип распределения рассматриваемых составных частей объектов (филиалов), рассредоточенных на значительном удалении друг от друга, делает их весьма уязвимыми: аварии, техногенные катастрофы, диверсии, террористические акты могут произойти в любом месте и спровоцировать нарушения функционирования системы, иногда далеко от источника возникновения опасности.

Методы исследования

Важнейшим качеством данных производственных объектов является отсутствие возникновения негативных воздействий на их процесс функционирования и развития в результате устойчивого управления статической и динамической группами [1, 2].

Статическая группа включает в себя структурное содержание производственного объекта, управление в котором реализуется на основе утвержденных правил взаимодействия между органом управления и управляемыми объектами за счет сформировавшихся связей.

В содержание динамической группы закладываются задачи управления динамикой по-

том 3, № 2 2018 XXI ВЕК. ТЕХНОСФЕРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ Vol. 3, no. 2 2018 XXI CENTURY. TECHNOSPHERE SAFETY

ISNN 2500-1582

КОНТРОЛЬ И МОНИТОРИНГ ОПАСНОСТЕЙ HARARD MANAGEMENT AND MONITORING

ведения производственного объекта на основе решений, не сформированных заранее, а принимаемых вследствие полученной информации в данный момент времени, т.е. принятие решения не зафиксировано и зависит от оперативной информации о системе управления.

При проведении анализа сложных систем традиционно используется аппарат имитационного моделирования. Зачастую, чем сложней система, тем трудней интерпретировать полученные модельные результаты. С целью упрощения модели часть параметров реального функционирования системы заменяют их оптимальными значениями, что позволяет говорить об определенных оптимистичных оценках качества функционирования [3].

В настоящей работе предлагается использовать сценарно-процессный подход (далее -СПП), в основу которого заложено использование сочетания параметрического подхода (параметризация мощности внешнего воздействия) с имитационным рассмотрением различных сценариев возникновения опасностей в процессе производства, а также с оптимизационным поиском наихудшего сценария для их смягчения (исключения). Решение предстоящей задачи будет опираться на применении нового количественного критерия обнаружения опасности (отказа системы), в содержание которого закладываются данные измерений входных и выходных сигналов технической системы управления безопасностью производственного объекта (далее - ТСУБ), что потребует алгебраического решения задачи идентификации возникновения опасности (отказа системы) в производственном процессе предприятия, рассмотрения в виде математической модели динамического объекта [4-7].

Постановка и решение задачи

Постановка задачи. Пусть модель исправного динамического объекта с замкнутой системой управления представлена в пространстве в виде

xi+i = Axi + Вщ + т0 ,

(1)

где А, В - матрицы собственной динамики и эффективности управления; х - вектор состояния производственного объекта размерности пх; и - сигнал на выходе ТСУБ, совпадающий при отсутствии опасности (отказа системы) с вектором отклонения органа управления размерности пи; т0 = Ви0 - вектор допустимых отклонений параметров, запрограммированных и отображаемых в ТСУБ, соответствующих равновесному состоянию динамического объекта; и0 - вектор допустимых отклонений органа управления, соответствующий равновесному состоянию производственного объекта; 1 = 0, I - 1 - дискретное время до возникновения опасности (отказа системы); 1 - момент возникновения опасности (отказа системы).

При возникновении опасности (отказа системы) модель динамического производственного объекта будет иметь вид:

X ,

= Ах[ + Ви- + т0 ,

Г

(2)

где ] = 1,1 + 1,...- дискретное время после возникновения опасности (отказа системы); х? - вектор состояния опасности (отказа системы), отображаемый в критической зоне отклонения параметров, запрограммированных в ТСУБ, которые будут описаны выражением

Uj = Fuj + (l

F)uo,

(3)

WM

Том 3, № 2 2018 Vol. 3, no. 2 2018

XXI ВЕК. ТЕХНОСФЕРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ XXI CENTURY. TECHNOSPHERE SAFETY

ISNN 2500-1582

. к 27 „

КОНТРОЛЬ И МОНИТОРИНГ ОПАСНОСТЕЙ HARARD MANAGEMENT AND MONITORING

где F - матрица опасности (отказа системы) в условиях снижения эффективности управления безопасностью производственным объектом,

Г = ^[/(1)-да-Япи)];

- вектор возникновения опасности (отказа системы), отображаемый в критической зоне отклонения ТСУБ:

^ = [и£(1)—и£(Л)—и£(пи)]Т. Подставим (3) в (2) и запишем модель объекта с неисправной системой управления:

= Л*^ + + Шц,

(4)

где = ^ - матрица эффективности управления неисправного объекта;

Шд = В(7 - F)Uo +т0 - постоянный вектор, характеризующий совокупное отклонение параметров, запрограммированных в ТСУБ и отображаемых в критической зоне.

Задача. Требуется на основе результатов измерений входных сигналов, поступающих в ТСУБ, разработать параметрические значения для критической зоны возникновения опасностей (отказа системы) с целью отображения информации на дисплее ТСУБ. Это позволит принять обоснованное решение Лицу, принимающему решение (далее - ЛПР), для устранения причин возникновения опасности, скорректировать управляемое воздействие на объект управления, подвергающийся опасности (отказа системы).

Решение задачи. Предположим, что наблюдение за объектом ведется на протяжении некоторого времени. Тогда модели объекта в исправном (1) и неисправном (4) состояниях будут иметь матричный вид:

= ЛХ/ + ад- + mfe,

где

^í = [^'"^i+ftL =

/ /

, = [и——и£+л], У,-= и,-—и.+л/ ,е = [1 —1], количе-

ство шагов наблюдения за объектом в исправном и неисправном состояниях, соответственно. При этом задачи идентификации параметров модели контролируемого объекта в каждом случае описываются линейными правосторонними матричными уравнениями относительно неиз-

вестных Л, В,т0,m0

[Л В т0]

Xi

Ut

L е

= X£+i, [Л В т0]

Х! U;

=

Решение рассматриваемых уравнений будет возможно при выполнении следующих условий:

Том 3, № 2 2018 Vol. 3, no. 2 2018

XXI ВЕК. ТЕХНОСФЕРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ XXI CENTURY. TECHNOSPHERE SAFETY

ISNN 2500-1582

шм

е

КОНТРОЛЬ И МОНИТОРИНГ ОПАСНОСТЕЙ HARARD MANAGEMENT AND MONITORING

X,

i+1

X,

и(

L е

= 0; X,

i+i

и

= 0.

(5)

Выражение (5) показывает, что задача идентификации линейной модели производственного объекта разрешима как до, так и после возникновения опасности (отказа системы). Однако непосредственно в момент ее возникновения поведение производственного объекта не может быть описано с помощью единой линейной модели. Этот факт учитывается в формуле (6) для обнаружения опасности (отказа системы) с помощью критерия, характеризующего точность решения задачи идентификации в момент возникновения опасности (отказа системы), вида

г=

[Xi+iXf+i

X г х;

ut Uj

(б)

где определяется ортогональный делитель нуля матрицы входных-выходных данных.

Xi X¡

Ui Uj

Хг Xt

U, Uj e e

=0

(7)

имеет ортогональный вид

"П "j Л т х'] "j ■R

и, и, = 7

. е е . j . е е .

Критерий (6) не требует априорной информации о модели функционирования производственного объекта, для управления на котором используются данные измерений векторов управления и состояния. Однако данный метод обладает серьезным недостатком, когда самые малые возмущения, действующие на систему (7), могут привести к существенному изменению структуры делителя нуля. Наличие указанного недостатка свидетельствует о низкой достоверности рассматриваемого метода с целью обнаружения опасности (отказа системы) на практике.

Для повышения достоверности обнаружения факта и времени возникновения опасности (отказа системы) на производственном объекте, в условиях воздействия возмущений, возникла необходимость представить численный делитель нуля в виде его приближенного значения (7). Для чего запишем уравнение вычисления правого делителя нуля некоторой матрицы С:

CZ *0 = в

mxS.

(8)

Том 3, № 2 2018 Vol. 3, no. 2 2018

XXI ВЕК. ТЕХНОСФЕРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ XXI CENTURY. TECHNOSPHERE SAFETY

ISNN 2500-1582

29

R

R

Г

е

R

е

е

R

е

е

КОНТРОЛЬ И МОНИТОРИНГ ОПАСНОСТЕЙ HARARD MANAGEMENT AND MONITORING

Зададим степень приближения решения уравнения (8) с помощью некоторого конечного малого значения - 5, которое может быть оценено нормой Фробениуса, известного также как норма Гильберта - Шмидта или Шура:

5 = i» = Ji;=T(m's) of,

где сТ( - сингулярные числа матрицы 0.

Для обеспечения решения заданной нормы требуется использовать сингулярное разложение матрицы С в виде записи:

С = CiT IcCRT = [CiTCiT]

I

о

о

—mm

Ic

CRT LC=RT

(9)

где Сьт; СЙТ- матрицы левых и правых сингулярных векторов, удовлетворяющих условиям ортогональности СЬТСЬ = 7, СЙСЙТ = 7; - диагональная матрица минимальных сингуляр-

ц^тш^г. тт^тах

ных чисел, удовлетворяющих условию ЦПс \\<# Пс - диагональная матрица максимальных сингулярных чисел; Сь, Сй, Сь, Сй - матрицы левых и правых сингулярных векторов, соответствующих максимальным и минимальным сингулярным числам. Подставим уравнение (9) в уравнение (8):

[CirCir]

о

о

-min

I

CRT LC=RT

Z = 0.

Далее умножим полученное выражение слева на матрицу левых ортогональных векторов, что не приведет к изменению нормы правой части уравнения:

о

-mm

СЙГ LC=RT

Z =

CL LC=i

0 = 0*.

(10)

Введем промежуточные обозначения:

2 = М ^

и подставим выражение (11) в (10):

(11)

о

о

—mm

Ic

СЙГ LCÄr.

M [i] =

Ii

о

о

—mm

I

= 0*

(12)

Из полученного уравнения (12) следует, что заданная точность решения обеспечивается при У = 0.

н

Том 3, № 2 2018 Vol. 3, no. 2 2018

XXI ВЕК. ТЕХНОСФЕРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ XXI CENTURY. TECHNOSPHERE SAFETY

ISNN 2500-1582

шм

о

КОНТРОЛЬ И МОНИТОРИНГ ОПАСНОСТЕЙ HARARD MANAGEMENT AND MONITORING

г = ск у,

где У - произвольная ортогональная матрица, удовлетворяющая условию У = I. Тогда критерий обнаружения опасности (отказа системы) при действии возмущений будет иметь вид:

s=

[Xi+1X¡+l]

Xi X,

U, Uj e e

(13)

где численныи делитель нуля удовлетворяет выражению

X X,

Ui

Ve

j

Uj

e J

e

X ( x; и( Uj

e

< Ô.

(14)

Таким образом, для обнаружения факта и времени возникновения опасности (отказа системы) производственного объекта необходимо на каждом шаге определять правые сингулярные векторы матриц данных(14), соответствующие минимальным сингулярным значениям с заданной степенью точности, и проверять превышение некоторого порогового значение критерия (13).

На рисунке 1 приведена схема работы алгоритма обнаружения опасности (отказа системы) согласно предложенному методу. Для формирования матриц входных-выходных данных в соответствии с требуемой шириной окна идентификации необходимо использовать накопители информации, данные из которых поступают в устройство обнаружения опасности (отказа системы), где реализован алгоритм вычисления нормы (13).

Рис. 1. Схема обнаружения опасности (отказа системы) Fig. 1. Risk (system failure) identification

Ö

Том 3, № 2 2018 Vol. 3, no. 2 2018

XXI ВЕК. ТЕХНОСФЕРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ XXI CENTURY. TECHNOSPHERE SAFETY

ISNN 2500-1582

n 31 ,,

R

R

2

КОНТРОЛЬ И МОНИТОРИНГ ОПАСНОСТЕЙ HARARD MANAGEMENT AND MONITORING

Для исправного объекта значение нормы (13) будет равно нулю или некоторому набору чисел, находящихся в секторе допустимых значений, и выйдет за пределы допустимых значений при обнаружении опасности (отказа системы). Момент отклонения от допустимых значений, запрограммированных в ТСУБ, совпадает с временем возникновения опасности (отказа системы) в данной системе поддержки управления. Таким образом, быстродействие и точность обнаружения времени возникновения опасности (отказа системы) определяются частотой дискретизации сигналов и совпадают с интервалом времени между двумя последовательными измерениями.

Описание модели функционирования производственного процесса предприятия

с точки зрения безопасности

Описанный выше новый количественный критерий обнаружения опасности (отказа системы) предлагается использовать в виде модели управления безопасностью производственного объекта (далее - МУБ ПО), (рис. 2).

В МУБ ПО содержатся:

- идентифицированная модель системы - М0^; и; Р);

- модель окружающей обстановки - МЕ(Х);

- модель поведения системы - Мс^);

- модель измерения состояний системы - Ммо;

- модель измерения состояния окружающей среды - ММЕ с учетом правил выбора процесса изменения объекта А.

■ идентифицированная модель системы

the identified model of the svstem

■ модель окружающей обстановки

the model of the environment

■ модель поведения системы

the model of system behavior

■ модель измерения состояний системы

the model of states measurement system

■ модель измерения состояния окружающей среды

measurement model of the environment state

Рис. 2. Модель управления безопасностью производственного объекта Fig. 2. Production facility safety management system

Модель поведения производственного объекта

The behavior model of the production facility

Том 3, № 2 2018 XXI ВЕК. ТЕХНОСФЕРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ Vol. 3, no. 2 2018 XXI CENTURY. TECHNOSPHERE SAFETY

ISNN 2500-1582

КОНТРОЛЬ И МОНИТОРИНГ ОПАСНОСТЕЙ HARARD MANAGEMENT AND MONITORING

Описание МУБ ПО в виде кортежа:

М = (Мо^и;Р); МЕ(Х);МС№); Ммо; Мме;А)

является метанабором системы, а его содержание включает в себя элементы, отнесенные к основным элементами метанабора.

Отличительная особенность идентифицированной модели системы, с точки зрения теории управления, заключается в наличии в ней параметров описания управляемого объекта, включающих: вектор фазовых переменных у е У е Ет; вектор управлений и е V е ег; вектор выделенных ресурсов р е Р е е5.

Основные компоненты модели окружения содержат экзогенные величины х е X е Еп относительно информированности о них ЛПР, которые ему неподвластны и не могут быть изменены или использованы по его желанию. Модель МЕ(Х) необходима для формального выделения и описания экзогенных величин, а также связей между ними.

В модели поведения системы М0^) формализована динамика изменения фазовых состояний системы, описываемая посредством процедур преобразования характеризующих ее параметров, а также условий взаимодействия их с величинами, формализованно описывающими окружение; здесь же формулируются ограничения 0, которые определяют условия поведения управляемого объекта.

С кибернетической точки зрения модели Ммо и ММЕ можно рассматривать как преобразователи информации, на вход которых поступает информация о внешних или внутренних параметрах функционирования производственного процесса, а на выходе они формируют соответствующие показатели, отображаемые на дисплее ТСПУ в секторах допустимых или критических значений. Таким образом, преобразователь Мм0 формирует внутреннее информационное поле субъекта действия, а ММЕ - его внешнее информационное поле.

Заключение

В результате проведенных исследований разработан алгоритм вычисления нормы, основным достоинством которого является его независимость от параметров модели контролируемого объекта, что гарантирует факт передачи информации на ТСУБ как до момента возникновения опасности (отказа системы), так и после устранения выявленных отклонений.

Использование предлагаемого подхода дает возможность перевести систему управления безопасностью предприятия на новый качественный уровень за счет беспрерывного мониторинга процесса функционирования объектов производства, повышения скорости и достоверности обнаружения времени возникновения опасности (отказа системы).

Библиографический список

1. Козлов М.В., Малашенко Ю.Е., Назарова И.А., Новикова Н.М. Управление топливно-энергетической системой при крупномасштабных повреждениях. Сетевая модель и программная реализация // Известия РАН. Теория и системы управления. 2017. № 6. 23 с.

2. Гвоздев Е.В., Рыбаков А.В. О методике оценки состояния пожарной безопасности на предприятии ОАО «Мо-сводоканал» // Научные и образовательные проблемы гражданской защиты. 2014. Выпуск 3. № 22. 13 с.

3. Кульба В.В., Ковалевский С.С., Кононов Д.А., Чернов И.В., Шелко А.Б. Проблемы обеспечения экономической безопасности сложных социально-экономических систем. М.: ИПУ РАН, 2008. 58 с.

4. Зыбин Е.Ю., Косьянчук В.В., Кульчак А.М. Аналитическое решение задачи оптимальной реконфигурации системы управления летательного аппарата при отказе нескольких органов управления // Мехатроника, автоматизация, управление. 2014. № 7. С. 59-66.

Том 3, № 2 2018 XXI ВЕК. ТЕХНОСФЕРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ Vol. 3, no. 2 2018 XXI CENTURY. TECHNOSPHERE SAFETY

ISNN 2500-1582

КОНТРОЛЬ И МОНИТОРИНГ ОПАСНОСТЕЙ HARARD MANAGEMENT AND MONITORING

5. Зыбин Е.Ю., Косьянчук В.В. Алгебраический критерий обнаружения факта и времени возникновения отказов в системах управления динамическими объектами // Известия РАН. Теория и системы управления. 2016. № 4. С. 50-61.

6. Корсун О.Н. Алгоритм идентификации динамических систем с функционалом в частотной области // Автоматика и Телемеханика. 2003. № 5. С. 111-121.

7. Кульба В.В., Кононов Д.А., Малинецкий Г.Г. Сценарий поведения сложных систем в чрезвычайных ситуациях // Материалы VI Всероссийской научно-практической конференции «Управление рисками чрезвычайных ситуаций». Москва, МЧС России, 2001. М.: КРУК, 2001. С. 143-152.

Reference

1. Kozlov M.V., Malashenko Yu.E., Nazarova I.A., Novikova N.M. Upravlenie toplivno-energeticheskoj sistemoj pri krupnomasshtabnyh povrezhdeniyah. Setevaya model' i programmnaya realizaciya [Management of fuel and energy system at large-scale damages. Network model and program realization]. Izvestiya RAN. Teoriya i sistemy upravleniya [News of RAS. Theory and control systems], 2017, no. 6, 23 p. (In Russian).

2. Gvozdev E.V., Rybakov A.V. O metodike ocenki sostoyaniya pozharnoj bezopasnosti na predpriyatii OAO «Mosvodokanal» [About a technique of assessment of a condition of fire safety at the JSC Mosvodokanal enterprise]. Nauchnye i obrazovatel'nye problemy grazhdanskoj zashchity [Scientific and educational problems of civil protection], 2014, is. 3, no. 22, 13 p. (In Russian).

3. Kul'ba V.V., Kovalevskij S.S., Kononov D.A., Chernov I.V., Shelko A.B. Problemy obespecheniya ekonomicheskoj bezopasnosti slozhnyh social'no-ekonomicheskih system [Problems of ensuring economic security of difficult social and economic systems]. Moscow, IPU RAN Publ., 2008, 58 p. (In Russian).

4. Zybin E.Yu., Kos'yanchuk V.V., Kul'chak A.M. Analiticheskoe reshenie zadachi optimal'noj rekonfiguracii sistemy upravleniya letatel'nogo apparata pri otkaze neskol'kih organov upravleniya [The analytical solution of a problem of optimum reconfiguration of a control system of the aircraft at refusal of several governing bodies]. Mekhatronika, avtoma-tizaciya, upravlenie [Mechatronics, automation, management], 2014, no. 7, pp. 59-66. (In Russian).

5. Zybin E.Yu., Kos'yanchuk V.V. Algebraicheskij kriterij obnaruzheniya fakta i vremeni vozniknoveniya otkazov v siste-mah upravleniya dinamicheskimi ob"ektami [Algebraic criterion of detection of the fact and time of emergence of refusals in control systems of dynamic objects]. Izvestiya RAN. Teoriya i sistemy upravleniya [News of RAS. Theory and control systems], 2016, no. 4, pp. 50-61. (In Russian).

6. Korsun O.N. Algoritm identifikacii dinamicheskih sistem s funkcionalom v chastotnoj oblasti [Algorithm of identification of dynamic systems with functionality in frequency area]. Automatika i Telemekhanika [Automatic equipment and Telemechanics], 2003, no. 5, pp. 111-121. (In Russian).

7. Kul'ba V.V., Kononov D.A., Malineckij G.G. Scenarij povedeniya slozhnyh sistem v chrezvychajnyh situaciyah [The scenario of behavior of difficult systems in emergency situations]. «Upravlenie riskami chrezvychajnyh situacij». Materialy VI Vserossijskoj nauchno-prakticheskoj konferencii. Moskva, MChS Rossii, 2001 ["Risk Management of Emergency Situations". Materials VI of the All-Russian scientific and practical conference, Moscow, Emercom of Russia, 2001]. Moscow, 2001, KRUK Publ., pp. 143-152. (In Russian).

Критерий авторства

Гвоздев Е.В. имеет авторские права и несет ответственность за плагиат.

Contribution

Gvozdev E.V. has author's rights and bears the responsibility for plagiarism.

Конфликт интересов

Автор заявляет об отсутствии конфликта интересов в этой работе.

Conflict of interests

The author declares no conflict of interests regarding the publication of this article.

Том 3, № 2 2018 XXI ВЕК. ТЕХНОСФЕРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ Vol. 3, no. 2 2018 XXI CENTURY. TECHNOSPHERE SAFETY

ISNN 2500-1582