студ. студ. Лелюх Т.И. Лелюх Т.І.

Одесский национальный морской университет, Украина Одеський національний морський університет, Україна

Исследование живучести в системах с разным характером связи Дослідження живучості в системах з різним характером зв'язку

К сложным техническим системам относят технические системы, состоящие из огромного числа составных элементов, соединенных между собой нетривиальными связями. До складних технічних систем відносять технічні системи, що складаються з величезного числа складових елементів, з'єднаних між собою нетривіальними зв'язками. Чем сложнее система, чем больше в ней элементов, чем сложнее связи, тем более сложным является процесс ее анализа и прогнозирования ее состояния, и тем большую потенциальную опасность она в себе таит. живучесть определяется как свойство системы сохранять и восстанавливать способность к выполнению основных функций в заданном объеме и в течение заданной наработки при изменении структуры системы и (или) алгоритмов и условий ее функционирования вследствие непредусмотренных регламентом нормальной работы ситуации. Понятие живучести известно в технике давно и используется при создании технических систем различного назначения, но до сих пор не создано развитой теории, которая содержала бы общетехнические результаты, позволяющие исследовать это свойство, оценивать его количественно и разрабатывать практические рекомендации проектировщика, сложных систем по обеспечению живучести. С тремление к уменьшению размеров «поражения» системы одновременно является стремлением к созданию более благоприятных условий для восстановления требуемого уровня функционирования. Чим складніше система, чим більше в ній елементів, чим складніше зв'язку, тим складнішим є процес її аналізу та прогнозування її стану, і тим більшу потенційну небезпеку вона в собі таїть. Живучість визначається як властивість системи зберігати і відновлювати здатність до виконання основних функцій у заданому обсязі і протягом заданої напрацювання при зміні структури системи і (або) алгоритмів і умов її функціонування внаслідок непередбачених регламентом нормальної роботи ситуації. Поняття живучості відомо в техніці давно і використовується при створенні технічних систем різного призначення, але до цих пір не створено розвиненою теорії , яка містила б загальнотехнічні результати, що дозволяють досліджувати це властивість, оцінювати його кількісно і розробляти практичні рекомендації проектувальника, складних систем щодо забезпечення живучості. З тремление до зменшення розмірів «поразки» системи одночасно є прагненням до створення більш сприятливих умов для відновлення належного рівня функціонування. Вследствие развитых связей между различными системами и подсистемами по различным каналам (по информационным каналам, по материальным и энергетическим потокам) значительную роль могут играть вторичные последствия нарушений работоспособности элементов системы. Внаслідок розвинених зв'язків між різними системами і підсистемами по різних каналах (по інформаційних каналах, по матеріальним і енергетичним потокам) значну роль можуть грати вторинні наслідки порушень працездатності елементів системи.

Из всех известных методов анализа живучести систем наиболее оптимальным можно назвать метод когнитивно-имитационного моделирования. З усіх відомих методів аналізу живучості систем найбільш оптимальним можна назвати метод когнітивно-імітаційного моделювання. Данный метод является основой для создания компьютерных систем, связанных с решением задач в сложно определяемых ситуациях. Даний метод є основою для створення комп'ютерних систем, пов'язаних з вирішенням завдань в складно визначаються ситуаціях. Преимущество данного метода в возможности построения более сложной модели технической системы с учетом таких условий и факторов, которые исключают применение аналитических методов. Перевага даного методу в можливості побудови більш складної моделі технічної системи з урахуванням таких умов і факторів, які виключають застосування аналітичних методів. Это дает возможность учитывать динамику ситуации. Це дає можливість враховувати динаміку ситуації. Недостаток данного метода состоит в трудоемкости построения моделей. Недолік даного методу полягає в трудомісткості побудови моделей. Когнитивную методологию рекомендуется использовать при разработке интеллектуальных систем, в том числе интеллектуальных систем прогнозирования технического состояния и поддержки принятия решений. Когнітивну методологію рекомендується використовувати при розробці інтелектуальних систем, в тому числі інтелектуальних систем прогнозування технічного стану та підтримки прийняття рішень. Так же возможно использование КИМ в различных комбинированных подходах, совмещающих методы разных моделей. Так само можливе використання КІМ в різних комбінованих підходах, які суміщають методи різних моделей.

Основой когнитивно-имитационной модели является когнитивная карта, которая отображает взаимодействие элементов системы между собой. Основою когнітивно-імітаційної моделі є когнітивна карта, яка відображає взаємодію елементів системи між собою. Когнитивная карта представляется в виде ориентированного графа, в котором узлы – это элементы системы, а ребра – связи между ними. Когнітивна карта представляється у вигляді орієнтованого графа, в якому вузли - це елементи системи, а ребра - зв'язки між ними. Это может быть взаимное влияние элементов системы (причинно-следственная связь), либо связь элементов по ресурсу («энергия» – «информация» – «вещество»). Це може бути взаємний вплив елементів системи (причинно-наслідковий зв'язок), або зв'язок елементів по ресурсу («енергія» - «інформація» - «речовина»).

Данный метод подходит для однородных систем. Даний метод підходить для однорідних систем. На самом деле любую систему можно разделить на подсистемы по ЭВИ. Насправді будь-яку систему можна розділити на підсистеми по Еві. Критерием для такого разделения можно принять ресурс. Критерієм для такого поділу можна прийняти ресурс. В этом случае система будет состоять из: энергетической подсистемы, информационной подсистемы и подсистемы по веществу. У цьому випадку система складатиметься з: енергетичної підсистеми, інформаційної підсистеми і підсистеми по речовині. Это позволит получить более точные данные для оценки и обеспечения живучести. Це дозволить отримати більш точні дані для оцінки та забезпечення живучості. При рассмотрении нескольких подсистем возникает проблема взаимосвязи между системами, поскольку блоки, включенные в одну подсистемы, могут входить и в другую. При розгляді декількох підсистем виникає проблема взаємозв'язку між системами, оскільки блоки, включені в одну підсистеми, можуть входити і в інший. При этом, если выходит из строя одна подсистема, то вышедшие в ней из строя блоки могут так же повлиять на живучесть другой подсистемы. При цьому, якщо виходить з ладу одна підсистема, то вийшли в ній з ладу блоки можуть так само вплинути на живучість іншої підсистеми. Следовательно, влияние на живучесть отдельного блока следует оценивать с точки зрения оценки влияния на живучесть каждого блока подсистемы. Отже, вплив на живучість окремого блоку слід оцінювати з точки зору оцінки впливу на живучість кожного блоку підсистеми.

Оценка живучести может производиться с точки зрения структурного, функционального и управляющего критериев. Оцінка живучості може проводитися з точки зору структурного, функціонального та керуючого критеріїв. В данном исследовании рассматривается только структурный аспект живучести. У даному дослідженні розглядається тільки структурний аспект живучості. Структурный аспект рассматривает угрозы и риски с точки зрения взаимодействия агрегатов технической системы. Структурний аспект розглядає загрози і ризики з точки зору взаємодії агрегатів технічної системи. Для оценки структурной живучести используется метод поражающего импульса. Для оцінки структурної живучості використовується метод вражаючого імпульсу. Импульс распределяется от пораженного узла к смежным узлам, выводя их из строя. Імпульс розподіляється від ураженого вузла до суміжних вузлам, виводячи їх з ладу. Для каждого из узлов ориентированного графа системы вводится коэффициент структурной угрозы , изменяющийся в диапазоне от 0 до 1. В Для кожного з вузлів орієнтованого графа системи вводиться коефіцієнт структурної загрози, що змінюється в діапазоні від 0 до 1. В терминах обеспечения живучести оценку можно выразить следующими градациями: выше 0, 7 — объект является структурно важным для системы и термінах забезпечення живучості оцінку можна виразити наступними градаціями: вище 0, 7 - об'єкт є структурно важливим для системи та требует наибольшего внимания при техническом контроле и диагностики, а при потребує найбільшої уваги при технічному контролі та діагностики, а при снижении эксплуатационных параметров должен быть заменен на исправный в первую очередь; от 0,7 до 0, 3 — объект является структурно значимым для зниженні експлуатаційних параметрів повинен бути замінений на справний в першу чергу; від 0,7 до 0, 3 - об'єкт є структурно значущим для системы, однако обладает меньшим приоритетом в отношении обеспечения системи, проте володіє меншим пріоритетом щодо забезпечення живучести системы; от 0 , 3 и ниже — объект не является структурно важным живучості системи; від 0, 3 і нижче - об'єкт не є структурно важливим для системы в целом и его выход из строя м инимально сказывается на общей живучести. для системи в цілому і його вихід з ладу м інімально позначається на загальній живучості.

Для проведения исследования были выбраны следующие средства: Для проведення дослідження було обрано такі засоби: представление исходных моделей в формате уявлення вихідних моделей у форматі JSON; высокоуровневый язык программирования Python; средства JSON; високорівнева мова програмування Python; кошти визуализации графов graphviz; утилиты make; в качестве IDE использовался редактор Notepad ++ . візуалізації графів graphviz; утиліти make; в якості IDE використовувався редактор Notepad + +.

Каждая подсистема была представлена в виде орграфа в формате json . Для удобства и наглядности они были раскрашены в разные цвета. Были получены КСУ для каждого узла каждой подсистемы, а так же совмещенной системы. Кожна підсистема була представлена у вигляді орграфа у форматі json. Для зручності і наочності вони були розфарбовані в різні кольори. Були отримані КСУ для кожного вузла кожної підсистеми, а так само суміщеної системи. Проведя анализ полученных данных можно сделать следующий вывод: рассматривая систему с разным характером связи, коэффициент структурной угрозы элементов в подсистемах ниже, чем если рассматривать систему в целом. Провівши аналіз отриманих даних можна зробити наступний висновок: розглядаючи систему з різним характером зв'язку, коефіцієнт структурної загрози елементів в підсистемах нижче, ніж якщо розглядати систему в цілому. Это хорошо видно на диаграмме. Це добре видно на діаграмі. Из этого следует, что в целом в системе живучесть элементов ниже, чем в отдельных подсистемах. З цього випливає, що в цілому в системі живучість елементів нижче, ніж в окремих підсистемах.

Література:

1. Стекольников Ю.И. Живучесть систем / Ю.И. Стекольников. - СПб Политехника, 2002

2. Рябинин И.А. Надежность и безопасность структурно-сложных систем / И.А. Рябинин. – СПб.: «Политехника», 2000

3. Крапивин В.Ф. Теории живучести сложных систем / В.Ф. Крапивин, С.М. Макмак. – М.: «Наука», 1978

4. Черкесов Г.Н. Методы и модели оценки живучести сложных систем / Г.Н.Черкесов, И.Б. Шубинский, Я.Д. Барокий. – М.: «Знание», 1987

5. Бойко В.Д. Оцінка структурних загроз за допомогою поражаючого моделюючого імпульсу / В.Д. Бойко, В.О. Савченко // Десята всеукраїнська конференція студентів і молодих науковців, «Інформатика, інформаційні системи та технології». – Одеса, 2013.