Известия Саратовского университета. Новая серия.

Серия Математика. Механика. Информатика

ISSN 1816-9791 (Print)
ISSN 2541-9005 (Online)

Для цитирования:

Резчиков А. Ф., Кушников В. А., Иващенко В. А., Богомолов А. С., Филимонюк Л. Ю., Шоломов К. И. Представление динамических причинно-следственных связей в человекомашинных системах // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Математика. Механика. Информатика. 2017. Т. 17, вып. 1. С. 109-116. DOI: 10.18500/1816-9791-2017-17-1-109-116, EDN: YNBYDT

Статья опубликована на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY 4.0).
Опубликована онлайн: 
22.02.2017
Полный текст:
скачать
(downloads: 237)
Язык публикации: 
русский
Рубрика: 
Информатика
УДК: 
501.1
DOI: 
10.18500/1816-9791-2017-17-1-109-116
EDN: 
YNBYDT

Представление динамических причинно-следственных связей в человекомашинных системах

Авторы: 
Резчиков Александр Федорович, Институт проблем точной механики и управления РАН
Кушников Вадим Алексеевич, Институт проблем точной механики и управления РАН
Иващенко Владимир Андреевич, Институт проблем точной механики и управления РАН
Богомолов Алексей Сергеевич, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского
Филимонюк Леонид Юрьевич, Институт проблем точной механики и управления РАН
Шоломов Константин Игоревич, Институт проблем точной механики и управления РАН
Аннотация: 

Предлагается способ представления переменных причинно-следственных связей при моделировании процессов в динамических системах. Такое представление соответствует изменяющим условиям, которые связаны с действием многочисленных разнородных факторов, сопровождающих функционирование сложных человекомашинных систем. Наличие или отсутствие причинно-следственных отношений между отдельными событиями в предлагаемой модели определяется как результат действия заданных стохастических или детерминированных функций. Динамика в представлении причинно-следственных связей достигается путем формирования этих связей на основе значений общих переменных, которые соответствуют различным событиям в системе. В существующих программных комплексах для анализа безопасности техногенных систем представление динамики в причинно-следственных моделях достаточно ограниченно. При этом такое представление актуально для моделирования критических сочетаний событий, приводящих к запроектным авариям. Динамические причинно-следственные модели позволяют определять временные интервалы, когда система наиболее уязвима для возникновения критических сочетаний событий, анализировать причины возникновения и способы предотвращения таких сочетаний. Предлагаемая модель реализована в разработанном программном обеспечении, которое будет использоваться для моделирования и анализа нарушений процессов функционирования в человекомашинных, организационных и других динамических системах с помощью деревьев событий.

Ключевые слова: 
причинно-следственная связь
критическое сочетание событий
авария
катастрофа
дерево отказов
минимальное сечение
динамическое дерево событий
динамическая система
Список источников: 
  1. Bjorkman K. Digital Automation System Reliability Analysis — Literature survey // VTT. Resercher report VTT-R-08153-09. URL: http://www.vtt.fi/inf/julkaisut/muut/2009/VTTR-08153-09.pdf (дата обращения : 15.06.2016). 
  2. Викторова В. С., Кунтшер Х. П., Степанянц А. С. Анализ программного обеспечения моделирования надежности и безопасности систем // Надежность. 2006. № 4(19). С. 46–57.
  3. Строгонов А., Жаднов В., Полесский С. Обзор программных комплексов по расчету надежности сложных технических систем // Компоненты и технологии. 2007. № 5. С. 183–190.
  4. Bai X., Sun L. P., Sun H. Risk Assessment of Hoisting Aboard and Installation for Offshore Wind Turbine // ASME 2012 31st Intern. Conf. on Ocean, Offshore and Arctic Engineering. Vol. 2 : Structures, Safety and Reliability. P. 107–114. DOI: https://doi.org/10.1115/OMAE2012-83187.
  5. Sharma P. K., Bhuvana V., Ramakrishnan M. Reliability analysis of Diesel Generator power supply system of Prototype Fast Breeder Reactor // Nuclear engineering and design. 2016. Vol. 310. P. 192–204. DOI: https://doi.org/10.1016/j.nucengdes.2016.10.013.
  6. Chaari M., Ecker W., Kruse T., Novello C., Tabacaru B. A. Transformation of Failure Propagation Models into Fault Trees for Safety Evaluation Purposes // 46th Annual IEEE/IFIP Intern. Conf. on Dependable Systems and Networks Workshop (DSN-W). 2016. P. 226–229. DOI: https://doi.org/10.1109/DSN-W.2016.18.
  7. Богомолов А. С. Комплексный контроль ресурсов сложных человекомашинных си- стем // Изв. Сарат. ун-та. Нов. сер. Сер. Математика. Механика. Информатика. 2013. Т. 13, вып. 3. С. 83–87.
  8. Клюев В. В., Резчиков А. Ф., Богомолов А. С., Кошевая Е. М., Уков Д. А. Причинно-следственный подход к управлению ресурсом печи обжига при производстве цемента // Контроль. Диагностика. 2012. № 7. С. 30–36.
  9. Резчиков А. Ф., Богомолов А. С., Иващенко В. А., Филимонюк Л. Ю. Подход к обеспечению и поддержанию безопасности сложных систем на основе автоматных моделей // Управление большими системами : сб. тр. 2015. № 54. С. 179–194.
  10. Rezchikov A. F., Kushnikov V. A., Ivashchenko V. A., Bogomolov A. S., Filimonyuk L., Kachur K. P. Control of the air transportation system with flight safety as a criterion // Advances in Intelligent Systems and Computing. 2016. Vol. 466. P. 423–432.
  11. Новожилов Г. В., Резчиков А. Ф., Неймарк М. С., Богомолов А. С., Цесарский Л. Г., Филимонюк Л. Ю. Проблема критических сочетаний событий в системе «экипаж – воздушное судно – диспетчер» // Полет. 2015. № 2. C. 10–16.
  12. Шоломов К. И. Комплекс программ моделирования и анализа критических сочетаний событий на основе построения и обработки динамических причинно-следственных деревьев // Математические методы в технике и технологиях – ММТТ. Саратов : Изд-во СГТУ имени Гагарина Ю. А., 2015. С. 300–304.
  13. Можаева И. А., Нозик А. А., Струков А. В., Чечулин А. А. Современные тенденции структурно-логического анализа надежности и кибербезопасности АСУТП // Моделирование и анализ безопасности и риска в сложных системах : тр. междунар. науч. шк. МАБР-2015. СПб. : Изд-во ИПМаш РАН, 2015. С. 140–145.
  14. Белова В. В., Филин В. М. Количественная оценка показателя надежности системы обеспечения теплового режима космического аппарата при электрических испытаниях // Вестн. НПО им. С. А. Лавочкина. 2013. № 3 (19). С. 50–56.
  15. Белова В. В. Моделирование надежности системы обеспечения теплового режима космического аппарата // Тр. междунар. симпозиума Надежность и качество. 2013. Т. 1. С. 148–154.
  16. Викторова В. С., Степанянц А. С. Многоуровневое моделирование надежности систем // Датчики и системы. 2014. № 6(181). С. 33–37.
  17. Адамович К. Ю. Математическая модель для прогнозирования значений показателей безопасности транспортной системы // Математические методы в технике и технологиях – ММТТ. Саратов : Изд-во СГТУ им. Гагарина Ю. А., 2015. № 6(76). C. 146–151. 
  18. Лычкина Н. Н. Ретроспектива и перспектива системной динамики. Анализ динамики развития // Бизнес-информатика. 2009. № 3(9). С. 55–67.
  19. Форрестер Дж. Мировая динамика. М. : Наука, 1978. 168 с.
  20. Oliva R. Structural dominance analysis of large and stochastic models // System dynamics review. 2016. Vol. 32. P. 26–51. DOI: https://doi.org/10.1002/sdr.1549.
Поступила в редакцию: 
27.09.2016
Принята к публикации: 
23.01.2017
Опубликована: 
28.02.2017
  • 1406 просмотров