НАДЕЖНОСТЬ

Совершенствование управления техническим состоянием оборудования, устройств и установок, срок службы которых превышает нормативное значение, относится к важнейшим проблемам государственной безопасности, так как их относительное число уже превышает 60%. Приводятся результаты анализа литературных данных по этой проблеме, которые подтверждают ее актуальность и значимость. Важно отметить, что эти выводы относятся не только к электроэнергетическим системам, но и ко многим другим производственным системам. Основными трудностями решения анализируемой проблемы является, прежде всего, малочисленность статистических данных, характеризующих надежность работы, их многомерный и случайный характер. Авторами решение этой проблемы предлагается осуществить путем перехода от усредненных среднегодовых показателей надежности к среднемесячным показателям оперативной надежности. Приводится краткая характеристика решения отдельных задач этой проблемы для воздушных линий электропередачи, которые совместно и представляют новую методологию управления техническим состоянием объектов распределенного типа. Наукоемкость, громоздкость и трудоемкость алгоритмов расчета обуславливают целесообразность перехода к интеллектуальным системам. При этом руководство электроэнергетической системы и отдельных ее производственных предприятий ежемесячно будут получать специализированные формы с указанием рекомендаций, оптимизирующих повышение надежности воздушных линий электропередачи путем восстановления износа.

В данной статье мы анализируем различные технические решения для автономного вождения. В зависимости от роли автономной системы для нее могут потребоваться различные уровни полноты безопасности. Мы рассматриваем три основные архитектуры. Первая – это просто система поддержки, не требующая уровня полноты, а только базовую полноту. Вторая – простая замена машиниста один к одному, что соответствует уровню SIL 1, вплоть до SIL 2. Третья архитектура – интеграция функций АТО в систему защиты безопасного поезда, что соответствует требованиям SIL 4.

Цель – конкретизировать понятия «искусственный интеллект» и «сложная проблема», а также рассмотреть современное состояние работ в области применения искусственного интеллекта к решению сложных проблем.

Методы. Использованы методы контекстного поиска, системного анализа и обобщения информации.

Результаты. Сформулировано ключевое препятствие применения искусственного интеллекта к решению сложных проблем, заключающееся в отсутствии концептуального и технического решения по представлению междисциплинарных знаний в форме, доступной для обработки и синтеза методами искусственного интеллекта. Обучение ЭВМ на разных массивах данных, но без понимания процесса синтеза, с которым так легко справляется мозг человека, не позволяет искусственному интеллекту претендовать на открытие чего-то нового, принципиально неизвестного, без чего невозможно решение сложных проблем. Нужен универсальный язык, имитирующий процессы человеческого мышления.

Заключение. Выполненный анализ и рекомендации позволяют взглянуть на задачу применения искусственного интеллекта к решению сложных проблем с отличной от принятой в настоящее время точки зрения, опирающейся на использование быстрых алгоритмов поиска (так называемые большие языковые модели). Создание языка-транслятора между различными областями знаний должно способствовать междисциплинарному обмену, развитию творческого мышления, появлению новых идей и генерации инновационных решений в самых разных областях деятельности человека. Развитый язык позволит решать сложные задачи, объединяя различные дисциплины.

Цель. Выявить и разобрать типичные недостатки, встречающиеся в публикациях по надежности, для того чтобы предостеречь авторов будущих публикаций от их повторения.

Методы. При написании статьи был проведен критический анализ текстов большого числа публикаций и их сравнение с основными положениями базовых отечественных и международных стандартов по надежности. Для анализа были взяты отечественные стандарты, не входящие в систему «Надежность в технике», и учебные пособия для высших учебных заведений. Такой выбор объясняется тем, что характер этих изданий ведет к тиражированию допущенных в них ошибок. Кроме того, для них особенно важно правильное и недвусмысленное изложение материала.

Результаты. Выявлены и разобраны следующие типичные недостатки, имеющиеся во многих публикациях. 1. Путаница в основных понятиях надежности, выражающаяся в некорректном использовании некоторых базовых терминов. Основные ошибки этого рода таковы: использование термина «надежность» вместо термина «безотказность» и термина «доступность» вместо термина «готовность», что обусловлено неверным (в рассматриваемом контексте) переводом английских терминов “reliability” и “availability” соответственно; использование термина «отказ» для состояния объекта. 2. Ошибки, связанные с показателями надежности: неправильный выбор номенклатуры показателей и использование некорректных названий для показателей. 3. Необоснованное использование простейших формул, справедливых только для экспоненциального распределения наработки до отказа, в общем случае. 4. Отсутствие формулировки критерия отказа при задании количественных требований к надежности.

Заключение. Результаты статьи помогут авторам будущих публикаций по надежности повысить их качество, избежав повторения указанных недостатков. Для улучшения ситуации предлагаются следующие меры. Организовать тщательное и независимое рецензирование готовящихся к изданию учебных пособий, широкое и беспристрастное обсуждение профессиональным сообществом проектов стандартов и уже изданных материалов с публикацией результатов таких обсуждений. Техническому комитету по стандартизации 119 «Надежность в технике» следует навести порядок в соответствующей системе стандартов, которая должна стать стройной и непротиворечивой основой для написания других публикаций и документов, а также взять на себя экспертизу всех технических стандартов, затрагивающих вопросы надежности.

С увеличением масштабов городской застройки и расширением агломераций становится все более важным создание устойчивых, эффективно функционирующих и экологически безопасных систем транспорта, обеспечивающих удобство и доступность. В частности, строительство метрополитенов играет ключевую роль в улучшении доступности и стимулировании экономического прогресса. Учитывая высокую сложность и финансовые затраты, связанные с реализацией таких крупных проектов, необходимы инновационные методы планирования для уменьшения рисков и эффективного использования ресурсов.

Цель исследования заключается в разработке передового алгоритма планирования, основанного на принципах теории графов, который способен максимально эффективно управлять ресурсами.

Методы. В работе представлены результаты всестороннего изучения актуальных в области улучшения процессов планирования в строительстве и интеграции теории графов для повышения управляемости комплексных систем, в том числе и при строительстве подземного транспорта. На протяжении исследования внимание сосредоточено на монографическом методе анализа, который раскрывает каждый элемент изучаемой проблематики, и использовании рефлексивного метода для осмысления полученной информации и выведения аргументированных заключений. Сочетание данных методов позволило не только оценить, но и подтвердить преимущества предложенной оптимизационной стратегии, сфокусированной на повышении эффективности и адаптивности в строительных проектах, особенно в части строительства метрополитенов, с учетом специфики и требований реальной практики.

Результаты. Отмечается существенная роль графовой теории в повышении эффективности строительства подземного метрополитена. Применение этого математического подхода позволяет усовершенствовать систему управления проектами, учитывая ограничения по ресурсам. Теория графов выступает здесь как ключевой элемент, который структурирует и упорядочивает сложные процессы, а также обеспечивает быструю адаптацию к любым изменениям в ходе строительства. Особенность разработанного алгоритма заключается в том, что он способствует максимальной эффективности распределения ресурсов, уменьшению времени простоя и избежанию задержек на различных этапах проекта. Таким образом, повышается точность планирования и общая экономическая эффективность строительных работ. В работе также уделено внимание аспекту многоцелевой оптимизации. Этот подход позволяет добиться идеального баланса сроков, бюджета и качества строительства, что немаловажно для подобных масштабных и ресурсоемких проектов, как строительство метрополитенов.

Выводы. Эффективное использование предложенного алгоритма существенно повысит управленческую аккуратность, сократит расходы и время, требуемое на реализацию строительных проектов, делая данный метод не только актуальным, но и необходимым для успешного осуществления крупных строительных задач. В результате, открываются новые возможности для исследований и внедрения данных подходов в градостроительное планирование и создание крупномасштабной инфраструктуры. Данная статья будет особенно интересна специалистам в области урбанистики, инженерамстроителям, исследователям, занимающимся оптимизацией процессов, а также менеджерам проектов, которые отвечают за планирование и успешную реализацию крупномасштабных строительных проектов.

Цель. Проведен анализ процессов деградации КМОП микросхем при воздействии ионизирующего излучения, в котором рассмотрены три процесса дефектообразования в МОП структуре на границе Si-SiO2. Методы. На примере тестовых логических элементов проанализирована зависимость времени условного отказа по быстродействию от мощности дозы гамма-излучения. Результаты. Определен критический дефект на границе Si-SiO2. Заключение. Предлагаемый в статье подход позволяет определить причины отказа КМОП микросхем. Представлен результат расчета времени отказа для трех значений мощности дозы.

Цель. Предложить методологический подход к обеспечению функциональной надежности производства на основе использования SMART-документов в условиях импортонезависимости технологических процессов цифрового формата. Методы. Развитие прикладных возможностей использования теории надежности и методов построения информационных систем определило построение методологических положений алгоритмизации применения SMART-стандартов как средств минимизации функциональных сбоев и отказов в производственных процессах. В качестве инструментов машиноинтерпретируемого представления стандартов рассмотрены цифровые модели технологических линий. Предлагаемая форма нормативных документов ориентирована на переход от машиночитаемых данных к машинопонимаемому контенту. Результаты. Использование предлагаемых методов систематизации контента в стандартизации производственных процессов показывает, что одним из ключевых методологических положений в обеспечении однозначности интерпретации нормативных требований является каталогизация технологических данных на основе стандартизации характеристик процессов обмена информацией в цифровой форме. В специализированных проектах часто используется не полный нормативный документ, а его отдельные положения. В этом случае для машинопонимаемости разрабатываемого контента предлагается использовать специальные идентификаторы, например, «абзац», «графический объект», «ячейка таблицы». Введение таких средств идентификации позволит формировать класс SMART-стандартов, собирающих в единый документ положения по обеспечению штатных результатов при разнородных средствах реализации технологического процесса. Публикации, созданные с помощью интеллектуальной обработки содержания SMART-документов, рассматриваются как контейнеры структурированных и неструктурированных данных, учитывающие условия реализации конкретного проекта. Существующая динамика спроса на современную продукцию часто определяет допустимость ее промышленного выпуска на различных предприятиях с параллельным применением уникальных технологий. Условия такой организации накладывает свои ограничения на сопоставимость разнородных требований к производственным процессам, поэтому представление результатов организационных, конструктивных и технологических решений предлагается унифицировать, используя термин «актив производственной системы». Введение в цифровом формате относительных оценок результатов является эффективным механизмом обеспечения согласованности управления. В этой связи повышается важность единства нормативного обеспечения как базы таких оценок. В качестве одного из решений проблемы минимизации сбоев и отказов в технологических линиях предложено создание ситуационного центра с системой поддержки принятия решений на основе данных комплекса нормативных документов с унифицированными требованиями к активам производственной системы. Опыт формирования нормативного обеспечения индустрии 4.0 дан в обзоре серий стандартов ISА на цифровые производства. Показано, что благодаря введению SMART-стандартов повышается устойчивость взаимодействия между информационными системами, повышается функциональная надежность работы технологических линий. Введение в средства машинопонимаемости контента положений, регламентирующих использование алгоритмов разработки, редактирования и экспертизы проектов нормативных документов, является важным фактором обеспечения функциональной надежности выпуска продукции. Заключение. Изложенный подход ориентирован на методологию разработки стандартов, учитывающих требования из различных предметных областей. В условиях формирования импортонезависимости производства рассмотрены возможности минимизации сбоев и отказов в технологических процессах цифрового формата вследствие использования нормативной базы, неэквивалентной положениям международных документов, и учитывающей специфику отечественных производственных систем.

Цель. Целью работы является повышение безопасности IoT-устройств путем применения алгоритмов машинного обучения для обнаружения атак в сетях IoT. Актуальность поставленной цели определяется постоянным ростом числа подобных атак в мире и широким распространением систем IoT. В статье приведены соответствующие статистические данные. Анализ имеющихся работ показал, что различные методы рассматривались без связи и сравнения друг с другом, поэтому цель данной работы – определить наиболее перспективный алгоритм машинного обучения для обнаружения атак в сетях IoT – актуальна. Методы. В статье для обнаружения атак в сетях IoT использовались следующие методы машинного обучения: логистическая регрессия, SVC, «случайный лес», метод K-ближайших соседей, метод k-средних, наивный байесовский классификатор и варианты градиентного бустинга (XGBoost, AdaBoost и CatBoost). Новым является сравнение результатов применения контролируемых алгоритмов с алгоритмом K-means, который является неконтролируемым алгоритмом, для обнаружения атак в сетях IoT. Для обучения создаваемых систем обнаружения атак использовался набор данных UNSWNB15, который содержит данные о девяти видах атак. Количество записей составляет более 80 тысяч. Более половины записей – это записи об атаках. Сравнение методов проводилось по нескольким метрикам. Результаты. Разработана структура и реализована
программно система обнаружения вторжений, включающая этапы от анализа исходных данных до вывода окончательных статистических данных. Результаты показывают, что алгоритм «случайный лес» является лучшим из рассмотренных. Одновременно метод имеет хорошие показатели по быстродействию обучения. Это означает, что данный алгоритм может быть развернут и применен с наибольшим успехом. Заключение. В этой статье представлены результаты сравнения различных алгоритмов машинного обучения для обнаружения вторжений в устройства IoT. Точность и кривая ROC-AUC используются для оценки эффективности используемых моделей. Сравнивая используемые модели алгоритмов, мы обнаружили, что модель RandomForestClassifier алгоритма Random Forest имеет хорошую точность, самый высокий AUC и быстрое время выполнения, а это означает, что этот алгоритм является наиболее эффективным при обнаружении вторжений в сети IoT. Продолжение исследований связано с различением типа атаки.

Целью статьи является исследование основных характеристик надежности восстанавливаемых систем k-из-n с произвольными распределениями времени безотказной работы и ремонта их компонентов, а также общим числом ремонтных единиц. Система k-из-n представляет собой систему, состоящую из n компонентов, которая отказывает при отказе ее k (k≤n) компонентов. Для восстановления отказавших компонентов имеется l ремонтных устройств. Такая система обозначается как <GIk≤n|GI|l>. Для исследования привлекаются методы маркированных марковских процессов и теории порядковых статистик. С использованием предложенного подхода построена математическая модель системы, приведены преобразования меток и аналитические выражения для вычисления их распределений. В следующей части статьи на основе предлагаемого метода сформулирован алгоритм имитационного моделирования для оценки основных характеристик надежности. Он не только позволит провести численное исследование таких систем, но и послужит инструментом анализа чувствительности характеристик надежности к исходным параметрам системы.

Цель. При решении задач компьютерного зрения для определения границ детектируемого объекта, как правило, используются методы семантической сегментации, которые требуют высокого вычислительного ресурса. Их использование повышает сложность реализации и увеличивает стоимость решений для внедряемых аппаратно-программных комплексов. В настоящей работе предлагается альтернативный метод определения границы сегментируемого объекта, в виде железнодорожного пути, для комплекса фиксации исполненного движения. Методы. Так как железнодорожный путь на изображении можно представить линией полинома n-порядка, то для решения задачи детектирования границы пути предлагается использовать приближения в виде прямых линий. В качестве метода детектирования прямых линий предлагается использовать преобразование Хафа, параметрическое пространство которого будет скомпоновано в соответствии с решаемой задачей. Заключение. Предложенная аппроксимация позволит отказаться от семантической сегментации и снизит вычислительную сложность нагрузки на аппаратуру.

Постановка задачи. Многие системы искусственного интеллекта по существу являются системами классификации событий. Они широко используются в предиктивной аналитике. Их роль непрерывно растет при прогнозировании опасных событий на транспорте. Эффективность применения методов искусственного интеллекта в значительной мере зависит от результатов неправильной классификации. Поэтому актуальна задача вычисления или оценки в статистическом смысле вероятности неправильной классификации и определения ее граничных значений. Цель. Оценить границы для комбинированной вероятности неправильной классификации из-за двух различных категорий ошибок: собственно ошибок неправильной классификации и статистических ошибок, возникающих вследствие неправильной классификации. Результаты. Выполнена статистическая оценка порогового значения, которое используется для классификации. Установлены граничные условия для комбинированной вероятности неправильной классификации. Представлено обобщение на N-мерные пространства и на произвольные распределения и формы пороговых поверхностей. Теоретические результаты проиллюстрированы примером практического применения.

В статье предлагается метод формирования выделенного операционного кон- текста при разработке и внедрении автономных систем управления корпорациями на примере автономных систем для совета директоров. Значительную часть операционного контекста для автономных систем управления компаниями составляет регуляторная и правовая среда, в рамках которой корпорации осуществляют свою деятельность. С целью создания специального операционного контекста для автономных систем искусственного интеллекта формулировки локальных нормативных документов могут быть одновременно представлены в двух вариантах: для использования людьми и для использования автономными системами. В таком случае система искусственного интеллекта получает четко очерченный операционный контекст, который позволяет такой системе выполнять функции в рамках необходимых эксплуатационных качеств. Локальные нормативные акты, которые предусматривают специфику совместной работы физических лиц и автономных систем искусственного интеллекта, могут стать базой для формирования основ соответствующего законодательства, регулирующего разработку и внедрение ав- тономных систем.