DETECTION SYSTEM INFORMATION RISK OF FAILURES OF AUTOMOBILE EQUIPMENT
ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СИСТЕМЫ ВЫЯВЛЕНИЯ РИСКА ОТКАЗОВ АВТОМОБИЛЬНОГО ОБОРУДОВАНИЯ

Vyuzhujanin V.V., Odessa National Polytechnic University, Rudnichenko N.D., Vyuzhujanin A.V., Kozlov A.E., Odessa National Polytechnic University, Odessa National Polytechnic University, Odessa National Polytechnic University
2019 Informatics and Mathematical Methods in Simulation  
Сложная техническая система является информационно-технической системой. Несмотря на широкие возможности современных методов, и моделей оценки риска отказов сложных технических систем в них не в полной мере используются результаты разработок в области информационных технологий для диагностики и прогнозирования работоспособности таких систем. Проведенный анализ методов моделирования для оценки риска отказов сложных технических систем показал перспективность и необходимость развития методов
more » ... вития методов когнитивного имитационного моделирования для оценки структурного риска отказов элементов и межэлементных связей систем. Применяемая концепция оценки риска отказов сложной технической системы (на примере автомобильного двигателя внутреннего сгорания с подсистемами) в аварийных сценариях основывается на объединении разнородных элементов системы в единую модель. Модель призвана обеспечить оценку риска отказов элементов сложной технической системы с учетом взаимосвязанности и взаимодействия их элементов с точки зрения значимости и критичности для функционирования всей системы в целом, а также обеспечить выявление структурных угроз, уязвимых мест в системе. Проведение процесса моделирования реализовано средствами разработанного прикладного программного обеспечения, базирующегося на клиент-серверной архитектуре. Моделирование производилось на базе дистрибутива операционной системы Debian GNU/Linux 8.0 (stable). В качестве языка программирования использовался Python 3.7, среда разработки PyCharm 2018, библиотека создания интерфейса пользователя PyQt. Данные об элементах и МС рассматриваемой сложной технической системы размещены в NoSQL СУБД MongoDB. Обмен данными между клиентской и серверной стороной осуществляется использованием Restfull API. Исходные данные моделей представлены в формате JSON. Автоматизация работы системы осуществлялась на базе инструментов GNU мake. Анализ полученных результатов проводился средствами Calc Libre Office. Разработанная когнитивная имитационная модель оценки риска отказов сложной технической системы позволяет исследовать степень влияния структурных свойств системы на оценку риска отказов, выявить наименее работоспособны элементы и межэлементные связи, функционирование которых существенно отражается на работоспособности и надежности всей сложной технической системы. Развитие методологической основы информационного обеспечения выявления риска отказов элементов диагностируемой сложной технической системы позволяет контролировать значения вероятности потери работоспособности и риска отказов элементов системы при поступлении информации об отказах в подсистемах. Ключевые слова: сложная техническая система, автомобильный двигатель внутреннего сгорания, риск отказов, когнитивная имитационная модель, программное приложение, Python, NoSQL СУБД MongoDB. Введение Критерием надежной эксплуатации сложных технических систем (СТС) является своевременная диагностика с оценкой риска отказов элементов таких систем [1] [2] [3] . С точки зрения технической безопасности количественные оценки риска отказов СТС представляют собой необходимую и сложную задачу, требующую разработки и применения специального математического аппарата. Решение прикладных задач
doi:10.15276/imms.v9.no3.168 fatcat:c5kyunucw5dcvf46gs7mta6y44