ИССЛЕДОВАНИЕ НАДЕЖНОСТИ СИСТЕМ ОХРАНЫ ОБЪЕКТОВ В ПОСТГАРАНТИЙНЫЙ ПЕРИОД ЭКСПЛУАТАЦИИ

Владимир Л. Евсеев, Игорь Ю. Жуков, Александр Ж. Низамов

Аннотация


Рассматриваются проблемы постгарантийной эксплуатации автоматизированных систем охраны (АСО) объектов топливно-энергетического комплекса (ТЭК). Разработана статистическая модель изменения уровня надежности АСО объектов ТЭК при длительной эксплуатации, представляющая собой суперпозицию двух законов распределения интенсивности неисправностей: экспоненциального и Вейбулла. Данная модель позволяет выполнять оценку технического состояния систем охраны в период их длительной эксплуатации. Обосновывается выбор вероятности безотказной работы систем охраны в качестве показателя надежности, являющейся частью более широкого понятия – эффективность. Для оценки эффективности систем охраны выбран метод вероятностных ориентированных графов, позволяющий адекватно описывать логическую последовательность происходящих событий в сложном процессе функционирования систем охраны, учесть имеющуюся статистику по данному процессу и отразить взаимосвязь подсистем конкретного типа при выполнении задач охраны объектов. Оценена динамика изменения эффективности АСО объектов и объектов с большим периметром (ОБП) охраны при длительной эксплуатации. Разработана методика, позволяющая определять временные зависимости показателей эффективности АСО и по их изменению оценивать техническое состояние этих систем применительно к любому периоду эксплуатации. Расчеты показали, что точность оценок показателей эффективности систем охраны предложенным методом, на основе статистических данных полученных в ходе эксплуатации АСО объектов, составляет порядка 2,5…3,0%. При этом, разработанный аналитический метод, основанный на статистической модели изменения надежности элементов АСО, не требует накопления новой статистики и обеспечивает с приемлемой точностью прогноз изменения эффективности системы охраны для произвольного момента времени. Проведенное исследование показало, что значительное количество неисправностей в АСО происходит в период времени их эксплуатации, равным 1,5…2,0 гарантийных сроков. Приведены основные причины, приводящим к увеличению интенсивности неисправностей АСО объектов ТЭК, находящихся в период постгарантийной эксплуатации.


Ключевые слова


постгарантийная эксплуатация, системы охраны, статистическая модель, показатели надежности систем охраны, период эксплуатации, метод вероятностных ориентированных графов, интенсивность неисправностей.

Полный текст:

PDF

Литература


1. Арифуллин Марат В.; Евсеев Владимир Л. Анализ технического состояния автоматизированных систем охраны и мероприятий по поддержанию их в готовности к применению. Безопасность информационных технологий, [S.l.], т. 21, № 2, 2014. ISSN 2074-7136. URL: https://bit.spels.ru/index.php/bit/article/view/211 (дата обращения: 15.10.2024). – EDN: ZUYSVW.

2. Израилов К.Е., Буйневич М.В., Котенко И.В., Десницкий В.А. Оценивание и прогнозирование состояния сложных объектов: применение для информационной безопасности. Вопросы кибербезопасности. 2022, т. 52, № 6, с. 2–21. DOI: 10.21681/2311-3456-2022-6-2-21. – EDN: MXLFNB.

3. Бакшеев А.С., Лившиц И.И., Разработка методики контроля уровня защищенности информации объектов критической информационной структуры. Вопросы кибербезопасности. 2023, т. 54, № 2,
с. 85–98. DOI:10.21681/2311-3456-2023-2-85-98. – EDN: KQLCWV.

4. Тихонов М.Р., Акуленок М.В., Шикула О.С. Разработка способов учета элементов технологического процесса при оценке его показателя безотказности. Современные наукоемкие технологии. 2024, № 9,
c. 57–61. DOI: https://doi.org/10.17513/snt.40148. – EDN: CKNBOK.

5. Тихонов М.Р. Разработка математической модели экспертной системы обнаружения предвестников отказов на основе показателей надежности. Современные наукоемкие технологии. 2024, № 2, c. 26–31. DOI: 10.17513/snt.39927. – EDN: FVNURV.

6. Тихонов М.Р., Акуленок М.В., Шикула О.С. Разработка алгоритма расчета апостериорной вероятности безотказной работы оборудования в технологическом процессе. Современные наукоемкие технологии. 2024, № 7, c. 55–59. DOI: 10.17513/snt.40085. – EDN: KVPRXA.

7. Атакищев О.И., Грибунин В.Г., Борисенков И.Л., Лысачев М.Н. Метаграмматический подход анализа иерархий для синтеза систем безопасности атомных электростанций. Вопросы кибербезопасности. 2023, т. 53, № 1, с. 82–92.
DOI: 10.21681/2311-3456-2023-1-82-92. – EDN: XVBJDM.

8. Титов Д.В., Филипова Е.Е. Использование метода экспертных оценок при определении уровня защищенности информационной системы. Вопросы защиты информации. 2022, т. 137, № 2, с. 51–53. DOI: 10.52190/2073-2600-2022-2-51. – EDN: KYSIHX.

9. Астраханцева И.А., Горев С.В., Астраханцев Р.Г. Фрактальный анализ в оценке эффективности и надежности сложных технических систем. Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. 2023, т. 76, № 46, с. 60–68. DOI: 10.6060/snt.20237604.0008. – EDN: NBDYHR.

10. Sang J., Wang Y. Graph convolution with topology refinement for automatic reinforcement learning in 2023.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2023.126621.

11. Ma Y, Hao J, Yang Y, Li X, Jin J, Chen G. Spectral graph convolutional network for oriented graphs (2019). Spectral-based Graph Convolutional Network for Directed Graphs Preprint arXiv:1907.08990. arXiv:1907.08990v1 [cs.LG] 21 Jul 2019.
DOI: https://arxiv.org/pdf/1907.08990.

12. Попов В.А., Чеповский А.А. О моделях построения графа азаимодействующих объектов в сети Telegram-каналов. Вопросы кибербезопасности. 2024, т. 61, № 3, с. 105–112.
DOI: 10.21681/2311-3456-2024-3-105-112. – EDN: XKQYAS.

13. Любчич И.И., Ковтун И.А. Научно-методический подход к оптимизации ошибки оценки скрытности объекта на монохромном телевизионном изображении. Вопросы защиты информации. 2023, т. 143, № 4, с. 42–45. DOI: 10.52190/2073-2600-2023-4-42. EDN: XFBFMP.

14. Александров А.Е., Клешнин Н.Г. Математическое моделирование кривых распределения вероятности обнаружения дефектов энергетики. Современные наукоемкие технологии. 2024, № 8, c. 10–21.
DOI 10.17513/snt.40106. – EDN: ASLPIF.

15. Соловьев С.В., Язов Ю.К., Теплинских А.А. Математические модели для оценки показателей качества информационного обеспечения деятельности по технической защите информации. Вопросы кибербезопасности. 2023, т. 58, № 6, с. 81–95. DOI: 10.21681/2311-3456-2023-6-81-95. – EDN: YHPHFD.

16. Бондаренко Ю.А., Явурик О.В., Ломакин В.В. Применение
инструментов предиктивной аналитики для прогноза восстановления крупногабаритного оборудования. Научный результат. Информационные технологии. 2024, т. 9, № 3, с. 10–18. DOI: 10.18413/2518-1092-2024-9-3-0-2. – EDN: UOTIEW.

17. Прохоренков П.А., Регер Т.В., Елисеенков А.С. Модель многокритериальной оптимизации на основе равенства потерь критериев. Современные наукоемкие технологии. 2024, № 3, c. 76–81.
DOI: 10.17513/snt.39949. – EDN: YVXMQJ.




DOI: http://dx.doi.org/10.26583/bit.2025.1.03

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


Лицензия Creative Commons
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.