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 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.
A complex technical system is an information technology system. Despite the wide possibilities of modern methods and models for assessing the risk of failures of complex technical systems, they do not fully use the results of developments in the field of information technology for diagnosing and predicting the operability of such systems. The analysis of modeling methods for assessing the risk of failures of complex technical systems showed the promise and need for the development of methods of cognitive simulation for assessing the structural risk of failures of elements and interconnections of systems. The applied concept of assessing the risk of failures of a complex technical system (using the example of an automobile internal combustion engine with subsystems) in emergency scenarios is based on combining heterogeneous system elements into a single model. The model is designed to provide an assessment of the risk of failures of elements of a complex technical system, taking into account the interconnectedness and interaction of their elements from the point of view of significance and criticality for the functioning of the entire system as a whole, and also to identify structural threats and vulnerabilities in the system. The simulation process is implemented using the developed application software based on the client-server architecture. The simulation was based on the distribution of the operating system Debian GNU / Linux 8.0 (stable). The programming language used was Python 3.7, the PyCharm 2018 development environment, and the PyQt user interface creation library. Data on the elements and the MS of the complex technical system under consideration is available in the MongoDB NoSQL DBMS. Data exchange between the client and server side is carried out using the Restfull API. The initial data of the models are presented in JSON format. Automation of the system was carried out on the basis of GNU make tools. Analysis of the results was carried out by means of Calc Libre Office. The developed cognitive simulation model of failure risk assessment of a complex technical system allows us to study the degree of influence of the structural properties of the system on the risk assessment of failures, to identify the least functional elements and interconnections, the functioning of which significantly affects the performance and reliability of the entire complex technical system. The development of the methodological basis of information support for identifying the risk of failure of elements of the diagnosed complex technical system allows you to control the values of the probability of loss of working capacity and the risk of failure of system elements upon receipt of information about failures in the subsystems.
Складна технічна система є інформаційно-технічної системою. Незважаючи на широкі можливості сучасних методів, і моделей оцінки ризику відмов складних технічних систем в них не повною мірою використовуються результати розробок в області інформаційних технологій для діагностики та прогнозування працездатності таких систем. Проведений аналіз методів моделювання для оцінки ризику відмов складних технічних систем показав перспективність і необхідність розвитку методів когнітивного імітаційного моделювання для оцінки структурного ризику відмов елементів і межелементних зв'язків систем. Застосовувана концепція оцінки ризику відмов складної технічної системи (на прикладі автомобільного двигуна внутрішнього згоряння з підсистемами) в аварійних сценаріях ґрунтується на об'єднанні різнорідних елементів системи в єдину модель. Модель покликана забезпечити оцінку ризику відмов елементів складної технічної системи з урахуванням взаємозв'язку і взаємодії їх елементів з точки зору значущості та критичності для функціонування всієї системи в цілому, а також забезпечити виявлення структурних загроз, уразливих місць в системі. Проведення процесу моделювання реалізовано засобами розробленого прикладного програмного забезпечення, що базується на клієнт-серверній архітектурі. Моделювання проводилося на базі дистрибутива операційної системи Debian GNU / Linux 8.0 (stable). В якості мови програмування використовувався Python 3.7, середовище розробки PyCharm 2018, бібліотека створення інтерфейсу користувача PyQt. Дані про елементи і МС даної складної технічної системи розміщені в NoSQL СУБД MongoDB. Обмін даними між клієнтської і серверної стороною здійснюється використанням Restfull API. Вихідні дані моделей представлені в форматі JSON. Автоматизація роботи системи здійснювалася на базі інструментів GNU мake. Аналіз отриманих результатів проводився засобами Calc Libre Office. Розроблена когнітивна імітаційна модель оцінки ризику відмов складної технічної системи дозволяє досліджувати ступінь впливу структурних властивостей системи на оцінку ризику відмов, виявити найменш працездатні елементи і межелементни зв'язи, функціонування яких істотно відбивається на працездатності і надійності всієї складної технічної системи. Розвиток методологічної основи інформаційного забезпечення виявлення ризику відмов елементів діагностується складної технічної системи дозволяє контролювати значення ймовірності втрати працездатності та ризику відмов елементів системи при надходженні інформації про відмови в підсистемах.
