ПРОЦЕДУРА ФОРМУВАННЯ УПРАВЛІНСЬКИХ РІШЕНЬ ПРИ КЛАСИФІКАЦІЇ З ПРОГНОЗУВАННЯМ СТАНУ ЗАСОБІВ ЗВ’ЯЗКУ, НАВІГАЦІЇ ТА СПОСТЕРЕЖЕННЯ.
DOI:
https://doi.org/10.18372/2310-5461.60.18271Ключові слова:
система експлуатації, засоби зв’язку, навігації та спостереження, класифікація, прогнозування, прийняття рішеньАнотація
Стаття присвячена питанням побудови моделей формування рішень при класифікації з прогнозуванням засобів зв’язку, навігації та спостереження. Аналіз теоретичних результатів та практика експлуатації сучасних засобів зв’язку, навігації та спостереження свідчать про необхідність широкого застосування інформаційних технологій для обробки експлуатаційних даних щодо роботи цих засобів та подальшої модернізації системи експлуатації . На цей час виникає необхідність застосування адекватних методів обробки статистичних даних і побудов спеціальних адаптивних алгоритмів моделей для прийняття рішень з управління експлуатаційною надійністю конкретних типів обладнання . Впровадження сучасних регламентів ТО передбачає застосування апарату теорії керованих випадкових процесів в умовах стохастичної невизначеності інформації про параметри обладнання, створює необхідні умови для розробки моделей для класифікації технічного стану з подальшим прогнозуванням подій у системі експлуатації. Процес класифікації об'єктів розглядається у статті, як сукупність елементарних операцій, призначених для виконання певних функцій, у певній послідовності відповідно до обраного алгоритму класифікації. Ступінь деталізації на елементарні операції визначається метою дослідження. У запропонованій моделі, класифікація розглядається, як послідовність перетворення вектору станів у вектор реалізацій внаслідок спільної дії сукупності елементарних операцій. Якість виконання класифікації засобів зв’язку, навігації та спостереження визначається якістю виконання кожної з досліджуваної сукупності елементарних операцій та математична модель формування рішення при класифікації ґрунтуватиметься на математичній моделі кожної з досліджуваних операцій. При здійсненні прогнозуючого контролю в процесі класифікації досліджуваних засобів, прийняття рішення про технічний стан здійснюється на певному інтервалі прогнозування. Прогнозуючий контроль , усуває суттєвий недолік поточного контролю , який полягає у розбіжності часу прийняття рішення про стан засобів та часу його використання за призначенням, збільшуючи тим самим ефективність контролю, та, відповідно, і ефективність використання засобів. У статті розроблено покрокову методику визначення ймовірностей прийняття рішення за результатами класифікації з прогнозуванням, про належність засобу до певного класифікованого стану. Проаналізовано стохастичні графи формування рішень при обраному алгоритмі класифікації з прогнозуванням та урахуванням похибок. Отримано аналітичні співвідношення, що описують процес класифікації технічного стану засобів з подальшим прогнозуванням. Такі співвідношення загалом можуть бути використані для вирішення задач підвищення достовірності прийняття рішень під час реалізації прогнозуючого контролю. Результати досліджень можуть бути використані в процесі проектування та вдосконалення системи експлуатації засобів зв’язку, навігації та спостереження під час процесів моніторингу технічного стану.
Посилання
Dhillon B.S. Maintainability, Maintenance, and Reliability for Engineers. New York, Taylor & Francis Group, 2006, 214 p.
Smith D. J. Reliability, Maintainability and Risk. Practical Methods for Engineers. 10th edition, London, Elsevier, 2021, 516 p.
Грищенко Ю. В. Оцінка якості техніки пілотування екипажу в авіакомпанії. Наукоємні технології. 2020. Вип. 2(46). С. 245 – 263.
Соломенцев О. В., Мелкумян В. Г., Заліський М. Ю. Системи експлуатації радіоелектронних засобів. Вісник Інженерної академії України. 2015. № 3. С. 149-154.
Rausand M. System Reliability Theory: Models, Statistical Methods and Applications. New York: John Wiley & Sons, Inc., 2004. 458 p.
Stark J. Product Lifecycle Management, Volume 1: 21st Century Paradigm for Product Realization. Third Edition. London, Springer, 2019, 1032 p.
Jardine A. K. S., Tsang A. H. C. Maintenance, Replacement, and Reliability: Theory and Applications. Second Edition. Boca Raton: CRC Press, 2017,364 p.
Ren H., Chen X., Chen Y. Reliability Based Aircraft Maintenance Optimization and Applications. Academic Press, 2017, 260 p.
Заліський М. Ю., Соломенцев О. В., Зуєв О. В., Петрова Ю. В. Аналіз процесів погіршення технічного стану складних телекомунікаційних та радіоелектронних систем. Наукоємні технології. 2021. № 3 (Том 51). С. 229-236.
Zaliskyi M. Yu. Reliability parameters estimation in case of aviation radio electronic devices technical state deterioration. Electronics and Control Systems. 2015. № 3 (45). pp. 18 – 22.
Taranenko A.G., Gabrousenko Ye.I., Holubnychyi A.G., Slipukhina I.A. Estimation of redundant radionavigation system reliability. Methods and Systems of Navigation and Motion Control. Proceedings of the IEEE 5th International Conference. October 16-18, 2018. Kyiv, Ukraine, pp. 28–31.
Solomentsev O. V., Zaliskyi M. Yu., Kozhokhina O. V., Herasymenko T. S. Data Processing During Condition Based Maintenance of Radio Electronic Equipment. Electronics and control systems. 2017. № 4. pp. 11 – 17.
Nakagawa T. Maintenance theory of reliability. London: Springer-Verlag, 2005. 270 p.
Tartakovsky A., Nikiforov I., Basseville M. Sequential analysis. Hypothesis testing and changepoint detection. Boca Raton: Taylor & Francis Group, 2015. 580 p.
Ulansky V., Terentyeva I. Availability assessment of a telecommunications system with permanent and intermittent faults. Proceedings of 2017 IEEE Conference on Electrical and Computer Engineering (UKRCON). P. 908–911.
Zuiev O.V. Problems of Radio Navigation Systems Adaptive Operation. Proceedings of the 2016 IEEE International Conference on Methods and Systems of Navigation and Motion Control. P.193–198.
Zuiev O.V. Ground Radio Navigation Systems Maintenance Processes Improvement. Electronics and Control Systems. № 4(50). 2016. P.78–83.
Zuiev O.V. Instrument Landing Systems’ Control Processes Investigation. Proceedings of Signal Processing Symposium 2017 (SPS 2017). P.1–4.