Способ ситуационного анализа устойчивости технической системы с многоэтапным характером целевого применения

Изобретение относится к компьютерно-реализуемому способу ситуационного анализа устойчивости технической системы с многоэтапным характером целевого применения. Технический результат заключается в автоматизации анализа устойчивости технической системы. Способ основан на классификации этапов применения технической системы, расчете апостериорной вероятности реализации ситуаций, относящихся к различным классам, и анализе сценариев развития ситуаций. В способе обеспечивает проведение ситуационного анализа устойчивости посредством выявления сценариев развития ситуаций, в которых с учетом рационального принятия и реализации управленческих решений, эффективность функционирования технической системы снижается ниже установленного уровня.

 

Изобретение относится к способам обработки цифровых данных для специальных применений в области прогнозирования и управления многоэтапными процессами применения технических систем, характеризующихся априорной неопределенностью ситуаций, возникающих при реализации этапов. При этом под многоэтапными процессами понимаются процессы, в которых принятие управленческих решений осуществляется на каждом этапе в зависимости от результатов выполнения предыдущего этапа.

Ряд сложных технических систем, относящихся к вооружению и военной технике и ракетно-космическим системам, могут функционировать в различных условиях обстановки, решая при этом различные задачи. Таким образом, процесс их целевого применения является многоэтапным. При этом полагается, что на эффективность функционирования технической системы на различных этапах ее целевого применения могут влиять дестабилизирующие факторы, приводящие к снижению эффективности.

Под устойчивостью технической системы понимается способность сложной системы сохранять некоторое требуемое свойство процесса функционирования (например, эффективность) в условиях действия возмущений (Теория систем и системный анализ в управлении организациями: Справочник: Учеб, пособие / Под ред. В.Н. Волковой и А.А. Емельянова. - М.: Финансы и статистика, 2006. - 848 с.: ил. С. 749-750). Таким образом, под нарушением устойчивости технической системы может пониматься снижение прогнозируемой эффективности ее применения ниже заданного уровня.

Под ситуационным анализом понимаются комплексные технологии подготовки, принятия и реализации управленческих решений при планировании задействования технических систем, в основе которых лежит анализ отдельно взятой управленческой ситуации, с учетом влияния сопутствующих факторов и данных, определяющих текущее состояние системы (мониторинг) и состояние системы в случае реализации принятого решения (прогноз) (Дудко А.Н., Литвиненко А.О., Сохранный Е.П. Использование метода ситуационного анализа при планировании задействования технических средств наземного автоматизированного комплекса управления с целью обеспечения управления орбитальной группировкой космических аппаратов научного и социально-экономического назначения // Космонавтика и ракетостроение. 2012. №4(69). С. 128-141.).

Целью применения предлагаемого способа является проведение ситуационного анализа устойчивости в виде выявления сценариев развития ситуаций, в которых с учетом рационального принятия и реализации управленческих решений, эффективность функционирования технической системы снижается ниже установленного уровня.

Известен способ обеспечения содействия процессам проектирования и производства (RU 2321886, 2008 г.), содержащий использование модуля ввода данных для приема множества значений характеристик изделия, связанных с набором изделий, имеющих диапазон отклонения в отношении множества характеристик изделия, получающихся в процессе; использование модуля корреляции для выбора прогнозирующей характеристики из множества характеристик изделия; и использование модуля регрессии для определения регрессионной(-ых) модели(-ей) между прогнозирующей характеристикой и по меньшей мере одной из оставшихся характеристик изделия в упомянутом множестве характеристик изделия. Настоящее изобретение обеспечивает знание того, как множество характеристик заданного конечного результата процесса связаны друг с другом, с пределами спецификации и входными данными для предварительной обработки. Это знание обеспечивает сокращение стоимости измерений, анализа и составления отчетов как до, так и во время изготовления. Оно также определяет изменения, которые необходимы для входных данных для выпуска предварительной обработки, чтобы достичь изготовления при проектных целях.

Недостатком данного способа является относительно узкая область применения, обусловленная допущением о том, что процесс может быть описан уравнением регрессии, связывающим выходной результат со входными данными, что не позволяет учитывать результаты принятия управленческих решений на промежуточных этапах многоэтапных процессов.

Также известен способ статистического регулирования технологического процесса (RU 2470352, 2012 г.), в котором определяют показатели качества продукции, выбирают параметры технологического процесса, измеряют, формируют по первому варианту выполнения способа матрицу контрольной карты количественных и качественных параметров, либо, по второму варианту выполнения способа, формируют матрицу контрольной карты количественных и качественных параметров и матрицу контрольной карты качественных параметров, осуществляют статистический учет и анализ отклонений параметров технологического процесса и показателей качества продукции в сравнении с выбранными значениями, при этом определяют статистическими методами вычисление оценки коэффициента корреляции и оценивают состояние технологического процесса, и выполняют регулирующие технологический процесс действия, в том числе путем приемочного контроля качества выявляют виды дефектов, соответствующие технологические операции и оборудования и осуществляют корректирующие управляющие действия.

Недостатком данного способа является относительно узкая область применения, обусловленная объемом данных, требуемым для статистического учета и анализа отклонений параметров технологического процесса и показателей качества продукции.

Также известен способ оценки эффективности процесса разработки объектов военной техники (RU 2282243, 2006 г.), основанный на формировании массивов данных о технико-экономических показателях разрабатываемых объектов военной техники с отображением и совмещением этой информации в окнах на экране дисплея. Техническим результатом является обеспечение способа компьютерного моделирования процесса ведения военных действий, обеспечивающего упрощенное моделирование процесса ведения военных действий.

Недостатком данного способа является относительно узкая область применения, обусловленная особенностями процесса ведения военных действий и затрудняющая его применение для прогнозной оценки эффективности многоэтапных процессов в других областях.

Наиболее близким аналогом заявленного способа является способ расчета прогнозного значения показателя эффективности многоэтапных процессов (RU 2632124, 2018 г.), заключающийся в том, что записывают в запоминающие устройства необходимые исходные данные, анализируют соответствие вариантов решений и ситуаций, определяют вероятность своевременного и правильного принятия решений, с использованием специализированного вычислительного устройства либо программного обеспечения персонального компьютера проводят классификацию вариантов исходного состояния многоэтапного процесса, классификацию результатов реализации промежуточных этапов многоэтапного процесса, классификацию результатов реализации конечного этапа многоэтапного процесса, записывают в запоминающее устройство результаты классификации, задают априорную вероятность наступления ситуаций, соответствующих классам исходного состояния многоэтапного процесса, определяют вероятность наступления ситуаций, соответствующих классам промежуточных состояний многоэтапного процесса, определяют вероятность наступления ситуаций, соответствующих классам конечного состояния многоэтапного процесса, рассчитывают априорную вероятность достижения целей многоэтапного процесса, записывают в запоминающее устройство вероятности наступления ситуаций, формируют прогнозные признаки классов исходного состояния многоэтапного процесса, записывают в запоминающее устройство значения признаков классов исходного состояния многоэтапного процесса, получают информацию о значениях прогнозных признаков классов состояния многоэтапного процесса, с использованием специализированного вычислительного устройства либо программного обеспечения персонального компьютера рассчитывают апостериорную вероятность реализации исходного состояния многоэтапного процесса, рассчитывают прогнозное значение показателя эффективности многоэтапного процесса.

Недостатком данного способа является относительно узкая область применения, обусловленная тем, что рассчитывается только обобщенное значение эффективности процесса целевого применения технической системы, без получения информации о том, какие именно ситуации могут привести к снижению эффективности ниже требуемого заданного уровня и тем самым способствовать нарушению устойчивости технической системы.

Задачей, которая решается согласно предлагаемому способу является обеспечение возможности прогнозирования сценариев развития исходной ситуации применения технической системы, которые способствуют нарушению ее устойчивости (снижению эффективности целевого применения ниже заданного уровня).

Требуемым техническим результатом является расширение функциональных возможностей прототипа в части получаемой новой информации о прогнозируемых результатах применения технической системы и обеспечение возможности автоматизированного формирования сценариев, способствующих нарушению устойчивости технической системы, и оценивания их вероятности.

Поставленная задача решается, а требуемый технический результат достигается за счет применения заявляемого способа, отличающегося от уже известных тем, что:

вводят в запоминающее устройство параметры, определяющие критерии эффективности применения технической системы

получают из запоминающего устройства данные о ситуациях конечного этапа применения технической системы, в которых эффективность не удовлетворяет критериям (критических ситуациях)

получают из запоминающего устройства данные о вероятностях реализации ситуаций на промежуточных этапах применения технической системы,

формируют возможные сценарии развития исходной ситуации (последовательности ситуаций, соответствующих различным классам промежуточных состояний многоэтапного процесса), приводящие к реализации критических ситуаций

с применением специализированного вычислительного устройства рассчитывают вероятности каждого из сценариев и записывают их в запоминающее устройство

проводят ранжирование сценариев по вероятности их реализации и через устройство вывода отражают их на экране вычислительного устройства.

При этом соответствующие расчетные операции, хранение, передача и обработка данных производятся с использованием специализированного вычислительного устройства либо программного обеспечения персонального компьютера.

Сущность заявляемого способа заключается в следующем.

Многоэтапный процесс целевого применения технической системы представляется в виде совокупности показателей, отражающих его исходное состояние и состояние по результатам выполнения каждого из этапов. Считается, что данные показатели носят вероятностный характер, то есть являются случайными величинами, значения которых зависят от заранее неизвестных неконтролируемых случайных факторов и решений, принимаемых на каждом из этапов. Построение полной вероятностной модели результатов применения технической системы на всех этапах является затруднительным, так как требует совместной оценки вероятности значений всех показателей многоэтапного процесса. Поэтому для оценивания прогнозной эффективности многоэтапного процесса предлагается представить состояние процесса применения технической системы на каждом из этапов в виде соответствующего множества классов и использовать значения условной вероятности наступления ситуаций, соответствующих классам состояния многоэтапного процесса, в зависимости от класса его состояния на предыдущем этапе.

Для достижения требуемого технического результата записывают в запоминающие устройства необходимые исходные данные. При этом многоэтапный процесс применения технической системы описывают соответствующими показателями на каждом из j=0…k этапов (j=0 - индекс исходного состояния многоэтапного процесса, j=k - индекс состояния многоэтапного процесса по результатам конечного этапа).

Далее с использованием специализированного вычислительного устройства либо программного обеспечения персонального компьютера проводят классификацию вариантов исходного состояния многоэтапного процесса применения технической системы. Для этого множество значений показателей исходного состояния многоэтапного процесса разбивают на непересекающиеся подмножества, соответствующие классам , таким образом, чтобы каждый из классов мог быть идентифицирован при контроле многоэтапного процесса. Результатом выполнения данного этапа является множество классов исходного состояния многоэтапного процесса S⁰:

где i⁰=1…I⁰ - множество индексов классов исходного состояния многоэтапного процесса.

Затем проводят классификацию результатов реализации промежуточных этапов многоэтапного процесса. Для этого множество значений показателей промежуточных состояний многоэтапного процесса разбивают на непересекающиеся подмножества, соответствующие классам , таким образом, что каждому классу соответствует своя задача принятия управленческого решения. Результатом выполнения данного этапа является множество классов промежуточных состояний многоэтапного процесса {S^j} для каждого из j=1…(k-1) этапов:

где i^j = 1…I^j - множество индексов классов промежуточного состояния многоэтапного процесса на j -м этапе.

Затем проводят классификацию результатов реализации конечного этапа многоэтапного процесса. Для этого множество значений показателей конечного состояния многоэтапного процесса разбивают на непересекающиеся подмножества, соответствующие классам , таким образом, что каждому классу соответствует различная вероятность достижения целей многоэтапного процесса. Результатом выполнения данного этапа является множество классов конечного состояния многоэтапного процесса S^k:

где i^k=1…I^k - множество индексов классов конечного состояния многоэтапного процесса.

Результаты классификации записывают в запоминающее устройство.

Далее задают априорную вероятность наступления ситуаций, соответствующих классам исходного состояния многоэтапного процесса . Данная вероятность характеризует данные о процессе, полученные до начала его контроля и прогнозной оценки эффективности. В случае отсутствия таких данных ситуации, соответствующие классам исходного состояния многоэтапного процесса, считаются равновероятными:

Затем анализируют соответствие вариантов решений и ситуаций. Для этого для каждой из ситуаций, соответствующих классам исходного и промежуточных состояний многоэтапного процесса, рассчитывается значение функции полезности управленческих решений , где - множество вариантов решений на j -м этапе процесса в i^j -м классе состояния процесса.

Далее на основе значений функции полезности управленческих решений с применением методов теории вероятности и теории игр определяют вероятность своевременного и правильного принятия решений при условии того, что процесс на j -м этапе находится в i^j -м классе состояния.

Затем на основе методов теории вероятности и теории игр определяют вероятность наступления ситуаций, соответствующих классам промежуточных состояний многоэтапного процесса . Данная вероятность является условной и рассчитывается исходя из того, что принято своевременное и правильное решение и процесс находится в определенном состоянии по результатам предыдущего этапа.

После этого на основе методов теории вероятности и теории игр определяют вероятность наступления ситуаций, соответствующих классам конечного состояния многоэтапного процесса

Далее рассчитывают априорную вероятность достижения целей многоэтапного процесса P(Y), где Y - событие, заключающееся в достижении целей многоэтапного процесса. Данная операция может быть выполнена следующим образом:

где P(Y\S^k) - вероятность достижения целей многоэтапного процесса, полученная при классификации результатов реализации его конечного этапа.

Записывают в запоминающее устройство вероятности наступления ситуаций.

После этого формируют прогнозные признаки классов исходного состояния многоэтапного процесса Х={x_l}, где l=1…N - множество индексов прогнозных признаков. Данные признаки используются для идентификации класса исходного состояния многоэтапного процесса при его контроле и прогнозной оценке эффективности и формируются таким образом, чтобы была известна условная вероятность их проявления в зависимости от класса исходного состояния многоэтапного процесса Р(Х\S⁰)

Далее получают информацию о значениях прогнозных признаков классов исходного состояния многоэтапного процесса и записывают в запоминающее устройство значения признаков классов исходного состояния многоэтапного процесса.

После этого с использованием специализированного вычислительного устройства либо программного обеспечения персонального компьютера на основе методов теории вероятности (формулы Байеса) рассчитывают апостериорную вероятность реализации исходного состояния многоэтапного процесса :

Далее рассчитывают прогнозное значение показателя эффективности многоэтапного процесса, определяемое как вероятность достижения целей процесса с учетом текущей информации о значениях прогнозных признаков классов исходного состояния многоэтапного процесса .

Затем вводят в запоминающее устройство параметры, определяющие критерии эффективности применения технической системы. Данные параметры представляют собой скалярное либо векторное значение, определяющее требуемое значение показателя эффективности многоэтапного процесса применения технической системы. Например, вероятность достижения целей процесса P^mp.

Далее получают из запоминающего устройства данные о ситуациях конечного этапа применения технической системы, в которых эффективность не удовлетворяет критериям (критических ситуациях):

Затем получают из запоминающего устройства данные о вероятностях реализации ситуаций на промежуточных этапах применения технической системы.

На основе полученных данных формируют все возможные сценарии развития исходной ситуации (последовательности ситуаций, соответствующих различным классам промежуточных состояний многоэтапного процесса), приводящие к реализации критических ситуаций. Например, , где .

Далее с применением специализированного вычислительного устройства рассчитывают вероятности каждого из сценариев P(Q_l) и записывают их в запоминающее устройство. Вероятность сценария рассчитывается как вероятность совместной реализации каждой из ситуаций, входящих в данный сценарий.

После этого проводят ранжирование сценариев по вероятности их реализации и через устройство вывода отражают их на экране вычислительного устройства.

Предлагаемый способ может быть пояснен следующим примером.

В качестве примера реализации заявленного изобретения может рассматриваться следующий.

Производится ситуационный анализ устойчивости применения автомобиля для перевозки груза.

Исходное состояние определяется исходя из готовности автомобиля к поездке. В качестве показателей исходного состояния рассматриваются исправность тормозной системы и исправность двигателя. Каждый из показателей оценивается по бинарной шкале «исправен; не исправен» («0» или «1»). Возможно 4 класса исходного состояния процесса. Напрямую оценить состояние не представляется возможным. Формируется система информационных признаков, например, «наличие шумов», «расход топлива за предшествующий период», «наличие подтеков», про которые известно с какой вероятностью они проявляются при исправности/неисправности систем автомобиля:

Как промежуточный этап рассматривается перевозка груза в точку назначения, как конечный этап - возвращение автомобиля на базу.

Классификация состояний процесса применения технической системы позволила сформировать следующие наборы классов.

Исходное состояние:

С11: «Исправна тормозная система; исправен двигатель»; С12: «Не исправна тормозная система; исправен двигатель»; С13: «Исправна тормозная система; не исправен двигатель»; С14: «Не исправна тормозная система; не исправен двигатель».

Промежуточное состояние:

С21: «В пути диагностирована неисправность, автомобиль направлен на ремонт до поломки»; С22: «Автомобиль успешно прибыл в пункт назначения»; С23: «В пути возникла неисправность, автомобиль вышел из строя».

Конечное состояние: С31: «Автомобиль вернулся на базу после доставки груза»; С32: «Автомобиль вернулся на базу, груз не доставлен»; С33: «Автомобиль не вернулся на базу, груз не доставлен».

Априорная вероятность классов исходного состояния определяется путем наблюдения и фиксации результатов реализации процесса в предшествующие периоды. Например:

Априорные вероятности перехода состояния процесса из классов исходного состояния в классы промежуточного и конечного состояния могут быть определены посредством моделирования. Например:

Априорная вероятность достижения целей многоэтапного процесса применения технической системы определяется на основе представленных в заявке зависимостей. Например, она равняется 0,442 и характеризует потенциальную эффективность многоэтапного процесса.

Далее осуществляется формирование прогнозных признаков классов исходного состояния многоэтапного процесса (пример представлен выше) и получение информации об их значениях. Например:

Далее с применяем описанных в заявке действий осуществляется расчет апостериорной вероятности достижения целей процесса. Например, она равняется 0,37. Ее значение характеризует текущую эффективность многоэтапного процесса применения технической системы.

Затем указываются параметры, определяющие критерии эффективности применения технической системы. Например, требуемая вероятность достижения цели не ниже 0,7.

Далее выбираются те из ситуаций конечного этапа применения технической системы, в которых эффективность не удовлетворяет критериям (критических ситуациях) - ситуации С32 и С33.

Данные ситуации могут быть реализованы в следующих сценариях развития исходной ситуации:

Сц1: С11-С22-С33

Сц2: С12-С21-С32

Сц3: С12-С22-С32

Сц4: С12-С22-С33

и т.д.

То есть, каждый из сценариев представляет собой цепочку событий, приводящих к нарушению устойчивости технической системы - потери способности к выполнению поставленной задачи.

Для каждого из данных сценариев рассчитываются вероятности их реализации с учетом значений прогнозных признаков классов исходного состояния многоэтапного процесса применения технической системы.

Например:

Затем проводят ранжирование сценариев по вероятности их реализации, после чего они могут использоваться для принятия управленческих решений в текущей ситуации.

Следует заметить, что представленный пример отражает лишь сущность заявляемого способа. Практическое же его применение связано со сбором, хранением и обработкой данных и требует применения измерительной и вычислительной техники.

Таким образом получена новая информации о прогнозируемых результатах применения технической системы - сформированы сценарии, способствующие нарушению устойчивости технической системы, и проведено оценивания их вероятности, что подтверждает требуемый технический результат.

Предлагаемое техническое решение промышленно применимо, так как основано на операциях, широко распространенных в автоматизированных вычислительных системах и системах управления, и может быть реализовано как в виде устройства со специализированными блоками, так и на основе персонального компьютера с соответствующим программным обеспечением для осуществления предусмотренных функций.

Компьютерно-реализуемый способ ситуационного анализа устойчивости технической системы с многоэтапным характером целевого применения, заключающийся в том, что записывают в запоминающие устройства необходимые исходные данные, анализируют соответствие вариантов решений и ситуаций, определяют вероятность своевременного и правильного принятия решений, проводят классификацию вариантов исходного состояния многоэтапного процесса, классификацию результатов реализации промежуточных этапов многоэтапного процесса, классификацию результатов реализации конечного этапа многоэтапного процесса, записывают в запоминающее устройство результаты классификации, задают априорную вероятность наступления ситуаций, соответствующих классам исходного состояния многоэтапного процесса, определяют вероятность наступления ситуаций, соответствующих классам промежуточных состояний многоэтапного процесса, определяют вероятность наступления ситуаций, соответствующих классам конечного состояния многоэтапного процесса, рассчитывают априорную вероятность достижения целей многоэтапного процесса, записывают в запоминающее устройство вероятности наступления ситуаций, формируют прогнозные признаки классов исходного состояния многоэтапного процесса, записывают в запоминающее устройство значения признаков классов исходного состояния многоэтапного процесса, получают информацию о значениях прогнозных признаков классов состояния многоэтапного процесса, рассчитывают апостериорную вероятность реализации исходного состояния многоэтапного процесса, рассчитывают прогнозное значение показателя эффективности многоэтапного процесса, отличающийся тем, что вводят в запоминающее устройство параметры, определяющие критерии эффективности применения технической системы, получают из запоминающего устройства данные о ситуациях конечного этапа применения технической системы, в которых эффективность не удовлетворяет критериям (критических ситуациях), получают из запоминающего устройства данные о вероятностях реализации ситуаций на промежуточных этапах применения технической системы, формируют возможные сценарии развития исходной ситуации (последовательности ситуаций, соответствующих различным классам промежуточных состояний многоэтапного процесса), приводящие к реализации критических ситуаций и к нарушению устойчивости технической системы, рассчитывают вероятности каждого из сценариев с учетом значений прогнозных признаков классов исходного состояния многоэтапного процесса применения технической системы и записывают их в запоминающее устройство, проводят ранжирование сценариев по вероятности их реализации и через устройство вывода отражают их на экране вычислительного устройства для принятия управленческих решений в текущей ситуации.