Методика оценки функциональных характеристик систем радиомониторинга при ограниченных данных о параметрах надежности


DOI: 10.34759/trd-2019-108-16

Авторы

Васильков Ю. В. 1*, Тимошенко А. В. 2**, Советов В. А. 3***, Кирмель А. С. 4****

1. Ярославский государственный технический университет, Московский проспект, 88, Ярославль, 150023, Россия
2. Радиотехнический институт имени академика А.Л. Минца, ул. 8 Марта, 10, строение 1, Москва, 127083, Россия
3. Ярославское высшее военное училище противовоздушной обороны, Московский проспект, 28, Ярославль, 150001, Россия
4. Научно-инженерный центр Санкт-Петербургского электротехнического университета, ул. Профессора Попова, 5, лит О, Санкт-Петербург, 197376, Россия

*e-mail: myvas@gapm.ru
**e-mail: atimoshenko@rti-mintsu
***e-mail: sovetov@list.ru
****e-mail: kirmell@mail.ru

Аннотация

В статье рассматриваются особенности моделирования и оценки функциональных характеристик систем радиомониторинга при ограниченных данных о параметрах надежности. Рассматриваются вопросы оценки адекватности математических моделей систем, в том числе различные подходы к оценке адекватности. Представлены подходы для более раннего определения вероятности появления опасного события, которые базируются на выделении трендов как в случаях не зашумлённых оценок, так и в случае сильно зашумленных. В последнем случае выделяются начало, конец и угол наклона трендов, которые используются при моделировании систем радиомониторинга со случайными составляющими.

Рассмотрены особенности идентификации характеристик интенсивности потока отказов элементов системы при организации имитационного математического моделирования для анализа влияния интенсивности потока отказов на результаты моделирования и даны рекомендации для случаев, когда заранее интенсивность потока отказов неизвестна.

Рассмотрены особенности организации имитационного математического моделирования для случаев, когда интенсивность потока отказов заранее не известна, а также проведен анализ влияния потока отказов на результаты моделирования.

Ключевые слова

математическая модель, случайная величина, адекватность модели, опасное событие, вероятность, интенсивность отказов

Библиографический список

  1. Васильков Ю.В., Иняц Н. Статистические методы управления предприятием. – М.: РИА Стандарты и качество, 2008. – 280 с.

  2. Химмельблау Д. Анализ процессов статистическими методами. – М.: Мир, 1973. – 958 с.

  3. Бендат Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных. – М.: Мир, 1989. – 540 с.

  4. Eckehard Bauer, MSc, Dr. Roland F. Erben, Mag. Peter Reichert. Risk Manager. Training course, Quality Austria, Trainings-, Zertifizierungs- und Begutachtungs GmbH, 2009, 110 р.

  5. Васильков Ю.В., Гущина Л.С. Оценка вероятности появления опасности при анализе управленческих рисков // Материалы международного e-симпозиума ES-Э-2013-016 «Математические и инструментальные методы экономики: теория, методология, практика» (Москва, 28 – 31 октября 2013) – Киров: МЦНИП, 2013. C. 24 – 36.

  6. Vasilkov Y., Gushchina L. Management of internal risks and opportunities of enterprises // International Journal for Quality Research, 2015, no. 9 (3), pp. 455 – 466.

  7. Васильков Ю.В. и др. Определение тренда параметра потока отказов радиоэлектронной аппаратуры // Вестник Ярославского высшего военного училища противовоздушной обороны. 2018. № 2. С. 82 – 95.

  8. Лубков Н.В., Спиридонов И.Б., Степанянц А.С. Влияние характеристик контроля на показатели надежности систем // Труды МАИ. 2016. № 85. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=67501

  9. Линкевичиус А.П. Метод оптимизации комплекса контроля и управления техническим состоянием адаптивных фазированных антенных решёток РЛС // Труды МАИ. 2017. № 94. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=81098

  10. Гипич Г.Н. и др. Риски и безопасность авиационных систем. – М.: ГосНИИ ГА, 2013. – 225 с.

  11. Максимей И.В. Имитационное моделирование сложных систем. Математические основы. – Минск: БГУ, 2009. Ч. 1. – 263 с.

  12. Артин Э. Введение в теорию гамма-функций – М.:URSS, 2009. – 37 с.

  13. Ильин В.А. и др. Математический анализ. ‒ М.:Изд-во МГУ, 1987. ‒ 358 с.

  14. Запорожцев А.В. Моделирование технических систем // Фундаментальные исследования. 2014. № 8. Ч.6. С. 1288 – 1294.

  15. Лапина В.Л., Попова В.М., Пучкова В.А., Томакова В.И., Фалеева М.И. Надежность технических систем и техногенный риск. – М.: Деловой экспресс, 2002. URL: https://www.docme.ru/doc/1699002/akimov-v.a.—lapin-v.l.-nadezhnost._-tehnicheskih-sistem-i-t...

  16. Hillson D. The Risk Management Handbook: A practical guide to managing the multiple dimensions of risk. Kogan Page, London, 2016, available at: https://play.google.com/store/books/details/The_Risk_Management_Handbook_A_Practical_Guide_to_?id=QohGDAAAQBAJ&hl=ru

  17. Akimov V.A., Lapin V.L., Popov V.M., Puchkova V.A., Tomakova V.I., & Faleeva M.I. (2008). Probability of danger (Reliability of technical systems and technological hazards). Electronic textbook. Retrievedfrom: http://www.obzh.ru/nad/7-1.html

  18. Авакян А.А., Курганов А.В. Физическая модель и закон распределения отказов элементов и систем электроники // Труды МАИ. 2013. № 71. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=47075

  19. Басманов В.Г., Закалата А.А., Холманских В.М. Математическая модель надежности элементов электроснабжения в период приработки // Фундаментальные исследования. 2015. № 5-2. С. 247 – 251.

  20. Акимов Е.В., Кузнецов М.Н. Вероятностные математические модели для оценки надежности беспроводных сенсорных сетей // Труды МАИ. 2010. № 40. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=22873


Скачать статью

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 2000—2020

Вход