Иммунная модель системы защиты от отказов в ответственных системах электропитания

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Предложена иммунная модель системы активной защиты информационных процессов от отказов и сбоев, функционирующая в условиях жестких временных ограничений. Показана возможность своевременно обнаруживать предотказные состояния и добиться более высокого уровня надежности выполнения задания системой электропитания за счет активного использования имеющейся избыточности и способов изменения структуры.

Об авторах

Владимир Александрович Смирнов

Акционерное общество «Концерн «Гранит-Электрон»»

Автор, ответственный за переписку.
Email: vlad.sm2010@yandex.ru

кандидат технических наук, ведущий инженер

Россия, Санкт-Петербург

Юрий Федорович Подоплекин

Акционерное общество «Концерн «Гранит-Электрон»»

Email: sveta@idilliya.ru

доктор технических наук, профессор, академик Российской академии ракетных и артиллерийских наук, главный специалист по научно-исследовательским и опытно-конструкторским работам

Россия, Санкт-Петербург

Александр Николаевич Рудаков

Акционерное общество «Концерн «Гранит-Электрон»»

Email: h8dg8hog@yandex.ru

главный конструктор

Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Коржавин Г.А., Подоплёкин Ю.Ф., Мастин С.П., Пушин В.Г., Данчул О.К., Земскова Г.И., Лобанов М.А. 100 лет АO «Концерн «Гранит-Электрон»: истоки, история, современность. СПб.: Любавич, 2021. 432 с.
  2. Ларичев О. И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Волшебных Странах. М.: Логос, 2002. 292 с.
  3. Емельянов С.В. Избранные труды по теории управления. М.: Наука, 2006. 448 с.
  4. Власов В.А., Маленин Е.Н., Янгузов А.В. Интеллектуализация системы электропитания космического аппарата // Информация и космос. 2016. №4. С. 162–167.
  5. Ховалова Т.В., Жолнерчик С.С. Эффекты внедрения интеллектуальных электроэнергетических сетей // Стратегические решения и риск-менеджмент. 2018. №2 (107). С. 92–101.
  6. Смирнов В.А., Подоплекин Ю.Ф., Рудаков А.Н. Интеллектуализация систем электропитания высокоответственных объектов // Морской вестник. 2022. №2 (82). С. 67–73.
  7. Смирнов В.А., Подоплекин Ю.Ф., Рудаков А.Н. Нечеткая модель оценки состояния подсистемы передачи информации системы электропитания ответственных объектов // Морской вестник. 2022. №4 (84). С. 85–88.
  8. Шубинский И.Б. Надежные отказоустойчивые информационные системы. Методы синтеза. М.: Журнал Надежность, 2016. 546 с.
  9. Евланов Л.Г. Контроль динамических систем. М.: Наука, 1979. 432 с.
  10. Клевцов С.И. Предварительная оценка состояния совокупности параметров технического объекта с использованием интеллектуального микропроцессорного модуля // Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2010. Т. 106. №5. С. 43–48.
  11. Korshunov G.I., Smirnov V.A., Milova V.M. Multicriteria fuzzy model for system technical condition estimation at the life cycle stages // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering – IOP Publishing. 2019. Vol. 537. No. 4. P. 042019.
  12. Матюшин М.М., Саркисян Х.В. Построение оценочной функции для поддержки принятия оперативных решений при контроле параметров состояния космического аппарата // Машиностроение и компьютерные технологии. 2011. №4. С. 8.
  13. Djibo M., El-Sharkh M.Y. and Sisworahardjo N. Fuzzy artificial immune system-based generators preventive maintenance scheduling // SoutheastCon 2022, Mobile, AL, USA. 2022. P. 649–654.
  14. Wang J., Wu Z. and Wang G. Intrusion detection system based on improved artificial immune algorithm // International conference on mobile multimedia communications – Springer. 2021. P. 563–576.
  15. Liu D., Wang Z., Liang H. and Zeng X. Artificial immune technology architecture for electric power equipment embedded system // International conference on electrical engineering and mechatronics technology – IEEE. 2021. P. 485–490.
  16. Duru C., Ladeji–Osias J., Wandji K., Otily T. and Kone R. A review of human immune inspired algorithms for intrusion detection systems // World AI IoT Congress – IEEE. 2022. P. 364–371.
  17. Samigulina G., Samigulina Z. Diagnostics of industrial equipment and faults prediction based on modified algorithms of artificial immune systems // Journal of intelligent manufacturing. 2022. Vol. 33. No. 5. P. 1433–1450.
  18. Alonso G., Alonso R.F., De Souza A.Z. and Freitas W. Enhanced Artificial Immune Systems and Fuzzy Logic for Active Distribution Systems Reconfiguration // Energies. 2022. No. 15. P. 9419.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».