Исследование ИНФОРМАЦИОННЫХ РИСКОВ БЕЗОПАСНОЙ РАБОТЫ ЭЛЕКТРОЛИЗЕРА НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКИХ ЦЕПЕЙ МАРКОВА

ЦЕЛЬ. Разработка модели диагностики состояний процесса электролиза для организации его безопасной работы на основе нечеткой цепи Маркова для оценки уровня информационных рисков. МЕТОДЫ. Математическое моделирование, имитационное моделирование. РЕЗУЛЬТАТЫ. В ходе работы проводилось исследование нечеткой цепи Маркова для оценки состояния процесса электролиза алюминия. Узлы графа, соответствующие состояниям системы, характеризируются риск-показателями, которые определяются как степень нечеткого равенства желаемых и реальных показателей работы системы. ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Предлагаемый подход можно использовать для прогноза уровня интенсивности отказов системы для конкретной реализации аппаратного оформления информационной системы. Это позволит построить технологию проектирования системы, в которой будет возможность учитывать результаты моделирования при формировании требований к программным и аппаратным ресурсам, что в конечном итоге позволит сделать выбор технических средств.

индекс безопасность, нечеткая марковская модель, информационные технологии, распределенные информационные системы, интенсивность перехода

1. Палюх Б.В., Богатиков В.Н., Пророков А.Е., Алексеев В.В. Приложение метода разделения состояний для управления технологической безопасностью промышленных процессов на основе нечетко определенных моделей: монография. Тверь: Изд-во ТГТУ, 2009. 368 с.

2. Matveev Y.N., Palyukh B.V., Stukalova N.A., Bogatikov V.N. Mathematical model of process of management of elimination of consequences of emergency and emergency situations on technogenic chemical and technological objects // International Journal of Applied Engineering Research. 2015. Vol. 10. No. 24. P. 45717-457.

3. Пискажова Т.В. Методы эффективного управления технологическим процессом электролитического получения алюминия // Вестник Сибирского федерального университета. Техника и технологии. 2010. Т. 3. № 2. С. 159-170.

4. Мелихов А.Н., Бернштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990. 272 с.

5. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука, 1986. 288 с.

6. Вентцель Е.С. Исследование операций. М.: Советское радио, 1972. 551 с.

7. Zhang L., Xu X., Tao L. Some Similarity Measures for Triangular Fuzzy Number and Their Applications in Multiple Criteria Group Decision-Making // Journal of Applied Mathematics. 2013. P. 1-7.

8. Lind N.C. Vulnerability of damage-accumulating systems // Reliability Engineering & System Safety. 1996. Vol. 53. No. 2. P. 217-219.

9. Maes M.A., Fritzsons K.E., Glowienka S. Risk-based indicators of structural system robustness. JCSS and IABSE. Workshop on Robustness of Structures. 2005.

10. Pal A., Mondal B., Bhattacharyya N., Raha S. Similarity in fuzzy systems // Journal of Uncertainty Analysis and Applications. 2014. Vol. 18. https://doi.org/10.1186/s40467-014-0018-0

11. Пантелей В.Г., Шубинский И.Б. Расчетные методы оценки надежности приборов. М.: Машиностроение, 1974. 56 с.