priborИзвестия высших учебных заведений. ПриборостроениеJournal of Instrument Engineering0021-34542500-0381Национальный исследовательский университет ИТМО10.17586/0021-3454-2023-66-11-917-925pribor-219Research ArticleСИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ, УПРАВЛЕНИЕ И ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИSYSTEM ANALYSIS, MANAGEMENT AND INFORMATION PROCESSINGМетодика оценивания системы эксплуатации сложных объектов на основе нечетко-возможностного подходаMethodology for assessing the operation system of complex objects based on the fuzzy-possibility approachСтолбовА. В.StolbovA. V.

Александр Васильевич Столбов, адъюнкт; ВКА им. А. Ф. Можайского, 105 кафедра; преподаватель

Санкт-Петербург

Aleksandеr V. Stolbov, Post-Graduate Student; A. F. Mozhaisky Military Space Academy, Department 105; Lecturer

St. Petersburg

vka@mil.ruСпесивцевА. В.SpesivtsevA. V.

Александр Васильевич Спесивцев, д-р техн. наук; СПбФИЦ РАН, СПИИРАН, лаборатория информационных технологий в системном анализе и моделировании; ведущий научный сотрудник

Санкт-Петербург

Aleksandеr V. Spesivtsev, Dr. Sci.; St. Petersburg Federal Research Center of the RAS, St. Petersburg Institute for Informatics and Automation of the RAS, Laboratory of Information Technologies in System Analysis and Modeling; Leading Researcher

St. Petersburg

sav2050@gmail.comЛисицкийВ. В,LisitskiyV. V.

Владимир Вадимович Лисицкий, канд. техн. наук; ВКА им. А. Ф. Можайского, 81 кафедра; начальник кафедры

Санкт-Петербург

Vladimir V. Lisitskiy, PhD; A. F. Mozhaisky Military Space Academy, Department 81; Head of the Department

St. Petersburg

vka@mil.ruСпесивцевВ. А.SpesivtsevV. A.

Василий Александрович Спесивцев, СПбФИЦ РАН, Северо-Западный Центр междисциплинарных исследований проблем продовольственного обеспечения; младший научный сотрудник

Санкт-Петербург

Vasiliy A. Spesivtsev, St. Petersburg Federal Research Center of the RAS, North-West Center of Interdisciplinary Researches of Problems of Food Maintenance; Junior Researcher

St. Petersburg

ryukuro@yandex.ruВоенно-космическая академия им. А. Ф. МожайскогоРоссияA. F. Mozhaisky Military Space AcademyRussian FederationСанкт-Петербургский федеральный исследовательский центр РАНРоссияSt. Petersburg Federal Research Center of the RASRussian Federation2023011220246611917925Copyright © Национальный исследовательский университет ИТМО, 20242024Национальный исследовательский университет ИТМОНациональный исследовательский университет ИТМОhttps://pribor.ifmo.ru/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://pribor.ifmo.ru/jour/article/view/219

Представлены результаты исследования по созданию методики оценивания системы эксплуатации сложных объектов на основе нечетко-возможностного подхода с использованием явных и неявных профессиональных экспертных знаний. Факторное пространство содержит семь нечетких лингвистических переменных для построения нечетко-возможностной математической модели оценивания состояния объектов на земной космической инфраструктуры, в качестве которых рассмотрена система космического слежения и наблюдения как сложный объект, а также исследована ее зависимость от качества функционирования соответствующей системы эксплуатации. Эффективность применения созданной методики оценивалась на основе расчетов с использованием построенной нечетко-возможностной модели.

Results of a study on creation of a methodology for assessing the operation system of complex object based on a fuzzy-possibility approach using explicit and implicit professional expert knowledge are presented. The factor space contains seven fuzzy linguistic variables for constructing a fuzzy-possibility mathematical model for assessing the state of objects of ground-based space infrastructure, in which the space tracking and surveillance system is considered as a complex object, and its dependence on the quality of functioning of the corresponding system is also studied. The effectiveness of the created methodology was assessed based on calculations using the constructed fuzzy-possibility model.

система эксплуатациисложный объектявные и неявные экспертные знаниянечет ко-возможностная модельoperating systemcomplex technical systemexplicit and implicit expert knowledgefuzzy-possibility modelReferencesМиронов А. Н., Лисицкий В. В., Столбов А. В. Математические основы решения многокритериальных оптимизационных задач синтеза сложных иерархических организационно-технических систем // Нелинейный мир. 2020. Т. 18, № 3. С. 5—17.Mironov A.N., Lisitskiy V.V., Stolbov A.V. Nonlinear World, 2020, no. 3(18), pp. 5–17. (in Russ.)Анкудинов Г. И. Синтез структуры сложных объектов: Логико-комбинаторный подход. Л.: Изд-во ЛГУ, 1986. 260 с.Ankudinov G.I. Sintez struktury slozhnykh ob"yektov: Logiko-kombinatornyy podkhod (Synthesis of the Structure of Complex Objects: Logical-Combinatorial Approach), Leningrad, 1986, 260 р. (in Russ.)Павлов А. Н., Соколов Б. В. Формирование и совершенствование организационных структур управления. СПб: СПб ГУАП, 2005. 42 с.Pavlov A.N., Sokolov B.V. Formirovaniye i sovershenstvovaniye organizatsionnykh struktur upravleniya (Formation and Improvement of Organizational Management Structures), St. Petersburg, 2005, 42 р. (in Russ.)Охтилев М. Ю., Соколов Б. В., Юсупов Р. М. Интеллектуальные технологии мониторинга и управления структурной динамикой сложных технических объектов М.: Наука, 2006. 410 с.Okhtilev M.Yu., Sokolov B.V., Yusupov R.M. Intellektual'nyye tekhnologii monitoringa i upravleniya strukturnoy dinamikoy slozhnykh ob"yektov (Intelligent Technologies for Monitoring and Controlling the Structural Dynamics of Complex Objects), Moscow, 2006, 410 р. (in Russ.)Ромеро И. Б. Измерение и анализ результативности и эффективности процессов // Все о качестве. 2000. № 22. С. 19—23.Romero I.B. Vse o kachestve, 2000, no. 22, pp. 19–23. (in Russ.)Спесивцев А. В., Домшенко Н. Г. Эксперт как „интеллектуальная измерительно-диагностическая система“ // ХIII Междунар. конф. по мягким вычислениям и измерениям SCM: Сб. докл., 23—25 июля 2010, Санкт Петербург. 2010. Т. 2. С. 28—34.Spesivtsev A.V., Domshenko N.G. ХIII Mezhdunarodnaya konferentsiya po myagkim vychisleniyam i izmereniyam SCM (XIII International Conference on Soft Computing and SCM Measurements), Collection of Papers, July 23–25, 2010, St. Petersburg, 2010, vol. 2, рр. 28–34. (in Russ.)Спесивцев А. В. Управление рисками чрезвычайных ситуаций на основе формализации экспертной информации / Под ред. проф. В. С. Артамонова. СПб: Изд-во Политехн. ун-та, 2004. 238 с.Spesivtsev A.V. Upravleniye riskami chrezvychaynykh situatsiy na osnove formalizatsii ekspertnoy informatsii (Emergency Risk Management Based on Formalization of Expert Information), St. Petersburg, 2004, 238 р. (in Russ.)Губанова Е. О. Неявное знание: сущность и виды // Знание. Понимание. Умение. 2010. № 4. С. 253—256.Gubanova E.O. Knowledge. Understanding. Skill, 2010, no. 4, pp. 253–256. (in Russ.)Игнатьев М. Б., Марлей В. Е., Михайлов В. В., Спесивцев А. В. Моделирование слабо формализованных систем на основе явных и неявных экспертных знаний. СПб: Политех-Экспресс, 2018. 430 с.Ignatiev M.B., Marley V.E., Mikhailov V.V., Spesivtsev A.V. Modelirovaniye slaboformalizovannykh sistem na osnove yavnykh i neyavnykh ekspertnykh znaniy (Modeling Weakly Formalized Systems Based on Explicit and Implicit Expert Knowledge), St. Petersburg, 2018, 430 p. (in Russ.)Лисицкий В. В., Миронов А. Н. Метод решения многокритериальной оптимизационной задачи синтеза СЭ СТС в условиях нечеткой информации // Науч.-метод. сб. тр. науч.-техн. конф. „Перспективы развития и применения стратегических оборонительных систем“. 2019. Ч. 1. С. 127—138.Lisitsky V.V., Mironov A.N. Perspektivy razvitiya i primeneniya strategicheskikh oboronitel'nykh sistem (Prospects for the Development and Application of Strategic Defensive Systems), Collection of Proceedings of the Scientific and Technical Conference, 2019, Part 1, рр. 127–138. (in Russ.)

The authors declare that there are no conflicts of interest present.