Ссылка для цитирования : Столбов А. В., Спесивцев А. В., Лисицкий В. В., Спесивцев В. А. Методика оценивания системы эксплуатации сложных объектов на основе нечетко-возможностного подхода // Изв. вузов. Приборостроение. 2023. Т. 66, № 11. С. 917—925. DOI: 10.17586/0021-3454-2023-66-11-917-925.

Аннотация. 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 наземной 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.

Ключевые слова: система эксплуатации, сложный объект, явные и неявные экспертные знания, нечетко-возможностная модель

Благодарность: работа выполнена при частичной финансовой поддержке в рамках бюджетной темы FFZF-2022-0004.

Список литературы:

1. Миронов 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.
2. Анкудинов Г. И. Синтез структуры сложных объектов: Логико-комбинаторный подход. Л.: Изд-во ЛГУ, 1986. 260 с.
3. Павлов А. Н., Соколов Б. В. Формирование и совершенствование организационных структур управления. СПб: СПб ГУАП, 2005. 42 с.
4. Охтилев М. Ю., Соколов Б. В., Юсупов Р. М. Интеллектуальные технологии мониторинга и управления структурной динамикой сложных технических объектов М.: Наука, 2006. 410 с.
5. Ромеро И. Б. Измерение и анализ результативности и эффективности процессов // Все о качестве. 2000. № 22. С. 19—23.
6. 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.
7. 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.
8. Губанова Е. О. Неявное знание: сущность и виды // Знание. Понимание. Умение. 2010. № 4. С. 253—256.
9. 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.
10. 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.