Основы стратегии и тактики управления региональным центром мониторинга, прогнозирования и управления безопасности транспортных систем

иркутский государственный университет путей сообщения

ХоменкоА.П., Каштанов Ю.Б., Елисеев С.В.

УДК 001.4.658.382.3:006.354

ОСНОВЫ СТРАТЕГИИ И ТАКТИКИ УПРАВЛЕНИЯ РЕГИОНАЛЬНЫМ ЦЕНТРОМ МОНИТОРИНГА, ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТЬЮ ТРАНСПОРТНЫХ СИСТЕМ

Проблемы. В современном мире, насыщенном технически сложными объектами, количество нештатных ситуаций, аварий и катастроф постоянно растёт. Зачастую причиной их являются не отказы механизмов, систем управления или природные явления, а человек, то есть срабатывает пресловутый «человеческий фактор». Несмотря на достаточно высокую информационную и инструментальную вооруженность, человек не в состоянии сделать достоверный прогноз последствий принимаемых управленческих решений, оценить их риск. Причём эти проблемы возникают, как на оперативном уровне управления, так и на уровне управления при принятии стратегических решений.

Самым ярким примером подобного явления является, безусловно, Чернобыльская авария, но и в других сферах деятельности, когда неправильные преднамеренные или непреднамеренные действия человека вызывают аварии с тяжелыми последствиями для людей и значительным ущербом для отрасли, предостаточно. Особенно уязвимы в отношении дестабилизирующих факторов, транспортные системы. У всех свежи в памяти недавние аварии в авиации, когда ошибочные действия пилотов или наземных диспетчеров унесли десятки и сотни человеческих жизней.

Непростая ситуация складывается и в железнодорожном транспорте. В настоящее время наблюдается постоянный рост грузовых и пассажирских перевозок, увеличение нагрузок на подвижной состав, железнодорожный путь, уменьшающийся ресурс для их ремонта, возрастающая психологическая нагрузка на

оперативно-диспетчерский персонал. Можно привести множество примеров, когда причиной аварии был человек, начиная от проезда машинистом красного сигнала светофора до грубых ошибок при ремонте пути или техники.

ОАО «РЖД» определяет безопасность перевозок как одну из ключевых целей бизнеса, поэтому должно обеспечить минимальный уровень риска для пассажиров и грузов, окружающей среды и своих работников. Главный инженер Российских железных дорог В.А. Га-панович назвал вопрос обеспечения безопасности движения поездов и повышения эффективности перевозочного процесса главным стратегическим в деятельности компании [1].

Безопасность. Под безопасностью понимается отсутствие опасности. Само слово «безопасный» - означает неопасный, неугрожающий, не могущий причинить вреда или зла. Соответственно, безопасность перевозок — это свойство перевозок не создавать угрозы для здоровья и жизни пассажиров, персонала железных дорог, населения, груза, объектов внешней среды, для технических средств железных дорог. Безопасность движения поезда — это свойство движения поезда не переходить в опасное состояние, когда возникают поражающие факторы.

Существующий в ОАО «РЖД» классификатор несоответствий и отказов определяет, что безопасность понимается, прежде всего, как соблюдение технических норм, инструкций, графика движения, их нарушение относится к дестабилизирующим факторам. При расчете показателей безопасности в настоя-

щее время не принимаются во внимание угрозы населению, не включается в состав общих показателей уровня безопасности и не измеряется соответствующим образом вред окружающей среде, угрозы здоровью и жизни пассажиров учитываются частично (не принимаются во внимание риски общественного поведения, которые в мировой практике включаются в данные о происшествиях на железной дороге и входят в статистику железных дорог).

Основной акцент при проведении анализа делается на технические причины и, частично, на человеческий фактор, в рамках которого рассматриваются крайне ограниченно риски персонала, при этом меры системного характера не применяются, а используется простая методика анализа — сопоставление количества нарушений в текущем периоде и предыдущем периоде, а также «симптоматическое лечение» проблемы. Совершенно очевидно, что этих мер недостаточно и фактически существующие методы повышения безопасности достигли уровня насыщения и не дают качественного роста [2].

В настоящий момент в ОАО «РЖД» модели риска и контроля не используются в качестве инструмента для управления и оценки уровня безопасности, и, в этой связи, от внимания менеджмента железной дороги и персонала ускользает важнейшая информация, необходимая для принятия адекватных управленческих решений.

Рассматривая общемировые тенденции в развитии систем управления безопасностью на железной дороге, можно заметить, что пришло понимание того факта, что нельзя обеспечить нулевой уровень безопасности (полное отсутствие каких-либо происшествий), но можно максимально к нему приблизиться. Таким образом, можно наиболее простым способом выявить прямую связь с управлением рисками — максимальный уровень безопасности на железной дороге соответствует уровню остаточного риска безопасности — то есть совокупного остаточного риска после реализации всех средств управления рисками [3].

Соответственно, повышение уровня управления безопасностью может быть реализовано посредством использования новых концепций, программ, методов и средств, в том числе, с применением современных инструментов и систем, с учетом эффективного использования имеющихся ресурсов. Именно поэтому в основе современных систем управления безопасностью

на железнодорожном транспорте должна лежать система управления рисками.

Риск. Определение понятия риск вытекает из определения безопасности. «Риск — это мера опасности». Риск в контексте управления безопасностью является риском безопасности в условиях оценки потенциального вреда пассажирам, персоналу, представителям общественности в результате операций и обслуживания железной дороги. Риск (совокупный риск) определятся как среднее количество несчастных случаев или эквивалентов несчастным случаям в год, которые могут произойти в системе железной дороги в течение длительного периода времени. Средний уровень риска в течение длительного периода времени рассматривает все выявленные события, как с высокой, так и с низкой вероятностью наступления [3].

Риск как физическая категория должен оцениваться через 2-мерное множество показателей: меру неопределенности появления негативного результата (степень риска) и меру последствий, или ущерба (цена, или величина, риска).

Мера неопределенности — это степень риска (больше, меньше или однозначное число — типа частоты (из статистики событий), вероятность (при априорных оценках) или экспертный показатель.

Источников неопределенности несколько, но, прежде всего - это неполнота, недостаточность наших знаний о системе управления, об объекте, окружающем мире. Нечёткие компоненты, возникающие по причине концептуальной нечёткости. Данные компоненты могут быть связаны с неполным и недостоверным знанием об изучаемой системе. С подобного рода неопределенностью человек столкнулся очень давно, когда стал принимать осмысленные решения.

Другой источник неопределенности - это случайность, то, что в сходных условиях происходит неодинаково, что заранее нельзя предугадать. Спланировать каждый случай невозможно. Выход оборудования из строя и внезапное изменение конъюнктуры рынка, обострение политической ситуации - все это проявление случайности. К этому типу неопределенности можно отнести и противодействие. Так, противодействие может проявляться в случае взаимодействия конкурирующих субъектов, при неопределенности спроса на услуги или продукцию, трудностях ее сбыта, либо прямые террористические действия.

иркутский государственный университет путей сообщения

Вследствие этих причин можно указать различие между риском и неопределенностью. Неопределенность означает недостаток информации о возможных будущих событиях, риск же означает ситуацию, в которой люди, принимающие решение, точно не знают, что случится, но предполагают допустимость каждого из возможных исходов и могут дать им финансовую оценку.

Анализируя проблему измерения рисков в различных предметных сферах деятельности, можно сделать вывод, что "риск И — это случайное событие: опасное нежелательное и с последствиями в виде ущерба Нк". Некоторое событие считается рискованным, если имеющимися техническими средствами нельзя обеспечить необходимую безопасность.

Из этого, например, следует, что определение "риск катастрофы или железнодорожной аварии" есть событие с последствиями, характерными для свойств рискового события. Здесь, таким образом, размытое определение меры опасности, вложенное в смысл слова "риск", уже четко преобразовано в строгое понятие события. Мера риска теперь должна определяться иначе в соответствующем пространстве исходов

Исходом каждой рисковой цепочки будет событие И с ущербом Нк, т.е. цена риска это Нк. Ущерб НИ может быть выражен в стоимостном эквиваленте объекта или в виде материальных потерь (потери грузов, техники, прибыли).

Будем понимать риск, как завершающее случайное редкое (маловероятное) событие И в виде цепочки 8К, состоящей из случайных элементарных событий. Цепочки находятся по методу комбинаторики элементарных событий на дереве отказов.

Тогда риск, это математическое ожидание ущерба Н от цепочки неблагоприятных событий /={1,п}

МЩ^^ Р.

1=1

Риск включает в себя свойства случайных событий и отражает некоторые дополнительные свойства, зависящие от природы изучаемого случайного события: имеется мера опасности, т.е. доступно измерение риска с мерой опасности Мк; человеческий фактор выступает как элемент общей системной ошибки в цепочке событий; случайное событие типа риск несет ущерб или вред.

Система управления рисками. На железной дороге необходимо создавать новую для неё

систему управления безопасностью и рисками. Можно сказать, что основная парадигма безопасности — предвидеть, предвосхитить опасность, суметь спрогнозировать нежелательные явления и дестабилизируюшие факторы и не допустить, предотвратить их, уметь рассчитать риск принимаемых решений. Значит, надо уметь прогнозировать последствия принимаемых управленческих решений или последствия бездействия системы управления.

В большинстве техногенных, природ-но-техногенных и социально-природно-техно-генных катастроф начальные стадии формирования инициирующих процессов связаны с нахождением начальных повреждений в несущих конструкциях высоко-рисковых объектов [5]. Они создают цепочку развивающихся опасностей «повреждения ^ отказы ^ разрушение ^ аварии ^ катастрофы». Наибольшие ущербы и риски относятся к последним элементам этой цепочки, когда наблюдаются обрушения, крушения, пожары, взрывы, выбросы химически, биологически, радиационно опасных веществ. Эти стадии описываются уравнениями физики, химии, механики катастроф.

Во многих отраслях, таких, как энергетика, военное дело, трубопроводный транспорт, связь, экономика и д.р. уже достаточно давно нашли применение методы управления, основанные на современных информационных технологиях. К ним, в первую очередь относятся: ситуационные центры, системы поддержки принятия решений, экспертные системы и др. На рис. 1 приведён пример реального ситуационного моделирования аварийных процессов в системе собственных нужд главных циркуляционных насосов для реакторов РБМК-1000 АЭС типа Чернобыльской станции [6,7,8,9]. В приведённом примере моделировалась и Чернобыльская авария за несколько лет до её реального события, но в то время на эти результаты просто не обратили внимания, т.к. не только расчёт рисков, но и анализ подобных нештатных ситуаций считался нецелесообразным.

Основой для деятельности подобных систем на железной дороге должна быть база данных всех зафиксированных нештатных ситуаций, аварий, катастроф. База данных должна содержать предысторию возникновения аварийных ситуаций для исследования динамики аварийных процессов и причин их возникновения. Система управления рисками должна обеспечи-

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ИННОВАЦИИ. СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Рис. 1. Фрагмент причинно-следственной цепи ситуационной модели развития аварии в системе собственных нужд 5 КВ АЭС с реактором типа РБМК-1000:

169-570 - возможные состояния объекта; 169- исходный режим ITP+2IT+22T; I70 - короткое замыкание (к.з.) ITP; I7I - защита ITP сработала; I73 - ВА отключился, ВБ не отключился; I88 - к.з. 22T; I9I - защита 22Т сработала; I97 - ВрАи ВрБ не отключались; 224 - к.з. 2IT; 227 - защита 2IT сработала; 233 - ВрА отключился, ВрБ не отключился; 570 - переход в режим с дизель-генератором. Т - главный трансформатор; TP - рабочий трансформатор; ВА, ВБ, ВрА, ВрБ - группы выключателей; - входные возде-

вать глубокий секвенциональный анализ причин всевозможных нарушений и нештатных ситуаций. Подобная структура базы данных обеспечит возможность построения ситуационных моделей, как для анализа событий, предшествующих возникновению аварий, так и для поиска управления с целью предотвращения или локализации аварий.

Такая система должна быть реализована в виде структуры независимой от руководства филиала дороги с тем, чтобы процесс выявления причин аварийных ситуаций не был бы искажен корпоративными интересами. Другая стратегическая цель создания независимой структуры состоит в персонофикации ответственности за выявленные нарушения и их устранение.

Помимо оперативных задач управления необходимо анализировать риски: макроэкономические, социально-экономические региональные, технологические и техногенные, экологические, риски потери информации, а также финансовые риски.

Центр мониторинга, анализа и управления безопасностью.

Формирование стратегии и моделей поведения такой крупной корпорации, как железная дорога, или одного из её 17-ти филиалов, в условиях современных рынков требует привлечения средств и методов экономического моделирования, разработки средств мониторинга и прогнозирования результатов деятельности компании, использования огромных массивов корпоративных данных, отражающих различные стороны развития компании, регулярного анализа и оценки корпоративных

рисков, угрожающих управляемости корпорации и др. Создание на железной дороге центров управления безопасностью и рисками должно стать основой для становления подобных систем управления на уровне региона вследствие того, что железная дорога, особенно в рамках транзитно-транспортных коридоров, таких как Транссиб, является системообразующим фактором, от безопасности и качества, работы которого зависит безопасность всей социально-экономической сферы региона.

С целью отработки принципов создания системы управления рисками в ИрГУПСе совместно с ВСЖД — филиалом ОАО «РЖД» создан Центр мониторинга, анализа и управления безопасностью транспортных систем, который призван решать задачи мониторинга и анализа состояний ВСЖД — филиала ОАО «РЖД» и железнодорожных организаций в пределах дороги; выявления неблагоприятных изменений; поддержки принятия оперативных и неоперативных решений; оценки рисков и последствий, расчётов надёжности транспортных услуг; формирования оперативных и неоперативных докладов.

Центр должен стать методической базой для выработки проектных решений по обеспечению: безопасности транспортных услуг, управлению рисками, процессно-ориентиро-ванному управлению, аналитических исследований, учебным полигоном для менеджеров железнодорожного транспорта завтрашнего дня.

Среди актуальных задач Центра - создание модели процессов на железной дороге на

иркутский государственный университет путей сообщения

Рис. 2. Основные научные направления университетского ком плекса (ИрГУПС).

базе сбалансированных комплексных показателей, разработка сбалансированных комплексных показателей, которая позволит описать динамику изменений состояний объекта управления, как комплекса чётких и подлежащих оценке причинно-следственных отношений. Формирование модели компании на базе сбалансированной системы показателей обеспечит, помимо технической сферы, поиск возможностей достижения желаемых результатов — финансовых и клиентских целей. На модели будут анализироваться внутренние процессы: разработка услуг и продукции, развитие брэнда и рынка, продажи, логистика, которые необходимы для создания предложений дестабилизирующие факторы, обуславливаю-

реальном времени к АСУ ТП СМТ к его базам и банкам данных, к программным комплексам, работающим в системе информационного обеспечения СМТ.

Наработанные в Центре принципы, методики и технологии управления безопасностью и рисками станут базой для успешного функционирования региональных центров.

Аналитические технологии должны трансформироваться в образовательные технологии для широкого круга управленцев в регионе, чья деятельность связана с принятием решений в сложных ситуациях, обусловленных ограниченным временем и тяжелыми последствиями.

Этапы деятельности Центра.

Идентификация. На этом этапе осуществляется выбор контролируемых параметров, в пространстве которых будет осуществляться описание процессов управления, структура объекта управления, его динамика. Контролируемыми параметрами являются значения датчиков, показателей, сигналы СЦБ, статистические данные, управляющие воздействия и

потребительской ценности, специализации и финансовых результатов.

На рис. 2 представлены основные научные направления университетского комплекса.

Базовыми технологиями Центра призваны стать возможности сценарного моделирования и управления рисками в процессе принятия решений руководством дороги. Они ориентированы на обеспечение реализации долгосрочных программ развития. В первую очередь, и система сценарного моделирования, и система анализа рисков ориентированы на ключевые показатели, которые в укрупненном масштабе интегрированы в развитие отрасли. Это наиболее объемные факторы, которые определяют долгосрочную динамику стратегической программы и связанные с нею риски.

В качестве пилотной зоны для отработки технических решений выбрано одно из сложнейших инженерных сооружений на железной дороге страны — Северо-Муйский тоннель (СМТ). В Центре осуществлён доступ в

щие возникновение и развитие отказов, нештатных ситуаций, аварий и катастроф.

На этом же этапе формируется система ключевых индикаторов, обеспечивающих ранее обнаружение нежелательных процессов, требующих вмешательства человека для управления.

Мониторинг. Это этап измерения значений этих параметров, ключевых показателей которые были определены на предшествующем этапе.

При мониторинге значений параметров осуществляется постоянное наблюдение за поведением объекта управления с целью немедленного обнаружения нештатных ситуаций, чреватых возможной опасностью для объекта управления.

Основная задача мониторинга — обнаружение отказов на такой стадии, когда вмешательство оперативного персонала способно локализовать развитие аварийной ситуации, не дав возможности каскадного развития.

Анализ. Анализ состояния объекта управления. Это собственно ситуация, которая складывается из текущих и предшествующих значений контролируемых параметров объекта управления или процесса, совокупности действующих на объект управляющих воздействий и дестабилизирующих факторов. Состояния объекта, это некие обобщенные показатели, параметры, индикаторы, которые должны быть идентифицированы на этапе формализации объекта. На этапе анализа осуществляется диагностика состояния и восстанавливается последовательность смены состояний при развитии аварийных процессов.

Прогноз. Это основной этап при управлении рисками. На этапе прогноза осуществляется причинно-следственный анализ, рассчитываются риски отдельных событий и цепочек событий. На этом этапе происходит анализ основных бизнес-процессов на железной дороге, выбор управления этими процессами и путей достижения желаемых результатов управления. При необходимости на этом этапе осуществляется оптимизация процессов управления при заданных целевых функциях.

Инструментальные средства для функционирования центра.

Эвристические методы. Они основаны на использовании мнения специалистов в данной

области знаний и, как правило, применяются для прогнозирования процессов, затруднительных для математического описания.

Для этих целей специально разработан метод, именуемый FMEA (Potential Failure Mode and Effects Analysis) — анализ видов и последствий потенциальных отказов [10]. В настоящее время он является одной из стандартных технологий анализа качества изделий и процессов, поэтому в процессе его развития выработаны типовые формы представления результатов анализа и типовые правила его проведения.

FMEA — анализ - это эффективный инструмент повышения качества разрабатываемых технических объектов, направленный на предотвращение дефектов или снижение негативных последствий от них. Это достигается благодаря предвидению дефектов и (или) отказов и их анализу, проводимому на этапах проектирования конструкции и производственных процессов. Метод может быть также использован для доработки и улучшения конструкций и процессов, запущенных в производство.

На этапе доработки конструкции технического объекта перед утверждением конструкции или при улучшении имеющейся ко-

Рис. 3. Мнемосхема АСУ ТП Северо-Муйского тоннеля.

иркутским государственный университет путей сообщения

нструкции методом FMEA решают следующие задачи:

-определение "слабых" мест конструкции и принятие мер по их устранению;

-получение сведений о риске отказов предложенного и альтернативных вариантов конструкции;

-доработка конструкции до наиболее приемлемой с различных точек зрения: технологичности, удобства обслуживания, надежности и т.д.;

-сокращение дорогостоящих экспериментов.

На этапе доработки производственного процесса перед его запуском или при его улучшении методом FMEA решают следующие задачи:

-обнаружение "слабых" мест технологических процессов и принятие мер по их устранению при планировании производственных процессов;

-принятие решений о пригодности предложенных и альтернативныхпроцессов и оборудования при разработке технологических процессов;

-доработка технологического процесса до наиболее приемлемого с различных точек зрения, а именно: надежности, безопасности для персонала,

-обнаружения потенциально дефектных технологических операций и т.д.;

-подготовка серийного производства.

На рис. 4 приведён пример построения диаграммы Исикавы [11] для одного из ключевых параметров на железной дороге — снижение коэффициента готовности подвижного состава.

В настоящее время разработано достаточное число диалоговых программных систем и языков для формализации знаний предметных экспертов с целью построения феменологи-ческих моделей процессов в ЭВМ.

Решение задач управления рисками с помощью логико-динамической модели [12,13,

14].

Модель. Для эффективного решения задач управления рисками необходимо располагать динамической информационной моделью (моделями) объекта или процесса. В этой модели должны быть отражены знание экспертов о идентификации объектов управления, их свойствах, динамических характеристиках -управляемости и реакции на различные нарушения и дестабилизирующие факторы. Эти модели могут носить, как феменологический характер, так и быть представлены с помощью системы уравнений. Способ формализации объектов и процессов будет определяться их свойствами, целями управления, динамичес-

| Приемы работы] | Система измерений |

Рис. 4. Применение диаграммы Исикавы для идентификации объекта.

кими характеристиками и потребительской чувствительностью решаемой задачи.

В самом общем виде сам объект управления О может быть представлен совокупностью всех правильных комбинаций его компонент — входов X и выходов У.

О с X х У.

Входы объекта Х, это все воздействия на объект, управляющие и дестабилизирующие, а выходы У, это значения контролируемых параметров, значения ключевых показателей, которые были выявлены и выбраны на стадии идентификации.

Тогда моделью объекта будет преобразо-ваниеР, связывающее входы X с выходами У Р: X ^ У.

Следовательно, задачей построения модели Р является установление зависимостей X ^ У, т.е. причина — следствие.

Причинами X изменений ситуаций в процессе функционирования объекта являются различные воздействия внешнего Xd, Xd с Xи внутреннего Xo, Xo ^ Xпорядка, которые испытывает объект О. Внутренними Xo воздействиями могут быть отказы, обусловленные неисправностями оборудования, как, например, снижение давления или прекращение подачи топлива силовой установки тепловоза, повреждение СЦБ, неисправности пути или инженерных сооружений, короткие замыкания, ложная работа автоматики и пр.

Внешние воздействия Xd могут быть как преднамеренные, так и непреднамеренные. К первым относятся все управляющие воздействия XО с Xd на объект управления О с целью изменить его текущее состояние д' е О, в том числе и ошибочные. Ко вторым Xs с Xd можно отнести различные природные явления, такие как геотектонические явления, грозы, снегопад, резкие изменения температуры, влекущие за собой падение деревьев на пути, провода, террористические акты и т.п.

В [6] показано, что для каждой системы D типа (3) существует множество глобальных состояний О и функция глобальных реакций системы р:О х X ^ У такая, что

Со свойством динамичности тесно связано основное свойство аварийных процессов — причинная обусловленность. Одна авария как бы создает предпосылки, благоприятные условия для другой, которая в иных обстоят-

ельствах, при другом режиме не смогла бы проявиться.

Причинная обусловленность каждого последующего состояния д'+1 е О от текущего состояния д' е О и текущего входного воздействия х{ е X позволяет описать аварийные процессы в виде потока причинно-следственных связей из прошлого в будущее.

Для изучения поведения объекта О во времени введено понятие линейно-упорядоченного отношением < множества моментов времени т. Для момента времени т= 0 определено множество начальных состояний объекта д0.

Для произвольного момента времени ' ет реакция Р' :О' хX' ^ У' такова, что

Множество всех реакций объединены в семейство реакций объекта

р ={р' :О' хX' ^ У',' ет}.

Для отражения динамических свойств объекта необходимо помимо р задать семейство функций переходов

Ф={

Эти два семейства отображений (6), (7) полностью описывают переходы динамического объекта, поэтому пару (р,р) можно назвать динамической моделью объекта. Для нахождения условий существования функций р и ( необходимо провести анализ динамики процессов, протекающих в объекте управления.

Если допустить пересечение алфавитов X и У, т.е. условиями перехода р является состояние О процесса, отображаемые через его параметры и входы X как некоторые другие параметры, а результатом перехода, т.е. изменения состояния д' на д'+1 являются новые значения параметров, то функционирование объекта можно описать в виде взаимодействия двух атрибутов — экстенсионала и интенсионала. Экстенсиональной частью данных модели объекта О будут параметры { V \ г =1, п} и их зна-чения{ у /г =1,п;] =1,т }, т.е. проекция векторов У на оси пространства Я¥ и условия для реализации входов X - тоже проекции векто-ровХ. Интенсиональной частью модели объекта будут переходы из одного состояния в другое, т.е. правила преобразования векторов У.

Итак, чтобы задать состояния О объекта Б необходимо описать его экстенсиональную часть.

Квантификация. Состояния О объекта О и его элементов е О, соответствующие раз-

иркутский государственный университет путей сообщения

личным режимам работы при нормальном и аварийном функционировании, могут быть определены, наряду с метрическими контролируемыми параметрами, на множестве лингвистических переменны Ь = {Ь1,..., Ьп }, в тех

случаях, когда параметрами идентификации объекта управления служат понятия, часто употребляемые человеком, такие как: «часто», «редко», «весьма вероятно», «в исключительных случаях», «много», «норма», «перегрев» и т.п. Лингвистические переменные Ь могут быть заданы как нечетких множества в пространстве параметров V = {V1,У2,У3,..., Уп}.

Соответствие вектора значений лингвистических переменных Ь} состояниям объекта устанавливается с помощью дедуктивной схемы вывода

л и&...&Ь

п О

кО

на нее в результате проекции состояния дк на

I к

лингвистическую переменную¡] .

При решении задач диагностики состояния объектад{ е О в процессе мониторинга будут определяться вектором значений контролируемых параметров у1.

Принятие решения по дифференциальной диагностике состояния объекта будет осуществляться после нахождения

(И д V' )).

которая означает, что если имеют место соответствующие значения переменных Ь1,Ь2,...,Ьп, то с уверенностью к имеет место состояниеО.

Состояния О являются структурными лингвистическими переменными, заданными с помощью других лингвистических переменных — параметров Ь, являющихся нечеткими подмножествами множеств значений физических параметров V с функцией принадлежности ц} (у, ). Вследствие этого состояние д

представимо нечетким подмножеством в декартовом произведении множеств V X V2Х...ХVn

уд е О:д = {ц д

у{ е V;/ =1,п.

Степень принадлежности ц (у )элементов этого множества кдк определяется поверхнос-тьюц (у), образованной пересечением в пространстве V11 хц цилиндрических продолжений кривых, аппроксимирующих функции принадлежности ц(ук ) значений параметров

у'к к переменным ¡к, входящим в формулу вывода дк.

Ц Чк

Функции принадлежности цк (у.) определяют принадлежность значений параметров у. , обусловленную ограничением, накладываемым

Функция принадлежности ц д (у') будет характеризовать степень уверенности этого диагноза.

В простейших случаях лингвистические переменные, соответствующие значениям параметров, могут быть выражены в виде одноточечных множеств, или интервалов со значениями функции принадлежности {0,1}. Тогда процедура распознавания состояния вырождается в дешифратор состояния по значениям контролируемых параметров.

Следующий уровень обобщения представляют классы эквивалентных состояний. Классы могут включать в себя, например, множества штатных состояний нормального функционирования, начальных состояний (холодного резерва), предаварийных состояний или аварийных состояний различной тяжести и т.д. Как правило, класс состояний — это те данные, которыми осуществляется межуров-невый обмен информацией.

Классы эквивалентных состояний, задаваемые отображением ^ О, представляют собой объединение нечетких подмножеств и, следовательно, являются наименьшим нечетким подмножеством, содержащим эквивалентные состояния. Функция принадлежности к классу ю представляет собой поверхность, образованную поверхностями функций принадлежности состояний.

цш

Описание состояний объекта и классов эквивалентности в качестве нечетких подмножеств множества значений параметров отражает неопределенность, обусловленную нечеткостью субъективной человеческой классификации. Функция принадлежности ц (у1),

связанная с каждым распознанным состоянием при диагностике, отражает степень уверенности того, что зафиксированная ситуация как вектор выходных параметров у1 соответствует

формализованной классификации состояний. Но эта мера не учитывает стохастических свойств объекта и не отражает статистические знания, т.к. является субъективной шкалой для неточности.

Случайность. Так как риск в соответствии с (1) есть функция случайной величины, то для измерения неопределенности типа случайности служит вероятностная мераР = О ^ [0,1]. Но получение точных статистических оценок вероятности для различных состояний объектов и процессов достаточно непростая задача. Поэтому, наряду со статистическими данными, эксперты при работе используют свои субъективные характеристики, вероятности, сформировавшиеся в результате прошлого опыта и интуиции. При оценке вероятности соответствия значений параметров состояниям объекта эксперт соотносит субъективную вероятность не отдельным значениям шкалы Уг параметра Уг, а значениям лингвистических переменных 1г терм-множества Ц, представленных в качестве нечеткого подмножества^ . Нечеткое подмножество дк множества У1 играет роль нечеткого события. Вероятность этого нечеткого события (10) по параметру у' является,

еслиР1 ,Р2,...,Рт - обычные вероятности, его математическим ожиданиям: Р(дк/У> ) = Ец д = ц 1. (у' )Р +.. .+ц т (у' )Рт;

Р + Р2 +...+Рт =1,

где Е - оператор математического ожидания.

Функция принадлежности к состоянию дк вектора параметров У' определяется с учетом (13) выражением

Ц

Чк

= Ш1Ш

(У' )=

(Р(дк

'у '' ),Р

где у\ ,...,у'т - компоненты вектора У'.

Дифференциальная диагностика в этом случае состояния объекта заключается в нахождении

д' = шах

Итак, решение статистической задачи распознавания дает множество состояний {д' } в каждый момент времени', совместимых

с зафиксированным вектором контролируемых параметров У', с оценкой этой совместимости» (У'). В частном случае, когда состоя-

ние единственно, то диагноз будет однозначным. В общем случае, при неоднозначном диагнозе совместимость ц(У') является:

1. бинарной функцией {0,1}, если при распознавании использованы простые процедуры, либо модель описана на бинарных значениях параметров;

2. функцией принадлежности — при описании состояний в модели с помощью нечетких множеств;

3. математическим ожиданием функции принадлежности, если состояние объекта дг е О определены как нечеткое событие в пространстве параметров Уп.

Сети Петри. Сети Петри (СП) являются инструментом для моделирования и решения задач в области параллельных систем и асинхронных процессов, какими являются аварийные процессы в транспортной сфере. Сеть Петри Р = ( Б, Е ,р,ю), в которой

Б = {Б 1, Б 2,..., Бп } - конечное множество позиций, п > 0, Е ={е1 ,е 2,...,ет } - конечное множество переходов, т > 0, Б П Е = р, р: Е ^ Б - является входной функцией — отображением из переходов в позиции, ю: Е ^ Б - выходная функция — отображение из переходов в позиции. Функционирование сети Петри формально описывается с помощью множества последовательностей срабатываний и множества достижимых в сети разметок. Разметки сети Р -это функциям: Б ^ N. Если позиции сети упо-рядоченыБ =(Б1,...,Бп ), то разметки сети, в том числе и начальные, задаются как вектор чисел М =(т1,...тп)такой, чтоУЦ < г < п,т{ = М(Бг ). Отождествление переходов с выполнением информационных, организационно-технических или технологических процессов в объекте делает представимыми указанные процессы в классе сетей Петри со свободным выбором или свободных сетей (ССП) и включающих в себя класс автоматных сетей. ССП Р =( Б, Е ,р,ю) - это такая сеть, что Уе] е Е,р1 е f(eí ):р(е. ) = {Б. }vra(Б. ) = {е. }, т.е. любая дуга, ведущая от позиции к переходу, или начинается позицией, из которой не выходит ни одной другой дуги, или заканчивается переходом, в который не ведет никакая другая дуга. Интерпретацией метки в позиции будет выполнение условия срабатывания перехода, моделирующего реальные события. Позиции Б ставятся в соответствие состояниям О объекта, а переходы Е сети Р - переходам объекта из состояния в состояние. Срабатывание перехо-

горячий резерв, ¿V ~ работа под нагрузкой, аварийный реяим нагруженный, - аварийный режим не нагруженный,

i

5;/ - предаварийный Г» I, включение нагрузки, - неисправность силовой установки, - аварийное отключение нагрузки, 520- неисправность в нагрузке, - нагрузка в норме, утечка в кабеле, - замена кабеля. Рис. 5. Пример моделирования работы военной автономной энергосистемы с помощью сети Петри.

дов будет моделировать динамику ситуационных процессов в объекте. В этом случае пози-ция5^, соответствующая некоторой текущей

ситуации д1 должна иметь метку шг (5. ) > 0, а

перемещение метки соответствует изменению ситуации. Для примера (рис. 5) можно привести результаты, выполненной ранее работы моделирования процессов функционирования автономной энергетической системы для задач энергообеспечения армии, фронта [15,16].

При моделировании информационных процессов в объектах с помощью аппарата СП проблемой является такая организация процесса выполнения сети, при которой не могут возникнуть конфликтные ситуации, не соответствующие реальным в объекте, не должны терять активности отдельные переходы и сеть должна сохранять свойство безопасности.

Проблемой является такое построение сети, при котором множество локальных ситуаций, моделирующих компоненту объекта, сохраняли бы свою автономность, обеспечивающую срабатывание переходов этой локальной подсети в соответствие с ее внутренними свойствами и в то же время сохранились бы точно определенные взаимодействия с другими компонентами модели. На языке СП это означает, что позиции других локальных моделей не должны терять метки при срабатывании переходов в других локальных моделях, в которых первые входят в качестве условия.

Раскрашенные условно-вероятностные Сети Петри со свободным выбором. Выразительных способностей сетей Петри со свободным выбором недостаточны для раскрытия неопределенностей, возникающих при диагностике и управления рисками. Определение дополнительных требований к сетям можно сделать из рассмотрения задачи диагностики на СП, которую можно сформулировать следующим образом. По значениям контролируемых параметров (ключевых индикаторов) V в каждый момент времени т = 0,1 необходимо распознать ситуацию д или локальные ситуации и с д, соответствующие данному набору значений параметров уí. Затем пометить позиции 5. = д(, соответствующие распознанным ситуациям. Полученная разметка Мг укажет код глобального состояния объекта. В следующий момент ^ +1 новому вектору контролируемых параметров уí+1 следует поставить в соответствие новую разметкуMí+1. После этого необходимо выяснить достижимость разметки Мь+1 из разметки М1. Если путь Я^М1,¥^ неединственен, то требуется выбрать наиболее короткий по соответствующему критерию.

Для уменьшения неопределенностей, возникающих при распознавании состояний, динамическая модель должна отображать нечеткости человеческой классификации ситуаций, размытость квантификаторов значений параметров, о которых сказано выше. Для этого необходима дополнительная интерпретация истинности метки т(5. ) в позиции 5.. Вместе с

Рис. 6. Фрагмент раскрашенной СП.

тем интерпретация метки должна отражать как вероятность той или иной ситуации вследствие функционирования объекта, так и степень уверенности в том, насколько распознанная ситуация, по принятой при синтезе модели классификации, соответствует текущему вектору выхода контролируемых параметров У'. Вероятность функционирования и истинность принадлежности являются независимыми факторами — один обусловлен недетерминированностью объекта, другой — нечеткостью классификации его состояний, поэтому их следует представлять различными атрибутами сети.

Пользуясь терминологией раскрашенных сетей, можно сказать, что метка имеет как минимум два цвета. Один цвет отображает вероятность позиции, обусловленную функционированием сети, другой — степень уверенности в том, что данная позиция Бг активна, а соответствующее ее состояние дг = Бг - истинно.

Свертка этих двух факторов должна производиться на этапе принятия решения — во время диагностики и выбора управления.

И, теперь самое главное, метка должны нести информацию об ущербе для каждого локального события, иначе вычисление риска, через его матожидание будет, невозможным.

Определим свободную условно-вероятностную сеть с нечеткой маркировкой. Это сеть, имеющая четырехцветную маркировку (р,ц,5,у):Р =(Б,Е,р,л,юр,ц,5,у). В сети Р множество Б и Е - это прежние множества позиций и переходов, р:Е ^ Б - входная функция, л:Би х Е ^ Е х Би - функция условия перехода, ю: Е х Б ^ [01] - вероятностная функция выхода, р:Б ^ [01]- функция вероятностной маркиров-

ки, ц: Б ^ [01] - функция нечеткой маркировки, 5:Б ^ Е - функция входа позиции, у - весовая функция ущерба (рис. 6), Би е Б - позиции — условия переходов.

Срабатывание перехода ег изменяет разметку Р в сети Р так, что разметка его входной позиции Бj = р

=Р(Р(е ))• Р(л(е. ))• Р(ю(е. ,Бк)).

Здесь Р(р(ег ))= Р(Б]) - вероятность предшествующей позиции Б] ,Р(п(ег )) = Р(Би) - вероятность того, что имела место причина Би, вызвавшая срабатывание перехода, Р(ю(ег., Бк )) - вероятность перехода в Бк из Б] в результате воздействия (причины) Би. Р(Бк ) отражает совокупность этих трех независимых событий.

Если в выходную функцию ю(е! ) включены также и входная позиция р(ег ) = Б] ию(ег.,Б]) > 0, то в результате срабатывания перехода ег разметка входной позиции станет равной новому значению в соответствие с (10). Разметка ц(Бг ) вносится в позиции Бг процедурой раскрашивания и при функционировании сети не меняется. Разметка у представляет собой математическое ожидание функции принадлежности выходной позиции Бк = ю(е! ), зависящее от функций принадлежности входной позиции Б] = р(ег )иусловия Би =л(ег), а также от вероятности ю(ег, Бк ) перехода ег:

УБк =(ег ): У( Бк ) = = ш1п(ц(Б] ),ц(Би ))^ю(е!. ,Бк ).

иркутский государственный университет путей сообщения

Процесс срабатывания перехода завершается выбором минимального значения функции принадлежности в соответствие с правилами преобразования при пересечении нечетких множеств и умножением его на вероятность этого события. Затем в разметку 5 заносится адрес входа в1 позиции 5к, который обеспечил разметку у(5к ).

Начальная разметка р 0( 5 к ) осуществляется процедурой размечивания, которая в позиции 5 вносит числа из интервала [0,1], соответствующие вероятностям состояний О. Если р(5]) > 0, то позиция является активной, а соответствующее ей состояние возможным с вероятностью р(5]). При срабатывании переходов Е разметка позиций (вероятность состояний) меняется. Срабатывание перехода моделирует изменение состояния д* = 5] объекта на

д*+1 = 5к, в результате причиных* = 5к, которой являются дестабилизирующий фактор или управление.

Переход в. является стохастическим событием вследствие того, что причина перехода х* = 5и - это, с одной стороны, случайное явление (отказы, поломки оборудования, автоматики ЭЭО), с другой стороны — в результате одного и того же воздействия объект может переходить в различные состояния {дк+1 = 5к / к >1|. Данная неопределенность

обусловлена также недостаточной изученностью объекта, которую можно интерпретировать случайностью. Сеть ¥ сохраняет свойство активности свободной сети, т.к. множества 5 и Е образуют совокупность тупиков с размеченными ловушками, свойственными свободной сети. Сеть ¥ сохраняет также свойство безопасности активной свободной сети, т.к. при ее синтезе должен сохраняться принцип покрытия ее совокупностью связных автоматных подсетей. Каждая автоматная подсеть образована моделью процесса функционирования элемента объекта.

Анализ достижимости маркировки (р*+1) из маркировки (р* ) является

основной задачей этапов диагностики и управления. Решение задачи анализа достижимости и будет решением искомых цепочек последовательности ситуаций рисков, которые были поставлены в начале статьи.

Заключение. В условиях постоянно меняющейся деловой среды, а также непрерывного

изменения набора угроз и возможностей, особое значение для ОАО «РЖД» приобретает способность предотвращать возможные проблемы и убытки, максимально снижая возможность ликвидации последствий негативных событий, оказывающих влияние на бизнес железнодорожных перевозок. Безусловно, это вызвано, в том числе, и тем, что железнодорожный транспорт является не только источником повышенной опасности, но и сам подвержен воздействию как внутренних, так и внешних рисков, имеющих различную природу. Эффективным инструментом для предотвращения возможных неблагоприятных последствий является система управления рисками, важность построения которой обуславливается также фундаментальными преобразованиями экономических отношений в сфере естественных монополий, необходимостью интеграции в Евроазиатскую транспортную систему, сменой собственников и базовых концепций деятельности железнодорожного транспорта, серьезных структурных изменений в системе менеджмента, созданием новых моделей управления бизнесом.

Поэтому, одним из приоритетных направлений при реформировании системы менеджмента ОАО «РЖД», должно стать становление системы управления рисками, в состав которой входит система мониторинга и обеспечения безопасности. Впоследствии эти системы должны охватывать все бизнес-процессы на дороге.

БИБЛИОГРАФИЯ

1. Материалы Седьмой научно-практической конференции «Безопасность движения поездов». Москва. 26 — 27 октября 2006г. Евразия Вести II 2007. - 216 с.

2. Розенберг Е. Н. Многоуровневая система управления и обеспечения безопасности движения поездов/ Е. Н. Розенберг, В. И. Талалаев // Автоматика, связь, информатика: Научно-популярный производственно-технический журнал/МПС России. -М. 2006. -N2. - С. 10-12.

3. Транспортная стратегия Российской Федерации на период до 2020 г. Москва. - 2003. -43 с.

4. Гражданкин А.И. Опасность и безопас-ность//Бе зопасность труда в промышленности 2002.-№9.-С.41-43.

5. Гапанович В.А., РАН Махутов Н.А. Решение проблем конструкционной прочности и техногенной безопасности на железнодорожном транспорте.

6. Каштанов Ю.Б., Горский Ю.М., Перминова Э.В., Проферансов Ю.Д., АдриановЕ.Н., Гольцман Э.М. Исследование возможности построения автомата-советчика для задач многоуровнего распознавания аварийных процессов на АЭС //В сб. "Методические вопросы надёжности". №14, Иркутск,

1977. С.21-25

7. Каштанов Ю.Б., Горский Ю.М., Перминова Э.В., Проферансов Ю.Д., Адрианов Е.Н., Гольцман Э.М. Некоторые возможности использования высших уровней иерархии АСУ ТП для предотвращения развития цепочечных аварий в электроэнергетических системах //Труды "Всесоюзный симпозиум по актуальным вопросам управления в больших системах энергетики" Иркутск,

1978. С. 76-83.

8. Каштанов Ю.Б., Горский Ю.М. и др. Результаты моделирования на ЭВМ развивающихся аварий и работы "интеллектуальной" системы, ориентированной на повышение живучести АЭС //В сб. "Методические вопросы надежности больших систем энергетики" Иркутск, 1980г. С.32-35.

9. Каштанов Ю.Б., Горский Ю.М. Гольцман Э.М. Методические вопросы анализа осведомляющей информации и построения программно-вычислительного комплекса для имитации аварийных режимов мощных энергоблоков // Труды симпозиума, «Системы энергетики - тенденции развития и методы управления». Иркутск, 1981. С.115-121.

10. Potential Failure ode and Effects Analysis ^МЕЛ). Reference manual. Second Edition. February. 1995. Ford Мotor Company. 469 p.

11. Гапанович В.А. Повышение эффективности производственной деятельности ОАО «РЖД» на основе внедрения инструментов и подходов управления в технологические процессы промышленно-производствен-ных и ремонтных предприятий ОАО «РЖД».// Функциональный проект улучшения качества. "Центр "Приоритет" Н.-Новгород. 2007 г. - 112 с.

12. YU. B. Kashtanov, A.M. Berlin, I.A. Sher. Methods and means use of artificial intelligence in power system investigations //Harwood Academic Publishers GmbH. Printed in the USA. 1993. pp. 1-29.

13. Каштанов Ю.Б. Экспертная система диагностики и подавления развивающихся аварийных процессов в технически-сложных системах. Деп. ВИНИТИ 09.02.1987, № 944-в 87. - 187 c.

14. Каштанов Ю.Б., Перминова Э.В. Головщи-кова И.А. Решение задач управления с помощью логических моделей экспертных систем //В сб. «Труды XI Совещания по технической диагностике. Ташкент, 1989г. С.17-22.

15. Каштанов Ю.Б. Возможности создания "интеллектуального" советчика диспетчера для пунктов управления АвЭС //В сб. «Управление в автономных электроэнергетических системах с использованием микроэлектроники и системного анализа». Иркутск, 1980. С. 14-17.

16. Каштанов Ю.Б., Желнов А.И. Советчик оператора систем электроснабжения для диагностики и управления на базе методов дискретного моделирования и средств микроэлектроники //В сб. «XY Военная научно-техническая конференция» Киев, 1984 г. - C.35-39.