СПОСОБ УПРАВЛЕНИЯ СОСТОЯНИЕМ СЛОЖНОГО ОБЪЕКТА
METHOD FOR CONTROLLING COMPLEX OBJECT STATE

Изобретение относится к области управления сложными объектами, в частности, к способам управления в динамических условиях при ограниченных ресурсах на изменение состояния объекта, и может быть использовано в опытно-конструкторских работах и практике эксплуатации, где требуется ресурсная и временная оценка затрат на реализацию управляющих воздействий.
Ускоряющиеся темпы технологического развития общества способствуют все более частому появлению усложняющихся технологий в различных сферах деятельности общества. От возможностей и скорости внедрения этих технологий в современных сложных объектах (например, сети и системы связи, нефтеперегонные заводы, автомобильные предприятия, медицинские комплексы и организации и т.д.) зависит их жизнеспособность в сложившихся условиях глобализации практически любой отрасли экономики. Например, если оператор связи своевременно не перестроит свои системы под потребности пользователей, изменившиеся под влиянием новых технологий в их оконечных устройствах, то его место на рынке услуг связи займут другие операторы, своевременно отреагировавшие на данные изменения.
Сегодня в повседневную жизнь и хозяйство активно внедряются «умные» вещи, автомобили, дома, заводы – развивается интернет вещей [режим доступа: https://iot.ru/ Дата обращения: 25.10.2020 г.]. Практически в любом виде техники, от телефона и кофемашины до ракеты и сети связи, имеется автоматизированная система управления. Количество и функциональные возможности объектов растут, что усложняет их контроль, управление и надежность в целом, особенно с учетом динамики внешних деструктивных факторов [Матвеевский В.Р. Надежность технических систем. Учебное пособие – Московский государственный институт электроники и математики. М., 2002 г. – 113 с.]. Поэтому такие сложные объекты требуют своевременного управления состоянием в зависимости от внешних и внутренних условий функционирования.
Сложные объекты имеют множество параметров, значения которых определяют их состояние (варианты штатного функционирования, предкритическое, критическое, закритическое состояния и др.). Последствия нахождения сложных объектов, особенно объектов критической инфраструктуры в критическом состоянии, могут иметь разрушающие последствия как для самого объекта, так и для окружающей его среды [режим доступа: https://www.1tv.ru/news/2019-08-04/369823-v_amurskoy_oblasti_nachata_evakuatsiya_lyudey_iz_za_ugrozy_razrusheniya_damby_na_reke_zeya Дата обращения: 01.12.2019 г.]. Это подчеркивает актуальность целенаправленного и своевременного управления состоянием сложных объектов.
Непрерывное управление состоянием сложного объекта требует огромного резерва ресурсов, что в современных рыночных условиях практически невозможно. Организации и предприятия имеют ограниченные резервы (материальные, временные и интеллектуальные), что требует оптимизации их распределения при переводе объектов из одного состояния в другое. Появление на рынке, и внедрение в сложные объекты новых технологий занимает отдельное, по сложности, место в реализации управленческих решений и воздействий, поскольку подготовка резерва ресурсов для изменения подобного рода состояний затруднена частичной или преобладающей неопределенностью требований к будущему состоянию.
Приведенные выше обстоятельства обуславливают необходимость разработки новых способов управления состоянием сложных объектов, учитывающих их ресурсные возможности, динамику внутренних и внешних условий и позволяющих находить взаимозависимости между элементами сложного объекта и его функциями.
Из существующего уровня техники известны различные способы управления объектами и установления ключевых показателей управленческих процессов.
Известен способ определения оптимальной периодичности контроля сложного объекта [Cпособ определения оптимальной периодичности контроля сложного объекта. Стародубцев Ю.И., Иванов С.А., Вершенник Е.В., Вершенник А.В., Закалкин П.В., Шевчук А.Л., Карасенко А.О. Патент на изобретение RU 2718152 C1, 30.03.2020. Заявка № 2019143358 от 24.12.2019], который заключается в том, что оценивают условия функционирования сложного объекта, задают множество аппроксимирующих функций, удовлетворяющих заданным требованиям, точность аппроксимации, пределы и шаг изменения параметров аппроксимирующих функций, дополнительно задают состояния сложного объекта, параметры, которые определяют его состояние, возможные дестабилизирующие факторы и характеризующие их параметры, время, в течение которого проводится оценка условий и процесса функционирования сложного объекта и период проверки параметров сложного объекта, оценивают процесс функционирования сложного объекта, для чего измеряют и запоминают значения параметров сложного объекта в течение времени оценки при этом в течение данного времени объект должен находиться к каждом из возможных состояний под воздействием всех возможных дестабилизирующих факторов, определяют взаимозависимости параметров сложного объекта между собой, определяют перечень базовых параметров, позволяющих вычислить остальные параметры, аппроксимируют значения каждого базового параметра сложного объекта множеством аппроксимирующих функций с заданной точностью рассчитывают оптимальный период контроля каждой аппроксимирующей функции каждого базового параметра.
Данный способ позволяет находить взаимозависимости параметров сложного объекта между собой в различных состояниях с учетом внешних условий функционирования, однако при определении данных характеристик не учтены реализующиеся функции сложного объекта, а также не учтена очередность распределения ресурсов при дальнейшем управлении изменением его состояния.
N
N
N
Известен способ идентификации элементов сложной системы в переменных условиях [Cпособ определения оптимальной периодичности контроля сложного объекта. Стародубцев Ю.И., Иванов С.А., Вершенник Е.В., Вершенник А.В., Закалкин П.В., Шевчук А.Л., Карасенко А.О. Патент на изобретение RU 2718152 C1, 30.03.2020. Заявка № 2019143358 от 24.12.2019], заключающийся в том, что регистрируют по меньшей мере один элемент одним из настроенных на него физических детекторов, по выходному сигналу по меньшей мере одного детектора определяют по меньшей мере один элемент, для которого получают из выходного сигнала набор  различных физических признаков, классифицируют элемент на основании предварительно задаваемых свойств при помощи классификатора, предварительно обученного по обучающей выборке, при этом элемент соотносят с одним из  предварительно заданных классов, что дополнительно измеряют как минимум один параметр внешних условий и запоминают интервал времени существования условий с этим параметром, сопоставляют для каждого элемента значения наборов  различных физических признаков с временем существования как минимум одного из параметров внешних условий, формируют статистически устойчивые классы всех элементов для однородных условий путем обработки статистических данных, характеризующих элемент в течение времени существования каждого учитываемого параметра или их устойчивых комбинаций, идентифицируют элементы сложной системы путем сопоставления реализаций и сформированных классов, осуществляя попарный расчет коэффициентов сходства неизвестной реализации и сформированных эталонов с отнесением реализации к эталону с максимальным коэффициентом сходства.
Данный способ позволяет распознавать состояние сложных объектов в переменных условиях, однако не учитывает взаимозависимости показателей его элементов и функций, а также не позволяет определять варианты распределения ограниченных ресурсов при изменении состояния сложного объекта.
Известен способ управления структурой инфокоммуникационной системы [Способ управления структурой инфокоммуникационной системы. Легков К.Е. Патент на изобретение RU 2642380 C1, 05.12.2017. Заявка № 2016121535 от 31.05.2016]. В способе выполняют создание имитационной модели инфокоммуникационной системы, применяя морфологическое описание входящих в инфокоммуникационную систему сетей, подготовку вариантов структурного построения сетей совместно с данными о нагрузках, передачу этих данных серверу подсистемы управления, с помощью которого выполняют моделирование на имитационной модели вариантов структурного построения сетей, получение на сервере подсистемы управления оценок параметров сетей инфокоммуникационной системы или инфокоммуникационной системы в целом по каждому из вариантов, выполнение анализа, в результате которого выбирается наиболее целесообразный вариант структуры инфокоммуникационной системы по комплексу оценочных показателей и оценке показателей качества, реализацию выбранного варианта структуры, при этом обеспечение качественных показателей структуры инфокоммуникационной системы осуществляется с помощью управляющих решений, вырабатываемых на основе анализа результатов функционирования различных структур на имитационной модели инфокоммуникационной системы с использованием полного описания входящих в нее сетей.
Недостатком данного является то, что в нем возможные состояния объекта управления заданы изначально и не учитывают его условий функционирования ни в статике, ни в динамике, а также не учтены взаимозависимости показателей элементов объекта управления и показателей его функций.
Наиболее близким по своей технической сущности к заявленному и принятому за прототип является способ управления и система для его осуществления (варианты) [Способ управления и система для его осуществления (варианты). Селифанов В.А. Патент на изобретение RU 2568301 C1, 20.11.2015. Заявка № 2014140344 от 06.10.2014]. В способе-прототипе технический результат заключается в расширении функциональных возможностей способа и системы управления за счет выполнения на пункте управления второго уровня таких функций управления, как сбор, обработка, анализ данных об объектах воздействия и принятие решения на осуществление воздействия, а на пунктах управления (ПУ) первого уровня – функции самостоятельного распределения объектов для осуществления воздействия.
Недостатком способа-прототипа является то, что в нем не учитывается динамика условий функционирования объекта управления, а также взаимозависимости показателей элементов объекта управления и показателей его функций.
Технической проблемой, на решение которой направлено предлагаемое решение, является высокая сложность современных объектов управления с одной стороны и ограниченные резервные ресурсы на изменение их состояния с другой, что в условиях динамики внутренних и внешних условий функционирования сложных объектов, а также их частичной или преобладающей неопределенности, ведет к существенным временным затратам на реализацию управляющих воздействий.
Техническая проблема решается за счет последовательного и обоснованного определения порядка распределения и перераспределения резерва ресурсов сложного объекта на реализацию управляющего воздействия в условиях ограниченности данного резерва.
Техническим результатом заявленного способа является уменьшение времени целенаправленного изменения состояния сложного объекта в переменных условиях функционирования при ограниченных ресурсах за счет учета взаимозависимости показателей элементов сложного объекта и показателей его функций, формирования и актуализации базы данных о состоянии объекта в различных условиях функционирования, а также перераспределения ресурсов при целенаправленном изменении состояния сложного объекта.
Технический результат достигается тем, что в известном способе управления состоянием сложного объекта, заключающемся в том, что задают состав и структуру сложного объекта, начальные внутренние условия функционирования, оценивают начальные внешние условия функционирования сложного объекта, устанавливают приоритеты воздействия на элементы в начальных условиях, управляют состоянием сложного объекта в соответствии с установленными приоритетами воздействия на его элементы; дополнительно задают функции сложного объекта и порядок задействования его элементов при реализации каждой функции, периодичность контроля показателей функций, требуемый уровень корреляции текущего состояния сложного объекта с требуемым состоянием, структуру базы данных о состояниях сложного объекта, N состояний сложного объекта в начальных внутренних и внешних условиях функционирования, критерии соответствия состояния сложного объекта внутренним и внешним условиям, резерв ресурсов сложного объекта, запоминают начальные внутренние и внешние условия функционирования сложного объекта в базе данных; для установления приоритетов воздействия на элементы в начальных условиях моделируют функционирование сложного объекта при начальных условиях, для чего поочередно запускают сложный объект в каждом из N состоянии, при этом измеряют и запоминают в базе данных значения показателей элементов сложного объекта и реализующихся функций и  устанавливают взаимозависимости показателей элементов и показателей реализующихся функций, строят вариационный ряд элементов сложного объекта по уровню влияния на показатели реализующихся функций, определяющий приоритеты воздействия на элементы и запоминают его в базе данных; по окончании моделирования, осуществляют управление состоянием сложного объекта в переменных условиях, для чего в течение всего времени функционирования сложного объекта, с заданным периодом, оценивают изменения показателей его функций, внутренних и внешних условий функционирования и по заданным критериям проверяют необходимость изменения состояния сложного объекта, при необходимости смены состояния запоминают значения показателей функций, внутренних и внешних условий в базе данных, задают требуемое состояние сложного объекта с учетом текущих условий, оценивают резерв его ресурсов и требуемый ресурс для перевода сложного объекта из текущего состояния в требуемое, если требуемый ресурс не больше резерва, то, на основе резерва ресурсов, переводят сложный объект из текущего состояния в требуемое в соответствии с определенными приоритетами воздействия, если требуемый ресурс больше резерва, то, перед переводом сложного объекта в требуемое состояние, выбирают в базе данных состояние, наиболее соответствующее требуемому и перераспределяют резерв ресурсов сложного объекта в соответствии с определенными приоритетами воздействия; при переводе сложного объекта из текущего состояния в требуемое, с заданным периодом измеряют показатели элементов сложного объекта и реализующихся функций, сравнивают результаты измерений с заданными значениями требуемого состояния, при их совпадении с заданным уровнем корреляции, отмечают состояние сложного объекта как требуемое и оценивают время, затраченное на перевод сложного объекта в требуемое состояние, записывают в базу данных сведения о значениях показателей реализующихся функций в установленном состоянии и времени перевода элементов сложного объекта в требуемое состояние, устанавливают взаимозависимости показателей элементов и показателей реализующихся функций сложного объекта в текущих условиях, строят вариационный ряд элементов сложного объекта по уровню влияния на показатели реализующихся функций и запоминают его в базе данных.
Из уровня техники не выявлено решений, касающихся способов управления сложными объектами, характеризующихся заявленной совокупностью признаков, что, следовательно, указывает на соответствие заявленного способа условию патентоспособности «новизна».
Результаты поиска известных решений в данной и смежной областях техники с целью выявления признаков, совпадающих с отличительными от прототипов признаками заявленного изобретения, показали, что они не следуют явным образом из уровня техники. Из определенного заявителем уровня техники не выявлена известность влияния предусматриваемых существенными признаками заявленного изобретения на достижение указанного технического результата. Следовательно, заявленное изобретение соответствует условию патентоспособности «изобретательский уровень».
«Промышленная применимость» способа обусловлена наличием элементной базы, на основе которой могут быть выполнены устройства, реализующие способ.
Заявленный способ поясняется чертежами, на которых показаны:
фиг. 1 – обобщенная блок-схема способа управления состоянием сложного объекта.
Основные этапы способа управления состоянием сложного объекта представлены на фиг.1.
В блоке 1 задают:
/
состав и структуру сложного объекта (так, например, в состав сети связи входят сервера, конверторы, агрегаторы, коммутаторы, маршрутизаторы, мулитиплексоры и др. оборудование различных технологий и производителей [Проектирование и моделирование сетей связи. Лабораторный практикум / В.Н. Тарасов, Н.Ф. Бахарева, С.В. Малахов, Ю.А. Ушаков. СПб.: Лань, 2019 – 240 с.]. Структура сложного объекта, например, может задаваться исходя из предъявляемых вышестоящей системой требований, текущей структуры объекта или моделироваться. Так, например, структуру стационарных сетей связи принимают в соответствии с текущей телекоммуникационной оснащенностью реального географического фрагмента территории либо моделируют при помощи известных способов моделирования фрагментов сетей связи, инвариантных реальных фрагментам сетей связи, при помощи способов, описанных в [Способ моделирования сетей связи. Алисевич Е.А., Синев С.Г., Стародубцев П.Ю., Сухорукова Е.В., Чукариков А.Г., Шаронов А.Н. Патент на изобретение RU 2546318 C1, 10.04.2015. Заявка № 2014103873/08 от 04.02.2014.; Беликова И.С., Закалкин П.В., Стародубцев Ю.И., Сухорукова Е.В. Моделирование сетей связи с учетом топологических и структурных неоднородностей // Информационные системы и технологии. 2017. № 2 (100). С. 93-101.]. Мобильную составляющую сети связи генерируют в соответствии с исходной структурой и составом вышестоящей корпоративной системы управления, в интересах которой создается сеть связи [Проектирование и моделирование сетей связи. Лабораторный практикум / В.Н. Тарасов, Н.Ф. Бахарева, С.В. Малахов, Ю.А. Ушаков. СПб.: Лань, 2019 –240 с.; Имитационное моделирование средств и комплексов связи и автоматизации / Е.В. Иванов. СПБ.: ВАС, 1992 – 206 с.; Программное обеспечение. Bentley Fiber. Режим доступа: www.bentley.com/ru/products/product-line/utilities-and-communications-networks-softwarebentley-fiber]);
начальные внутренние условия функционирования (под внутренними условиями функционирования по отношению к сложному объекту понимаются условия (факторы), источники создания которых находятся внутри сложного объекта и имеется достаточная информация о характеристиках их воздействий, позволяющая принимать эффективные решения по их выявлению и осуществлению соответствующих управленческих решений на всех этапах жизненного цикла объекта, от проектирования и эксплуатации его элементов до утилизации сложного объекта в целом. Например, в системах связи, к внутренним условиям относятся, надежностные показатели оборудования, создаваемые средствами и комплексами связи электромагнитные поля и наводки, квалификационный уровень обслуживающего персонала и т.д.);
функции сложного объекта (так, например, в мультисервисных сетях связи могут быть реализованы следующие функции: передачи речи, данных, видео, телеметрии; синхронизации, резервирования, информационной безопасности, гарантированного энергообеспечения и т.д. [Телекоммуникационные системы и сети: Учебное пособие. В 3-х томах. Том 3. – Мультисервисные сети. Под общей редакцией профессора В.П. Шувалова / В.В. Величко, Е.А. Субботин, В.П. Шувалов, А.Ф. Ярославцев. 2-е изд., стереотип. М.: Горячая Линия – Телеком, 2015 – 592 с.]);
порядок задействования его элементов при реализации каждой функции (в реализации отдельной функции сложного объекта могут быть задействованы один и более элементов, рассредоточенных на местности (например, транспортная сеть связи) или сосредоточенных на одном физическом объекте (например, вертолет). Функция может реализоваться однотипными (маршрутизаторы, при передаче трафика в транспортной сети), разнотипными (фильтр, насос, топливная магистраль, форсунка, при подаче топлива в сопло реактивного двигателя), либо комбинированным применением нескольких разнотипных элементов (компьютеры, коммутаторы, сервера различного назначения, сеть электропитания при обмене данными в локальной вычислительной сети);
t
периодичность контроля показателей функций Δ (периодичность контроля может задаваться на наихудший случай [патент РФ № 2623791 C1, G06F 19/00, G05B 23/00, опубл. 29.06.2017 г.], либо оптимизироваться в соответствии с интенсивностью изменения показателей состояния элементов системы [патент РФ № 2718152 C1, G06F 17/10, G05B 23/00, опубл. 30.03.2020 г.]);
требуемый уровень корреляции текущего состояния сложного объекта с требуемым состоянием (задается в зависимости от допустимых пределов изменения показателей функций сложного объекта в требуемом состоянии);
структуру базы данных о состояниях сложного объекта (структуру базы данных задают путем определения структур ее таблиц, создания схемы данных, определяющей связь между таблицами, и записи соответствующих данных в соответствующих строках и столбцах таблиц баз данных. При этом могут быть использованы следующие способы ввода данных в БД: ручной ввод данных с клавиатуры; сохранение данных, сформированных при помощи иного специализированного программного обеспечения; импорт базы данных из других программных источников [Учебные материалы ОКСО 210000. Электронная техника, радиотехника и связь. Лекции для преподавателей и студентов ВУЗ. Электронный ресурс. https://siblec.ru/informatika-i-vychislitelnaya-tekhnika/informatika-i-vychislitelnaya-tekhnika/11-rabota-s-bazami-dannykh#11.2.2 . Дата обращения 26.10.2020]);
резерв ресурсов сложного объекта, определяемый сложившейся практикой, моделированием или прогнозированием процессов управления при эксплуатации сложного объекта с учетом потребностей в оперативности реализации управленческих решений (воздействий) и необходимы для этого ресурсов, в том числе резервных. В сетях связи к ним, например, относятся: количество резервного оборудования, периодичность создания (актуальность) резервных копий функционирующих программных средств и данных, квалификация инженерно-технического состава и т.д.
Заданные величины записывают в постоянное запоминающее устройство (ПЗУ) ЭВМ.
В блоке 2 оценивают начальные внешние условия функционирования сложного объекта. Внешние условия имеют динамический характер, что требует своевременного выявления их выходов за границы, допустимые для функционирования сложного объекта в определенном состоянии с одной стороны, и наработки статистических данных о допустимых сочетаниях внешних условий и состояний объекта, с другой стороны. Первоначальный запуск сложного объекта (например, пуско-наладка сети связи или электростанции) требует оценки начальных внешних условий (например, нагрузки корреспондентов на сеть связи или нагрузки на подключенные к электростанции электросети) для определения возможных состояний сложного объекта при его первоначальном запуске в данных условиях, особенно с учетом дестабилизирующих факторов. Например, к дестабилизирующим факторам для сети электросвязи относятся физические или технологические процессы внутреннего или внешнего по отношению к сети электросвязи характера, приводящее к выходу из строя элементов сети [ГОСТ Р 53111-2008: Устойчивость функционирования сети связи общего пользования. Требования и методы проверки]. Согласно [ГОСТ Р 53111-2008: Устойчивость функционирования сети связи общего пользования. Требования и методы проверки] воздействие дестабилизирующих факторов на сети электросвязи разделяется на воздействие внутренних и внешних дестабилизирующих факторов. Под внешними дестабилизирующими факторами по отношению к сети электросвязи понимаются такие дестабилизирующие факторы, источники которых расположены вне сети электросвязи. В зависимости от характера воздействия на элементы сети электросвязи они делятся на классы: механические (сейсмический удар, ударная волна взрыва, баллистический удар); электромагнитные (низкочастотное излучение, высокочастотное излучение, сверхвысокочастотное излучение, электромагнитный импульс); ионизирующие (альфа-излучение, бета-излучение, гамма-излучение, нейтронное излучение); термические (световое излучение взрыва). Под внутренними дестабилизирующими факторами по отношению к сети электросвязи понимаются дестабилизирующие факторы, источники воздействия которых находятся внутри сети электросвязи и имеется достаточная информация о характеристиках их воздействий, позволяющая принимать эффективные решения по их локализации и проведению соответствующих профилактических и ремонтно-восстановительных мероприятий на всех этапах, от разработки и производства средств электросвязи до проектирования и эксплуатации сетей электросвязи. Наиболее распространенными источниками внутренних дестабилизирующих факторов являются: качество электрических контактов; старение электро-радиоэлементов (изменение со временем их характеристик); нарушение электромагнитной совместимости (нарушение экранирования, заземлений, фильтрации) и, вследствие этого, ухудшение устойчивости оборудования электросвязи к воздействию электромагнитных помех; перебои в электроснабжении. Параметрами, характеризующими дестабилизирующий фактор, могут выступать: например, для сейсмической волны  – амплитуда волны, ее скорость (ускорение), продолжительность импульса (число фаз в импульсе) и т.д. [Геологический словарь. т.2. М.: Недра, 1973. - 456 с., стр. 135 ]; для электромагнитного импульса – изменения напряженностей электрического и магнитного полей во времени (форма импульса) и их ориентация в пространстве, а также величина максимальной напряженности поля (амплитуда импульса) [Электромагнитный импульс. Электронный ресурс www://http://gochs.info/p0967.htm. Дата последнего обращения 08.12.2019; Лоборев В.М. (ред.) Физика ядерного взрыва. Том 1. М.: Наука, 1997. - 528 с., стр.85 - 120], основными параметрами электромагнитных излучений – частота, напряженность электрического и магнитного полей [Богуш В.А., Торботько Т.В., Гусинский А.В и др. Электромагнитные излучения методы и средства защиты. Под ред. Л. М. Лынькова. — Мн.: Бестпринт, 2003. — 406  с., стр. 11- 54] и т.д.
При осуществлении оценки условий функционирования сложного объекта формируют множество данных о времени и характере воздействия различных факторов путем измерения значений характеризующих их параметров, записи их в ПЗУ ЭВМ в течение времени оценки (блок 4) [Cпособ определения оптимальной периодичности контроля сложного объекта. Стародубцев Ю.И., Иванов С.А., Вершенник Е.В., Вершенник А.В., Закалкин П.В., Шевчук А.Л., Карасенко А.О. Патент на изобретение RU 2718152 C1, 30.03.2020. Заявка № 2019143358 от 24.12.2019].
В блоке 3 задают:
N
состояний сложного объекта в начальных внутренних и внешних условиях функционирования;
критерии соответствия состояния сложного объекта внутренним и внешним условиям.
Задание состояний сложных объектов возможно исходя из результатов их моделирования, проектирования и производства, а также исходя из опыта их эксплуатации; при этом значения параметров сложного объекта должны определять состояние, в котором он находится в определенных внутренних и внешних условиях [например: сложный объект – сеть связи; состояния – выключена, функционирует штатно, функционирует в час наибольшей нагрузки, функционирует под предкритической нагрузкой, находится в критическом состоянии (возможно восстановление), находится в закритическом состоянии (невозможно восстановление); тогда параметрами, характеризующими ее состояние могут выступать пропускная способность, задержка передачи информации, уровень деградации оптического волокна, загруженность вычислительного ресурса автоматизированной системы управления и др.].
Задание критериев соответствия состояния сложного объекта различным внутренним и внешним условиям возможно исходя из опыта эксплуатации, результатов его моделирования, проектирования и производства. Значения показателей функции сложного объекта определяют качество ее реализации, при этом не все показатели подлежат обязательному контролю, для определения качества функции достаточно контролировать перечень максимально информативных, базовых показателей (показателей качества), на основе которых, за счет установленных взаимозависимостей между показателями функции и элементов сложного объекта, возможно вычислить остальные показатели функций и элементов, что позволит снизить нагрузку на средства контроля и автоматизации управления сложного объекта (например: сложный объект – сеть связи; функция – устойчивость; показатели – коэффициент готовности, коэффициент оперативной готовности, время ремонта и др.; критерии оценки определяются в соответствии с категорией сети связи [ГОСТ Р 53111-2008 Устойчивость функционирования сети связи общего пользования. Требования и методы проверки]).
Заданные величины записывают в постоянное запоминающее устройство (ПЗУ) ЭВМ.
В блоке 4 запоминают начальные внутренние и внешние условия функционирования сложного объекта в базе данных. Структура базы данных задана в блоке 1.
В блоке 5 моделируют функционирование сложного объекта при начальных условиях для установления приоритетов воздействия на элементы системы в начальных условиях, для чего:
n
в блоке 6 принимают =1 для запуска сложного объекта в первом состоянии с соответствующими значениями показателей набора функций состояния;
n
в блоке 7 запускают сложный объект в -ом состоянии;
n
в блоке 8 измеряют показатели элементов сложного объекта и реализующихся функций после установления всех показателей всех функций в заданных пределах. Допустимые пределы значений параметров функций -го состояния задаются в блоке 3.
Для измерения могут использоваться как отдельные устройства, так и измерительные комплексы. Так, для волоконно-оптической системы передачи используются: рефлектометр для измерения характеристик линейного тракта (оптического волокна) [режим доступа: https://skomplekt.com/solution/reflekt.htm/. Дата обращения: 26.10.2020 г.], когерентные измерители рассеянных сигналов для поиска виброакустических (деструктивных) воздействий на оптический кабель и повреждений [режим доступа: https://t8-sensor.ru/, https://t8-sensor.ru/transportation. Дата обращения: 26.10.2020 г.], микроскоп для определения качества торцов оптического волокна [режим доступа: https://skomplekt.com/tovar/1/1/52/. Дата обращения: 26.10.2020 г.], измерители оптической мощности для определения параметров сигнала [режим доступа: https://skomplekt.com/solution/optm.htm/. Дата обращения: 26.10.2020 г.], анализаторы транспортных сетей для тестирования канального оборудования [режим доступа: https://skomplekt.com/tovar/1/3/31/. Дата обращения: 26.10.2020 г.] и т.д.;
в блоке 9 запоминают в базе данных полученные значения. Структура базы данных задана в блоке 1;
в блоке 10 устанавливают взаимозависимости показателей элементов сложного объекта и показателей реализующихся функций. Получение взаимозависимостей, например, возможно на основе корреляционного анализа с получением различных корреляционных коэффициентов (линейный, множественный, ранговый Спирмена, ранговый Кендалла и т.д.) между различными параметрами [Гмурман В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебное пособие для вузов. – 10-е издание, стереотипное. – Москва: Высшая школа, 2004. – 479 с.; Елисеева И. И., Юзбашев М. М. Общая теория статистики: Учебник / Под ред. И. И. Елисеевой. – 4-е издание, переработанное и дополненное. – Москва: Финансы и Статистика, 2002. – 480 с.]. При этом часть взаимозависимостей параметров может быть известна.
Определение взаимозависимости показателей элементов сложного объекта и показателей реализующихся функций между собой возможно при помощи известных программных средств, например Statistica, MicroSoft Excel, SPSS, позволяющих выполнить корреляционный анализ на ЭВМ [Бараз В.Р. Корреляционно-регрессионный анализ связи показателей коммерческой деятельности с использованием программы Excel: учебное пособие / В.Р. БАРАЗ. – Екатеринбург : ГОУ ВПО «УГТУ–УПИ», 2005. – 102 с., стр. 1- 102; Расчет коэффициента корреляции в SPSS. Электронный ресурс: https://statpsy.ru/correlation/correlation-spss/. Дата обращения 26.10.2020 г.];
в блоке 11 строят вариационный ряд элементов сложного объекта по уровню влияния на показатели реализующихся функций [Вариационные ряды и их характеристики / И.Г. Венецкий. М.: Статистика, 1970 – 160 с.; Теория вероятностей / Е.С. Вентцель. М.: Государственное издательство физико-математической литературы, 1962 – 564 с.];
в блоке 12 запоминают в базе данных полученный вариационный ряд по результатам моделирования n-го состояния сложного объекта в начальных условиях функционирования;
n
n
в блоке 13 переходят к моделированию следующего состояния, для чего принимают =+1, затем в блоке 14 проверяют, во всех ли N состояниях проведено моделирование. Если моделирование проведено не во всех состояниях сложного объекта в начальных условиях, то переходят к блоку 7. Если моделирование проведено во всех состояниях, то переходят к блоку 15.
По окончании моделирования, в блоке 15 осуществляется управление состоянием сложного объекта в переменных условиях, для чего:
t
в блоке 16 начинают функционирование сложного объекта, для чего принимают =0;
в блоке 17 оценивают изменения показателей функций сложного объекта. При осуществлении оценки изменения показателей формируют множество данных о показателях путем измерения значений характеризующих их параметров и записи их в ПЗУ ЭВМ. Для измерения могут использоваться как отдельные устройства, так и измерительные комплексы. Так, для волоконно-оптической системы передачи используются: рефлектометр для измерения характеристик линейного тракта (оптического волокна) [режим доступа: https://skomplekt.com/solution/reflekt.htm/. Дата обращения: 26.10.2020 г.], когерентные измерители рассеянных сигналов для поиска виброакустических (деструктивных) воздействий на оптический кабель и повреждений [режим доступа: https://t8-sensor.ru/, https://t8-sensor.ru/transportation. Дата обращения: 26.10.2020 г.], микроскоп для определения качества торцов оптического волокна [режим доступа: https://skomplekt.com/tovar/1/1/52/. Дата обращения: 26.10.2020 г.], измерители оптической мощности для определения параметров сигнала [режим доступа: https://skomplekt.com/solution/optm.htm/. Дата обращения: 26.10.2020 г.], анализаторы транспортных сетей для тестирования канального оборудования [режим доступа: https://skomplekt.com/tovar/1/3/31/. Дата обращения: 26.10.2020 г.] и т.д.;
в блоке 18 оценивают изменения внутренних и внешних условий функционирования сложного объекта. При осуществлении оценки условий функционирования сложного объекта формируют множество данных о характере воздействия различных факторов путем измерения значений характеризующих их показателей и записи их в ПЗУ ЭВМ [Cпособ определения оптимальной периодичности контроля сложного объекта. Стародубцев Ю.И., Иванов С.А., Вершенник Е.В., Вершенник А.В., Закалкин П.В., Шевчук А.Л., Карасенко А.О. Патент на изобретение RU 2718152 C1, 30.03.2020. Заявка № 2019143358 от 24.12.2019];
в блоке 19 проверяют, по заданным в блоке 3 критериям, необходимость изменения состояния сложного объекта. При отсутствии необходимости смены состояния переходят к блоку 37. При необходимости смены состояния переходят к блоку 20;
в блоке 20 запоминают значения показателей функций, внутренних и внешних условий в базе данных;
в блоке 21 задают требуемое состояние сложного объекта с учетом текущих условий путем установления допустимых значений показателей ее имеющихся и необходимых новых элементов и функций. Задание состояний сложных объектов возможно исходя из результатов их моделирования, проектирования, производства и прогнозирования, а также исходя из опыта их эксплуатации; при этом значения параметров сложного объекта должны определять состояние, в котором он находится в определенных внутренних и внешних условиях [например: сложный объект – сеть связи; состояния – выключена, функционирует штатно, функционирует в час наибольшей нагрузки, функционирует под предкритической нагрузкой, находится в критическом состоянии (возможно восстановление), находится в закритическом состоянии (невозможно восстановление); тогда параметрами, характеризующими ее состояние могут выступать пропускная способность, задержка передачи информации, уровень деградации оптического волокна, загруженность вычислительного ресурса автоматизированной системы управления и др. ];
в блоке 22 оценивают резерв ресурсов сложного объекта и требуемый ресурс для его перевода из текущего состояния в требуемое. При осуществлении оценки резерва ресурсов определяется уточненные показатели заданного резерва с учетом задействованной его части (высвободившейся части, задействованной в работе элементов объекта) на предыдущих этапах управления сложным объектом. Значения характеризующих резерв показателей записывается в ПЗУ ЭВМ. При осуществлении оценки требуемого ресурса для его перевода из текущего состояния в требуемое определяются различными методами значения показателей необходимых ресурсов. Определение требуемых ресурсов на изменение состояний сложных объектов возможно исходя из результатов их моделирования, проектирования, производства и прогнозирования, а также исходя из опыта их эксплуатации; при этом значения ресурсов должны соответствовать параметрам сложного объекта, определяющим состояние, в котором он должен находится в определенных внутренних и внешних условиях [например: сложный объект – сеть связи; состояния – выключена, функционирует штатно, функционирует в час наибольшей нагрузки, функционирует под предкритической нагрузкой, находится в критическом состоянии (возможно восстановление), находится в закритическом состоянии (невозможно восстановление); тогда параметрами, характеризующими ее состояние могут выступать пропускная способность, задержка передачи информации, уровень деградации оптического волокна, загруженность вычислительного ресурса автоматизированной системы управления и др.]. Значения характеризующих требуемый ресурс показателей записывается в ПЗУ ЭВМ.
R
Rz
тр
в блоке 23 сравнивают требуемый ресурс для перевода сложного объекта из текущего состояния в требуемое  с имеющимся резервом ресурсов .
R
Rz ,
R
Rz
тр
тр
Если требуемый ресурс для перевода сложного объекта из текущего состояния в требуемое   меньше имеющегося резерва ресурсов т.е. ≤ , то переходят к блоку 26.
R
Rz
тр
Если требуемый ресурс для перевода сложного объекта из текущего состояния в требуемое  больше  имеющегося резерва ресурсов , т.е.
R
Rz
тр
> , то в блоке 24 выбирают в базе данных состояние, наиболее соответствующее требуемому с учетом внутренних и внешних условий. Чем больше общее время функционирования сложного объекта, тем больше будет в базе данных о его состояниях, вариантов сочетаний состояний и условий функционирования, что обуславливает более высокую вероятность высокого значения корреляции требуемого состояния сложного объекта, в текущих условиях, наиболее соответствующему в базе данных состоянию;
в блоке 25 перераспределяют резерв ресурсов сложного объекта в соответствии с определенными приоритетами воздействия, что позволит минимизировать время перевода сложного объекта из текущего состояния в требуемое. Приоритет воздействия определяется построенным вариационным рядом элементов сложного объекта в выбранном состоянии по уровню влияния на показатели реализующихся функций.
в блоке 26 начинают перевод сложного объекта из текущего состояния в требуемое в соответствии с определенными приоритетами воздействия, для чего в блоке 27 пронимают τ=0, где τ – переменная времени перевода сложного объекта из текущего состояния в требуемое;
в блоке 28 измеряют показатели элементов сложного объекта и реализующихся функций. Для измерения могут использоваться как отдельные устройства, так и измерительные комплексы. Так, для волоконно-оптической системы передачи используются: рефлектометр для измерения характеристик линейного тракта (оптического волокна) [режим доступа: https://skomplekt.com/solution/reflekt.htm/. Дата обращения: 26.10.2020 г.], когерентные измерители рассеянных сигналов для поиска виброакустических (деструктивных) воздействий на оптический кабель и повреждений [режим доступа: https://t8-sensor.ru/, https://t8-sensor.ru/transportation. Дата обращения: 26.10.2020 г.], микроскоп для определения качества торцов оптического волокна [режим доступа: https://skomplekt.com/tovar/1/1/52/. Дата обращения: 26.10.2020 г.], измерители оптической мощности для определения параметров сигнала [режим доступа: https://skomplekt.com/solution/optm.htm/. Дата обращения: 26.10.2020 г.], анализаторы транспортных сетей для тестирования канального оборудования [режим доступа: https://skomplekt.com/tovar/1/3/31/. Дата обращения: 26.10.2020 г.] и т.д.;
в блоке 29 сравнивают результаты измерения с заданными значениями требуемого состояния. Допустимые пределы значений параметров функций требуемого состояния задаются в блоке 21;
t
в блоке 30 проверяют, все ли значения показатели функций совпадают с требуемыми значениями с заданным требуемым уровнем корреляции. Требуемый уровень корреляции текущего состояния сложного объекта с требуемым состоянием, задается в блоке 1. Если совпадения с требуемым уровнем корреляции нет, то в блоке 31 принимают τ=τ+Δτ, где Δτ=Δ, и переходят к блоку 28. Если показатели функций сложного объекта совпадают с требуемыми значениями с заданным требуемым уровнем корреляции, то переходят к блоку 32;
в блоке 32 отмечают состояние сложного объекта как требуемое;
в блоке 33 оценивают время, затраченное на перевод сложного объекта в требуемое состояние с учетом конечной метки по переменной времени τ и времени, затраченное на принятие решения на смену состояния сложного объекта и организации процесса смены состояния;
в блоке 34 записывают в базу данных сведения о значениях показателей реализующихся функций в установленном состоянии и времени перевода элементов сложного объекта в требуемое состояние. Структура базы данных задана в блоке 1;
В блоке 35 устанавливают взаимозависимости показателей элементов сложного объекта и показателей реализующихся функций в текущих условиях. Получение взаимозависимостей, например, возможно на основе корреляционного анализа с получением различных корреляционных коэффициентов (линейный, множественный, ранговый Спирмена, ранговый Кендалла и т.д.) между различными параметрами [Гмурман В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебное пособие для вузов. – 10-е издание, стереотипное. – Москва: Высшая школа, 2004. – 479 с.; Елисеева И. И., Юзбашев М. М. Общая теория статистики: Учебник / Под ред. И. И. Елисеевой. – 4-е издание, переработанное и дополненное. – Москва: Финансы и Статистика, 2002. – 480 с.]. При этом часть взаимозависимостей параметров может быть известна.
Определение взаимозависимости показателей элементов сложного объекта и показателей реализующихся функций между собой возможно при помощи известных программных средств, например Statistica, MicroSoft Excel, SPSS, позволяющие выполнить корреляционный анализ на ЭВМ [Бараз В.Р. Корреляционно-регрессионный анализ связи показателей коммерческой деятельности с использованием программы Excel: учебное пособие / В.Р. БАРАЗ. – Екатеринбург : ГОУ ВПО «УГТУ–УПИ», 2005. – 102 с., стр. 1- 102; Расчет коэффициента корреляции в SPSS. Электронный ресурс: https://statpsy.ru/correlation/correlation-spss/. Дата обращения 26.10.2020 г.];
в блоке 36 строят вариационный ряд элементов сложного объекта по уровню влияния на показатели реализующихся функций. [Вариационные ряды и их характеристики / И.Г. Венецкий. М.: Статистика, 1970 – 160 с.; Теория вероятностей / Е.С. Вентцель. М.: Государственное издательство физико-математической литературы, 1962 – 564 с.];
в блоке 37 запоминают в базе данных полученный вариационный ряд;
t
t
t
в блоке 38 принимают =+∆;
в блоке 39 проверяют – функционирует ли сложный объект. Если сложный объект функционирует, то переходят к блоку 17, если не функционирует, то заканчивают управление его состоянием.
Таким образом, за счет учета взаимозависимости показателей элементов сложного объекта и показателей его функций, формирования и актуализации базы данных о состоянии объекта в различных условиях функционирования, а также перераспределения ресурсов при целенаправленном изменении состояния сложного объекта, снижается время целенаправленного изменения состояния сложного объекта в переменных условиях функционирования при ограниченных ресурсах.