XVIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2026

ВВЕДЕНИЕ

Развитие автономных транспортных средств является одним из приоритетных направлений современной транспортной и информационной индустрии. Использование автономных технологий позволяет повысить эффективность перевозок, снизить влияние человеческого фактора и обеспечить более рациональное использование транспортных ресурсов. Вместе с тем усложнение архитектуры автономных транспортных систем приводит к росту требований к процессам их технического обслуживания и ремонта, которые должны выполняться с высокой точностью, оперативностью и надёжностью [1].

В условиях эксплуатации автономных транспортных средств особую роль играют системы поддержки принятия решений, предназначенные для анализа технического состояния, прогнозирования отказов, планирования технического обслуживания и выработки рекомендаций по ремонту. СППР интегрируют данные от различных диагностических подсистем, средств мониторинга и информационных ресурсов, обеспечивая комплексную поддержку инженерного и управленческого персонала. Надёжность таких систем напрямую влияет на безопасность эксплуатации, экономическую эффективность и доступность автономного транспорта.[2]

Целью данной работы является выполнение проектного расчёта надёжности системы поддержки принятия решений по техническому обслуживанию и ремонту автономных транспортных средств на основе структурного метода. Для достижения поставленной цели в работе необходимо решить следующие задачи:

1. рассмотреть и проанализировать существующие методы расчёта надёжности технических систем;

2. обосновать выбор метода расчёта надёжности, наиболее подходящего для СППР;

3. подобрать тестовые входные данные для выполнения проектного расчёта;

4. выполнить расчёт надёжности СППР и проанализировать полученные результаты.

Объектом исследования в работе является система поддержки принятия решений по техническому обслуживанию и ремонту автономных транспортных средств. Предметом исследования являются методы и модели расчёта надёжности сложных информационно-технических систем.

Структурные методы представляют систему в виде схемы соединения её элементов и используют логико-вероятностный аппарат для определения показателей надёжности системы в целом.

1. ВЫБОР МЕТОДА РАСЧЕТА ДЛЯ СППР

На стадии проектирования, когда система ещё не введена в эксплуатацию и отсутствует достаточный объём статистических данных об отказах, особое значение приобретает выбор адекватного метода расчёта надёжности. В таких условиях наиболее целесообразным является применение аналитических структурных методов, основанных на блочно-схематическом моделировании системы. Данный подход предполагает представление СППР в виде структурной схемы надёжности (Reliability Block Diagram, RBD), где каждый функциональный или аппаратно-программный компонент отображается в виде блока с известными или оценочными показателями надёжности, а взаимосвязи между блоками отражают логические условия работоспособности системы в целом.

Структурный метод удобен тем, что он напрямую опирается на архитектуру разрабатываемой СППР, которая, как правило, уже определена на этапе технического проектирования. Архитектурные решения (резервирование серверов, дублирование каналов связи, последовательное выполнение программных модулей и т.п.) легко формализуются в виде последовательно-параллельных соединений блоков. Это позволяет наглядно установить, какие элементы являются критическими с точки зрения отказов, а какие имеют резервирование и, следовательно, меньший вклад в снижение общей надёжности системы. Пример структурной диаграммы надежности СППР представлен на рисунке 1.

Рисунок 1. – Структурная диаграмма надежности СППР по ТО и ремонту АТС

Важным преимуществом структурного подхода является возможность использования справочных данных по надёжности компонентов. Для аппаратных средств могут применяться известные интенсивности отказов, приведённые в отраслевых справочниках или стандартах, а для программных модулей — экспертные оценки или прогнозные показатели, основанные на сложности программного обеспечения, уровне тестирования и опыте эксплуатации аналогичных систем. Таким образом, даже при неполноте исходной информации можно получить количественную оценку надёжности СППР, достаточную для принятия проектных решений и сравнения альтернативных вариантов архитектуры.

В рассматриваемом случае структурный метод расчёта надёжности является наиболее адекватным компромиссом между точностью, наглядностью и трудоёмкостью. Он позволяет получить аналитические выражения для вероятности безотказной работы СППР на основе произведения вероятностей работоспособности отдельных элементов или их комбинаций, что хорошо согласуется с классическими положениями теории надёжности. Кроме того, данный подход даёт возможность оперативно оценивать влияние изменений структуры системы (например, введения резервирования или замены компонентов) на итоговые показатели надёжности без необходимости полной переработки модели.

Выбор аналитических структурных моделей надёжности для СППР по техническому обслуживанию и ремонту АТС соответствует требованиям и рекомендациям действующих стандартов (в том числе ГОСТ в области надёжности технических систем), согласно которым при ограниченном объёме статистических данных и на ранних стадиях жизненного цикла системы допускается и рекомендуется использование расчётов по справочным интенсивностям отказов и структурным схемам. Практика проектирования сложных информационно-технических систем также подтверждает целесообразность такого подхода, поскольку он обеспечивает достаточную точность оценки надёжности для принятия инженерных решений, минимизируя при этом неопределённость и затраты на анализ.[3]

Таким образом, применение структурного метода расчёта надёжности на основе блочно-схематического моделирования является обоснованным и рациональным выбором для проектного анализа СППР по ТО и ремонту автономных транспортных средств, обеспечивая прозрачность, воспроизводимость и инженерную обоснованность получаемых результатов.

2. ПОДБОР ТЕСТОВЫХ ВХОДНЫХ ДАННЫХ ДЛЯ РАСЧЕТА

Для выполнения проектного расчёта надёжности системы поддержки принятия решений (СППР) по техническому обслуживанию и ремонту автономных транспортных средств требуется задание исходных данных, характеризующих безотказность её основных подсистем. К таким данным, в первую очередь, относятся средняя наработка до отказа (Mean Time To Failure, MTTF) либо эквивалентная ей интенсивность отказов λ. Именно эти показатели используются в большинстве нормативных документов и методик расчёта надёжности на ранних стадиях проектирования, когда отсутствует собственная статистика эксплуатации разрабатываемой системы.[4][5]

Источниками исходных данных в данном случае служат:

статистические данные по эксплуатации технических и программно-аппаратных аналогов;

отраслевые справочники по надёжности электронных вычислительных средств и телекоммуникационного оборудования;

рекомендации стандартов серии ГОСТ, в частности ГОСТ Р 27.102-2021.

В рамках настоящей работы СППР условно представляется в виде совокупности трёх ключевых подсистем, отказ любой из которых приводит к потере работоспособности системы в целом:

Вычислительный модуль (сервер СППР) – аппаратно-программный комплекс, выполняющий расчётные алгоритмы, анализ данных и формирование рекомендаций;

Канал связи – совокупность сетевых средств передачи данных (проводные и/или беспроводные каналы, сетевое оборудование);

Модуль базы данных – подсистема хранения и управления данными (СУБД и физическое хранилище).

Для каждой из перечисленных подсистем зададим значения средней наработки до отказа. Выбор конкретных числовых значений обусловлен следующими соображениями.

Для вычислительного модуля принято значение MTTF₁ = 50 000 часов. Данный порядок величины является типичным для современных серверных вычислительных узлов промышленного или корпоративного класса при круглосуточной эксплуатации в нормальных климатических и электрических условиях. Значение учитывает совокупное влияние аппаратных отказов (процессор, оперативная память, системная плата, блоки питания) и программных сбоев, приводящих к недопустимому отказу системы. В справочниках по надёжности вычислительной техники MTTF серверов обычно лежит в диапазоне (3⋅10⁴ – 1⋅10⁵) часов, поэтому выбор значения 5⋅10⁴ ч можно считать консервативным и реалистичным.

Для канала связи принято значение MTTF₂ = 80 000 часов. Сетевое оборудование и линии связи, как правило, обладают более высокой надёжностью по сравнению с вычислительными узлами, так как имеют меньшую вычислительную сложность и, в ряде случаев, резервирование на физическом и логическом уровнях. Значение 8⋅10⁴ ч соответствует среднестатистическим данным для промышленных маршрутизаторов, коммутаторов и волоконно-оптических или качественных медных каналов связи. При этом предполагается, что внешние воздействия (перепады напряжения, климатические факторы) находятся в допустимых пределах.

Для модуля базы данных принято значение MTTF₃ = 120 000 часов. Подсистема хранения данных в современных СППР, как правило, строится с применением отказоустойчивых решений: RAID-массивов, резервного копирования, репликации данных. Даже при отсутствии детального моделирования резервирования, в проектном расчёте допустимо использовать повышенное значение средней наработки до отказа по сравнению с одиночным сервером. Диапазон значений MTTF для систем хранения данных в справочной литературе может достигать (1⋅10⁵ – 2⋅10⁵) часов, поэтому выбор 1.2⋅10⁵ ч является обоснованным и не завышенным.

Следует отметить, что приведённые значения MTTF учитывают не только базовые интенсивности отказов элементов, но и корректирующие коэффициенты, связанные с условиями эксплуатации: температурным режимом, режимом нагрузки, качеством электропитания и уровнем обслуживания. В рамках проектного расчёта эти факторы учитываются укрупнённо, без детальной декомпозиции.[4]

На основе заданных значений средней наработки до отказа для каждой подсистемы рассчитываются вероятности их безотказной работы на заданном интервале времени. В качестве расчётного интервала принят один календарный год эксплуатации:

В соответствии с экспоненциальной моделью отказов, широко применяемой в теории надёжности для периода нормальной эксплуатации, вероятность безотказной работы i-й подсистемы определяется выражением:

Использование экспоненциального закона распределения отказов оправдано тем, что на рассматриваемом этапе жизненного цикла системы предполагается отсутствие как начальных отказов (детских болезней), так и отказов, связанных со старением элементов. Такой подход рекомендован ГОСТ R 27.102-2021, в котором показатель MTTF используется как основной интегральный параметр безотказности для невосстанавливаемых объектов или для интервалов между отказами восстанавливаемых систем.

3. РАСЧЕТ НАДЕЖНОСТИ СППР

В рамках проектного расчёта надёжности СППР примем, что система может быть представлена в виде структурной схемы с последовательным соединением трёх функциональных элементов:

вычислительный сервер СППР с MTTF₁ = 50 000 ч;

канал связи с MTTF₂ = 80 000 ч;

модуль базы данных с MTTF₃ = 120 000 ч.

Такое структурное представление является оправданным на данном этапе проектирования, поскольку для корректного функционирования СППР требуется одновременная работоспособность всех трёх подсистем. Отказ любого из перечисленных элементов приводит к нарушению выполнения целевых функций системы (невозможность обработки данных, потери связи или доступа к данным), что в рамках расчёта интерпретируется как отказ всей СППР. Следовательно, система с точки зрения надёжности относится к классу последовательно соединённых.[6][7]

Для каждого элемента вероятность безотказной работы за заданный интервал времени T определяется на основе экспоненциальной модели отказов:

где T — продолжительность рассматриваемого интервала эксплуатации. В качестве базового интервала выбран один год непрерывной работы, что соответствует:

Подставляя значения MTTF для отдельных подсистем, получаем следующие оценки вероятности безотказной работы за год:

для вычислительного сервера:

для канала связи:

для модуля базы данных:

Полученные значения показывают, что каждая подсистема по отдельности обладает достаточно высокой вероятностью безотказной работы в течение года, особенно модуль базы данных и канал связи. Однако при последовательном соединении элементов надёжность системы в целом определяется как произведение вероятностей безотказной работы всех её компонентов:

Подставляя рассчитанные значения, получаем:

Таким образом, расчётная вероятность безотказной работы СППР в течение одного года составляет около 70 %. Данная величина не является точным прогнозом эксплуатационной надёжности, а представляет собой укрупнённый проектный показатель, позволяющий оценить общий уровень надёжности системы и выявить потенциально слабые места архитектуры.

С точки зрения типовых требований к информационным и интеллектуальным системам промышленного назначения, значение вероятности безотказной работы на уровне 0,8–0,9 и выше часто рассматривается как целевое. Полученный результат (P ≈ 0,70) свидетельствует о том, что даже при достаточно надёжных отдельных подсистемах последовательная структура без резервирования приводит к заметному снижению общей надёжности. Это подчёркивает ключевое свойство последовательных систем: надёжность всей системы всегда ниже надёжности её наименее надёжного элемента.

Результаты расчёта указывают на необходимость принятия проектных мер по повышению надёжности СППР. В качестве таких мер могут рассматриваться:

введение параллельного (структурного) резервирования наиболее критичных подсистем, прежде всего вычислительного сервера и модуля базы данных;

применение отказоустойчивых кластерных решений;

использование резервных каналов связи;

внедрение механизмов автоматического восстановления и перезапуска сервисов.[8]

В дальнейшем, при уточнении архитектуры СППР, расчёт может быть дополнен рассмотрением более сложных структурных схем, учётом резервирования, а также применением динамических методов анализа, таких как имитационное моделирование. Тем не менее даже базовый проектный расчёт по структурной модели уже даёт важную количественную информацию, необходимую для обоснования инженерных решений и оценки соответствия системы требованиям по надёжности.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе выполнения работы были рассмотрены и проанализированы основные методы расчёта надёжности технических и информационно-вычислительных систем, в том числе структурные (блочно-схематические), прогнозные и физические подходы. Показано, что каждый из этих методов имеет собственную область применимости, преимущества и ограничения, зависящие от стадии жизненного цикла системы, доступности исходных данных и требуемой точности оценки. На этапе проектирования, при отсутствии статистики реальной эксплуатации, наибольшую практическую ценность представляют методы, основанные на использовании справочных показателей надёжности и укрупнённых моделей структуры системы.

Для системы поддержки принятия решений по техническому обслуживанию и ремонту автономных транспортных средств в качестве основного метода анализа был выбран структурный (блочно-схематический) метод расчёта надёжности. Данный выбор обоснован тем, что архитектура СППР на стадии разработки является известной и может быть представлена в виде совокупности функциональных подсистем с чётко определёнными связями. Кроме того, для аппаратных и программно-аппаратных компонентов системы доступны справочные данные по средней наработке до отказа, что делает возможным выполнение проектного расчёта без привлечения сложных экспериментальных или имитационных моделей.

В рамках работы были сформированы примерные входные данные в виде значений MTTF для основных подсистем СППР и выполнен расчёт вероятности безотказной работы на годовом интервале эксплуатации. Полученное значение надёжности системы в целом (порядка 70 %) наглядно продемонстрировало, что при последовательной структуре даже достаточно надёжные отдельные элементы могут приводить к неудовлетворительным итоговым показателям. Этот результат указывает на необходимость принятия дополнительных инженерных решений, направленных на повышение надёжности, таких как резервирование критичных узлов, использование отказоустойчивых архитектур и внедрение механизмов автоматического восстановления.

В дальнейшем, по мере уточнения архитектуры СППР и накопления эксплуатационной статистики, выполненный анализ может быть расширен за счёт применения динамических моделей надёжности, учёта восстановлений, временных зависимостей отказов и сложных сценариев функционирования. Использование имитационного и статистического моделирования позволит повысить точность оценки и адаптировать модель надёжности к реальным условиям эксплуатации. Тем не менее уже на проектной стадии структурный расчёт надёжности обеспечивает необходимую аналитическую базу для принятия обоснованных инженерных решений и формирования требований к дальнейшему развитию системы.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Викторова В. С., Степанянц А. С. Модели и методы расчёта надёжности технических систем. – М.: Изд-во ИНТ, 2013.

2. Орлов С. П., Сусарев С. В. Система поддержки принятия решений при управлении техническим обслуживанием автономных транспортных средств // Онтология проектирования. 2023. Т.13, №3. С.424–436. DOI:10.18287/2223-9537-2023-13-3-424-436.

3. Волхонская Е. Е., Орлов С. П. Системные модели парка автономных транспортных средств для виртуальных испытаний при организации технического обслуживания // Вестник АГТУ. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. 2023. №3. С.76–85.

4. Кокушин Н. Н. и др. Основы надёжности машин: учебное пособие. – СПб., 2023. – 320 с.

5. Барлоу Р., Прошан Ф. Статистическая теория надежности и испытаний на безотказность: пер. с англ. — М.: Мир, 1985. — 456 с.

6. O’Connor P., Kleyner A. Practical reliability engineering. — Hoboken: Wiley, 2012. — 528 p.

7. Глазачёв А. М. Надёжность, ремонтопригодность и безопасность технических систем. – М.: Машиностроение, 2012.

8. Глазачёв А. Наработка на отказ. Учебный центр Areliability. URL: https://areliability.com/narabotka-na-otkaz/ (дата обращения: 01.10.2025).

Код для цитирования: Скопировать