|
DOI: 10.14489/vkit.2023.10.рр.003-011
Еременко В. Т., Логинов И. В., Третьяков О. В.
МОДЕЛЬ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО РАЗВИТИЯ МНОГОФУНКЦИОНАЛЬНЫХ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ
(c. 3-11)
Аннотация. Рассмотрена проблема моделирования функционального развития многофункциональных автоматизированных систем с выделенными подсистемами. Показано, что киберфизический подход к организации автоматизированных систем позволяет перейти к созданию самоадаптивных или саморазвивающихся многофункциональных систем. При этом управление процессами адаптации требует встраивания модели управляемого объекта для прогнозирования траекторий изменения пригодности системы. Предложенная в работе модель базируется на саморазвивающемся трехкомпонентном функциональном компоненте и дополнительно учитывает процессы деградации и восстановления. На основе значений параметров процессов развития рассчитывается изменение функциональной пригодности системы в целом. Исследовано влияние изменений математического ожидания и размаха интенсивности изменения функционального назначения функциональных компонентов, а также времени восстановления. Определены критические значения параметров времени восстановления, при которых достигается полное использование возможностей системы управления. Показано, что наличие помех при диагностировании необходимости модернизации приводит к значимому снижению потенциального эффекта.
Ключевые слова: автоматизированная система; многофункциональность; анализ; функциональная пригодность; модель; развитие; система.
Eremenko V. T., Loginov I. V., Tretyakov O. V.
THE MODEL OF THE FUNCTIONAL EVOLVING FOR MULTIFUNCTIONAL AUTOMATION SYSTEMS
(рр. 3-11)
Abstract. The article considers the problem of modeling the functional evolving of multifunctional automated systems with dedicated subsystems. It is shown that the cyber-physical approach to the organization of automated systems allows us to move on to the creation of self-adaptive or self-developing multifunctional systems. At the same time, the management of adaptation processes requires embedding a model of a controlled object to predict the trajectories of changes in the suitability of the system. The model proposed in the paper is based on a self-developing three-component functional component (service, technical subsystem and control loop) and additionally takes into account the processes of degradation and recovery. Based on the values of the parameters of the evolving processes, the change in the functional suitability of the system as a whole is calculated. The influence of changes in the expectation value and the magnitude of the intensity of changes in the functional purpose of functional components, as well as the recovery time, is investigated. With a span of less than 0,1, the uneven loading of the modernization process control system increases. The critical values of the recovery time parameters are determined at which the full use of the control system capabilities is achieved, which leads to a sharp decrease in the coefficient of functional suitability of the system with an increase in these indicators. It is shown that the presence of interference when diagnosing the need for modernization leads to a significant decrease in the potential effect.
Keywords: Automated system; Multifunctionality; Analysis; Functional suitability; Model; Evolving.
В. Т. Еременко (Орловский государственный университет имени И. С. Тургенева, Орёл, Россия)
И. В. Логинов (Академия Федеральной службы охраны Российской Федерации, Орёл, Россия) E-mail:
Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript
О. В. Третьяков (Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», Москва, Россия)
V. T. Eremenko (Orel State University named after I. S. Turgenev, Orel, Russia)
I. V. Loginov (The Academy of the Federal Guard Service of the Russian Federation, Orel, Russia)
O. V. Tretyakov (National Research Nuclear University MEPhI (Moscow Engineering Physics Institute), Moscow, Russia)
1. Jehn-Ruey J. An Improved Cyber-physical Systems Architecture for Industry 4.0 Smart Factories // International Conference on Applied System Innovation (ICASI). 13–17 May 2017. Sapporo, Japan, 2017. P. 918–920. URL: https://doi.org/10.1109/ICASI.2017.7988589 (дата обращения: 13.09.2023).
2. Гришаков В. Г., Логинов И. В. Управление динамической реконфигурацией ИТ-инфраструктуры в меняющихся условиях // Информационные системы и технологии. 2016. № 3(95). С. 13–22.
3. Борисов И. В., Логинов И. В. Теоретические основы анализа сервис-ориентированных многофункциональных автоматизированных систем // Информационные системы и технологии. 2022. № 2(130). С. 60–69.
4. Awareness Requirement and Performance Management for Adaptive Systems: a Survey / T. Rashid, B. Hassan, A. Alsadoon et al. // The Journal of Supercomputing. 2023. No. 79. P. 9692–9714. URL: https://doi.org/10.1007/s11227-022-05021-1 (дата обращения: 13.09.2023).
5. Bakirtzis G., Vasilakopoulou C., Fleming C. H. Compositional Cyberphysical Systems Modeling. In Proceedings of the 2019 Applied Category Theory Conference (ACT 2020). EPTCS, 2020. DOI: 10.4204/EPTCS.333.9
6. Nejati A., Soudjani S., Zamani M. Compositional Abstraction-Based Synthesis for Continuous-Time Stochastic Hybrid Systems // European Journal of Control. 2021. DOI: 10.1016/j.ejcon.2020.04.001
7. Bouyer P., Petit A. Decomposition and Composition of Timed Automata // Proceedings of the 26th International Colloquium on Automata, Languages and Programming (ICALP 1999) // Lecture Notes in Computer Science. 1999. V. 1644. P. 210–219. DOI: 10.1007/3-540-48523-618
8. Alur S., Moarref S., Topcu U. Compositional and Symbolic Synthesis of Reactive Controllers for Multi-Agent Systems // Information and Computation. 2018. V. 261, P. 4. P. 616–633. DOI: 10.1016/j.ic.2018.02.021
9. Ghasemi K., Sadraddini S., Belta C. Compositional Synthesis Via a Convex Parameterization of Assume-Guarantee Contracts / Proceedings of the 23rd ACM International Conference on Hybrid Systems: Computation and Control (HSCC ’20). 22–24 April, 2020. Sydney, NSW, Australia, 2020. DOI:10.1145/3365365.3382212
10. Rutten J. M. Universal Coalgebra: a Theory of Systems // Theoretical Computer Science. 2000. V. 249, Is. 1. P. 3–80. DOI: 10.1016/S0304-3975(00)00056-6
11. Tessier R., Pocek K., Dehon A. Reconfigurable Computing Architectures // Proceedings of the IEEE. V. 103, Is. 3. P. 332–354. URL: https://doi.org/10.1109/JPROC.2014.2386883 (дата обращения: 13.09.2023).
12. A Run-Time Reconfiguration Method for an FPGA-Based Electrical Capacitance Tomography System / D. Wanta, W. Smolik et al. // Electronics. 2022. V. 11 (545). P. 1–20. URL: https://doi.org/10.3390/electronics11040545 (дата обращения: 13.09.2023).
13. Chen T., Bahsoon R., Yao X. A Survey and Taxonomy of Self-Aware and Self-Adaptive Cloud Autoscaling Systems // ACM Comput. Surv. 2018. V. 51(3). P. 1–40. URL: https://doi.org/10.1145/3190507 (дата обращения: 13.09.2023).
14. Dubacharla G., Nidamanuri R. A Real-Time SC2S-Based Open-Set Recognition in Remote Sensing Imagery // Journal of Real-Time Image Processing. 2022. V. 19. P. 867–880. URL: https://doi.org/10.1007/s11554-022-01226-y (дата обращения: 13.09.2023).
15. Amal A., Amyot D. Self-Adaptation Driven by SysML and Goal Models – A Literature Review // e-Informatica Software Engineering Journal. 2022. V. 16(1). P. 220101. 16. DOI: 10.37190/e-Inf220101
16. Dynamical Self-Reconfigurable Mechanism for Data-Driven Cell Array / R. Shan, L. Jiang et al. // Journal of Shanghai Jiaotong University (Science). 2021. V. 26. P. 511–521. URL: https://doi.org/10.1007/s12204-021-2319-z (дата обращения: 13.09.2023).
17. Weyns D., Iftikhar U. ActivFORMS: A For-mally-Founded Model-Based Approach to Engineer Self-Adaptive Systems // ACM Transactions on Software Engineering and Methodology. V. 32(1). P. 1–48. URL: https://doi.org/10.1145/3522585 (дата обращения: 13.09.2023).
18. The Decision Making Method for Reconfiguration of Adaptive Infocommunication Systems / I. V. Loginov, V. T. Eremenko, S. V. Eremenko, et al. // Advances in Dynamical Systems and Applications. 2021. V. 16(1). P. 335–353.
19. Дементьев Д. Н., Гришаков В. Г., Логинов И. В., Христенко Д. В. Сервис-ориентированная модель телекоммуникационной системы // Инфокоммуникационные технологии. 2015. Т. 13, № 1. С. 51–58.
1. Jehn-Ruey J. (2017). An Improved Cyber-physical Systems Architecture for Industry 4.0 Smart Factories. International Conference on Applied System Innovation (ICASI), 918 – 920. Sapporo. Retrieved from https://doi.org/10.1109/ICASI.2017.7988589 (Accessed: 13.09.2023).
2. Grishakov V. G., Loginov I. V. (2016). Manag-ing dynamic reconfiguration of IT infrastructure in changing conditions. Informatsionnye sistemy i tekhnologii, 95(3), 13 – 22. [in Russian language]
3. Borisov I. V., Loginov I. V. (2022). Theoretical foundations for the analysis of service-oriented multifunctional automated systems. Informatsionnye sistemy i tekhnologii, 130(2), 60 – 69. [in Russian language]
4. Rashid T., Hassan B., Alsadoon A. et al. (2023). Awareness Requirement and Performance Management for Adaptive Systems: a Survey. The Journal of Supercomputing, 79, 9692 – 9714. Retrieved from https://doi.org/10.1007/s11227-022-05021-1 (Accessed: 13.09.2023).
5. Bakirtzis G., Vasilakopoulou C., Fleming C. H. (2020). Compositional Cyberphysical Systems Modeling. In Proceedings of the 2019 Applied Category Theory Conference (ACT 2020). EPTCS. DOI: 10.4204/EPTCS.333.9
6. Nejati A., Soudjani S., Zamani M. (2021). Compositional Abstraction-based Synthesis for Continuous-time Stochastic Hybrid Systems. European Journal of Control. DOI: 10.1016/j.ejcon.2020.04.001
7. Bouyer P., Petit A. (1999). Decomposition and Composition of Timed Automata. Proceedings of the 26th International Colloquium on Automata, Languages and Programming (ICALP 1999). Lecture Notes in Computer Science, 1644, 210 – 219. DOI: 10.1007/3-540-48523-618
8. Alur S., Moarref S., Topcu U. (2018). Compositional and Symbolic Synthesis of Reactive Controllers for Multiagent Systems. Information and Computation, 261(4), 616 – 633. DOI: 10.1016/j.ic.2018.02.021
9. Ghasemi K., Sadraddini S., Belta C. (2020). Compositional Synthesis Via a Convex Parameterization of Assumeguarantee Contracts. Proceedings of the 23rd ACM International Conference on Hybrid Systems: Computation and Control (HSCC ’20). Sydney. DOI: 10.1145/3365365.3382212
10. Rutten J. M. (2000). Universal Coalgebra: a Theory of Systems. Theoretical Computer Science, 249(1), 3 – 80. DOI: 10.1016/S0304-3975(00)00056-6
11. Tessier R., Pocek K., Dehon A. Reconfigurable Computing Architectures. Proceedings of the IEEE, 103(3), 332 – 354. Retrieved from https://doi.org/10.1109/JPROC.2014.2386883 (Accessed: 13.09.2023).
12. Wanta D., Smolik W. et al. (2022). A Run-Time Reconfiguration Method for an FPGA-Based Electrical Capacitance Tomography System. Electronics, 545(11), 1 – 20. Retrieved from https://doi.org/10.3390/electronics11040545 (Accessed: 13.09.2023).
13. Chen T., Bahsoon R., Yao X. (2018). A Survey and Taxonomy of Self-Aware and Self-Adaptive Cloud Autoscaling Systems. ACM Computing Surveys, 51(3), 1 – 40. Retrieved from https://doi.org/10.1145/3190507 (Accessed: 13.09.2023).
14. Dubacharla G., Nidamanuri R. (2022). A Realtime SC2S-based Open-set Recognition in Remote Sensing Imagery. Journal of Real-Time Image Processing, 19, 867 – 880. Retrieved from https://doi.org/10.1007/s11554-022-01226-y (Accessed: 13.09.2023).
15. Amal A., Amyot D. (2022). Self-Adaptation Driven by SysML and Goal Models – A Literature Re-view. e-Informatica Software Engineering Journal, 16(1). DOI: 10.37190/e-Inf220101
16. Shan R., Jiang L. et al. (2021). Dynamical Self-Reconfigurable Mechanism for Data-Driven Cell Array. Journal of Shanghai Jiaotong University (Science), 26, 511 – 521. Retrieved from https://doi.org/10.1007/s12204-021-2319-z (Accessed: 13.09.2023).
17. Weyns D., Iftikhar U. ActivFORMS: A Formally-Founded Model-Based Approach to Engineer Self-Adaptive Systems. ACM Transactions on Software Engineering and Methodology, 32(1), 1 – 48. Retrieved from https://doi.org/10.1145/3522585 (Accessed: 13.09.2023).
18. Loginov I. V., Eremenko V. T., Eremenko S. V. et al. (2021). The decision making method for reconfiguration of adaptive infocommunication systems. Advances in Dynamical Systems and Applications, 16(1), 335 – 353.
19. Dement'ev D. N., Grishakov V. G., Loginov I. V., Hristenko D. V. (2015). Service-oriented model of a telecommunication system. Infokommunikatsionnye tekhnologii, 13(1), 51 – 58. [in Russian language]
Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).
Стоимость статьи 500 руб. (в том числе НДС 20%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.
После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.
Для заказа скопируйте doi статьи:
10.14489/vkit.2023.10.рр.003-011
и заполните форму
Отправляя форму вы даете согласие на обработку персональных данных.
.
This article is available in electronic format (PDF).
The cost of a single article is 500 rubles. (including VAT 20%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.
After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.
To order articles please copy the article doi:
10.14489/vkit.2023.10.рр.003-011
and fill out the form
.
|
Архив номеров
Разработка концепции и создание сайта - ООО «Издательский дом «СПЕКТР»