Некоторые подходы к оценке процесса функционирования структурно-динамических систем мониторинга в условиях внешних воздействий

Несмотря на большое внимание, уделяемое в современных работах проблемам организации структурно-динамических систем мониторинга, остаются актуальными вопросы, связанные с обеспечением их надежного функционирования в случае внешних воздействий. В связи с этим, данная статья посвящена решению задачи оценки процесса функционирования структурно-динамических систем мониторинга, с точки зрения возможных изменений ее состава и структуры в условиях влияния внешних воздействий, отражающихся на выполнении системой своих функций с требуемыми характеристиками. Предложенный в работе подход к решению данной задачи основывается на теории графов и методах дискретной оптимизации, позволяющих представить процесс функционирования системы как две взаимосвязанные частные задачи: определение оптимального сочетания объект мониторинга – средство мониторинга и доведение информации до конечного потребителя. Для первой частной задачи рассмотрена многокритериальная задача покрытия двудольного динамического графа звездами и предложен алгоритм ее решения, а для второй – применение алгоритмов с оценками для построения приближенных решений. В качестве критерия для оценки верхних границ изменений характеристик системы, при которой она выполняет поставленные задачи в требуемом объеме, предложено использовать понятие радиуса устойчивости. На основе аналитического выражения радиуса устойчивости показано, как проводить оценки устойчивости оптимального, по заданным критериям, варианта состава и структуры структурно-динамической системы мониторинга к изменениям ее характеристик в результате внешних воздействий. Применение полученных результатов в существующих технологиях построения структурно-динамических систем мониторинга позволит повысить надежность и устойчивость функционирования подобных систем.

1. Carminati M., Kanoun O., Ullo S.L., Marcuccio S. Prospects of Distributed Wireless Sensor Networks for Urban Environmental Monitoring. IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine. 2019;34(6):44–52. DOI: 10.1109/MAES.2019.2916294.

2. Zhang S., Wang H., He S., Zhang C., Liu J. An Autonomous Air-Ground Cooperative Field Surveillance System with Quadrotor UAV and Unmanned ATV Robots. IEEE 8th Annual International Conference on CYBER Technology in Automation, Control, and Intelligent Systems (CYBER). 2018:1527–1532. DOI: 10.1109/CYBER.2018.8688331

3. Popescu D., Vlasceanu E., Dima M., Stoican F., Ichim L. Hybrid Sensor Network for Monitoring Environmental Parameters. 28th Mediterranean Conference on Control and Automation (MED). 2020:933-938. DOI: 10.1109/MED48518.2020.9183165.

4. Андреева О.Н., Курнасова Е.В. Нечеткая когнитивная модель для идентификации и анализа дестабилизирующих факторов и техногенных ситуаций. Вестник машиностроения. 2019;2:81–88.

5. Dmitriev O.N., Novikov S.V. Preventing Faults in Machine Tools for Critical Cooperative and Distributed Industrial Productions. Russ. Engin. Res. 2019;39:55–59. DOI: https://doi.org/10.3103/S1068798X19010027

6. Evdokimenkov V.N., Kim R.V., Popov S.S. Risk Management by Trend Analysis of Flight Information. Russ. Engin. Res. 2020;40:160–163. DOI: https://doi.org/10.3103/S1068798X20020136

7. Кочкаров А.А., Рахманов А.А., Тимошенко А.В., Путято С.А. Структурно-пространственная модель распределения средств системы мониторинга специального назначения по объектам наблюдения. Воздушно-космические силы. Теория и практика. 2020;13:124–132.

8. Верба В.С., Меркулов В.И., Чернов В.С. Особенности построения многопозиционных систем радиоуправления воздушного базирования при скрытном наведении летательных аппаратов. Радиотехника. 2019;83(5-1):62–71.

9. Erman A.T., Hoesel L.V., Havinga P., Wu J. Enabling mobility in heterogeneous wireless sensor networks cooperating with UAVs for mission-critical management. IEEE Wireless Communications. 2008;15(6):38–46. DOI: 10.1109/MWC.2008.4749746.

10. Popescu D, Stoican F, Stamatescu G, Chenaru O, Ichim L. A Survey of Collaborative UAV–WSN Systems for Efficient Monitoring. Sensors. 2019;19(21):4690. DOI: https://doi.org/10.3390/s19214690

11. Zhang Y., Chen D., Wang S., Tian L. A promising trend for field information collection: An air-ground multi-sensor monitoring system. Information Processing in Agriculture. 2018;5(2):224–233. DOI: https://doi.org/10.1016/j.inpa.2018.02.002

12. Zhang F., Wang G., Hu Y., Chen L., Zhu AX. Design of an Integrated Remote and Ground Sensing Monitor System for Assessing Farmland Quality. Sensors. 2020;20(2):336. DOI:10.3390/s20020336

13. Кочкаров А.А., Кочкаров Р.А., Малинецкий Г.Г. Некоторые аспекты динамической теории графов. Журнал вычислительной математики и математической физики. 2015;55(9):1623–1629. DOI 10.7868/S0044466915090094.

14. Harary F., Gupta G. Dynamic Graph Models. Mathl. Comput. Modelling. 1997;25(7):79–87.

15. Korte B., Vygen J. Combimatorial Optimization. Theory and Algorithms. Berlin: Springer-Verlag; 2002.

16. Тебуева Ф.Б. Многокритериальная задача покрытия графа звездами и ее приложение. Ростов-на-Дону: Издательство ЮФУ; 2007. 128 с.

17. Гордеев Э.Н., Леонтьев В.К. Общий подход к исследованию устойчивости решений в задачах дискретной оптимизации. Журнал вычислительной математики и математической физики. 1996;36(1):66–72.

18. Кузьмин К.Г. Единый подход к нахождению радиусов устойчивости в многокритериальной задаче о максимальном разрезе графа. Дискретный анализ и исследование операций. 2015;22(5):30–51.

19. Емеличев В.А., Бердышева Р.А. О радиусе устойчивости лексикографического оптимума векторной траекторной задачи. Вестн. Белорус. Университета. Серия 1. 1998;1:43–46.

20. Емеличев В.А., Кузьмин К.Г. Оценки радиуса устойчивости векторной задачи о максимальном разрезе графа. Дискрет. математика. 2013;25(2):5–12.