Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Состояние проблемы техногенной безопасности и надёжности электроустановок в сельском хозяйстве 12
1.1 Анализ техногенных угроз от эксплуатации электроустановок зданий и сооружений 12
1.2 Методы анализа технического состояния электроустановок 17
1.3 Техногенные риски и основные принципы управления безопасностью электроустановок объекта 20
1.4 Проблемы моделирования надежности, безопасности и оптимизации электроэнергетической инфраструктуры производственного объекта, как человеко-машинной системы 24
1.5 Цель и задачи исследования 32
Глава 2. Методология оценки и управления техногенной безопасностью сельскохозяйственного объекта на основе анализа человеко-машинной системы «Ч-Э-С» 35
2.1 Разработка экспертной системы диагностирования технического состояния электроустановок производственного объекта 35
2.1.1 Основные подходы к построению экспертной системы 35
2.1.2 Теоретические аспекты инженерии знаний 39
2.1.3 Классификация экспертных систем 40
2.1.4 Архитектура и требования к экспертной системе 42
2.2 Основы построения имитационной модели человеко-машинной системы функционирования производственного объекта в условиях нестахостической неопределенности 53
2.2.1 Требования к имитационной модели процесса возникновения модели опасных техногенных ситуаций 53
2.2.2 Человеко-машинное взаимодействие и обоснование рискообразующих факторов, идентифицирующих опасные воздействия 59
2.2.3 Формирование иерархической структуры рискообразующих факторов ЧМС «Ч-Э-С» 64
2.3 Экспертная оценка ошибочных действий электротехнического персонала при производстве работ 70
2.3.1 Анализ основных причин ошибочных действий персонала 70
2.3.2 Принципы прогнозирования ошибок персонала и формирование базы данных 72
2.3.3 Методические рекомендации по предупреждению ошибочных действий персонала 79
2.4 Выводы 80
Глава 3. Система поддержки принятия решений для идентификации и моделирования техногенных рисков и структурная схема решения многокритериальных задач 82
3.1 Обоснование структурно-функциональной схемы СППР 82
3.1.1 Теория принятия решений к задачам техногенной безопасности электроустановок 82
3.1.2 Алгоритм принятия решений в задачах идентификации и моделирования техногенных рисков человеко-машинной системы 87
3.2 Специфика аналитических задач ППР в условиях неопределенности при анализе ЧМС «Ч-Э-С» 92
3.3 Структурный анализ иерархии ЧМС «Ч-Э-С» 95
3.3.1 Постановка и алгоритм многокритериальной задачи 95
3.3.2 Экспертная оценка и формирование базы знаний ЧМС «Ч-Э-С» 99
3.3.3 Формирование множества возможных решений V 101
3.3.4 Основные функции и характеристики лица, принимающего решение (ЛПР) 103
3.3.5 Отношения предпочтений и бинарные отношения, как форма описания предпочтений 104
3.4 Выводы 105
Глава 4. Методы оптимизации техногенных рисков опасности электроустановок объекта в многокритериальной среде 107
4.1 Принципы построения математической модели принятия решения 107
4.2 Концепция анализа иерархий ЧМС «Ч-Э-С» 111
4.3 Постановка задачи оптимизации интегрального риска на основе многокритериального анализа 116
4.4 Алгоритм проведения парных бинарных отношений на основе принципа отношения предпочтения 119
4.4.1 Общая постановка задачи 119
4.4.2 Построение матриц попарных сравнений критериев для второго уровня иерархий с помощью экспертных суждений 122
4.4.3 Построение матриц попарных сравнений альтернатив для третьего уровня иерархии с помощью экспертных суждений 124
4.5 Синтез приоритетов уровней иерархии 136
4.5.1 Синтез локальных приоритетов 136
4.5.2 Синтез главного приоритета 138
4.6 Выводы 143
Основные выводы и результаты исследования 144
Библиографический список 147
Приложение А 158
Приложение Б 162
Приложение В 167
Приложение Г 185
Приложение Д 186
Приложение Е 187
Приложение Ж 188
Приложение З 190
- Анализ техногенных угроз от эксплуатации электроустановок зданий и сооружений
- Требования к имитационной модели процесса возникновения модели опасных техногенных ситуаций
- Постановка и алгоритм многокритериальной задачи
- Синтез главного приоритета
Анализ техногенных угроз от эксплуатации электроустановок зданий и сооружений
Опасность электроустановок (электрическая, пожарная и электромагнитная) достигла в настоящее время недопустимо высокого уровня, что привело к включению этой проблемы в Перечень критических технологий [1, 2, 3]. В результате недооценки и игнорирования проблемы безопасности электроустановок низкого напряжения (до 1000 В) сложилась кризисная ситуация: действующая нормативная система организационных мероприятий и технических средств электрической защиты не удовлетворяет современным требованиям устойчивого и надежного функционирования инфраструктуры электрохозяйства городов и сельских поселений страны; как результат этого – массовые аварии, приводящие к гибели людей, пожарам, ухудшению экологической обстановки [4, 5, 6]. Социальная значимость проблемы техногенной безопасности особенно остро ощущается в условиях критического износа основных фондов агропромышленного комплекса и коммунальной энергетики из-за нехватки ресурсов. К этому следует добавить, что в обслуживании бытовых приборов и технологического электрооборудования в настоящее время принимает участие практически все сельское население страны, не обладающее необходимыми элементарными знаниями в области техники безопасности. Как результат этого: ежегодно только в коммунальном секторе гибнет более 4500 человек, около 30 тысяч – получают инвалидность, при этом на долю села приходится почти 70% общего числа электротравм [7, 8]. Особую угрозу представляют пожары. Так, в 2018 г. в России произошло более 130 тысяч пожаров, прямой материальный ущерб составил порядка 16 млрд. рублей, погибло свыше 7 тысяч человек [9, 10, 11]. При этом наибольшую пожарную опасность представляют электроустановки жилых, общественных и производственных зданий, построенных в 50-60-х годах ХХ века. Ниже приведен анализ обработанных данных, установлены причины и дан прогноз основных показателей пожарной обстановки.
Анализ и состояние пожарной обстановки в Российской Федерации. Нарушение правил устройства и эксплуатации электрооборудования является одной из главных причин по количеству возникновения пожаров в нашей стране (таблица 1). Этот показатель примерно равен 30 %, что составляет 41 тыс. пожаров в год. [10, 12, 13]. За период с 2012 по 2018 гг. наибольший ущерб составляет 35%от общего материального ущерба, что в переводе на денежные средства оценивается около 5 – 6 млрд. рублей ежегодно.
Наиболее опасным видом электротехнических изделий являются электропроводки, выход из строя которых оценивается более 20% от общего числа.
Относительно небольшой срок службы изоляции электропроводок приводит к необходимости достаточно частого проведения ремонта или замены проводов во внутренних сетях. В соответствии с нормами периодичность текущего ремонта электропроводок, силовых сборок и осветительных щитков составляет до 180 месяцев в зависимости от типа помещения и способа прокладки электропроводки. При нарушении этих сроков неизбежны аварии систем электроснабжения из-за низкого качества изоляции и роста нагрузок. [14, 15, 16] Поэтому самой многочисленной и наиболее опасной группой электротравм является прямой контакт человека с токоведущими частями, находящимися под напряжением. Травмы, вызванные появлением напряжения на нетоковедущих металлических частях оборудования, составляют треть всех случаев. Основная причина здесь – несовершенство применяемых мер безопасности или пренебрежение ими.
Данные анализа таблиц 1.1 и 1.2 подтверждают тревожную пожарную обстановку, сложившуюся в стране.
Анализ состояния пожарной обстановки в Сибирском Федеральном Округе. Округ занимает 25,5% территории РФ, в котором проживает 17,2 млн человек. Здесь по электротехническим причинам происходит около 20% от общего числа пожаров, что составляет 23 тысячи. Прямой материальный ущерб – 16% (2 млрд. руб.). Число погибших – 17% – (1300 чел.).
Анализ приведенных данных свидетельствует, что по показателям «количество пожаров» и «количество погибших людей» имеет место оптимистический сценарий, тогда как по показателю «материальный ущерб» наблюдается незначительная тенденция его увеличения. Поэтому можно предположить, что наиболее вероятным является прогноз сценария «сегодняшнего дня».
В качестве основных причин возникновения пожаров в аграрной отрасли следует отметить:
- неудовлетворительное техническое состояние электрической проводки из за её физического и морального износа;
- ошибки персонала при монтаже и эксплуатации электрических сетей и технологического электрооборудования;
- воздействие неблагоприятных условий микроклимата (рабочей среды) сельскохозяйственных помещений на изоляционные, токопроводящие и конструкционные элементы электроустановки;
- недостаточное обеспечение материальными и финансовыми ресурсами на мероприятия по обеспечению техногенной безопасности.
Требования к имитационной модели процесса возникновения модели опасных техногенных ситуаций
Современный этап развития аграрной отрасли характеризуется усложнением связей и взаимодействий природных, техногенных, экономических и прочих факторов производства как на уровне отдельных предприятий, так и в масштабах региона или отрасли. Значение и взаимосвязь этих факторов непрерывно изменяется, поэтому возникает необходимость имитации реальных явлений и процессов, протекающих во времени. Суть этих имитаций заключается в многократном воспроизводстве вариантов плановых решений с последующим анализом и выбором наиболее предпочтительном.
Имитационная модель (от англ. Simulation) относится к виду аналогового моделирования, реализованного с помощью набора математических инструментальных средств, специальных имитирующих компонентов программ, позволяющих с помощью процессов-аналогов провести целенаправленное исследование структуры ЧМС «Ч-Э-С» и функций реального процесса в памяти компьютера в режиме имитации и выполнить оптимизацию его параметров [24, 74, 75].
В исследованиях операции [23, 50, 66, 70, 80] широко применяются аналитические и статистические модели, имеющие свои преимущества и недостатки. Аналитические модели учитывают меньшее количество факторов, требуют введение различного рода допущений и организаций, они более грубые, однако расчеты простые и понятные, отчетливо отражающие присущие им закономерности. Статистические модели в отличие от аналитических являются точными и детализированными, приспособленными к поиску оптимальных решений. К недостаткам этих моделей следует отнести громкость, большой расход машинного времени, трудности при формировании статистической выборки и др. Имитационное моделирование, сочетающие в себе достоинство двух методов, позволяет в общих чертах разобраться в изучаемых процессах, идентифицировать их, наметив основные закономерности ввести детализацию к уточнению [75, 79].
Рассмотрим основные принципы построения имитационной модели эргодической человеко-машинной системы «Ч-Э-С».
Имитационное моделирование (ИМ) представляет собой метод, позволяющий построить модель реального сельскохозяйственного объекта, содержащего электроэнергетическую инфраструктуру, описывающие в ней процессы таким образом, как они проходили бы в действительности. С этой точки зрения ИМ можно рассматривать в виде экспериментального подхода исследования объекта, который целесообразно применять, если: а) невозможно проведение натурных испытаний, сопряженных с риском для жизни и здоровья людей, значительным материальным ущербом; б) построение аналитической модели связанно с неопределенными трудностями, обусловленными неопределенностью исходных и текущих данных, нелинейностью и динамикой протекающих в объекте процессов.
Имитационное моделирование, являясь экспериментальным методом, воспроизводит поведение ЧМС «Ч-Э-С» на основе результата анализа наиболее значимых взаимосвязей между ее компонентами. При этом процесс моделирования представлен в виде последовательной цепи: реальный объект – сематическая модель – логико-лингвистическая модель – динамическая ЧМС «Ч-Э-С» (рисунок 2.6); на первом этапе построения ИМ используется описание с помощью естественного языка, на втором – формализованное-символьное.
Основой имитационной модели, рассматриваемой ЧМС является ее изучение путем расчленения на частные компоненты (модули), объединённые своими взаимодействиями в единое целое. Введем в структуру ИМ: а) блок имитации процесса взаимодействия обслуживающего персонала, технологического электрооборудования с системой электроснабжения и внешней среды, формируя реализацию детерминированных, случайных и неопределённых процессов, имитирующих алгоритм функционирования системы в целом; б) блок обработки результатов, предназначенной для получения информационных характеристик изучаемой электроэнергетической инфраструктуры сельскохозяйственного объекта; б) блок математической модели; в) блок управления, осуществляющий функцию автоимитации вычислительных экспериментов для изучения закономерностей функционирования системы с учетом заданных ограничений.
Представим процесс функционирования ЧМС как некоторую совокупность ее состояний в пространстве состояний, описываемых ее фазовыми переменными X1(t), X2(t), …, Xn(t) в n-мерном пространстве. Задачей имитационного моделирования является получение траектории движения рассматриваемой системы в n-мерном пространстве, а также вычисление показателя (интегрального риска Y), зависящего от входных параметров системы (рискообразующих факторов), определяющих эффективность ее функционирования.
По аналогии [22, 59] систематизируем в пространстве состояний три основных вида:
– обычное, в котором система находится большую часть времени, при этом Xi(t), (i= ) изменяется плавно;
– дискретное, характерное для системы на определенном интервале времени изменяется прерывно;
– критическое, определяемое тем, что в некоторые моменты времени состояние системы изменяется скачком, причем временные шаги в этом случае являются непостоянными, которые могут приводить к бифуркации.
Описываемые состояния характеризуют динамические свойства рассматриваемой эргодической ЧМС «Ч-Э-С» (рисунок 2.7).
Сформируем в общем виде требования, которым должны удовлетворять имитационная модель для решения задач рассматриваемой предметной области, принимая во внимание, что данная разновидность моделей связана с проведением машинного эксперимента.
1. Учитывая, что ИМ отражает логико-лингвистическое представления реального объекта, реализованное в виде программы для ЭВМ, данный класс моделей следует применять при невозможности строго аналитического решения задачи или проведения натурного эксперимента.
2. Имитационная модель должна выполнять функцию динамической системы для изучения поведения во времени слабо структурируемой задачи, для которой существуют точные знания или детализированные гипотезы.
3. Машинный эксперимент с ЧМС «Ч-Э-С» должен быть направлен для формирования массива данных о состоянии входных и выходных параметров в различные моменты времени с привязкой к возникновению опасных техногенных событий, имитируемых в ходе эксперимента. При этом программа должна управлять процессом имитации случайных возмущающих воздействий (рискообразующих факторов), от которых зависит функционирование системы в целом, ее подсистем и элементов.
Постановка и алгоритм многокритериальной задачи
Иерархическая структура представляет собой графическое изображение проблемы, как некоторой группы уровней, где каждый элемент за исключением самого верхнего, характеризующего цель (фокус), зависит от одного или более выше рассмотренных элементов. Иерархическая структура используется для лучшего понимания и осмысления сложной реальной проблемы. С этой целью исследуемую проблему разбиваем на составные части: подсистемы, компоненты, элементы и т.д. Причем на каждом этапе фокусируется внимание на определённых составляющих системы, абстрагируясь от всех прочих компонентов. С помощью такого анализа проблемы иерархия служит как инструмент обработки и восприятия больших, чаще всего неупорядоченных объектов информации. По мере построения этой структуры приходит понимание всей сложности и многогранности проблемы.
Система – это структура модели, в нашем случае представление производственного объекта в виде человеко-машинной системы «Ч-Э-С». Другими словами, система представляет собой направленный граф, сочетающий все узлы, сгруппированные по уровням, и все связи между узлами. Каждый уровень состоит из узлов, а группа узлов одного уровня составляет кластер. Кластеры образуются при расстановке связей между узлами и определяется своей вершиной, названием уровня и списком узлов.
Таким образом, рассматриваемый нами метод можно интерпретировать как некоторую процедуру декомпозиции проблемы на все более простые составные части и дальнейшую обработку суждений лицом, принимающим решения, в результаты проведения парных сравнений [113, 114, 115, 116]. Относительная степень важности элементов вначале выражается лингвистически. Здесь выполняются процедуры анализа и синтеза множественных суждений, выявление приоритетности критериев и нахождения альтернативных решений. Полученные таким образом значения соответствуют некоторым численным оценкам. Рассмотрим основные принципы анализа иерархии системы [117].
1. Соблюдение конечной цели решения проблемы является абсолютным приоритетом.
2. Принцип единства, позволяющий рассматривать систему одновременно как некоторое единое целое и как некоторую совокупность отдельных ее компонентов и элементов.
3. Принцип связанности предполагает наличие причинно-следственной связи между компонентами и элементами ЧМС «Ч-Э-С».
4. Принцип неопределенности в отличии от детерминистических и вероятностных моделей, описывающих только частные (упрощённые) случаи и не в полной мере учитывающих такие показатели как эффективность, эмерджентность, слаженность, неопределённость и нечёткость исходных данных.
5. Принцип установления приоритетов – как оценка (качественная или количественная) отношения приоритета одного узла к приоритету другого с целью установления предпочтительности или важности каждого узла кластера.
6. Принцип сравнения определяется набором парных сравнений, необходимых для определения узлов кластера и оценки важности кластеров, имеющих общую вершину.
Для проведения парного сравнения объектов используется инструмент (шкала сравнений) – упорядоченный набор градаций, выраженных в виде терминов или чисел. Если используется качественная шкала, то результаты выражаются с помощью градаций – предпочтений. В случае количественной шкалы результаты парных сравнений выражаются непосредственно с помощью чисел. При проведении парных сравнений в распоряжении ЛПР дается специальная шкала Т. Саати [118, 119, 120], где используются словесные определения уровня важности, причём каждому определению ставится в соответствие целое и дробное число.(Процедура парных сравнений подробно рассматривается в четвертой главе).
7. Принцип согласованности представляет собой возможность получения количественной оценки (индекса согласованности), противоречивости результатов сравнений для системы в целом, для узлов одного кластера или для кластеров, имеющих общую вершину Противоречия в сравнениях возникают из-за субъективных ошибок экспертов, либо ошибочного мнения ЛПР.
Для обнаружения несогласованности производится расчёт ИС сравнений, осуществляемый по матрице парных сравнений по следующей процедуре:
-в матрице парных сравнений суммируются элементы каждого столбца.
- сумма элементов каждого столбца умножается на соответствующие - нормализованные компоненты вектора весов, определённого из этой же матрицы.
- полученные числа суммируются, значение суммы обозначается как А х - находим индекс согласованности ИС=(Атах-п)/(п-1), где п - число сравниваемых элементов (размер матрицы).
Отметим, что индекс несогласованности не зависит от шкал сравнений, но зависит от количества парных сравнений. ИС - представляет собой положительное число, причём, чем меньше противоречий в сравнениях, тем меньше значение индекса согласованности.
Важным показателем непротиворечивости полученных данных является относительная согласованность матрицы, представляющая собой отношение индекса согласованности к среднестатистическому значению ИС при случайном выборе коэффициентов матрицы сравнений. Данные можно считать практически непротиворечивыми (достаточно согласованными), если значение относительной согласованности ОС 0,1.
8. Принцип приоритетов реализуется на заключительном этапе и систематизирует процесс решения многоступенчатой задачи, где на первом этапе выявляются наиболее важные компоненты проблемы, на втором наилучший способ проверки наблюдений, идентификации факторов и оценка критериев и альтернатив.
Рассмотрим иерархическую ступень определения векторов приоритетов сверху вниз:
1. Итоговый вектор приоритетов представляет собой рейтинг альтернативных решений. Каждой альтернативе ставится в соответствие положительное число – как приоритет, который количественно выражает важность (предпочтительность или оптимальность) в соответствии с главным критерием. При этом отметим, что сумма приоритетов всех альтернативных решений должна быть равна единице. Для поддержки принятия решения с помощью итогового (главного) вектора приоритетов производится интерпретация полученных результатов решения проблемы, где, например, принимается альтернатива (решение) с наибольшим приоритетом и отклоняется решение с наименьшим приоритетом.
2. Вектор приоритета уровня отражает рейтинг узлов данного уровня и вычисляется в предположении, что узлы данного уровня являются альтернативами. Все уровни (кроме главного) состоят из факторов, влияющих на итоговый вектор приоритетов. Таким образом, приоритеты узлов – факторов количественно характеризуют важность учёта каждого фактора относительно других факторов того же уровня.
3. Вектор приоритета кластера представляет собой рейтинг узлов кластера и может рассчитываться на основе матрицы сравнений.
Важным показателем правильности расчёта вектора приоритетов является устойчивость – качественная характеристика чувствительности значений приоритетов к малым изменениям данных или структуры модели. Обычно данные, использующиеся для принятия решения, не всегда являются точными. Поэтому, чем меньше чувствительность значений приоритетов, тем больше обоснованность использования приоритетов для поддержки принятия решения. Если при малых изменениях данных или их структуры рейтинг изменяется несущественно, то он считается устойчивым.
Синтез главного приоритета
Сложность рассматриваемой предметной области состоит в том, что ЧМС “Ч-Э-С” характеризуется большим числом взаимодействия между многими объективными и субъективными факторами различной природы, типа и степени важности. При этом необходимо учитывать отдельные группы людей (акторы) с различными целями и противоположными интересами (эксперты, ЛПР и др.). Их влияние на конечную цель определяет либо вероятность, либо невозможность выбора одной из доступных альтернатив, которая может быть приемлема для всех участников с определённой долей компромисса. Теория иерархических структур позволяет сформировать организационную иерархическую структуру, выбрать цель, обосновать критерии и стратегии, направляемых этим целям, классифицировать альтернативы, определив ресурсы, распределённые по этим альтернативам и выбрать из них оптимальную.
Такая проблема, как мы уже отмечали, решается путём оценки воздействия нижнего уровня иерархии на вышестоящий уровень, используя композицию соответствующего вклада (приоритетов) элементов распространяя её снизу-вверх. Математически композиция отображается оператором умножения.
Приоритеты синтезируются, начиная со второго уровня вниз: локальные приоритеты (приоритеты альтернатив СПБЭi по каждому критерию) перемножаются на приоритет соответствующего критерия вышестоящего уровня и суммируются по каждому элементу в соответствии с критериями, на которые воздействует этот элемент. Процедура продолжается до самого нижнего уровня. В формализованном плане процедуру синтеза приоритетов можно представить в следующем виде.
Общий вектор приоритетов взаимного влияния уровня 3 альтернатив (СТБЭ1, СТБЭ2, СТБЭ3) и уровня 2 критериев [RЧ(РОФ); RЭ(РОФ); RС(РОФ)] на общую цель (уровень 1) равен где B – матрица компонент нормированных векторов приоритетов альтернатив первого снизу уровня (см. таблицы 19-28); 4 – нормированный вектор приоритета критериев второго уровня (табл. 4.9 – 4.21).
Далее умножение (4.11) производится по правилам умножения матрицы на вектор
Ниже приведен расчет общего вектора приоритетов взаимного влияния уровня 3 альтернатив (СТБЭ1, СТБЭ2, СТБЭ3) и уровня 2 критериев [RЧ(РОФ); RЭ(РОФ); RС(РОФ)] на общую цель (уровень 1), проведенный по формуле (4.12). Результат умножения (вектор w5) показывает, какую степень защищенности рассматриваемой ЧМС от угроз техногенной безопасности обеспечивает каждая из альтернатив.
Производим выбор оптимальной альтернативы: его алгоритм представляет собой выражение Aопт=max . Таким образом, алгоритм оптимального многокритериального анализа приводит к выбору альтернативного варианта СТБЭi, имеющего наибольшее числовое значение компонента вектора общего приоритета - max.По каждому компоненту были взяты наиболее значимые рискообразующие факторы и в таблице 4.23 они расположены в порядке убывания.
В последнем столбце итоговой таблицы содержатся численные значения, позволяющие сделать выбор в пользу той или иной системы техногенной безопасности электроустановок. Чем большее значение соответствует СТБЭi, тем более предпочтительной с точки зрения цели исследования – обеспечения техногенной безопасности ЭУ зданий она является. В данном случае наиболее предпочтительной является СТБЭ3. Однако, полученные результаты свидетельствуют о том, что рассмотренные альтернативы: СТБЭ1, СТБЭ2 и СТБЭ3 имеют схожий итоговый показатель, следовательно, лицо принимающее решение, может сделать выбор в пользу другой СТБЭi, исходя из того, по каким критериям следует обеспечить безопасность в первую очередь, а также ориентируясь на финансовые возможности хозяйствующего субъекта.
Отметим, что достоинством рассматриваемого метода является направленность на сравнение реальных альтернатив. Метод целесообразно применять, когда эксперты и ЛПР не могут дать абсолютной оценки альтернатив по критериям.
Среди факторов с наибольшим воздействием на риск можно выделить следующие (таблица 4.23):
1. Компонент «Человек» – Х5, Х1 и Х4 (по убывающей степени значимости), соответственно означающие «способность персонала правильно оценивать информацию и принимать адекватное решение», «пригодность к работе по физическим показателям», «знания технологии выполняемой работы».
2. Компонент «Электроустановка» – Y3, Y5и Y2, соответственно означающие «структурный (полный) отказ», «низкая эффективность среди электрических защит», «функциональный (частичный) отказ, приводящий к неустойчивому функционированию электрооборудования».
3. Компонент «Среда (рабочая)» – наиболее критичными факторами риска являются Z1, Z2, Z3и Z4.
Таким образом, рассмотренные задачи анализа и синтеза человеко-машинной системы "Ч-Э-С" позволяют сделать вывод, что в основе приведенной структуры мероприятия (рисунок 4.5) должна лежать системная методология, позволяющая установить возникшее несоответствие между существующей (негативной) и желаемой (требуемой) ситуациями, что реализуется путем идентификации структуры соответствующей ЧМС. Однако изложенная в диссертации концепция многокритериальной оптимизации системы связана с решением сложных задач, характеризуемых стохастическими, нелинейно зависящими от переменных векторных критериев большой размерности, а поэтому и требующих введения целого ряда упрощающих допущений.