Розробка аналізатора для підвищення безпеки морського судноплавства і його експериментальне дослідження

On the basis of empirical experimental data, relationships were identified indicating the influence of navigators' response to such vessel control indicators as maneuverability and safety. This formed a hypothesis about a non-random connection between the navigator's actions, response and parameters of maritime transport management. Within the framework of this hypothesis, logical-formal approaches were proposed that allow using server data of both maritime simulators and operating vessels in order to timely identify the occurrence of a critical situation with possible catastrophic consequences. A method for processing navigation data based on the analysis of temporal zones is proposed, which made it possible to prevent manifestations of reduced efficiency of maritime transport management by 22.5 %. Based on cluster analysis and automated neural networks, it was possible to identify temporary vessel control fragments and classify them by the level of danger. At the same time, the neural network test error was only 3.1 %, and the learning error was 3.8 %, which ensures the high quality of simulation results. The proposed approaches were tested using the Navi Trainer 5000 navigation simulator (Wärtsilä Corporation, Finland). The simulation of the system for identifying critical situations in maritime transport management made it possible to reduce the probability of catastrophic situations by 13.5 %. The use of automated artificial neural networks allowed defining critical situations in real time from the database of maritime transport management on the captain's bridge for an individual navigator.На основе эмпирических экспериментальных данных были идентифицированы связи, указывающие на влияние реакций навигаторов (судоводителей) на такие показатели управления судном как маневренность и безопасность. Это сформировало гипотезу о неслучайной связи между действиями навигатора, его реакциями и параметрами управления морским транспортом. В рамках указанной гипотезы были предложены логико-формальные подходы, позволяющие использовать серверные данные как морских симуляторов, так и действующих судов морского транспорта с целью своевременной идентификации возникновения критической ситуации с возможными катастрофическими последствиями. Предложен метод обработки навигационных данных, основанный на анализе темпоральных зон, который позволил предупредить проявления снижений результативности управления морским транспортом на 22,5 %. На основе кластерного анализа и автоматизированных нейронных сетей удалось выделить временные фрагменты управления судном и классифицировать их в соответствии с уровнем опасности. При этом тестовая ошибка нейронной сети составила лишь 3,1 %, а ошибка обучения 3,8 %, что обеспечивает высокое качество полученных результатов моделирования. Предложенные подходы были апробированы с применением навигационного тренажера Navi Trainer 5000 navigation simulator (Wärtsilä Corporation, Финляндия). Проведенное имитационное моделирование системы идентификации критических ситуации при управлении морским транспортом позволило уменьшить вероятность возникновения катастрофических ситуаций на 13,5 %. Использование автоматизированных искусственных нейронных сетей позволило проводить идентификацию критических ситуаций в режиме реального времени на основе базы данных управления морским транспортом на капитанском мостике для индивидуального навигатораНа основі емпіричних експериментальних даних були ідентифіковані зв’язки, що вказують на вплив реакцій навігаторів (судноводіїв) на такі показники управління судном як маневреність і безпека. Це сформувало гіпотезу про невипадковий зв’язок між діями навігатора, його реакціями та параметрами управління морським транспортом. У рамках зазначеної гіпотези були запропоновані логіко-формальні підходи, що дозволяють застосувати серверні дані як морських симуляторів, так і діючих суден морського транспорту з метою своєчасної ідентифікації виникнення критичної ситуації з ймовірними катастрофічними наслідками. Запропоновано метод обробки навігаційних даних, що заснований на аналізі темпоральних зон, який дозволив попередити прояви зниження результативності управління морським транспортом на 22,5 %. На основі кластерного аналізу і автоматизованих нейронних мереж вдалося виділити часові фрагменти управління судном і класифікувати їх відповідно до рівня небезпеки. При цьому тестова помилка нейронної мережі склала лише 3,1 %, а помилка навчання 3,8 %, що забезпечує високу якість отриманих результатів моделювання. Запропоновані підходи були апробовані із застосуванням навігаційного тренажера Navi Trainer 5000 navigation simulator (Wärtsilä Corporation, Фінляндія). Проведене імітаційне моделювання системи ідентифікації критичних ситуації під час управління морським транспортом дозволило зменшити ймовірність виникнення катастрофічних ситуацій на 13,5 %. Використання автоматизованих штучних нейронних мереж дозволило проводити ідентифікацію критичних ситуацій в режимі реального часу на основі бази даних управління морським транспортом на капітанському містку для індивідуального навігатор

Розробка методу оцінки захищеності складних технічних систем з використанням штучних імунних систем

Ensuring the security of complex technical systems of various functional purposes requires a constant search for new scientific and practical approaches in order to ensure its proper level against a growing list of new risks and threats. Nowadays, no state in the world is able to work on the creation and implementation of artificial intelligence in isolation from others. Artificial intelligence technologies are actively used to solve both general and highly specialized tasks in various spheres of society. The problem of synthesis of management of complex technological processes is an urgent task in management theory. A promising direction in the design of such complex ones is the use of bio-inspired algorithms that are effectively used while solving optimization tasks. Thus, the object of research is complex technical systems. The subject of research is the state security of complex technical systems. The research developed a method for assessing the security of complex technical systems using artificial immune systems. The novelty of the proposed method consists in: ‒ taking into account while calculating the correction factor for the degree of uncertainty about the state of a complex technical system; ‒ reducing computing costs while assessing the state of a complex technical system; ‒ improved implementation of procedures for solving the task of influencing relationships in a complex technical system; ‒ creating a multi-level and interconnected description of hierarchical complex technical systems; ‒ the possibility of performing calculations with source data that are different in nature and units of measurement. It is advisable to implement the mentioned technique in specialized software, which is used to analyze the state of complex technical systems and make decisions.Забезпечення захищеності складних технічних систем різноманітного функціонального призначення вимагає постійного пошуку нових наукових та практичних підходів з метою забезпечення її належного рівня від зростаючого переліку нових ризиків та загроз. На сьогодні жодна держава у світі не спроможна ізольовано від інших працювати над створенням і впровадженням штучного інтелекту. Технології штучного інтелекту активно застосовуються для вирішення як загальних та вузькоспеціазованих завдань в різних галузях діяльності суспільства. Проблема синтезу управління складними технологічними процесами є актуальним завданням у теорії управління. Перспективним напрямом при проєктуванні подібних складних є застосування біоінспірованих алгоритмів, що ефективно використовуються під час вирішення оптимізаційних завдань. Отже, об’єктом дослідження є складні технічні системи. Предметом дослідження є захищеність стану складних технічних систем. В дослідженні проведено розробку методу оцінки захищеності складних технічних систем з використанням штучних імунних систем. Новизна запропонованого методу полягає у: ‒ врахуванні при розрахунках корегувального коефіцієнту на ступінь невизначеності про стан складної технічної системи; ‒ зменшенні обчислювальних витрат при оцінюванні стану складної технічної системи; ‒ удосконалені процесу реалізації процедури вирішення завдання впливу взаємозв’язків в складній технічній системі; ‒ створенні багаторівневого та взаємопов’язаного опису ієрархічних складних технічних систем; ‒ можливості проведення розрахунків з вихідними даними, що є різні за природою та одиницями вимірювання. Зазначену методику доцільно реалізувати у спеціалізованому програмному забезпеченні, яке використовується для аналізу стану складних технічних систем та прийнятті рішень

Development and Experimental Study of Analyzer to Enhance Maritime Safety

On the basis of empirical experimental data, relationships were identified indicating the influence of navigators' response to such vessel control indicators as maneuverability and safety. This formed a hypothesis about a non-random connection between the navigator's actions, response and parameters of maritime transport management. Within the framework of this hypothesis, logical-formal approaches were proposed that allow using server data of both maritime simulators and operating vessels in order to timely identify the occurrence of a critical situation with possible catastrophic consequences. A method for processing navigation data based on the analysis of temporal zones is proposed, which made it possible to prevent manifestations of reduced efficiency of maritime transport management by 22.5 %. Based on cluster analysis and automated neural networks, it was possible to identify temporary vessel control fragments and classify them by the level of danger. At the same time, the neural network test error was only 3.1 %, and the learning error was 3.8 %, which ensures the high quality of simulation results. The proposed approaches were tested using the Navi Trainer 5000 navigation simulator (Wärtsilä Corporation, Finland). The simulation of the system for identifying critical situations in maritime transport management made it possible to reduce the probability of catastrophic situations by 13.5 %. The use of automated artificial neural networks allowed defining critical situations in real time from the database of maritime transport management on the captain's bridge for an individual navigator