Имитационная модель полумарковского типа для исследования надежности устройств TSN при работе в сетях связи железнодорожного транспорта

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность: технология сетей TSN является перспективным и активно разрабатываемым институтом IEEE направлением, которое дает возможность эффективно использовать стандарт Ethernet для надежной своевременной передачи трафика разного характера и различной степени критичности к задержкам. Цель: разработка имитационной полумарковской модели для исследования надежности устройств TSN, позволяющей гибко оценивать вероятностные характеристики надежности и их изменения в динамике. Методы: имитационное моделирование с использованием языка программирования Python, а также методы теории марковских и полумарковских процессов, методы обработки данных временны́х рядов. Результаты: разработана полумарковская модель, благодаря которой можно учесть сложные неявные зависимости между прошлыми состояниями устройства и текущими вероятностями переходов, разработан вариант сценария работы модели, включающий в себя набор различных влияющих факторов, а также показано, что предлагаемая модель позволяет получить динамическую картину изменения показателей надежности устройства, отличную от результатов, получаемых с помощью традиционных аналитических подходов. Кроме того, произведена верификация результатов имитационного моделирования, определен метод их сглаживания и обоснован его выбор, а также показана весьма малая величина отклонения статистических результатов имитационной модели от аналитических. Новизна заключается в отличии предлагаемого подхода к оценке показателей надежности устройств, основанного на статистическом имитационном моделировании, от классических методов, а также создании комплексных многофакторных сценариев поведения устройства. Практическая значимость: результаты работы показывают возможность применения имитационного моделирования для прогнозирования в задачах надежности, динамического учета с его помощью сложных процессов деградации и восстановления устройства в ходе эксплуатации и, таким образом, могут быть в дальнейшем использованы при оценке показателей надежности различных телекоммуникационных и других технических устройств.

Об авторах

А. К. Канаев

Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I

Email: kanaev@pgups.ru
ORCID iD: 0000-0002-1578-2629
SPIN-код: 5908-1095

А. И. Алексеев

Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I

Email: alekseevartem.ig@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-6595-2024
SPIN-код: 5586-8778

Список литературы

  1. Сапожников В.В., Сапожников В.В., Ефанов Д.В., Шаманов В.И. Надежность систем железнодорожной автоматики, телемеханики и связи: учеб. пособие. М.: Учебно-методический центр по образованию на железнодорожном транспорте, 2017. 318 с. EDN:YOYVNZ
  2. Шмытинский В.В., Глушко В.П., Казанский Н.А. Многоканальная связь на железнодорожном транспорте: учебник для вузов ж.-д. транспорта. М.: Учебно-методический центр по образованию на железнодорожном транспорте», 2008. 704 с. EDN:QNVNDX
  3. Кудряшов В.А., Павловский Е.А. Передача дискретных сообщений на железнодорожном транспорте: учеб. пособие. М.: Учебно-методический центр по образованию на железнодорожном транспорте, 2017. 319 с.
  4. Алексеев А.И., Канаев А.К. Сети, чувствительные ко времени, и их использование на железнодорожном транспорте // Научно-техническая конференция Санкт-Петербургского НТО РЭС им. А.С. Попова, посвященная Дню радио. 2023. № 1(78). С. 202–205. EDN:KBPMAZ
  5. IEEE Std. 802.1CBTM-2017. IEEE Standard for Local and Metropolitan Networks – Frame Replication and Elimination for Reliability.
  6. Токликишвили А.Г. Надежность технических систем и техногенный риск: учебное пособие. Владивосток: Дальневосточный федеральный университет, 2019. 65 с.
  7. Алексеев А.И., Канаев А.К. Имитационная модель функционирования устройств TSN для исследования их надёжности в условиях применения на сетях связи железнодорожного транспорта // Научно-техническая конференция Санкт-Петербургского НТО РЭС им. А.С. Попова, посвященная Дню радио. 2025. №1(80). С. 196–199. EDN:QKLUMK
  8. Галажинская О.Н., Моисеева С.П. Теория случайных процессов. Ч. 2. Марковские процессы: учеб. пособие. Томск: Издательский Дом Томского государственного университета, 2016. 126 с.
  9. Шихеева В.В. Теория случайных процессов. Марковские цепи: учеб. пособие. М.: Изд. Дом МИСиС, 2013. 70 с.
  10. Грешилов А.А., Стакун В.А., Стакун А.А. Математические методы построения прогнозов. М.: Радио и связь, 1997. 112 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».