Automated information support in technical diagnostics for radio-electronic equipment within software and hardware complexes

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Maintaining serviceability and timely recovery from failure of radio-electronic equipment (REA) within software-hardware complexes (SHC) is an important task. This task at the operation stage is usually solved by the technical diagnostics. A diagnostic model is being developed to provide computer specialists with information support during performing technical diagnostic tasks. This model is part of the product's diagnostic support. One clear benefit of using computer systems for technical diagnostics is that it makes information support for the computer specialists automatic. According to the results of the conducted researches, the automated information support in technical diagnostics is offered grounded on the object-diagnostic decomposition of radio-electronic equipment within software-hardware complex, which allows to significantly reduce the average search time for diagnostic information in the EE restoring process.

About the authors

D. V. Tikhonov

Financial University under the Government of the Russian Federation (Yaroslavl branch)

Author for correspondence.
Email: Dtihonov1987@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0001-2293-6390
SPIN-code: 4195-0317

Candidate of Engineering Sciences, Associate Professor of the Department of Economics and Finance

Russian Federation, Cooperative street, 12a, Yaroslavl, Russia, 150003

References

  1. Pankov D.A. Methods and algorithms for testing software and hardware complexes based on fault simulation. Dissertation of the Candidate of Technical Sciences. 05.13.01. 153 p. (In Russian)
  2. Budko P.A., Vinogradenko A.M., Mezhenov A.V., Chikirev A.A. A method and device for intelligent express monitoring of the technical condition of ground-based communications and flight radio equipment. Systems of Control, Communication and Security. 2020. No. 1. Pp. 235–283. doi: 10.24411/2410-9916-2020-10108. (In Russian)
  3. Galeev A.P., Mayorov A.A., Sementsov S.G., Semenov V.T. et al. Assessment of the reliability of the information and diagnostic computer complex. Questions of Electromechanics. Proceedings of VNIIEM. 2016. Vol. 152. No. 3. Pp. 39–50. EDN: XXJBRB. (In Russian)
  4. Hwang B.G., Shan M., Looi K.Y. Knowledge-based decision support system for prefabricated prefixed volumetric construction. Automation in Construction. 2018. Vol. 94. Pp. 168–178. doi: 10.1016/j.autcon.2018.06.016
  5. Kuznetsov O.I., Rysin A.I. Operational check of component parts of the helicopter avionics. Mathematical Methods in Technology and Technics. 2022. No. 5. Pp. 19–23. doi: 10.52348/2712-8873_MMTT_2022_5_19. (In Russian)
  6. Larin V.P., Novikov A.E., Smirnov V.A. Creation of information support for the production control system. International Scientific Research Journal. 2015. No. 11-2(42). Pp. 52–57. doi: 10.18454/IRJ.2015.42.109. EDN: VCTMTB. (In Russian)
  7. Nezhmetdinov R.A. A software–implemented logic controller is an innovative product for automation of technological equipment. Innovation. 2016. No. 8(214). Pp. 99–103. EDN: YPOWPG. (In Russian)
  8. Pryanichnikov V.E. Artificial intelligence and software and hardware robotic complexes. Information-Measuring and Control Systems. 2018. Vol. 16. No. 12. Pp. 3–11. EDN: YWWAHR. (In Russian)
  9. Cheremisin D.G., Mkrtchyan V.R., Muzlova A.D. Software and hardware complexes in real time: development and optimization. Symbol of Science: International Scientific Journal. 2024. № 1-2. Pp. 51–52. EDN: IXFRAZ. (In Russian)
  10. Mikoni S. Top level diagnostic models of complex objects. International Conference System Analysis in Engineering and Control. 2021. Pp. 238–249. doi: 10.1007/978-3-030-98832-6_21
  11. Cummings M.L. Automation bias in intelligent time critical decision support systems. In book: Decision making in aviation. 2017. Pp. 289–294. doi: 10.4324/9781315095080-17

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Tikhonov D.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a 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».