2025. — Т 12. — №1 - перейти к содержанию номера...

Постоянный адрес этой страницы - https://resources.today/14ecor125.html

This article metadata is also available in English

DOI: 10.15862/14ECOR125 (https://doi.org/10.15862/14ECOR125)

Полный текст статьи в формате PDF (объем файла: 581.2 Кбайт)

Ссылка для цитирования этой статьи:

Гончаров, А. В. Формирование методологических основ построения отказоустойчивых распределённых систем управления технологическими процессами с элементами искусственного интеллекта / А. В. Гончаров, М. А. Черкасова // Отходы и ресурсы. — 2025. — Т 12. — №1. — URL: https://resources.today/PDF/14ECOR125.pdf. — DOI: 10.15862/14ECOR125. (дата обращения: 06.06.2026).

Формирование методологических основ построения отказоустойчивых распределённых систем управления технологическими процессами с элементами искусственного интеллекта

Гончаров Андрей Витальевич
ФГБОУ ВО «Московский государственный университет технологий и управления
имени К.Г. Разумовского (Первый казачий университет)», Москва, Россия
Заведующий кафедрой «Систем автоматизированного управления»
Кандидат технических наук, доцент
E-mail: a.goncharov@mgutm.ru

Черкасова Мария Анатольевна
ФГБОУ ВО «Московский государственный университет технологий и управления
имени К.Г. Разумовского (Первый казачий университет)», Москва, Россия
Аспирант кафедры «Систем автоматизированного управления»
Кандидат технических наук, доцент
E-mail: marusya.7908@mail.ru

Аннотация. Исследование посвящено анализу методологических подходов к построению отказоустойчивых распределенных систем управления технологическими процессами (РСУТП) с использованием элементов искусственного интеллекта (ИИ). В работе представлен ретроспективный анализ эволюции концепций отказоустойчивости, прослеживающий путь от базовых принципов резервирования до современных адаптивных архитектур на основе прогностической аналитики. Систематизированы ключевые принципы и методы обеспечения устойчивости к отказам, включая многоуровневое резервирование, функциональную декомпозицию, проактивную реконфигурацию и интеллектуальный мониторинг. Особое внимание уделено анализу применения методов ИИ для решения задач раннего обнаружения аномалий, диагностики неисправностей, прогнозирования отказов и планирования восстановления. Рассмотрены перспективные архитектуры интеграции компонентов ИИ в контур управления отказоустойчивостью РСУТП. Проведен сравнительный анализ современных методологий построения интеллектуальных отказоустойчивых систем, выявлены их особенности, преимущества и ограничения. Предложены практические рекомендации по выбору и адаптации методологии с учетом специфики предметной области и требований к надежности системы. Результаты проведенного исследования убедительно демонстрируют, что эффективное применение элементов искусственного интеллекта позволяет качественно повысить устойчивость распределенных систем управления технологическими процессами к различным типам отказов и аномалий. Однако реализация потенциала интеллектуальных технологий требует комплексного методологического подхода, учитывающего структурные и функциональные особенности конкретной системы, существующие ресурсные ограничения и потенциальные риски, связанные с интеграцией новых технологий в критически важные производственные системы.

Ключевые слова: распределенные системы управления; отказоустойчивость; искусственный интеллект; интеллектуальный анализ данных; машинное обучение; проактивное управление; мультиагентные системы; адаптивные архитектуры; функциональная безопасность; надежность

Скачать