Application of bayesian approach for determining the reliability of the navigation complex

Г.С. Абрамов; В.І. Плотніков

doi:10.31498/2225-6733.49.2.2024.321374

Автор(и)

Г.С. Абрамов Херсонська державна морська академія, м. Херсон , Україна https://orcid.org/0000-0003-0333-8819
В.І. Плотніков Херсонська державна морська академія, м. Херсон , Україна https://orcid.org/0009-0003-1836-5462

DOI:

https://doi.org/10.31498/2225-6733.49.2.2024.321374

Ключові слова:

Байєсівська ймовірність, навігаційний комплекс, надійність, безвідмовна робота, математичне моделювання

Анотація

В роботі обговорюється методологія, заснована на Байєсівському підході, до оцінки апостеріорних ймовірностей різних гіпотез щодо надійності елементів технічної системи. Такий підхід дозволяє досліджувати причинно-наслідкові зв’язки, поглибити розуміння проблемної області та прогнозувати ймовірність відмови навігаційного обладнання при виході з ладу його компонентів. Розглянута задача по оцінці апостеріорних ймовірностей відмов для системи з двох вузлів. Здійснено математичне моделювання Байєсівських ймовірностей гіпотез в залежності від ймовірностей безвідмовної роботи кожного вузла. Проведена візуалізація результатів моделювання і показано, що апостеріорні ймовірності гіпотез значно перевищують апріорні, і це перевищення тим більше, чим ближче добуток ймовірностей безвідмовної роботи вузлів до одиниці. Отримано результати, які відображають низку закономірностей: ймовірності того, що перший вузол вийшов з ладу, а другий працює, зменшуються зі збільшенням надійності першого пристрою та зростають із збільшенням надійності другого, тоді як ймовірності того, що другий вузол вийшов з ладу, а перший працює, зменшуються зі збільшенням надійності другого пристрою і зростають зі збільшенням надійності першого. При цьому ймовірність того, що обидва вузли відмовили, зменшується як зі збільшенням надійності першого пристрою, так і зі збільшенням надійності другого. Це дозволяє використовувати апостеріорні ймовірності гіпотез, як більш точні, для розрахунків ймовірностей майбутніх подій, таких як відмови навігаційного обладнання, на основі наявної інформації про його надійність. Наприклад, якщо після досліду, в результаті якого мала місце подія А, здійснюється дослід, в результаті якого відбувається або не відбувається подія В, то умовна ймовірність події В розраховується по формулі повної ймовірності, в яку підставлені замість початкових (апріорних) ймовірностей гіпотез, нові (апостеріорні) ймовірності гіпотез

Біографії авторів

Г.С. Абрамов, Херсонська державна морська академія, м. Херсон

Кандидат фізико-математичних наук, доцент

В.І. Плотніков , Херсонська державна морська академія, м. Херсон

Аспірант

Посилання

Łubkowski P., Laskowski D. Selected issues of reliable identification of object in transport systems using video monitoring services. Communication in Computer and Information Science. 2015. Vol. 471. Pp. 59-68. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-45317-9_7.

Paś J. Operation of electronic transportation systems. Radom: Publishing House University of Technology and Humanities, 2015.

Perzyński T., Łukasik A, Lewiński Z. Safety analysis of accidents call system especially related to in-land water transport based on new telematic solutions. Tools of Transport Telematics : 15th International Conference on Transport Systems Telematics (TST 2015), Wrocław, Poland, 15-17 April 2015. Pp. 90-98. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-24577-5_9.

Sumiła M., Miszkiewicz A. Analysis of the problem of interference of the public network operators to GSM-R. Tools of Transport Telematics : 15th International Conference on Transport Systems Telematics (TST 2015), Wrocław, Poland, 15-17 April 2015. Pp. 76-82. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-24577-5_25.

Siergiejczyk M., Krzykowska K., Rosiński A. Reliability assessment of cooperation and replacement of surveillance systems in air traffic. Proceedings of the Ninth International Conference Dependability and Complex Systems DepCoS-RELCOMEX, Brunów, Poland, 30 June - 4 July 2014. Vol. 286. Pp. 403-411. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-07013-1_39.

Siergiejczyk M., Krzykowska K., Rosiński A. Reliability assessment of integrated airport surface surveillance system. Theory and Engineering of Complex Systems and Dependability : Proceedings of the Tenth International Conference on Dependability and Complex Systems DepCoS-RELCOMEX, Brunów, Poland, 29 June - 3 July 2015. Vol. 365. Pp. 435-443. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-19216-1_41.

Siergiejczyk M., Rosiński A., Krzykowska K. Reliability assessment of supporting satellite system EGNOS. New Results in Dependability and Computer Systems : Proceedings of the 8th International Conference on Dependability and Complex Systems DepCoS-RELCOMEX, Brunów, Poland, 9-13 September 2013. Pp. 353-363. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-00945-2_32.

Reliability and exploitation analysis of navigational system consisting of ECDIS and ECDIS back-up systems / Weintrit A., Dziula P., Siergiejczyk M., Rosiński A. Activities in Navigation. 2015. Pp. 109-115. DOI: https://doi.org/10.1201/b18513-17.

Skorupski J., Uchroński P. A fuzzy reasoning system for evaluating the efficiency of cabin luggage screening at airports. Transportation Research Part C: Emerging Technologies. 2015. Vol. 54. Pp. 157-175. DOI: https://doi.org/10.1016/j.trc.2015.03.017.

Designing of an effective structure of system for the maintenance of a technical object with the using information from an artificial neural network / Duer S., Zajkowski K., Duer R., Paś J. Neural Computing & Applications. 2012. Vol. 23(3). Pp. 913-925. DOI: https://doi.org/10.1007/s00521-012-1016-0.

Burdzik R., Konieczny Ł., Figlus T. Concept of on-board comfort vibration monitoring system for vehicles. Activities of Transport Telematics : Proceedings of the 13th International Conference on Transport Systems Telematics (TST 2013), Katowice-Ustron, Poland, 23-26 October 2013. Pp. 418-425. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-41647-7_51.

Ahn S. I., Kurt R. E., Akyuz E. Application of a SPAR-H based framework to assess human reliability during emergency response drill for man overboard on ships. Ocean Engineering. 2022. Vol. 251. Article 111089. DOI: https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2022.111089.

Prognostic Health Management of Repairable Ship Systems through Different Autonomy Degree; from Current Condition to Fully Autonomous Ship / T. BahooToroody et al. Reliability Engineering & System Safety. 2022. Vol. 221. Article 108355. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ress.2022.108355.

Daya A. A., Lazakis I. Investigating ship system performance degradation and failure criticality using FMECA and Artificial Neural Networks. Trends in Maritime Technology and Engineering. 2022. Vol. 2. Pp. 185-195. DOI: https://doi.org/10.1201/9781003320289-20.

Karatuğ Ç., Arslanoğlu Y. Development of condition-based maintenance strategy for fault diagnosis for ship engine systems. Ocean Engineering. 2022. Vol. 256. Article 111515. DOI: https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2022.111515.

Kabir S., Papadopoulos Y. Applications of Bayesian networks and Petri nets in safety, reliability, and risk assessments: a review. Safety Science. 2019. Vol. 115. Pp. 154-175. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ssci.2019.02.009.

Leimeister M., Kolios A. A review of reliability-based methods for risk analysis and their application in the offshore wind industry. Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2018. Vol. 91. Pp. 1065-1076. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rser.2018.04.004.

Criticality-based maintenance of a coal-fired power plant / A. H. A. Melani et al. Energy. 2018. Vol. 147. Pp. 767-781. DOI: https://doi.org/10.1016/j.energy.2018.01.048.

Velasco-Gallego C., Lazakis I. RADIS: a real-time anomaly detection intelligent system for fault diagnosis of marine machinery. Expert Systems with Applications. 2022. Vol. 204. Article 117634. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.117634.

Velasco-Gallego C., Lazakis I. A real-time data-driven framework for the identification of steady states of marine machinery. Applied Ocean Research. 2022. Vol. 121. Article 103052. DOI: https://doi.org/10.1016/j.apor.2022.103052.

Marving Rausand A. B., Hoyland A. System Reliability Theory Models, Statistical Methods and Application. 3-d ed. Wiley, 2021. 864 p.

Piadeh F., Ahmadi M., Behzadian K. Reliability assessment for hybrid systems of advanced treatment units of industrial wastewater reuse using combined event tree and fuzzy fault tree analyses. Journal of Cleaner Production. 2018. Vol. 201. Pp. 958-973. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.08.052.

Neyman J. Outline of a Theory of Statistical Estimation Based on the Classical Theory of Proba-bility. Philosophical Transactions of the Royal Society of London, A. 1937. Vol. 236. Pp. 333-380. DOI: https://doi.org/10.1098/rsta.1937.0005.

Fraser D. A. S. Is Bayes Posterior just quick and dirty confidence? Statistical Science. 2011. Vol. 26. Pp. 299-316. DOI: https://doi.org/10.1214/11-STS352.