сотрудник
г. Санкт-Петербург и Ленинградская область, Россия
УДК 621.396.1 Работы общего характера
В статье рассматривается подход к моделированию и оценке времени восстановления технических изделий промышленного назначения на основе стохастических сетей Петри. В качестве инструментальной основы используется разработанный программный комплекс оценки времени восстановления изделий ответственного назначения на основе стохастических сетей Петри, предназначенный для построения структуры сети, задания детерминированных и вероятностных задержек переходов, выполнения пакетной и пошаговой симуляции, а также анализа получаемых результатов. В программном комплексе поддерживаются экспоненциальное, нормальное, усеченное нормальное, логнормальное, гамма-распределение, равномерное распределение и распределение Вейбулла. В отличие от детерминированного описания, предложенный подход позволяет учитывать неопределенность длительности диагностических, ремонтных и контрольных операций, получать не только среднее время восстановления, но и оценивать разброс результатов, вероятность укладывания в норматив и чувствительность итогового показателя к параметрам отдельных этапов. Описаны математическая постановка задачи, структура программного комплекса, особенности интерфейса и пример модельного эксперимента для изделия «Запорно-приводной механизм». Предложенный подход, оформленный в виде программного комплекса, может иметь практическую ценность в инженер-ной и учебной деятельности, позволяя проводить симуляции, необходимые для обеспечения требуемого уровня готовности технический изделий.
стохастические сети Петри, время восстановления, имитационное моделирование, ремонтопригодность.
1. ГОСТ Р 27.102-2021. Надежность в технике. Надежность объекта. Термины и определения. – М.: Стандартинформ, 2021.
2. Орлов, С. П. Имитационные модели на сетях Петри для анализа процессов обслуживания и ремонта сложных технических систем / С. П. Орлов, С. В. Сусарев // Вестник Самарского государственного технического университета. Серия: Технические науки. – 2022. – Т. 30, № 4(76). – С. 49-75.
3. Булавский, П. Е. Моделирование процессов электронного документооборота технической документации с помощью сетей Петри / П. Е. Булавский, О. К. Ваисов // Автоматика на транспорте. – 2019. – Т. 5, № 3. – С. 375-390.
4. Применение инструментария временных сетей петри для управления ресурсными параметрами проекта / Т. В. Азарнова, Ю. В. Бондаренко, Н. А. Поляков, О. А. Медведева // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии. – 2024. – № 4. – С. 102-115.
5. Применение моделей на сетях Петри при организации технического обслуживания автономных агротехнических транспортных средств / С. В. Сусарев, С. П. Орлов, Е. Е. Бизюкова, Р. А. Учайкин // Известия Санкт-Петербургского государственного технологического института (технического университета). – 2021. – № 58(84). – С. 98-104.
6. Булавский, П. Е. Моделирование и оценка времени поиска и устранения отказов систем железнодорожной автоматики и телемеханики с помощью сетей Петри / П. Е. Булавский, О. К. Ваисов, И. Н. Быстров // Автоматика на транспорте. – 2019. – Т. 5, № 4. – С. 478-492.
7. Мелехин, А. А. Методика оценки проектной готовности изделий военного назначения на основе риск-ориентированного подхода в контракте жизненного цикла / А. А. Мелехин // Вопросы оборонной техники. Серия 16: Технические средства противодействия терроризму. – 2026. – № 1-2(211-212). – С. 63-72.
8. Мелехин, А. А. Методика расчета прибыли изготовителя с учетом достигнутого значения коэффициента готовности в условиях контракта жизненного цикла системы ответственного назначения / А. А. Мелехин, П. Н. Булавина // Технико-технологические проблемы сервиса. – 2026. – № 2(76). – С. 47-52.
9. Эффективность систем технической диагностики и мониторинга состояния устройств железнодорожной автоматики и телемеханики / В. В. Сапожников, А. А. Лыков, Д. В. Ефанов, Н. А. Богданов // Транспорт Российской Федерации. – 2010. – № 4(29). – С. 47-49.
10. Надежность систем железнодорожной автоматики, телемеханики и связи: учебное пособия для специалистов / В. В. Сапожников, В. В. Сапожников, Д. В. Ефанов, В. И. Шаманов. – Москва: учебно-методический центр по образованию на железнодорожном транспорте, 2017. – 318 с.
11. Перникис, Борис Данилович. Предупреждение и устранение неисправностей в устройствах СЦБ // Б. Д. Перникис, Р. Ш. Ягудин. – 2-е изд., перераб. и доп. – Москва: Транспорт, 1994. – 253, [1] с.
12. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2026660203 Российская Федерация. Программный комплекс оценки времени восстановления изделий ответственного назначения на основе временных сетей Петри: заявл. 03.04.2026: опубл. 09.04.2026 / А. А. Мелехин, Д. А. Усов; заявитель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Балтийский государственный технический университет «ВОЕНМЕХ» им. Д.Ф. Устинова.
13. Brito, C., Araújo, G., Fé, I. et al. Sensitivity-centered preventive maintenance strategies for enhanced urban surveillance: a stochastic petri net analysis. Computing 107, 208 (2025). https://doi.org/10.1007/s00607-025-01561-5
14. Kulkarni, A.J. (2025). Optimization Methods in Production Planning and Scheduling. In: Kulkarni, A.J. (eds) Optimization Methods in Manufacturing Processes. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-96-5257-0_4
15. Legendre, A., Donat, R. (2022). Practical Application of Model-Based Safety Analysis to the Design of Global Operating System of New Rolling Stock on Automatic Metro Lines. In: Seguin, C., Zeller, M., Prosvirnova, T. (eds) Model-Based Safety and Assessment. IMBSA 2022. Lecture Notes in Computer Science, vol 13525. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-15842-1_6
16. Rosen, K.M., Pattipati, K.R. (2023). Operating Digital Twins Within an Enterprise Process. In: Crespi, N., Drobot, A.T., Minerva, R. (eds) The Digital Twin. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-21343-4_22
