sustainНадежностьDependability1729-26462500-3909RAMS Journal Limited liability company10.21683/1729-2646-2023-23-3-38-45sustain-542Research ArticleФУНКЦИОНАЛЬНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯОбщие положения обоснования функциональной безопасности интеллектуальных систем на железнодорожном транспортеGeneral provisions of the substantiation of functional safety of intelligent systems in railway transportationШубинскийИ. Б.ShubinskyI. B.

Шубинский Игорь Борисович – профессор, доктор технических наук, заместитель руководителя НТК,

Москва

Igor B. Shubinsky - Professor, Doctor of Engineering, Deputy Director of Integrated Research and Development Unit, 

Moscow

igor-shubinsky@yandex.ruРозенбергЕ. Н.RozenbergE. N.

Розенберг Ефим Наумович – профессор, доктор технических наук, первый заместитель Генерального директора,

Москва

Efim N. Rozenberg - Professor, Doctor of Engineering, First Deputy Director General,

Moscow

info@vniias.ruАО «Научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте» (АО «НИИАС»)РоссияResearch and Design Institute for Information Technology, Signalling and Telecommunications in Railway Transportation (JSC NIIAS)Russian Federation2023220820232333845Copyright © Шубинский И.Б., Розенберг Е.Н., 20232023Шубинский И.Б., Розенберг Е.Н.Shubinsky I.B., Rozenberg E.N.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.dependability.ru/jour/article/view/542Цель

Цель. Материал статьи направлен на решение задачи объективной и уверенной оценки состояния функциональной безопасности (ФБ) интеллектуальных систем управления (ИСУ). Традиционные методы применительно к ИСУ не позволяют достаточно уверенно оценить реальное состояние ФБ вследствие их специфических особенностей. К этим особенностям относятся, в первую очередь, нечеткая архитектура ИСУ и изменяющиеся связи между элементами системы.

Методы

Методы. Для обоснования ФБ ИСУ необходимо применять весь арсенал известных методов и средств, рекомендованных ГОСТ 33432-2015 [1], включая организационные меры, определяемые требованиями к политике, программе обеспечения безопасности и к доказательству безопасности. Проанализированы возможности доказательства ФБ ИСУ с помощью экспериментальных, экспертных, аналитических и технологических методов, методов имитационного моделирования. Установлены ограничения ряда методов применительно к обоснованию ФБ ИСУ.

Результаты

Результаты. Предложен эвристический графовый полумарковский (Марковский) метод для доказательства ФБ системы. Рекомендовано для обоснования ФБ ИСУ применять эвристический графовый метод в сочетании с технологическим методом, который определен стандартами ГОСТ Р МЭК 61508 [2–4] С их помощью возможно не только с уверенностью оценить состояние ФБ интеллектуальных систем, но и вырабатывать рекомендации по достижению приемлемых уровней безопасности таких систем.

Aim

Aim. The paper aims to solve the problem of objective and confident functional safety (FS) evaluation of intelligent control systems (ICS). As regards ICS, the conventional methods, due to their particular features, do not allow for a sufficiently confident estimation of the actual state of FS. The above features include primarily the nondistinct architecture of ICS and the changing connections between the system elements.

Methods

Methods. Substantiating ICS FS requires using the complete arsenal of known methods and means recommended in GOST 33432-2015 [1], including managerial measures defined by the requirements for the safety policy, program and case. The authors have analysed the capability to prove ICS FS using experimental, expert, analytical, technological, and simulation-based methods. The limitations of some methods as regards ICS FS substantiation have been established.

Results

Results. The authors suggest a heuristic graph-based semi-Markov (Markov) method of proving system FS. For the purpose of substantiating ICS FS, it is recommended using the heuristic graph-based method combined with the technological method defined in GOST R IEC 61508 [2–4]. They don’t only allow confidently evaluating the FS of intelligent systems, but developing recommendations for achieving acceptable safety levels of such systems.

безопасность функциональнаяподтверждение безопасностиобоснование безопасностипрограмма обеспечения безопасностидоказательство безопасностиэкспериментальный метод доказательстваэкспертный методтехнологический метод доказательстваэвристический графовый полумарковский метод доказательствадоказательство с помощью имитационного моделированияfunctional safetysafety confirmationsafety justificationsafety programsafety caseexperimental evidenceexpert methodtechnological evidenceheuristic graph-based semi-Markov evidencesimulation-based evidenceReferencesГОСТ 33432 2015. Безопасность функциональная. Политика, Программа обеспечения безопасности. Доказательство безопасности объектов железнодорожного транспорта. М.: Стандартинформ, 2019. IV, 23 с.GOST 33432-2015. Functional safety. Policy and programme of safety provision. Safety proof of the railway objects. Moscow: Standartinform; 2019. (in Russ.)ГОСТ Р / МЭК 61508 1 2012. Функциональная безопасность систем электрических, электронных, программируемых электронных, связанных с безопасностью. Часть 1. Общие требования. М.: Стандартинформ, 2014. V, 52 с.GOST R / IEC 61508-1-2012. Functional safety of electrical, electronic, programmable electronic safetyrelated systems. Part 1. General requirements. Moscow: Standartinform; 2014. (in Russ.)ГОСТ Р МЭК 61508 2 2012. Функциональная безопасность систем электрических, электронных, программируемых электронных, связанных с безопасностью. Часть 2. Требования к системам. М.: Стандартинформ, 2014. IV, 80 с.GOST R / IEC 61508-2-2012. Functional safety of electrical, electronic, programmable electronic safety-related systems. Part 2. Requirements for electrical, electronic, programmable electronic safety-related systems. Moscow: Standartinform; 2014. (in Russ.)ГОСТ IEC 61508 3 2018. Функциональная безопасность систем электрических, электронных, программируемых электронных, связанных с безопасностью. Часть 3. Требования к программному обеспечению. М.: Стандартинформ, 2018. V, 107 с.GOST IEC 61508-3-2018. Functional safety of electrical, electronic, programmable electronic safetyrelated systems. Part 3. Software requirements. Moscow: Standartinform; 2018. (in Russ.)Santur Y. Random forest based diagnosis approach for rail fault inspection in railways / Santur Y., Karakose M., Akin E. // National Conference on Electrical, Electronics and Biomedical Engineering. 2016. Pp. 714-719.Santur Y., Karakose M., Akin E. Random forest based diagnosis approach for rail fault inspection in railways. In: Proceedings of the National Conference on Electrical, Electronics and Biomedical Engineering; 2016. Pp. 714-719.Famurewa S.M. Maintenance analytics for railway infrastructure decision support / Famurewa S.M., Zhang L., Asplund M. // Journal Qual. Maint. Eng. 2017. Vol. 23. Pp. 310–325.Famurewa S.M., Zhang L., Asplund M. Maintenance analytics for railway infrastructure decision support. Journal Qual. Maint. Eng. 2017;23:310–325.Nakhaee M.C. The Recent Applications of Machine Learning in Rail Track Maintenance: A Survey / Nakhaee M.C., Hiemstra D., Stoelinga M., van Noort M. // Lecture Notes in Computer Science. 2019. Pp. 91–105.Nakhaee M.C., Hiemstra D., Stoelinga M., van Noort M. The Recent Applications of Machine Learning in Rail Track Maintenance: A Survey. Lecture Notes in Computer Science 2019. Pp. 91–105.Шубинский И.Б., Замышляев А.М., Проневич О.Б. и др. Применение методов машинного обучения для прогнозирования опасных отказов объектов железнодорожного пути // Надежность. 2020. № 20(2). С. 43-53.Shubinsky I.B., Zamyshliaev A.M., Pronevich O.B. et al Application of machine learning methods for predicting hazardous failures of railway track assets. Dependability 2020;2:45-53.СТО РЖД 1 19.009 2009 . Системы и устройства железнодорожной автоматики и телемеханики Доказательство безопасности.STO RZD 1 19.009 2009. [Railway automation systems and devices. Safety case]. (in Russ.)ГОСТ Р /МЭК 62279 2016 Железные дороги. Системы связи, сигнализации и обработки данных. Программное обеспечение систем управления и защиты на железных дорогах. М.: Стандартинформ, 2017. V, 95 с.GOST R / IEC 62279-2016. [Railways. Communications, signalling and data processing systems]. Moscow: Standartinform; 2017. (in Russ.)Braband J, Shabe H. Risk analysis for automated driving – validation and findings // Signal+ Draht. 2023. Vol. 115(4).Braband J., Shäbe H. Risk analysis for automated driving – validation and findings. Signal+Draht 2023;115(4):6-12.Шубинский И.Б. Надежные отказоустойчивые информационные системы. Методы синтеза. М.: «Журнал Надежность» , 2016. 546 с, ил.Shubinsky I.B. [Dependable failsafe information systems. Synthesis methods]. Moscow: Dependability Journal; 2016. (in Russ.).Розенберг Е.Н. Многоуровневая система управления и обеспечения безопасности движения поездов : Дис. … д-ра техн. наук : 05.13.06, 05.22.08 : Москва, 2004. 317 с.Rozenberg E.N. [Multi-level train control and protection system: Doctor of Engineering thesis]. 05.13.06, 05.22.08. Moscow; 2004. (in Russ.).Шубинский И.Б. Структурная надежность информационных систем. Методы анализа. М.: «Журнал Надежность» , 2012. 216 с, ил.Shubinsky I.B. [Structural dependability of information systems. Analysis methods]. Moscow: Dependability Journal: 2012. (in Russ.).Шубинский И.Б., Розенберг Е.Н. Функциональная безопасность систем управления на железнодорожном транспорте. Вологда: «Инфра-Инженерия», 2023, 360 с.Shubinsky I.B., Rozenberg E.N. [Functional safety of control systems in railway transportation]. Vologda: InfraInzheneria; 2023. (in Russ.)Шубинский И.Б., Шебе Х., Розенберг Е.Н. О функциональной безопасности сложной технической системы управления с цифровыми двойниками // Надежность. 2021. № 1. С. 38-44.Shubinsky I.B., Schäbe H., Rozenberg E.N. On the functional safety of a complex technical control system with digital twins. Dependability 2021;1:38-44.Розенберг Е.Н., Ольшанский А.М., Озеров А.В., Сафронов Р.А. Об использовании методов Big Data в области обеспечения функциональной безопасности // Надежность. 2022. № 22(2). С. 38-46.Rozenberg E.N., Olshansky A.M., Ozerov A.V., Safronov R.A. Big data based methods for proof of functional safety. Dependability 2022;22(2):38-46.Шубинский И.Б., Шебе Х., Розенберг Е.Н. К оценке безопасности системы автоведения поездов // Надежность. 2021. № 21(4). С. 31-37.Shubinsky I.B., Shäbe H., Rozenberg E.N. On the safety assessment of an automatic train operation system. Dependability 2021;21(4):31-37.Шубинский И.Б., Розенберг Е.Н., Коровин А.С. и др. О методе обеспечения функциональной безопасности системы с одноканальной обработкой информации // Надежность. 2022. № 22(3). С. 44-52.Shubinsky I.B., Rozenberg E.N., Korovin A.S. et al. On a method for ensuring functional safety of a system with single-channel information processing. Dependability 2022;22(3):44-52.Шубинский И.Б., Розенберг Е.Н., Панферов И.А. и др. Оценка безопасности и бесперебойности работы системы управления маневровым локомотивом с техническим зрением // Надежность. 2023. № 23(1). С. 30-37.Shubinsky I.B., Rozenberg E.N., Panfiorov I.A. et al. Estimating the safety and reliability of the control system of a locomotive with machine vision. Dependability 2023;23(1):30-37.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.