Развитие методов построения отказо- и киберустойчивых информационно-управляющих систем на основе динамической реконфигурации и распределенных вычислений

Объектом исследования являются: широкополосные беспроводные сети; роботехнические комплексы (высотные и подводные); системы массового обслуживания; отказо- и киберустойчивые информационно-управляющие системы. Цель работы состоит в разработке новых моделей методов и алгоритмов проектирования и реализации аппаратно-программных средств робототехнических комплексов и широкополосных беспроводных сетей на их основе, а также отказо- и киберустойчивых информационно-управляющих систем. При проведении исследований использовались методы теории случайных процессов, теории массового обслуживания, теории надежности, теоретических основ электротехники и передачи информации, а также методы и алгоритмы машинного обучения. В результате исследований, проведенных в период 2019-2021 гг., разработаны модели, методы и алгоритмы исследования стохастических сетей с коррелированными входными потоками для оценки производительности гибридных систем на базе лазерной и радиотехнологий, сенсорных сетей, широкополосных беспроводных сетей с линейной топологией и сетей, функционирующих под управлением протоколов стохастического поллинга. Разработаны модели и методы построения отказо- и киберустойчивых информационно-управляющих систем на основе идентификации параметров, риск-анализа, динамической реконфигурации в распределенных высокопроизводительных вычислительных комплексах для сложных технических систем. Разработаны новые математические модели для современных сетей и систем массового обслуживания, решены новые задачи, возникающие в области робототехники, в том числе при проектировании подводных сетей связи и управлении движением робототехнических систем. Разработаны методы, методики и алгоритмы построения отказо- и киберустойчивых информационно-управляющих систем для АСУ ТП АЭС и других объектов повышенной опасности. Разработаны методы построения систем массового обслуживания и интерактивных систем обучения (ИСО) с учетом человеческого фактора с целью повышения надежности систем и исследования в области искусственной нейронной коры для интеллектуального управления.