Публікація: Нейромережеве прогнозування техногенних ризиків на основі даних промислових кіберфізичних систем
Завантаження...
Дата
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тому
Видавець
ХНУРЕ
Анотація
У роботі розглянуто підходи до нейромережевого прогнозування техногенних ризиків на основі даних промислових кіберфізичних систем. Визначено склад вхідної інформації: показання технологічних датчиків, сигнали систем керування, журнали подій, дані вібро- і термоконтролю та результати планових обстежень. Проаналізовано класи моделей для роботи з багатовимірними часовими рядами, зокрема рекурентні, згорткові, архітектури з механізмом уваги, автокодувальні та графові нейронні мережі, а також гібридні рішення з урахуванням фізичних обмежень процесу. Окреслено ключові труднощі: незбалансованість класів, дрейф даних, обмежена інтерпретованість, вимоги функціональної безпеки та кібербезпеки. Запропоновано перелік показників оцінювання, орієнтованих на завчасність попередження та вартість помилок.
Опис
The work considers approaches to neural network-based forecasting of technogenic risks based on data from industrial cyber-physical systems. The composition of input information is
defined: readings from technological sensors, control system signals, event logs, vibration and thermal monitoring data, and results of scheduled inspections. The classes of models for handling
multivariate time series are analyzed, including recurrent, convolutional, attention-based architectures, autoencoders, graph neural networks, as well as hybrid solutions that account for
physical process constraints. Key challenges are outlined: class imbalance, data drift, limited interpretability, functional safety and cybersecurity requirements. A set of evaluation metrics oriented
toward early warning and error cost is proposed.
Ключові слова
техногенний ризик, виявлення аномалій, предиктивне обслуговування, technogenic risk, cyber-physical system, anomaly detection
Цитування
Лукієнко Д. В., Сотник С. В. Нейромережеве прогнозування техногенних ризиків на основі даних промислових кіберфізичних систем // Інтелектуальні технології цивільної безпеки та робототехнічні системи аварійно-рятувальних робіт (ICSTRO-2026) : тези доповідей ІІ Всеукр. конф., 17-18 вересня 2026 р. Харків: [електронний друк], 2026. рр. 43-47