Публікація:
Нейромережеве прогнозування техногенних ризиків на основі даних промислових кіберфізичних систем

Проста сторінка документа
dc.contributor.authorЛукієнко, Д. В.
dc.contributor.authorСотник, С. В.
dc.date.accessioned2026-09-22T11:56:02Z
dc.date.issued2026
dc.descriptionThe 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.
dc.description.abstractУ 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.
dc.identifier.citationЛукієнко 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
dc.identifier.urihttps://openarchive.nure.ua/handle/document/36156
dc.language.isouk
dc.publisherХНУРЕ
dc.subjectтехногенний ризик
dc.subjectвиявлення аномалій
dc.subjectпредиктивне обслуговування
dc.subjecttechnogenic risk
dc.subjectcyber-physical system
dc.subjectanomaly detection
dc.titleНейромережеве прогнозування техногенних ризиків на основі даних промислових кіберфізичних систем
dc.title.alternativeNeural network forecasting of technogenic risks based on industrial cyber-physical systems data
dc.typeConference proceedings
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакунок

Зараз показано 1 - 1 з 1
Зображення мініатюри
Назва:
ЗБІРНИК_ICSTRO_2026(2) (1).pdf
Розмір:
362.73 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити

Пакунок ліцензії

Зараз показано 1 - 1 з 1
Зображення мініатюри
Назва:
license.txt
Розмір:
10.74 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Колекції

Кафедра комп’ютерно-інтегрованих технологій, автоматизації, робототехніки та безпекової інженерії (КІТАРБІ)