Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 0826U000719, Дисертація доктора філософії На здобуття Доктор філософії Дата захисту Статус Запланована Назва роботи Методи та засоби планування задач і підвищення ефективності операційних систем реального часу. Здобувач Козельський Олександр Володимирович, Керівник Коробчинський Максим Володимирович Керівник Савенко Богдан Олегович Опонент Журавська Ірина Миколаївна Опонент Волокита Артем Миколайович Рецензент Нічепорук Андрій Олександрович Рецензент Капустян Марія Вікторівна Опис У дисертації проаналізовані методи синтезу операційних систем реального часу (ОСРЧ) для кіберфізичних систем (КФС) з інтенсивними змінами станів. Об’єктом дослідження є ОСРЧ, призначені для функціонування у КФС з інтенсивними змінами станів. Предметом дослідження є методи та засоби адаптивного планування задач і розподілу ресурсів на основі аналізу навантаження, превентивного відновлення компонентів, виявлення аномалій і фальсифікацій даних в ОСРЧ для КФС. Метою дослідження є підвищення ефективності використання ресурсів, стійкості функціонування ОСРЧ у КФС з інтенсивними змінами станів шляхом розроблення методів адаптивного планування, динамічного розподілу ресурсів, превентивного відновлення, виявлення аномалій. Наукова новизна полягає в наступному: 1) розроблено удосконалену архітектуру планувальника задач із залученням зовнішнього модуля машинного навчання з винесенням аналітичних обчислень за межі мікроконтролера із зворотним каналом самооптимізації, що забезпечує збір телеметрії, її перетворення у тензорні подання та адаптивне оновлення параметрів планувальника без втручання користувача; 2) розроблено метод динамічного розподілу завдань і ресурсів в ОСРЧ на основі тензорної декомпозиції, який використовує багатовимірні моделі системного навантаження для прогнозування поведінки задач з урахуванням взаємозв’язків між параметрами з наступним формуванням рішення на основі їх комплексного аналізу; 3) вперше розроблено метод превентивного відновлення компонентів ОСРЧ, який поєднує низькорозмірну марковську модель прогнозування станів із багаторівневим сторожовим контролем, що дозволяє завчасно оцінювати ризик відмови та локально ініціювати апаратний перезапуск з формалізацією індексу стану, перехідних ймовірностей та політик ескалації, зберігаючи низьку обчислювальну складність, придатну для мікроконтролерів у реальному часі; 4) удосконалено метод виявлення фальсифікацій та аномалій у комп’ютерних системах для сигналів КФС на основі модифікованого комбінованого фільтра Калмана з подієвим перемиканням режимів, який не потребує одночасного запуску набору моделей і забезпечує селективне пригнічення підозрілих вимірів на основі аналізу інновацій, що дає змогу відрізняти нормальні режимні зміни від зловмисних відхилень. Практичне значення отриманих результатів полягає удосконалені архітектури планувальника задач із зовнішнішнім модулем машинного навчання, з адаптивним розподілом задач, що дало змогу створювати ОСРЧ з покращеними характеристиками використання обчислювальних ресурсів. Застосування методу динамічного розподілу завдань і ресурсів в ОСРЧ на основі тензорної декомпозиції зменшило навантаження на процесор на 14,92%, використання пам’яті на 7,72%, час виконання задач на 12,62%. Інтегральний показник ефективності за рівнозначної ваги метрик підтвердив загальне підвищення ефективності функціонування системи на 11,76 %, що свідчить про його доцільність для підвищення продуктивності ОСРЧ в умовах реального часу. Застосування методу превентивного відновлення компонентів ОСРЧ на основі низькорозмірної марковської моделі дозволило зменшити частку простою системи з 4,5% до 1,37%. Застосування методу виявлення фальсифікацій в КФС на основі модифікованого комбінованого фільтра Калмана з подієвим перемиканням режимів забезпечило ріст ефективності приблизно на 21,94%. Теоретичні та практичні результати дослідження впроваджені у прототипі ОСРЧ на базі STM32F407 в ряді IT-організацій та в освітньому процесі вузу. У вступі обґрунтовано актуальність наукової задачі із забезпечення захисту ОСРЧ в КФС з інтенсивними змінами станів. У першому розділі здійснено аналіз предметної області дослідження, а саме методів забезпечення відмовостійкості самовідновлення та захисту від зловмисних впливів ОСРЧ та КФС в умовах інтенсивних змін станів. У другому розділі представлено метод динамічного розподілу завдань і ресурсів на основі тензорної декомпозиції та архітектуру планувальника з аналітичним модулем, що обробляє дані методами машинного навчання для самооптимізації. У третьому розділі подано метод прогнозування збоїв в ОСРЧ, як комбінований подієвий фільтр Калмана з адаптивним перемиканням моделей і модулем детекції аномалій, який формалізовано як гібридну систему з алгоритмом прогнозування. В четвертому розділі подано експериментальні дослідження запропонованих методів і рішень у складі ОСРЧ для КФС. Описано прототип із реалізованими механізмами інтелектуальної кластеризації та комбінованого фільтра Калмана. У висновку узагальнено результати дослідження, підтверджено досягнення поставленої мети, сформульовано основні наукові та практичні результати. У додатках наведено перелік наукових праць де представлено наукові результати, акти впровадження, таблиці з результатами експериментів. Дата реєстрації 2026-03-31 Додано в НРАТ 2026-03-31 Закрити