Нейросетевые обыкновенные дифференциальные уравнения в задачах проактивного мониторинга и управления экологической безопасностью морских судов

<jats:p>Растущие требования международных конвенций к экологической безопасности морского транспорта выявляют критическую неэффективность традиционных реактивных систем мониторинга, опирающихся на детерминированную пороговую логику. В статье разработана архитектура судовой информационно-управляющей системы (ИУС) экологического мониторинга, интегрирующая методы структурно-функционального анализа, методы граничных вычислений и ансамблевые алгоритмы машинного обучения. Предложена многоуровневая вычислительная архитектура, в которой нейросетевая фильтрация и предиктивный анализ многомерных временных рядов (показателей судовых газоанализаторов и систем управления балластными водами) осуществляются локально на периферийных контроллерах. В ходе теоретического моделирования установлено, что внедрение децентрализованного интеллектуального контура управления снижает объем транслируемой избыточной телеметрии на 68% и обеспечивает точность выявления нелинейных аномалий на уровне 98,4% даже при неравномерном сэмплинге сенсорных данных. Проведенный анализ надежности показал, что перераспределение вычислительной нагрузки в предложенной аппаратной архитектуре позволяет поддерживать стационарный коэффициент готовности распределенного комплекса на строгом уровне 0.9970, минимизируя вероятность скрытого системного отказа. Полученные результаты доказывают техническую состоятельность перехода от констатации ущерба к проактивному управлению судовыми экологическими рисками. Синтезированная архитектура рекомендуется в качестве инженерного базиса для проектирования перспективных автоматизированных комплексов морских судов.</jats:p> <jats:p>The growing requirements of international conventions regarding the environmental safety of maritime transport reveal the critical inefficiency of traditional reactive monitoring systems based on deterministic threshold logic. This paper develops the architecture of a shipborne information and control system (ICS) for environmental monitoring that integrates structural-functional analysis methods, edge computing techniques, and ensemble machine learning algorithms. A multi-level computational architecture is proposed, in which neural network filtering and predictive analysis of multidimensional time series (indicators from shipborne gas analyzers and ballast water management systems) are performed locally on peripheral controllers. Theoretical modeling establishes that the implementation of a decentralized intelligent control loop reduces the volume of transmitted redundant telemetry by 68% and ensures a 98.4% accuracy in detecting non-linear anomalies, even under irregular sampling of sensor data. The conducted reliability analysis demonstrates that the redistribution of the computational load within the proposed hardware architecture makes it possible to maintain the stationary availability coefficient of the distributed complex at a strict level of 0.9970, minimizing the probability of latent system failure. The obtained results prove the technical feasibility of transitioning from reactive damage assessment to the proactive management of maritime environmental risks. The synthesized architecture is recommended as an engineering foundation for the design of advanced automated maritime complexes.</jats:p>