Публикация научных работ

Физико-математические науки

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА ИДЕНТИФИКАЦИИ ПРИЧИН НЕИСПРАВНОСТЕЙ

Семенович И.Г.

Email: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Семенович Иван Геннадьевич – студент магистратуры, факультет прикладной математики и информатики, Московский авиационный институт, Учебный центр «Интеграция», г. Серпухов 

Аннотация: в работе описывается опыт создания экспертной системы для поиска неисправностей в дизельном двигателе на основе бинарной информации о наличии или отсутствии атрибутивных признаков, характеризующих его неисправность. Предполагается, что в такой задаче известными являются множество причин, множество признаков, проявляющихся под их воздействием, и условные вероятности проявления этих признаков. В качестве исходной информации выступает только информация о наличии или отсутствии наблюдения соответствующего признака. Использование классических методов идентификации статических объектов при решении этой задачи к значимым успехам не привело. Кроме того, значительное усложнение алгоритмов распознавания ситуации также не привело к значимому приросту по эффективности поиска причин отказов, а в большинстве случаев из-за загрубения исходной информации наблюдался обратный эффект. Это натолкнуло авторов на необходимость поиска варианта синтеза эвристических и классических методов распознавания образов, основанных на ортогональном представлении исходного вектора признаков и построении дерева решений эвристических правил распознавания объектов. Проведенный статистический эксперимент показал состоятельность предложенных авторами суждений, а прирост по вероятности правильной идентификации причины неисправности двигателя для построенной экспертной системы составил от 5% и более относительно классических способов ее реализации.

Ключевые слова: интеллектуальные системы поддержки принятия решений, идентификация, расстояния бинарных векторов.

INTELLECTUAL METHODS TO IMPROVE THE IDENTIFICATION OF THE CAUSES OF FAULTS OF COMPLEX

Semenovich I.G.

Semenovich Ivan Gennadievich – Student, FACULTY "APPLIED MATHEMATICS AND INFORMATICS", MOSCOW AVIATION INSTITUTE, UC INTEGRATION, SERPUKHOV

Abstract: the article describes the experience of creating an expert system for troubleshooting a diesel engine based on binary information about the presence or absence of attributive characteristics characterizing its malfunction. It is assumed that in this problem there are vector known causes, a number of features that are manifested under their influence and conditional probability of manifestation of these features. As the initial information, only information on the presence or absence of observation of the relevant feature is provided. The use of classical methods of identifying static objects in solving this problem did not lead to significant successes. In addition, a significant complication of the algorithms for recognizing the situation also did not lead to a significant increase in the search efficiency of the causes of failures, and in most cases, because of the steepening of the initial information, the opposite effect was observed. This prompted the authors to search for a variant for the synthesis of heuristic and classical methods for pattern recognition based on the orthogonal representation of the source attribute vector and the construction of a decision tree of heuristic rules for object recognition. The conducted statistical experiment showed the consistency of the judgments proposed by the authors, and the increase in the probability of correct identification of the cause of engine failure for the constructed expert system was from 5% or more relative to the classical ways of its implementation.

 Article describes the experience of creating an expert system for troubleshooting a diesel engine based on binary information about the presence or absence of attributive characteristics characterizing its malfunction.

Keywords: intellektual'nyye sistemy podderzhki prinyatiya resheniy, identifikatsiya, rasstoyaniya binarnykh vektorov.

Список литературы / References

1. Сафарбаков А.М., Лукьянов А.В., Пахомов С.В. Основы технической диагностики: учебное пособие. Иркутск: Ир.ГУПС, 2006. 216 с.
2. Интеллектуальные технологии диагностики оборудования промышленных предприятий, Кузьмин В.В., Косов Д.С., Новиков А.Л., Иващенко А.В.
3. Использование расстояний бинарных векторов в задачах технической диагностики, Чистопрудов Д.А., Крикунов А.А., Торопов Д.С.// Сборник трудов № 4 34 Всероссийская НТК «Проблемы эффективности и безопасности функционирования сложных технических и информационных систем».

Ссылка для цитирования данной статьи

		Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.
Семенович И.Г. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА ИДЕНТИФИКАЦИИ ПРИЧИН НЕИСПРАВНОСТЕЙ // Проблемы современной науки и образования  №21 (103), 2017. - С. {см. журнал}.

Поделитесь данной статьей, повысьте свой научный статус в социальных сетях