ISSN 0021-3454 (печатная версия)
ISSN 2500-0381 (онлайн версия)
Меню

12
Содержание
том 64 / Декабрь, 2021
СТАТЬЯ

DOI 10.17586/0021-3454-2021-64-12-972-981

УДК 519.71

ПОЛИМОДЕЛЬНОЕ СТРУКТУРНО-ТОПОЛОГИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ СОСТОЯНИЯ СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЭКСПЕРТНЫХ ЗНАНИЙ

Спесивцев А. В.
ВКА им. А. Ф. Можайского ;


Аннотация. При автоматизации процессов мониторинга состояния сложных технических объектов (СТО) основой представления знаний являются вычислительные модели (ВМ). Множество принципов и методов построения ВМ чрезвычайно богато, что обусловлено разнообразием как самих СТО, так и решаемых задач мониторинга. Подобные ситуации порождают неопределенность процедуры выбора структуры ВМ, особенно на начальных этапах синтеза интеллектуальных информационных технологий мониторинга состояния СТО. Однако правильному выбору способствует переход от конструкций метрических пространств к конструкциям более общего порядка — топологическим пространствам. Такой подход использован при создании интеллектуальной информационной технологии синтеза ВМ состояния пирометаллургического агрегата большой единичной мощности в сочетании с аппаратом построения нечетко-возможностных моделей. При этом предложен нечетко-возможностный подход, который позволяет описать сложную многофакторную модель СТО с применением семантической сети и полиномиального преобразования НЕ-факторов, суть которого состоит в формализации вербальных знаний эксперта в математическую модель в виде аналитической функции.
Ключевые слова: структурно-топологическое описание, сложный технологический объект, вычислительная модель, экспертные знания, нечетко-возможностный подход

Список литературы:
  1. Прокопчина С. В., Шестопалов М. Ю., Уткин Л. В., Куприянов М. С., Лазарев В. Л., Имаев Д. Х., Горохов В. Л., Жук Ю. А., Спесивцев А. В. Управление в условиях неопределенности. СПб: Изд-во СПбГЭТУ „ЛЭТИ“, 2014. 304 с.
  2. Игнатьев М. Б., Марлей В. Е., Михайлов В. В., Спесивцев А. В. Моделирование слабоформализованных систем на основе явных и неявных экспертных знаний. СПб: Политех-Экспресс, 2018. 430 с.
  3. Спесивцев А. В. Нечетко-возможностный подход к формализации и использованию экспертных знаний для оценивания состояния сложных объектов // Изв. вузов. Приборостроение. 2020. Т. 63, № 11. С. 985—994.
  4. Охтилев М. Ю., Соколов Б. В., Юсупов Р. М. Интеллектуальные технологии мониторинга и управления структурной динамикой сложных технических объектов. М.: Наука, 2006.
  5. Прокопчина С. В., Тарасов В. Б., Лазарев В. Л. и др. Мягкие вычисления и измерения. Теоретические основы и методы. Т. I. М.: Научная библиотека, 2017. 420 с.
  6. Нариньяни А. С. Недоопределенность в системе представления и обработки знаний // Техническая кибернетика. 1986. № 5. С. 3—28.
  7. Моисеев Н. Н. Расставание с простотой. М.: Аграф, 1998. 480 с.
  8. Эшби У. Р. Введение в кибернетику. М.: ИЛ, 1959. 428 с.
  9. Спесивцев А. В. Металлургический процесс как объект изучения: новые концепции, системность, практика. СПб: Изд-во Политехн. ун-та, 2004. 307 с.
  10. Спесивцев А. В., Дайманд И. Н., Лазарев В. И., Кащук А. П. Интеллектуальная автоматизированная система управления процессом плавки ПВ-3 Медного завода ЗФ ОАО „ГМК «Норильский никель»“ // Изв. вузов. Цветная металлургия. 2014. № 5. С. 64—69.
  11. Соколов Б. В., Юсупов Р. М. Концептуальные основы оценивания и анализа качества моделей и полимодельных комплексов // Изв. РАН. Теория и системы управления. 2004. № 4. С. 5—16.
  12. Пат. РФ 2571968. Способ автоматического управления процессом плавки медно-никелевого сульфидного сырья в печи Ванюкова при переработке сульфидной шихты на штейн / С. А. Орешкин, А. В. Спесивцев, В. Г. Козловский, В. И. Лазарев, А. П. Кащук. Опубл. 27.12.2015. Бюл. № 36.