Методы и алгоритмы распознавания нечетко определяемых состояний технических систем

• Автор: Смирнов, Алексей Евгеньевич
• Шифр специальности: 05.13.17
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2010
• Место защиты: Рязань
• Количество страниц: 146 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ПРОБЛЕМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССА РАСПОЗНАВАНИЯ СОСТОЯНИЙ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ.

1.1. Вводные замечания1 з

1.2. Распознавание состояний систем как задача классификации

1.3. Использование искусственных нейронных сетей.

1.4. Использование нечеткого логического вывода

1.5. Выводы .

ГЛАВА 2. РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ РАСПОЗНАВАНИЯ СОСТОЯНИЯ ДЛЯ СИСТЕМ С ЧЕТКО НАБЛЮДАЕМЫМИ ПРИЗНАКАМИ И НЕЧЕТКИМИ СОСТОЯНИЯМИ

2.1. Постановка задачи

2.2. Специфика, условий рассматриваемой задачи. Понятие СБсистем .

2.3. Решение задачи распознавания состояния, основанное на обобщении методов диагностики неисправностей в сложных технических устройствах
2.4. Способы представления идентификационной информации
2.5. Проблема субъективизма в задаче классификации признаков и стратегия определения идентифицирующих наборов.
2.6. Правила вывода при решении задач распознавания состояния
2.7. Алгоритм распознавания состояния СБ систем
2.8. Распознавание состояния СБ систем в условиях неопределенности.
2.9. Выводы
ГЛАВА 3. РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ РАСПОЗНАВАНИЯ СОСТОЯНИЯ ДЛЯ СИСТЕМ С НЕЧЕТКО НАБЛЮДАЕМЫМИ ПРИЗНАКАМИ.
3.1. Вводные замечания.
3.2. Понятие ББ систем. Представление идентификационной информации в процессе распознавания состояния
3.3. Формирование идентификационной таблицы
3.4. Сокращение размеров идентификационной таблицы.
Использование джокерных элементов
3.5. Особенности классификации с использованием идентификационной таблицы
3.6. Общий алгоритм распознавания состояния ГБсистем.
3.7. Особенности вычисления частных степеней правдоподобия. Уменьшение влияния неопределенных оценок в процессе распознавания состояния системы.
3.8. Построение простейшей системы распознавания состояния колесных пар грузовых вагонов.
3.9. Задача распознавания печатных символов как задача определения нечеткого состояния.
3 Распознавание символов на примере номера вагона.
3Вывод ы
ГЛАВА 4. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ПРОЦЕДУР РАСПОЗНАВАНИЯ СОСТОЯНИЯ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ
4.1. Предварительные замечания
1.1. Формулировка требований к разрабатываемой системе
1.2. Особенности строения тележек грузовых вагонов. Разработка архитектуры системы распознавания технического состояния
1.3. Краткое описание технологического процесса ремонта тележек грузовых вагонов в ремонтном депо ВЧДР Магнитогорск.
1.4. Разработка идентификационных таблиц.
1.4.1. Разработка идентификационной таблицы подсистемы оценки состояния пружинного комплекта
1.4.2. Разработка идентификационной таблицы подсистемы оценки состояния надрессорной балки
1.5. Проектные решения
1.5.1. Выбор средств разработки
1.5.2. Работа с программой ИСТ. Интерфейс пользователя
1 Технические и программные требования для созданиям
функционирования системы.
1.5.4. Результатывнедрения
1.6. Основные результаты.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
БИБИЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
ПРИЛОЖЕНИЯ.
Приложение 1. Документы по внедрению
Приложение 2. Количественные оценки практической эффективности
СИСТЕМ РАСПОЗНАВАНИЯ СОСТОЯНИЯ.
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность


Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы БИОМЕДСИСТЕМЫ . РГРТУ г. Международная научнотехническая конференция Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций. РГРТУ. Конференция Инновационное управление в информационной среде. Академия права и управления. Рязань. Радиоэлектроника и. Харьков. Всероссийская научнотехническая конференция студентов, молодых ученых и специалистов Новые информационные технологии в научных исследованиях и образовании НИТ. РГРТУ
7. Всероссийская научнотехническая конференция студентов, молодых ученых и специалистов. Новые информационные технологии в научных исследованиях и образовании НИТ. РГРТУ
. Публикации. По теме диссертационной работы опубликованы печатных работ, среди которых 4 статьи, 6 тезисов к докладам на международных и всероссийской научнотехнических конференциях. ВАК изданиях. Структура н объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, приложений. Основной текст содержит 7 страниц, таблиц, рисунков. Список литературы состоит из 0 наименований. Приложения выполнены на 4 страницах. Во введении дается обоснование актуальности темы работы, формулируются цели и задачи исследований, представляются основные положения диссертационной работы, выносимые на защиту. Первая глава посвящена обоснованию темы диссертационной работы. В главе рассмотрены методы распознавания состояний и диагностики систем, применяемые в. Здесь же предлагается классификация систем по степени четкости признаков и производится обоснование использования выбранного математического аппарата. Поскольку в процессе распознавания состояния или диагностики систем приходится работать с нечеткой информацией, в качестве математического аппарата был выбран нечеткий вывод. В отличие от классических моделей Мамдани и Сугено, выбранная модель позволяет уменьшить влияние неопределенных и неуверенных оценок на формирование результирующего вектора. При этом выбранная модель является более простой и удобной в использовании, чем искусственные нейронные сети. Материал второй главы посвящен вопросам распознавания состояниясистем нечетко определяемыми состояниями и четко определенными признаками СР системы. В третьей главе рассмотрены особенности распознавания состояния и диагностики систем с нечеткими признаками и нечетко определяемыми состояниями БР системы. В этой главе рассмотрены математические модели определения степени наблюдаемости признаков на основе четких параметров, которые могут быть измерены с определенной погрешностью, описан общий алгоритм распознавания состояния РР систем, предложена модель нечеткого вывода, используемого в процессе распознавания и рассмотрены ее особенности. Рассматривается задача распознавания символов как частный случай задачи, распознавания состояния. При этом в качестве системы, состояние которой необходимо идентифицировать, выступает двумерный числовой массив, содержащий изображение распознаваемого символа. Для распознавания символа определяется множество состояний соответствующее множеству возможных символов, и строится идентификационная таблица. После этот происходит распознавание символа с использованием разработанной модели нечеткоговывода. Алгоритм распознавания поясняется на примере определения номера вагона по фотоизображению. Четвертая глава посвящена практическому использованию результатов диссертационной работы. Рассматривается задача определения техническогосостояния тележек грузовых вагонов после прохождения ремонта в рамках системы контроля соблюдения технологического процесса АСУ ТП. Излагается концепция построения подсистемы определения технического состояния отремонтированных тележек. Приводится архитектура разработанной подсистемы с подробным описанием модулей системы и их функциональным назначением. Описывается общая структура системы АСУ ТП, приводятся технические и программные требования, предлагается интерфейс пользователя. В заключении приводится обобщение основных результатов диссертационной работы.