299

Cтроитcя диагностическая модель на основе использования теории нечетких множеств,
нечеткой логики и нейронных сетей с учетом логики мышления технического персонала и его
субъективного, экспертного видения ситуации. Предложенная модель диагностики показывает
эффективность использования нейро-сетевого подхода для оценки функционального состояния
насосных агрегатов в отсутствие необходимости создания детерминированной модели. Подход
позволяет агрегировать данные из различных источников и дает возможность для итерационного
анализа состояния параметров в номинальном режиме.
 

  • Internet ҳавола
  • DOI
  • UzSCI тизимида яратилган сана 14-02-2020
  • Ўқишлар сони 292
  • Нашр санаси 29-01-2018
  • Мақола тилиRus
  • Саҳифалар сони56-62
Русский

Cтроитcя диагностическая модель на основе использования теории нечетких множеств,
нечеткой логики и нейронных сетей с учетом логики мышления технического персонала и его
субъективного, экспертного видения ситуации. Предложенная модель диагностики показывает
эффективность использования нейро-сетевого подхода для оценки функционального состояния
насосных агрегатов в отсутствие необходимости создания детерминированной модели. Подход
позволяет агрегировать данные из различных источников и дает возможность для итерационного
анализа состояния параметров в номинальном режиме.
 

Ўзбек

Техник ходимларни мантикий фикрлаши ва уларни субьектив вазиятларни эксперт
нуқтаий назардан кўришини ҳисобга олиб норавшан туплам, норавшан мантиқ ва нейрон тўр
назариялари асосида ташхислаш модели қурилган. Таклиф қилинган модели нейро-тармоқ
ёндашувни детерминаллашган модель қуриши имкони бўлмаганда насос агрегатларни
функционал ҳолатларини баҳолашда қўлланилиши унинг самаралилигини кўрсатади. Ушбу
ёндошув номинал режимда турли манбалардан маълумотларни агрегациялаш ва параметрлар
ҳолатини итератив тахлил қилиши имконини беради.
:

English

The diagnostic model is based on the use of the theory of fuzzy sets, fuzzy logic and neural
networks, taking into account the logic of thinking of technical personnel and its subjective, expert vision
of the situation. The proposed model of diagnostics shows the effectiveness of using the neuro-network
approach to assess the functional state of pumping aggregates in the absence of the need to create a
deterministic model. The approach allows to aggregate data from various sources and gives the possibility
of iterative analysis of the status of parameters in the nominal mode.
 

Муаллифнинг исми Лавозими Ташкилот номи
1 Umerov K.U. _ _
Ҳавола номи
1 Нурматова F.B. Подход к решению задачи классификации технических состояний в нечеткой логической системе// Известия ТулГУ. Технические науки. Вып. I, 2010. С. 80-84.
2 Колесников Д. Н., Мендельсон А. М. Нейронные сети в задачах функционального и тестового диагностирования управляемых динамических объектов//Информационно-управляющие системы. 2004. №4. С.23-30.
3 Ракитянская А. Б., Ротштейн А. П. Диагностика на основе нечетких отношений// Автоматика и телемеханика. Вып. 12, 2007. С. 113-130.
4 Шамолин М.В. Некоторые задачи дифференциальной и топологической диагностики. Изд.2-е, перераб. и доп. -М.: Издательство «Экзамен», 2007. - 318с.
5 Штовба С. Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB. – М. : Горячая линия – Телеком, 2007. – 288 с.
6 Глущенко П.В. Техническая диагностика: Моделирование в диагностировании и прогнозировании состояния технических объектов. М.: Вузовская книга, 2004. – 248 с.
7 Барков А.В. Вибрационная диагностика машин и оборудования. Анализ вибрации: Учебное пособие / Барков А.В., Баркова Н.А. Спб.: Изд. центр СПбГМТУ, 2004. – 152 с.
8 Петросов В. А. Устойчивость водоснабжения /Стійкістьводопостачання/ Харьков.: Фактор, 2007. — 360 с.
Кутилмоқда