Формування простору діагностичних ознак на основі перетинів ядер Вольтерра

Розглядається клас задач непрямого контролю і діагностики складних неперервних нелінійних динамічних об’єктів різної фізичної природи. Ці задачі відносяться до класу задач індуктивного моделювання, суть яких полягає в переході від емпіричної інформації до математичної моделі з метою здобуття нових з...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Datum:	2018
1. Verfasser:	Фомін, О.О.
Format:	Artikel
Sprache:	Ukrainian
Veröffentlicht:	Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2018
Schriftenreihe:	Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки
Online Zugang:	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/162158
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:	Формування простору діагностичних ознак на основі перетинів ядер Вольтерра / О.О. Фомін // Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки: зб. наук. пр. — Кам’янець-Подільський: Кам'янець-Подільськ. нац. ун-т, 2018. — Вип. 17. — С. 141-150. — Бібліогр.: 6 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	irk-123456789-162158
record_format	dspace
spelling	irk-123456789-1621582020-01-04T01:25:32Z Формування простору діагностичних ознак на основі перетинів ядер Вольтерра Фомін, О.О. Розглядається клас задач непрямого контролю і діагностики складних неперервних нелінійних динамічних об’єктів різної фізичної природи. Ці задачі відносяться до класу задач індуктивного моделювання, суть яких полягає в переході від емпіричної інформації до математичної моделі з метою здобуття нових знань і прийняття рішень в умовах істотної неповноти і апріорної невизначеності інформації. Метою роботи є підвищення достовірності діагностичної процедури на основі формування інформативних просторів ознак для створення ефективних інструментальних засобів діагностування об´єктів різної природи. The class of problems of indirect control and diagnostics of complex continuous nonlinear dynamic objects of various physical nature is considered. These problems belong to the class of inductive modeling problems, the essence of which lies in the transition from empirical information to the mathematical model with the aim of obtaining new knowledge and decisionmaking under conditions of substantial incompleteness and a priori uncertainty of information. The purpose of the work is to increase the reliability of the diagnostic procedure on the basis of the formation of informative feature spaces for the creation of effective tools for diagnosing objects of different nature. 2018 Article Формування простору діагностичних ознак на основі перетинів ядер Вольтерра / О.О. Фомін // Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки: зб. наук. пр. — Кам’янець-Подільський: Кам'янець-Подільськ. нац. ун-т, 2018. — Вип. 17. — С. 141-150. — Бібліогр.: 6 назв. — укр. 2308-5916 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/162158 004.93'11:004.942 uk Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Ukrainian
description	Розглядається клас задач непрямого контролю і діагностики складних неперервних нелінійних динамічних об’єктів різної фізичної природи. Ці задачі відносяться до класу задач індуктивного моделювання, суть яких полягає в переході від емпіричної інформації до математичної моделі з метою здобуття нових знань і прийняття рішень в умовах істотної неповноти і апріорної невизначеності інформації. Метою роботи є підвищення достовірності діагностичної процедури на основі формування інформативних просторів ознак для створення ефективних інструментальних засобів діагностування об´єктів різної природи.
format	Article
author	Фомін, О.О.
spellingShingle	Фомін, О.О. Формування простору діагностичних ознак на основі перетинів ядер Вольтерра Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки
author_facet	Фомін, О.О.
author_sort	Фомін, О.О.
title	Формування простору діагностичних ознак на основі перетинів ядер Вольтерра
title_short	Формування простору діагностичних ознак на основі перетинів ядер Вольтерра
title_full	Формування простору діагностичних ознак на основі перетинів ядер Вольтерра
title_fullStr	Формування простору діагностичних ознак на основі перетинів ядер Вольтерра
title_full_unstemmed	Формування простору діагностичних ознак на основі перетинів ядер Вольтерра
title_sort	формування простору діагностичних ознак на основі перетинів ядер вольтерра
publisher	Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
publishDate	2018
url	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/162158
citation_txt	Формування простору діагностичних ознак на основі перетинів ядер Вольтерра / О.О. Фомін // Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки: зб. наук. пр. — Кам’янець-Подільський: Кам'янець-Подільськ. нац. ун-т, 2018. — Вип. 17. — С. 141-150. — Бібліогр.: 6 назв. — укр.
series	Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки
work_keys_str_mv	AT fomínoo formuvannâprostorudíagnostičnihoznaknaosnovíperetinívâdervolʹterra
first_indexed	2025-07-14T14:42:42Z
last_indexed	2025-07-14T14:42:42Z
_version_	1837633804975472640
fulltext	Серія: Технічні науки. Випуск 17 141 УДК 004.93'11:004.942 О. О. Фомін, канд. тех. наук Одеський національний політехнічний університет, м. Одесса ФОРМУВАННЯ ПРОСТОРУ ДІАГНОСТИЧНИХ ОЗНАК НА ОСНОВІ ПЕРЕТИНІВ ЯДЕР ВОЛЬТЕРРА Розглядається клас задач непрямого контролю і діагности- ки складних неперервних нелінійних динамічних об’єктів різ- ної фізичної природи. Ці задачі відносяться до класу задач ін- дуктивного моделювання, суть яких полягає в переході від ем- піричної інформації до математичної моделі з метою здобуття нових знань і прийняття рішень в умовах істотної неповноти і апріорної невизначеності інформації. Метою роботи є підвищення достовірності діагностичної процедури на основі формування інформативних просторів ознак для створення ефективних інструментальних засобів діа- гностування об´єктів різної природи. В роботі розглядається метод модельної діагностики неліній- них динамічних об'єктів, заснований на описі об'єктів у вигляді інтегро-ступеневих рядів Вольтерра, багатовимірні ядра яких ви- користовуються при побудові простору діагностичних ознак. Запропоновано метод формування простору діагностичних ознак на основі ядер Вольтерра шляхом спрямованого перебору довільних перетинів ядер, який на відміну від існуючого методу, що використовує для формування простору діагностичних ознак діагональних перетинів ядер здатний істотно збільшити достовір- ність діагностування. Наведено покроковий алгоритм формування простору діагностичних ознак, який полягає в послідовному ви- конанні операцій ідентифікації об'єкта діагностування, формува- ння сімейства діагностичних моделей об'єкта, побудові класифіка- тора станів і вибору підсумкового простору діагностичних ознак. У задачі діагностування станів тестового нелінійного ди- намічного об'єкта використання інформації у вигляді перети- нів ядер Вольтерра, відмінних від діагонального, дозволило збільшити достовірність діагностичної процедури на 24% Встановлено, що найбільш повну інформацію для діагносту- вання станів об'єкта досліджень дає ядро другого порядку. Аналіз діагностичної цінності формуються на основі функції діагональ- ного перетину ядра Вольтерра другого порядку просторів ознак показав, що найбільш високою інформативністю володіє почат- кова область перетину, відповідна першим трьом відлікам. Ключові слова: інформаційні технології, діагностика не- перервних систем, діагностичні моделі, моделі Вольтерра, ідентифікація, класифікація, достовірність діагностування. Вступ. Останнім часом, все більший інтерес при визначенні пра- цездатності складних об’єктів викликає перехід до оцінки його факти- чного технічного стану. Цей напрям обумовлює активний розвиток © О. О. Фомін, 2018 Математичне та комп’ютерне моделювання 142 засобів і методів технічної діагностики. При цьому великий інтерес представляють задачі непрямого контролю і діагностики складних не- перервних нелінійних динамічних об’єктів різної фізичної природи. Ці задачі відносяться до класу задач індуктивного моделювання, суть яких полягає в переході від емпіричної інформації до математичної моделі з метою здобуття нових знань і прийняття рішень в умовах істо- тної неповноти і апріорної невизначеності інформації. Використання існуючих автоматизованих систем діагностування (АСД) для рішення подібних задач обмежується дією протиріччя: з одного боку технічне обслуговування на основі показників фактично- го стану об’єктів висуває підвищені вимоги до достовірності резуль- татів діагностування, а з іншого — діагностування в умовах неповної апріорної інформації про об’єкт дослідження та дії завад при вимірю- ванні його параметрів для формування первинного опису, що заважає отриманню високої достовірності діагнозу. Розв'язання цього протиріччя є перспективною і актуальною за- дачею, яка може бути вирішена шляхом побудови інтегральних нелі- нійних динамічних моделей і методів їх параметризації для форму- вання інформативних діагностичних просторів в умовах неповної апріорної інформації. Метою роботи є підвищення достовірності діагностичної про- цедури на основі формування інформативних просторів ознак для створення ефективних інструментальних засобів діагностування об´єктів різної природи. Огляд літератури. Існуючі методики модельної діагностики, засновані на використанні динамічних характеристик, обмежуються тільки лінійними моделями [1], а методики, засновані на обліку ефек- тів нелінійності, використовують інформацію тільки про властивості статичних характеристик [2]. Реальні об'єкти, як правило, одночасно володіють і нелінійними і динамічними властивостями. Для універсального опису об’єктів діагностування (ОД) невідомої структури доцільно використовувати нелінійні непараметричні дина- мічні моделі на основі інтегростепеневих рядів Вольтерра (РВ) — мо- делі Вольтерра, головною особливістю яких є одночасне і компактне урахування нелінійних і динамічних властивостей ОК у вигляді бага- товимірних вагових функцій — ядер Вольтерра (ЯВ) [2, 3]. Виклад основного матеріалу. 1. Нелінійні непараметричні динамічні моделі. Ряди Вольтерра від багатьох функціональних аргументів x1(t),..., x(t) застосовуються при описі нелінійних багатовимірних систем: 1 2 1 ... 1 2 1 1 1 10 0 ( ) ... ... ( , , ..., ) ( ) , n k n t t n j j i i i n i k k n i i k y t w u t d                  (1) Серія: Технічні науки. Випуск 17 143 де 1 2 1 2... ( , , ..., ) n j ni i i w    — багатовимірні вагові функції або ядра Воль- терра (ЯВ) n-го порядку з i1, i2,...,in входів і j-му выходу, симетричні відносно 1, 2,…, n; u(t) — вхідний вплив, а y(t) — відгук об'єкту при нульових початкових умовах. Діагностична процедура в цьому випадку зводиться до визначення ЯВ за даними експерименту «вхід — вихід» [2] і побудові на основі отриманих ядер діагностичної системи ознак, в просторі яких будується вирішальне (діагностичне) правило оптимальної класифікації. Ефективність застосування методів розпізнавання образів для діагностування в основному залежить від інформативності викорис- товуваної сукупності параметрів. 2. Формування простору діагностичних ознак. Процедура розпізнавання станів об'єкта в інформативному прос- торі ознак виявляється більш простий, так як обсяг оброблюваної діагностичної інформації зменшується. Зменшення розмірності прос- тору ознак дозволяє використовувати більш складні нелінійні вирі- шальні правила, що підвищує якість розпізнавання. Математично задача вибору діагностичних ознак формулюється в такий спосіб. Нехай задано вихідне простір ознак X, розмірністю p. Не- обхідно знайти перетворене простір Y, елементами якого є q-мірні векто- ри, причому q < p. Формально така задача полягає у визначенні відобра- ження A: X  Y, яке вихідному простору Х ставить у відповідність шу- каний простір Y. Рішення цієї задачі може бути досягнуто різними шляхами. Оптимальне в деякому сенсі перетворення початкового прос- тору векторів вимірювань в простір зображень меншої розмірності ви- значається шляхом зважування той чи інший спосіб різних систем ознак з метою оцінки їх інформативності (корисності) при розпізнаванні. У ро- боті, ефективність обраного набору ознак оцінювалась за результатами рішення задачі класифікації об'єктів екзаменаційної вибірки за допомо- гою побудованого одним з алгоритмів навчання вирішального правила. Ефективним методом опису нелінейніх і динамічних властивостей ОД у вигляді вектора ознак x є параметризація моделей ОД у вигляді багатовимірних ЯВ. При цьому, функція wk(1,…, k) представляється вектором xk = (x1k,…, xnk). Інформативні ознаки можуть буті отримані за допомогою попереднього перетворення Tj: C[a, b] → Rn, (j = 1,…, n): xjk = Tj(wk(1,…, k)); де C[a, b] — простір дійсних безперервних функцій, заданих на відрізку [a, b]; a, b — деякі дійсні числа. В якості оператора Tj можуть застосовуватися ортогональні розкладання і інтегральні перетво- рювання БВФ в вектори коефіцієнтів базисних функцій. У найпростішо- му випадку оператор Tj є оператором дискретизації xjk = wk(tj,..., tj), tj = jt, де t — крок дискретизації. Аналогічно формується вектор ознак на ос- Математичне та комп’ютерне моделювання 144 нові частотних характеристик: багатовимірної амплітудно-частотної 1 2A ( , , , )k k   і фазо-частотної 1 2( , , , )k k    : x2j – 1 = Ak(j, ..., j), x2j = k(j, ..., j), j = j, j = 1, 2,…, n [5, 6]. Зважаючи на значну обчислювальної складності процедури по- будови моделей Вольтерра для формування простору діагностичних ознак використовувалися Вибірки відліків діагональних перетинів ЯВ wk(tj, ..., tj) порядку k = 1, 2, 3 (tj =...= tj) Із завдань дискретністю (рис. 1). При цьому, інформація, яка знаходиться в точках ЯВ, котрі належать до діагональним перетинах, не береться до уваги. Значне зростання продуктивності обчислень і зниження вартості сучасних багатоядерних процесорів в останні часи дозволяють істотно підвищити ефективність АСД та розширити галузі застосування інфор- маційних технологій непрямого контролю і діагностики. У зв'язку з цим, з'являється можливість використання діагностичної інформації, не об- меженої тільки діагональними перетинами ЯВ різних порядків. Рис. 1. Перетин ЯВ 2-го порядку: 1 — діагональний, 2 — піддіагональні Беручи до уваги викладене, запропоновано розвиток методу фо- рмування простору діагностичних ознак на основі ядер Вольтерра шляхом спрямованого перебору довільних перетинів ядер і полягає в послідовному вирішенні наступних завдань: 1. Ідентифікація ОД. Мета — отримання інформаційної моделі ОД у вигляді ЯВ. Етапи реалізації: подача тестових сигналів на входи ОД; вимір відгуків на них; визначення ЯВ на основі даних експе- рименту «вхід-вихід». 2. Побудова діагностичної моделі ОД. Мета — формування просто- ру ознак x. Етапи реалізації: послідовне визначення перетинів ЯВ із зсувом на st, де s = 1, 2, ... — порядковий номер перетину ЯВ. 3. Побудова класифікатора станів ОД. Мета — побудова сімейства вирішальних правил оптимальної класифікації. Етапи реалізації: побудови вирішальних правил — навчання; оцінка достовірності класифікації — іспит; оптимізація діагностичної моделі. Серія: Технічні науки. Випуск 17 145 4. Вибір простору діагностичних ознак. Визначення діагностичної цінності кожної системи ознак xs; вибір оптимальної системи оз- нак x згідно цільової функції — достовірності класифікації ОД ек- заменаційної вибірки. Для підвищення достовірності та завадостійкості діагностичної процедури розглядаються діагностичні моделі, що поєднують в собі ознаки на основі ядра першого порядку x1s та перетинів ЯВ старших порядків xks (x = x1s ∪ … ∪ xks). Аналогічно розглядаються набори оз- нак, які об'єднують ознаки на основі різних сполучень перетинів ЯВ одного порядку. 3. Формування простору діагностичних ознак нелінійної динамі- чної системи, що зображена на рис. 2. Рис. 2. Структурна схема нелінійної динамічної системи Запропонована методика формування інформативного простору ознак для діагностичного контролю нелінійного динамічного об'єкта розглядається на прикладі системи (рис. 1), де W1(p) — лінійний ди- намічний елемент, з ваговою функцією e-t, F(y) — безінерційний нелінійний елемент c характеристикою y2(t). Така система описуєть- ся нелінійним диференціальним рівнянням виду: 2( ) ( ) ( ) ( ) dy t y t y t u t dt       , (2) де  та  — постійні коефіцієнти (параметри), що недопустимі для вимірювань. Для діагностики станів об’єкта використовується ЯВ першого, другого і третього порядку. Модель об'єкта у вигляді трьох членів ряду Вольтерра при нульових початкових умовах має вигляд:   1 1 1 1 2 1 2 1 2 1 2 0 0 0 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 0 0 0 ( ) ( ) ( , ) ( ) ( ) ( , , ) ( ) ( ) ( ) t t t t t t y t w u t d w u t u t d d w u t u t u t d d d                                   (3) тут u(t) і y(t) — сигнали, що вимірюються відповідно на вході і виході ОД; 1 1 2 2 1 1 2 1 2 1 2( ) ; ( , ) ( ), ;w e w e e e                   Математичне та комп’ютерне моделювання 146 1 2 3 1 2 3 2 3 1 3 3 2 ( ) ( ) 3 ( ) ( ) 1 2 3 2 ( , , ) (3 3 3 4 2 2 ), . a a w t t t e e e e e                                           (4) Діагональні перетини ЯВ другого та третього порядку при 1 = = 2 = 3 = t мають вигляд: 2 2 2 3 2 3 ( , ) ( ), ( , , ) 2 ( 2 ). t t at t t w t t e e w t t t e e e                         (5) При дослідженні інформативності формуються на основі ЯВ діаг- ностичних ознак використовуються аналітичні вирази для ЯВ (4) і (5). Розглядаються простори ознак, що формуються на основі дис- кретних значень відгуків діагностичного об'єкта на імпульсні збурен- ня різної інтенсивності s = Ap (А — амплітуда, p — тривалість імпу- льсу), наближено розраховуються за формулою: yS(t) = sw1(t) + s2w2(t, t) + s3w3(t, t, t). (6) Навчальна та екзаменаційна вибірки отримані для об'єктів чоти- рьох класів (по сто об'єктів для кожного класу), придатних і неприда- тних за параметрами  і . Перший клас складають об’єкти умовно працездатні (параметри  і  змінюються в межах 5% від номіналь- них значень n і n); другий клас — об'єкти умовно непрацездатні з параметру  (параметр  змінюється в межах 5% n, а параметр   (–1.1n; – 1.05n)  (1.05n; 1.1n)); третій клас — об'єкти умов- но непрацездатні по параметру  (параметр  змінюється в межах 5%n, а параметр   (–1.1n; –1.05n)  (1.05n; 1.1n)); четвертий клас — непрацездатні об'єкти по  і  одночасно. Проведено дослідження інформативності систем діагностичних ознак, які формуються на основі десяти відліків (з рівномірним кро- ком на інтервалі (0, tпп]) ЯВ першого (V1) порядку і перетинів ЯВ дру- гого (V2) і третього (V3) порядку. Результати досліджень інформатив- ності просторів ознак зазначених систем у вигляді достовірності роз- пізнавання наведені в таблиці 1. Таблиця 1 Достовірність розпізнавання чотирьох класів ОД для систем ознак V1, V2, V3 Система ознак Перетин ЯВ x0 x1 x2 x3 x4 V1 0, 67 – – – – V2 0,76 0,89 1,0 0,81 0,72 V3 0,74 0,83 0,97 0,77 0,69 Серія: Технічні науки. Випуск 17 147 Найбільш інформативною частиною ЯВ першого, другого і тре- тього порядку виявилася початкова область, відповідна першим трьом відлікам: для системи V1 — w1(t1), w1(t2), w1(t3); для системи V2 — w2(t1, t1), w2(t2, t2), w2(t3, t3) і для системи V3 — w3(t1, t1, t1), w3(t2, t2, t2), w3(t3, t3, t3). На рис. 3 представлені ЯВ другого порядку для ОД 1-го і 4-го класів. Проекція ЯВ другого порядку на площину, паралельну діа- гонального перерізу ЯВ другого порядку (рис. 4) наочно демонструє близькість діагональних перетинів обох ОД. Отже, розпізнавання за параметрами, виділеним на основі цих функцій матиме низьку дос- товірність. У той же час піддіагональні перетини ЯВ другого поряд- ку для ОД 1-го і 4-го класів істотно відрізняються, що свідчить про високу інформативність цих характеристик для процесу діагносту- вання. Найбільш наочно відмінності видно на проекціях ЯВ другого порядку на площину, перпендикулярну діагонального перерізу, представлених на рис. 5. Рис. 3. ЯВ другого порядку для ОД різних класів: 1 клас — зліва, 4 клас — справа Рис. 4. Проекція ЯВ другого порядку на площину, паралельну діагонального перерізу ЯВ другого порядку для ОД різних класів: 1 клас — зліва, 4 клас — справа Математичне та комп’ютерне моделювання 148 Рис. 5. Проекція ЯВ другого порядку на площину, перпендикулярну діагональ- ного перерізу для ОД різних класів: 1 клас — ліворуч, 4 клас — праворуч Найбільш інформативний опис ОД з розглянутих систем ознак дає система V2. На її прикладі нижче демонструються переваги вико- ристання перетинів, відмінних від діагональних для формування про- стору діагностичних ознак. Таким чином, використання методу формування простору діаг- ностичних ознак на основі піддіагональних перетинів ЯВ дозволяє підвищити достовірність діагностичної процедури, а алгоритми на його основі є ефективним засобом для створення інструментальних засобів діагностування об'єктів різної природи. Висновки. В роботі розглядається метод модельної діагностики не- лінійних динамічних об’єктів діагностування, заснований на описі об'єк- тів у вигляді інтегро-ступеневих рядів Вольтерра, багатовимірні ядра яких використовуються при побудові простору діагностичних ознак. Запропоновано метод формування простору діагностичних ознак на основі ядер Вольтерра шляхом спрямованого перебору довільних перетинів ядер, який на відміну від існуючого методу, що використовує діагональні перетини ядер, здатний істотно збільшити достовірність діа- гностування. У задачі діагностування станів тестового нелінійного динаміч- ного об'єкта використання інформації у вигляді перетинів ядер Воль- терра, відмінних від діагонального, дозволило збільшити достовір- ність діагностичної процедури на 24%. Встановлено, що найбільш повну інформацію для діагностуван- ня станів об'єкта досліджень дає ядро другого порядку. Аналіз діаг- ностичної цінності просторів ознак показав, що найбільш високою інформативністю володіє початкова область перетину, відповідна першим трьом відлікам. Список використаних джерел: 1. Пупков Л. А. Функциональные ряды в теории нелинейных систем / Л. А. Пупков, В. И. Капалин, А. С. Ющенко. — М. : Наука, 1976. — 448 c. Серія: Технічні науки. Випуск 17 149 2. Данилов Л. В. Теория нелинейных электрических цепей / Л. В. Данилов, П. Н. Матханов, Е. С. Филиппов. — Л. : Энергоатомиздат, 1990. — 256 с. 3. Апарцин А. С. О математическом моделировании нелинейных динамиче- ских систем рядами Вольтерры / А. С. Апарцин, С. В. Солодуша // Элек- тронное моделирование. — 1999. — № 2. — С. 3–12. 4. Дубровин В. И. Сокращение объема данных в задачах распознавания и диагностики / В. И. Дубровин, С. А. Субботин, В. И. Кривенко, Л. Н. Ев- ченко // Труды VIII Всероссийской конференции «Нейрокомпьютеры и их применение» НКП-2002 с международным участием. Москва, 21– 22 марта 2002 г. / под ред. проф. А. И. Галушкина. — М. : Институт про- блем управления им. В. А. Трапезникова РАН, 2002. — С. 954–963. 5. Фомін О. О. Метод побудови простору діагностичних ознак на основі інтегральних динамічних моделей / О. О. Фомін // Вчені записки ТНУ імені В. І. Вернадського. Серія: Технічні науки. — 2018. — Т. 29 (68). — № 1. — Ч. 2. — C. 43–47. 6. Medvedew A. Diagnostic features space construction using Volterra kernels wavelet transforms / A. Medvedew, O. Fomin, V. Pavlenko, V. Speranskyy // Proceedings of the 2017 IEEE 9th International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications, IDAACS. — 2017. — P. 1077–1081. CONSTRUCTION OF DIAGNOSTIC SIGNS SPACE BASED ON THE SECTIONS OF VOLTERRA KERNELS The class of problems of indirect control and diagnostics of complex continuous nonlinear dynamic objects of various physical nature is consid- ered. These problems belong to the class of inductive modeling problems, the essence of which lies in the transition from empirical information to the mathematical model with the aim of obtaining new knowledge and deci- sion-making under conditions of substantial incompleteness and a priori uncertainty of information. The purpose of the work is to increase the reliability of the diagnostic procedure on the basis of the formation of informative feature spaces for the creation of effective tools for diagnosing objects of different nature. The method of model diagnostics of non-linear dynamic objects is con- sidered, based on the description of objects in the form of Volterra integro- power series whose multidimensional kernels are used in constructing the space of diagnostic features. A method is proposed for the formation of a space of diagnostic fea- tures based on Volterra kernels by a directional search of arbitrary cross sections of nuclei, which, unlike the existing method, which uses for the formation of a space of diagnostic features of diagonal nuclear bonds, can significantly increase the reliability of diagnosis. A step-by-step algorithm for the formation of a space of diagnostic fea- tures is presented. This algorithm consists in the sequential implementation of identification operations of the diagnostic object, the formation of a family of diagnostic models of the object, the construction of a state classi- fier, and the selection of the resulting space of diagnostic features. It is established that the second-order kernel provides the most com- plete information for diagnosing the states of an object of research. Analy- Математичне та комп’ютерне моделювання 150 sis of the diagnostic value is formed on the basis of the diagonal cross sec- tion of the Volterra kernels of the second order of feature spaces showed that the initial region of intersection corresponding to the first three sam- ples has the highest informative value. Keywords: information technologies, diagnostics of continuous sys- tems, diagnostic models, Volterra models, identification, classification, re- liability of diagnosis. Отримано: 29.05.2018 UDC 004.042;004.5 I. E. Furtat, Ph. D., Yu. O. Furtat, Ph. D. National Technical University of Ukraine «Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute», Kyiv, ** Pukhov Institute for Modeling in Energy Engineering, NASU, Kyiv CUSTOMIZABLE ADAPTIVE USER INTERFACES IMPLEMENTATION IN CONTROL AND LEARNING AUTOMATED SYSTEMS AS WAY OF INCREASING THEIR RELIABILITY AND EFFICIENCY In modern automated systems users are often facing the infor- mation overload problem because of ever increasing volumes of in- formation requiring treatment in short time. Working in these condi- tions affects the system operator’s work quality and the systems’ relia- bility. One possible approach to solving the information overload prob- lem is to create personalized interfaces that take into account the user’s information management particularities. System operator’s features, which determine their preferred information representation shape and pace, form the user’s cognitive portrait. Cognitive portrait is built as a result of user interaction with the software diagnostic tools that are based on the cognitive psychology methods. The effect of using per- sonalized user interface in an automated system can be estimated by quantifying how exactly a reduction in user response time to critical events affects the reliability and efficiency of the system. To do this, the formulae in the theory of reliability of complex automated systems are used, showing the dependency between the system reliability and critical event response time. Key words: automated system, user interface, personalization, interface adaptation, cognitive portrait. Introduction. Reliability and efficiency of the modern automated systems largely depend on operators’ manual actions. Nowadays, because of the constant complications of automated systems operators are in a situ- ation of information overload that affects the focus on workflow and re- sponse time to critical events. © I. E. Furtat, Yu. O. Furtat, 2018

Формування простору діагностичних ознак на основі перетинів ядер Вольтерра

Institution

Ähnliche Einträge