Электронная библиотека диссертаций и авторефератов России
dslib.net
Библиотека диссертаций
Навигация
Каталог диссертаций России
Англоязычные диссертации
Диссертации бесплатно
Предстоящие защиты
Рецензии на автореферат
Отчисления авторам
Мой кабинет
Заказы: забрать, оплатить
Мой личный счет
Мой профиль
Мой авторский профиль
Подписки на рассылки



расширенный поиск

Методы и алгоритмы распознавания нечетко определяемых состояний технических систем Смирнов Алексей Евгеньевич

Методы и алгоритмы распознавания нечетко определяемых состояний технических систем
<
Методы и алгоритмы распознавания нечетко определяемых состояний технических систем Методы и алгоритмы распознавания нечетко определяемых состояний технических систем Методы и алгоритмы распознавания нечетко определяемых состояний технических систем Методы и алгоритмы распознавания нечетко определяемых состояний технических систем Методы и алгоритмы распознавания нечетко определяемых состояний технических систем
>

Диссертация, - 480 руб., доставка 1-3 часа, с 10-19 (Московское время), кроме воскресенья

Автореферат - бесплатно, доставка 10 минут, круглосуточно, без выходных и праздников

Смирнов Алексей Евгеньевич. Методы и алгоритмы распознавания нечетко определяемых состояний технических систем : диссертация ... кандидата технических наук : 05.13.17 / Смирнов Алексей Евгеньевич; [Место защиты: Моск. гос. ун-т печати].- Рязань, 2010.- 146 с.: ил. РГБ ОД, 61 10-5/3130

Введение к работе

Актуальность проблемы. В окружающей нас действительности каждый объект в той или иной степени является сложной системой. Системы можно считать способом существования окружающего нас мира.

Введем понятие состояния системы (конкретизация понятия в рамках рассматриваемой проблемы). Под состоянием будем понимать способность системы выполнять поставленную задачу в каждый конкретный момент времени, формально представляемую значением некоторой лингвистической переменной. Аналогом состояния системы может выступать понятие «качества» системы. Так, например, состояние здоровья человека неким образом определяет его способность к существованию, состояние автомобиля — способность осуществлять транспортировку.

Задача выяснения текущего состояния системы является важнейшей задачей системного анализа. Знание состояния системы необходимо, прежде всего, для управления и принятия управленческих решений.

Потребность нового рассмотрения указанной выше «стандартной» задачи возникла в контексте глобальной задачи проектирования системы автоматизации процессов выявления состояний деталей и узлов грузовых вагонов в условиях железнодорожного депо. Анализ целей и существующих эвристических методов распознавания состояния деталей и узлов грузовых вагонов позволил выявить важную особенность: понятие «состояние» вагона и его подсистем является нечётким. Оно аналогично таким понятиям как «группа здоровья». Кроме того, имеется ещё одна общая особенность: и состояние здоровья человека, и состояние вагона определяется (идентифицируется) группой достаточно чётких показателей, которые могут быть получены или измерены непосредственно с малыми погрешностями. Чёткость показателей состояния, их непосредственное наблюдение в сочетании с относительной простотой этих наблюдений при одновременной абсолютной нечёткости самого понятия «состояние» обусловили то, что для распознавания таких состояний используются практически всегда только эвристические методы, предусматривающие экспертное принятие финального решения о выявленном состоянии.

Каждому возможному состоянию системы присваивается определенная лингвистическая метка, интуитивно понятная человеку («хорошее», «отличное», «плохое»). Одной из причин нечеткости понятия «состояние» является человеческий фактор: каждый эксперт обладает своим индивидуальным опытом. Поэтому разные эксперты могут по-разному оценивать состояние одной и той же системы. Систематизация мнений разных экспертов о состоянии одной и той же системы может производиться по разным алгоритмам. Алгоритм может быть выбран в зависимости от

условий работы и назначения системы: результирующим может стать наихудшее мнение, усредненное и т.д.

Следует отметить, что признаки в большинстве случаев так же является нечеткими логическими величинами и, следовательно, нечетко отражают факт наличия или отсутствия того или иного признака. Нечеткий признак характеризуется степенью наблюдаемости. Определение степени наблюдаемости признака, основанное на четких параметрах, вызывает некоторые трудности из-за отсутствия единой методики. В рамках данной диссертационной работы под признаком понимается нечеткая логическая величина, отражающая степень принадлежности ассоциированного параметра определённому числовому интервалу.

Изучению проблемы распознавания состояний технических систем посвящены труды Крохина Г.Д., Кучера А.В., Владова Ю.Р., Ященко Н.Ю., Будкиной Е.М., Матасова А. С, Солдатовой А.С., Байкова С.С., Демидовой Л.А. Однако в работах многих авторов распознавание состояний систем носит прикладной узкоспециализированный характер. Нечеткость состояний и признаков систем обуславливает необходимость создания нового способа распознавания состояния системы, поскольку многие методы системного анализа неприменимы в условиях неопределенности и неполноты исходных данных, а популярные методы нечеткой классификации отличаются сложной обучаемостью и программно-аппаратной реализацией.

Целью работы является разработка методов, алгоритмов и процедур распознавания нечетко определяемых состояний систем, разработка формализованной методологической базы для автоматизации процедур распознавания состояния.

Задачи исследования. Для достижения целей диссертационной работы необходимо решение следующих задач.

  1. Разработка классификации систем с нечетко определяемыми состояниями по фактору нечеткости признаков.

  2. Разработка методики распознавания состояния систем с нечетко определяемыми состояниями.

  3. Разработка математических методов нечеткого вывода для распознавания состояния систем с нечетко определяемыми состояниями.

  4. Разработка концепции построения интеллектуальных автоматизированных систем распознавания состояний объектов.

5. Разработка программных процедур распознавания состояния.
Методы исследования. При выполнении работы использовались

системный анализ, теории нечетких множеств, нечеткой логики, принятия решений, искусственного интеллекта.

Научная новизна работы состоит в следующем.

  1. Предложена классификация систем с нечетко определяемыми состояниями по фактору нечеткости признаков. Для каждого класса систем выявлены свои особенности определения состояния, выработаны общие методики определения состояния.

  2. Предложена формализация процесса распознавания состояния систем.

  3. Предложена методика систематизации экспертных оцеьск при проектировании систем определения состояний в виде идентификационной таблицы.

  4. Предложены математические методы и алгоритм распознавания нечетких состояний систем с четко определяемыми признаками (CF -систем, от англ. Clear — четкий, чистый и Fuzzy — размытый, нечеткий).

  5. Предложены математические методы и алгоритм распознавания нечетких состояний систем с нечетко определяемыми признаками (FF -систем).

  6. Предложен метод распознавания символов с помощью разработанного механизма нечеткого вывода.

Практическая ценность. Результаты диссертационной работы направлены на разработку методики определения состояния систем с нечетко определяемыми состояниями. Данный вид систем, как правило, обладает большим количеством учитываемых критериев. Используя предложенную методику можно строить гибкие интеллектуальные системы распознавания состояния объектов, поддержки принятия решений, диагностики неисправностей. При этом разработанные системы способны к обучению и дают максимально достоверный результат в условиях высокой неопределенности. Разработанная методика может так же применяться и в смежных областях работы с нечеткой информацией, например-при распознавании образов.

Исследования, проведенные в рамках диссертационной работы, были применены при проектировании и внедрении автоматизированной системы контроля технологического процесса ремонта тележек грузовых вагонов «АСУ ТП» в ВЧДР Магнитогорск, «АСУ ТП» в локомотивном депо ТЧ-19 (г. Малая Вишера). Разработанные методы и алгоритмы так же планируется использовать,' в частности, для распознавания номеров вагонов подвижного состава.

Результаты диссертационной работы являются основой для проектирования систем оценки текущего состояния технических объектоз, систем поддержки принятия решений, систем распознавания нечеткой информации.

Достоверность и обоснованность научных положений, результатов, выводов и рекомендаций, приведенных в диссертационной работе, обес-

печиваются и подтверждаются: корректностью использования математического аппарата; успешным внедрением результатов в практику.

Реализация и внедрение результатов работы. Результаты диссертационной работы внедрены в технологический процесс ремонта тележек грузовых вагонов в ВЧДР Магнитогорск и локомотивном депо «ТЧ-19» (г. Малая Вишера) в составе автоматизированной системы контроля технологического процесса ремонта тележек грузовых вагонов «АСУ ТП».

Основные положения, выносимые на защиту.

  1. Классификация систем с нечетко определяемыми состояниями по фактору нечеткости признаков.

  2. Формальное описание процесса распознавания нечетких состояний систем.

  3. Методика и алгоритм распознавания нечетких состояний систем с четко определяемыми признаками (CF - систем).

  4. Методика и алгоритм распознавания нечетких состояний систем с нечетко определяемыми признаками (FF — систем).

  5. Метод распознавания символьного текста, выполненного печатным или трафаретным способом.

Апробация работы. По теме диссертации сделаны доклады на конференциях.

  1. «Задачи системного анализа, управления и обработки информации». МГУПИ. Москва. 2006г. .

  2. Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы «БИОМЕДСИСТЕМЫ - 2007». РГРТУ 2007 г.

  3. 14-я Международная научно-техническая конференция «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций». РГРТУ. 2005 г.

  4. Конференция «Инновационное управление в информационной среде». Академия права и управления. Рязань. 2007 г.

  5. 11-й международный молодежный форум «Радиоэлектроника и молодежь в 21-м веке». Харьков. 2007 г.

  1. 12-я Всероссийская научно-техническая конференция студентов, молодых ученых и специалистов "Новые информационные технологии в научных исследованиях и образовании" НИТ-2008. РГРТУ 2008 г.

  2. 13-я Всероссийская научно-техническая конференция студентов, молодых ученых и специалистов "Новые информационные технологии в научных исследованиях и образовании" НЙТ-2009. РГРТУ 2009 г.

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 11 печатных работ, среди которых 4 статьи, 6 докладов на международных и всероссийской научно-технических конференциях. 3 статьи напечатаны в изданиях, рекомендованных ВАК.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, приложения. Основной текст содержит 127 страниц, 22 таблицы, 25 рисунков. Список литературы состоит из 131 наименования. Приложения выполнены на 4 страницах.

Похожие диссертации на Методы и алгоритмы распознавания нечетко определяемых состояний технических систем