Abstract
We consider probabilistic models of decision-making as part of the generalized algorithm of technical diagnostics. The existence of three sources of statistical uncertainty of decisions that affect the accuracy of diagnosis and restrictions on the number of measurement information. Developed and presented probabilistic graphical model types diagnostic reliability of dynamic objects.These studies continued to study one of the directions in the matter of building control systems and diagnostics based on a probabilistic or statistical approach. Such an approach is justified, since all parameters in the industrial objects are random and deterministic view does not allow the construction of efficient algorithms for control, diagnostics and management. Studies that are given in the article was a logical continuation of the work of the author in the field of vibration diagnostics of the state of industrial facilities.
Highlights
Калиновский Андрей Яковлевич, кандидат технический наук, доцент, начальник кафедры инженерной и аварийно-спасательной техники, Национальный университет гражданской защиты Украины, Харьков, Украина
Якщо розглянути безліч об’єкту діагностики (ОД), які використовують однакову модель вирішувальних функцій (ВФ), але навчених і каліброваних по різним, причому однаковими за обсягом N, навчальним вибіркам, то реалізації вірогідності діагностики цих ОД будуть різними проявами випадкової вірогідності PN, математичне сподівання якої M PN і дисперсія D PN будуть функціями обсягу навчальної вибірки (ОНВ) N
Найбільш перспективним напрямком розробки нових систем, які б враховували всі вимоги сучасності є застосування методів ситуаційного управління
Summary
ISSN 2226-3780 технологій. – 2014. – No 6/5 (72). – С. 10–14. doi:10.15587/ 1729-4061.2014.33811 2. Доведено існування трьох джерел невизначеності статистичних рішень, що впливають на вірогідність діагностування при обмеженнях на кількість вимірювальної інформації. Для досягнення мети поставлені наступні задачі: – розробити і проаналізувати інформаційні моделі діагностичних рішень з урахуванням ризиків діагностики та апріорної невизначеності контрольованих параметрів і випадкових факторних впливів; – удосконалити класифікацію показників ефективності діагностування, що враховують обмеження вимірювальної інформації при синтезі моделей вирішувальних функцій (ВФ). Математичний опис діагностичної моделі для стаціонарних режимів об’єкту діагностики може базуватись не тільки на диференційних рівняннях [1], а і на багатомірних ймовірнісних розподіленнях контрольованих фізичних випадкових процесів або на функціональних числових характеристиках останніх (спектральні щільності чи автокореляційні функції). Такий математичний опис діагностичної моделі дозволяє задавати в ній еталонні параметри ймовірнісних властивостей динамічних контрольованих процесів, які враховують можливі порушення стаціонарності через зміни технічного стану об’єкту діагностики [8]. Діагноз ( ) здійснюють, приймаючи одне з двох рішень (γ 0 або γ1) у відповідності з логічною моделлю (1), в якій ВФ g X визначається її оцінкою (5)
Sign-in/Register to view highlights & summary Sign-in/Register to access full text options 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callDisclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
