METHOD FOR ANTIFAULT CONTROL OF COMPLEX TECHNICAL SYSTEMS
Keywords:
hybrid expert system, neural networks, fuzzy logic, database, knowledge base, antifault control, diagnostics, forecasting, complex technical system
Abstract
A method for antifault control of complex technical systems (CTS) is proposed using hybrid expert systems (HES), which are built on the basis of neural networks (NN) and fuzzy logic that uses databases (DB) and automated knowledge bases (KB). This method uses monitoring, diagnostics and forecas-ting of the CTS data, calculating its operability.
Then the reliability of the system under consideration is determined from the obtained data. Also, the system is capable of self-learning. Proceeding from this, with the help of a multi-agent control system, the system is influenced to avoid emergencies.
As a result, the CTS emergency control system was developed that combines the advantages of the previously known HES and antifault control methods, which complement each other's advantages and compensate each other's shortcomings.
Downloads
Download data is not yet available.
References
1. Вычужанин В.В. Повышение эффективности эксплуатации судовой системы комфортного кондиционирования воздуха при переменных нагрузках: Монография / В.В. Вычужанин. – Одесса: ОНМУ, 2009. – 206 с.
2. Вычужанин В.В. Гибридные экспертные системы для про-тивоаварийного управления сложными техническими объектами / В.В. Вычужанин, С.Н. Коновалов // Вісник Одеського національного морського університету: Зб. наук. праць. – 2017. – № 2 (51). – С. 165-178.
3. Рудниченко Н.Д. Оценки структурного и функционального рисков сложных технических систем / Н.Д. Рудниченко, В.В. Вычужанин // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. Iнформацiйнi технологii. Системи управлiння. – 2014. – Т.1. – № 2(67). – С. 18-22.
4. Вычужанин В.В. Метод управления рисками судовых сложных технических систем / В.В. Вычужанин, Н.Д. Рудниченко // Проблеми техніки. − 2014. – № 2. – С. 138-142.
5. Вычужанин В.В. Технические риски сложных комплексов функционально взаимосвязанных структурных компонентов судовых энергетических установок / В.В. Вычужанин, Н.Д. Рудниченко // Вісник Одеського національного морського університету: Зб. наук. праць. − 2014. – Вип. 2(40) . – С. 68-77.
6. Бойко В.Д. Модель оценки живучести судовых технических систем / В.Д. Бойко, В.В. Вычужанин // Вісник Миколаївського кораблебудівного університету. – 2012. – № 3. – С. 62-67.
7. Sahin S. Hybrid expert systems: A survey of current approaches and applications / S. Sahin, M.R. Tolun, R. Hassanpour // Expert Systems with Applications. – 2012. – № 39. – P. 4609-4617.
8. Smita S.S. Fuzzy Expert Systems (FES) for Medical Diagnosis / S.S. Smita, S. Sushil, M.S. Ali // International Journal of Computer Applications. – 2013. – P. 1-11.
9. Ручкин В.Н. Универсальный искусственный интеллект и экспертные системы / В.Н. Ручкин, В.А. Фулин. – СПб.: БХВ-Петербург, 2009. – 240 с.
10. Рутковская Д. Нейроннные сети, генетические алгоритмы и нечёткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский. – М.: Горячая линия-Телеком, 2006. – 452 с.
11. Абрамов О.В. Управление состоянием сложных технических систем [Электронный ресурс] / О.В. Абрамов – Режим доступа к ресурсу: http://cyberleninka.ru/article/n/upravlenie-sostoyaniem-slozhnyh-tehnicheskih-sistem.
12. Пятковский О.И. Построение модели оценки потенциала инновационного проекта и её оценки на основе гибридных экспертных систем / О.И. Пятковский, М.А. Габова // Управление, вычислительная техника и информатика. – С. 101-104.
13. Коновалов С.Н. Информатизация дистанционного диагностирования состояния сложных технических систем / С.Н. Коновалов, В.В. Вычужанин // ОНПУ. – 2016. – № 1. – С. 61-70.
14. Стариков А. Нейронные сети математический аппарат [Электронный ресурс] / А. Стариков – Режим доступа к ресурсу: https://basegroup.ru/community/articles/math
15. Вычужанин В.В. Разработка гибридной экспертной системы для противоаварийного управления сложными техническими системами / В.В. Вычужанин, С.Н. Коновалов // НГТУ. – 2017. – С. 835-840.
16. Голыжникова Д.Ю. Управление рисками в системах трубопроводного транспорта и моделирование систем безопасности с целью оптимизации процессов / Д.Ю. Голыжникова // Транспорт и хранение нефтепродуктов и углеродного сырья. – 2017. – № 1. – С. 28-32.
17. Серебровский А.Н. О приобретении знаний для гибридных экспертных систем поддержки принятия решений по предотвращению аварий на опасных объектах / А.Н. Серебровский, В.Г. Пилипенко // Системи підтримки прийняття рішень. Теорія і практика. – 2009. – С. 129-132.
18. Афанасьева М.А. Создание и обучение нейронных сетей в системе Matlab / М.А. Афанасьева // Молодой учёный. – 2014. – № 4(63). – С. 85-88.
2. Вычужанин В.В. Гибридные экспертные системы для про-тивоаварийного управления сложными техническими объектами / В.В. Вычужанин, С.Н. Коновалов // Вісник Одеського національного морського університету: Зб. наук. праць. – 2017. – № 2 (51). – С. 165-178.
3. Рудниченко Н.Д. Оценки структурного и функционального рисков сложных технических систем / Н.Д. Рудниченко, В.В. Вычужанин // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. Iнформацiйнi технологii. Системи управлiння. – 2014. – Т.1. – № 2(67). – С. 18-22.
4. Вычужанин В.В. Метод управления рисками судовых сложных технических систем / В.В. Вычужанин, Н.Д. Рудниченко // Проблеми техніки. − 2014. – № 2. – С. 138-142.
5. Вычужанин В.В. Технические риски сложных комплексов функционально взаимосвязанных структурных компонентов судовых энергетических установок / В.В. Вычужанин, Н.Д. Рудниченко // Вісник Одеського національного морського університету: Зб. наук. праць. − 2014. – Вип. 2(40) . – С. 68-77.
6. Бойко В.Д. Модель оценки живучести судовых технических систем / В.Д. Бойко, В.В. Вычужанин // Вісник Миколаївського кораблебудівного університету. – 2012. – № 3. – С. 62-67.
7. Sahin S. Hybrid expert systems: A survey of current approaches and applications / S. Sahin, M.R. Tolun, R. Hassanpour // Expert Systems with Applications. – 2012. – № 39. – P. 4609-4617.
8. Smita S.S. Fuzzy Expert Systems (FES) for Medical Diagnosis / S.S. Smita, S. Sushil, M.S. Ali // International Journal of Computer Applications. – 2013. – P. 1-11.
9. Ручкин В.Н. Универсальный искусственный интеллект и экспертные системы / В.Н. Ручкин, В.А. Фулин. – СПб.: БХВ-Петербург, 2009. – 240 с.
10. Рутковская Д. Нейроннные сети, генетические алгоритмы и нечёткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский. – М.: Горячая линия-Телеком, 2006. – 452 с.
11. Абрамов О.В. Управление состоянием сложных технических систем [Электронный ресурс] / О.В. Абрамов – Режим доступа к ресурсу: http://cyberleninka.ru/article/n/upravlenie-sostoyaniem-slozhnyh-tehnicheskih-sistem.
12. Пятковский О.И. Построение модели оценки потенциала инновационного проекта и её оценки на основе гибридных экспертных систем / О.И. Пятковский, М.А. Габова // Управление, вычислительная техника и информатика. – С. 101-104.
13. Коновалов С.Н. Информатизация дистанционного диагностирования состояния сложных технических систем / С.Н. Коновалов, В.В. Вычужанин // ОНПУ. – 2016. – № 1. – С. 61-70.
14. Стариков А. Нейронные сети математический аппарат [Электронный ресурс] / А. Стариков – Режим доступа к ресурсу: https://basegroup.ru/community/articles/math
15. Вычужанин В.В. Разработка гибридной экспертной системы для противоаварийного управления сложными техническими системами / В.В. Вычужанин, С.Н. Коновалов // НГТУ. – 2017. – С. 835-840.
16. Голыжникова Д.Ю. Управление рисками в системах трубопроводного транспорта и моделирование систем безопасности с целью оптимизации процессов / Д.Ю. Голыжникова // Транспорт и хранение нефтепродуктов и углеродного сырья. – 2017. – № 1. – С. 28-32.
17. Серебровский А.Н. О приобретении знаний для гибридных экспертных систем поддержки принятия решений по предотвращению аварий на опасных объектах / А.Н. Серебровский, В.Г. Пилипенко // Системи підтримки прийняття рішень. Теорія і практика. – 2009. – С. 129-132.
18. Афанасьева М.А. Создание и обучение нейронных сетей в системе Matlab / М.А. Афанасьева // Молодой учёный. – 2014. – № 4(63). – С. 85-88.
Published
2017-09-27
How to Cite
ВЫЧУЖАНИН, В., & КОНОВАЛОВ, С. (2017). METHOD FOR ANTIFAULT CONTROL OF COMPLEX TECHNICAL SYSTEMS. Transport Development, (1(1), 45-59. https://doi.org/10.33082/td.2017.1-1.05
Section
INFORMATION INTELLECTUAL TECHNOLOGIES IN AUTOMATED SYSTEMS OF DATA PROCESSING AN
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
