СИСТЕМА ПРОТИВОАВАРИИНОГО УПРАВЛЕНИЯ НА ОСНОВЕ НЕЙРОННОЙ СЕТИ И НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ

Авторы

  • С.Н. Коновалов Одесский национальный морской университет
  • А.А. Егошина Одесская национальная академия связи им. А.С. Попова
  • С.М. Вороной Одесская национальная академия связи им. А.С. Попова

DOI:

https://doi.org/10.33243/2518-7139-2020-1-1-45-52

Аннотация

В статье рассматривается проблема обеспечения безопасности современных
судов, представленных в виде сложных организационно-технических систем. Представленное
исследование решает задачу диагностирования и прогнозирования уровня эксплуатационной
надежности судов с помощью гибридной экспертной системы на основе сочетания нейронной сети
и нечеткой логики. Тенденции развития современных систем управления показывают, что они
должны быть адаптивными и интеллектуальными. Тем не менее, обеспечение этих требований
невозможно для экспертных систем на основе лишь нечеткой логики. В данной статье изучается
возможность комбинации модулей нейронной сети и нечеткой логики. Рассмотрены особенности
этапов противоаварийного управления на основе предложенной гибридной экспертной системы.
Входная информация поступает в базу знаний через датчики, где структурируется и
распределяется в виде показателей работоспособности. Противоаварийные рекомендации для
оператора формируются в результате комбинации показателей работоспособности при их наличии
в базе знаний. Модули нейронной сети и нечеткой логики формируют систему оценки
работоспособности сложной технической системы на основе расчётных оценок работоспособности
технических узлов. Кроме того, сформирована иерархия факторов, влияющих на надёжность
системы. При разработке базы знаний установлены критические значения для каждой переменной,
влияющей на работоспособность системы, при достижении значений которых режим работы
становится аварийным. Используемый блок нейронной сети представляет собой многослойный
персептрон со слоем рекуррентных нейронов, на входы которого подаются факторы и критерии
работоспособности, а на выходе отображается значение работоспособности системы.
Прогнозирование технического состояния системы выполнено на основе анализа временных
рядов. В качестве тестового набора использовалась система с шестью переменными, три из
которых нелингвистические (коэффициент полезного действия, температура и давление). Общая
лингвистическая переменная, рассчитываемая нейронной сетью, включает три компонента:
скорость работы, расход топлива и степень изношенности узла. Формирование рекомендаций по
предотвращению или ликвидации аварийной ситуации выполнено с помощью модуля нечеткой
логики.

Опубликован

2020-12-14

Выпуск

Раздел

Радіотехніка і телекомунікації