Розглянуто задачу зменшення розмірності сигналів діагностування для їх використання у нейромережевих моделях. Об'єктом дослідження є процес перетворення вхідних сигналів діагностування для їх подальшого використання при побудови прогнозуючих моделей. Мета роботи - створення методів для перетворення сигналів діагностування у результаті використання яких будуть отримані нові сигнали, які у свою чергу будуть використані при побудові нейромережевих прогнозуючих моделей та дозволять значно скоротити час синтезу моделі за рахунок скорочення їх розмірності та виділення необхідних компонент, що характеризують стан окремих елементів об'єкту діагностування. Запропоновано методи, що дозволяють одночасно скоротити розмірність вхідних сигналів діагностування та виділити з них компоненти, що характеризують стан окремих елементів об'єкту діагностування на основі експертних знань про процес діагностування. Розроблені методи базуються на основі методів цифрової обробки сигналів. Відповідно до експертних знань про обієкт та процес діагностування обираються необхідні процедури перетворення сигналів та їх параметри. Відповідно вимогам до бажаної точності та детальності отримуваного прогнозу обирається оптимальний ступень усереднення сигналу, який напряму впливає на швидкість побудови прогнозуючої моделі. Запропоновані методи можуть бути використані для перетворення сигналів діагностування різноманітних діагностичних процесів де є потреба у побудові нейромережевих прогнозуючих моделей на основі сигналів великої розмірності. Проведено дослідження розроблених методів для перетворення сигналів діагностування отриманих на складному об'єкті технічної діагностики, а саме на трансмісії гелікоптера. На основі отриманих сигналів було синтезовано нейромережеву модель, навчання якої потребує набагато менших обчислювальних ресурсів, при цьому точність прогнозування залишається оптимальною. Розроблені методи реалізовано програмно і досліджено при вирішенні задачі прогнозування майбутнього стану трансмісії гелікоптера під час процесу діагностування. Висновки: проведені експерименти підтвердили ефективність розроблених методів і дозволяють рекомендувати його для використання на практиці при вирішенні задач діагностування. Перспективи подальших досліджень можуть полягати в пошуку кращих параметрів розроблених методів, оптимізації їх програмних реалізацій, а також експериментальному дослідженні запропонованих методів на більшому комплексі практичних задач діагностування складних об'єктів різної природи за їх діагностичними сигналами.

 Наукова періодика України 

---

Додаткова інформація про автора(ів) публікації:
(cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці)

• Олійник Андрій Анатолійович (економічні науки)

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"