ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Публикационная активность

(сведения по итогам 2017 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,500
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,405
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 0,817
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,319
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,264
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 6012
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 404
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 338
Десятилетний индекс Хирша: 17
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2017 год: 527
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2017 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 16

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2017 гг. на сайте РИНЦ

Вход


Забыли пароль? / Регистрация

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

1
Ожидается:
16 Декабря 2018

Применение средств моделирования нейросетей для анализа предаварийных ситуаций на буровых

Application of simulation neuron network for the analysis of preemergencies on the chisel
Статья опубликована в выпуске журнала № 3 за 2010 год.[ 07.09.2010 ]
Аннотация:Методы решения прикладных задач с использованием технологии нейросетей находят широкое применение в различных областях науки и техники. К задачам, успешно решаемым нейросетями, относятся формирование моделей и различных нелинейных и трудно описываемых математически систем, прогнозирование развития этих систем во времени, применение на производстве, а также диагностика и прогнозирование нештатных ситуаций в сложных технических системах.
Abstract:Currently, methods for solving practical problems using the technology of neural networks are widely used in various fields of science and technology. The objectives are being successfully resolved neural networks at this stage of development include the formation of models and various nonlinear and difficult to describe mathematically systems, forecasting the development of these systems over time, the application in production, as well as diagnosis and prediction of emergency situations in complex technical systems.
Авторы: Абу-Абед Ф.Н. (aafares@mail.ru) - Тверской государственный технический университет, Тверь, Россия, кандидат технических наук, Допира Р.В. (rvdopira@yandex.ru) - НПО РусБИТех, пр-т Калинина, 17, г. Тверь, 170001, Россия, г. Тверь, Россия, доктор технических наук
Ключевые слова: сложные технические системы, искусственные нейронные сети
Keywords: complex tech systems, artificial neural networks
Количество просмотров: 9907
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (5.84Мб)
Скачать обложку в формате PDF (1.43Мб)

Размер шрифта:       Шрифт:

Искусственные нейронные сети (ИНС) являются видом математических моделей, которые строятся по принципу организации и функционирования их биологических аналогов – сетей нервных клеток (нейронов) мозга. В основе построения лежит идея о том, что нейроны можно моделировать довольно простыми автоматами (называемыми искусственными нейронами), а вся сложность мозга, гибкость его функционирования и другие важнейшие качества определяются связями между нейронами.

К задачам, успешно решаемым нейросетями на данном этапе их развития, относятся:

-    распознавание зрительных, слуховых образов (от распознавания текста и целей на экране радара до систем голосового управления);

-    ассоциативный поиск информации и создание ассоциативных моделей, синтез речи, формирование естественного языка;

-    формирование моделей и различных нелинейных и трудно описываемых математически систем, прогнозирование развития этих систем во времени (применение на производстве, прогнозирование развития циклонов и других природных процессов, прогнозирование изменений курсов валют и других финансовых процессов);

-    системы управления и регулирования с предсказанием; управление роботами, другими сложными устройствами;

-    разнообразные конечные автоматы (системы массового обслуживания и коммутации, телекоммуникационные системы);

-    принятие решений и диагностика, исключающие логический вывод, особенно в областях, где отсутствуют четкие математические модели (медицина, криминалистика, финансовая сфера).

Уникальное свойство нейросетей – универсальность. Благодаря универсальности и перспективности для решения глобальных задач, например, построения ИИ и моделирования процесса мышления, нейросети являются важным направлением исследования, требующим тщательного изучения.

Этапы обучения сети

Инициализация. Весовым коэффициентам и смещениям сети присваиваются малые случайные значения из диапазонов (Wmin, Wmax) и (dWmin, dWmax) соответственно.

Определение элемента обучающей выборки: (<текущий вход>, <желаемый выход>). Текущие входы (x0, x1, ..., xN-1) должны различаться для всех элементов обучающей выборки. При использовании многослойного персептрона в качестве классификатора желаемый выходной сигнал (d0, d1, ..., dN-1) состоит из нулей, за исключением одного единичного элемента, соответствующего классу, которому принадлежит текущий входной сигнал.

Вычисление текущего выходного сигнала. Данный сигнал определяется в соответствии с традиционной схемой функционирования многослойной нейронной сети.

Подпись:  
Рис. 1. Модель, созданная средствами MS ExcelНастройка синаптических весов. Для настройки весовых коэффициентов используется рекурсивный алгоритм, который сначала применяется к выходным нейронам сети, а затем проходит сеть в обратном направлении до первого слоя. Синаптические веса настраиваются в соответствии с формулой Wij(t+1) = Wij(t)+rgjxi, где wij – вес от нейрона i или от элемента входного сигнала i к нейрону j в момент t; xi – выход нейрона i или i-й элемент входного сигнала; r – шаг обучения; gj – значение ошибки для нейрона j.

Если нейрон с номером j принадлежит последнему слою, то gj=yj(1-yj)(dj-yj), где dj – желаемый выход нейрона j; yj – текущий выход нейрона j.

Если нейрон с номером j принадлежит одному из слоев с первого по предпоследний, то gj=x¢j(1- -x¢j)∑gk wjk, где k пробегает все нейроны слоя с номером на единицу больше, чем у того, которому принадлежит нейрон j.

Внешние смещения нейронов настраиваются аналогичным образом.

Подпись:  
Рис. 2. Структура классов для моделирования 
обучения нейросетиРассмотренная модель может использоваться для распознавания образов, классификации, прогнозирования. Были попытки построения экспертных систем на основе многослойных персептронов с обучением по методу обратного распространения.

У этой модели нейронной сети есть недостатки. Многокритериальная задача оптимизации в методе обратного распространения рассматривается как набор однокритериальных – на каждой итерации изменяются значения параметров сети, улучшающие работу лишь с одним примером обучающей выборки. Такой подход существенно уменьшает скорость обучения.

Классический метод обратного распространения относится к алгоритмам с линейной сходимостью. Для увеличения скорости сходимости необходимо использовать матрицы вторых производных функции ошибки.

Несмотря на недостатки, обратное распространение – первый эффективный алгоритм обучения многослойных нейронных сетей, один из самых популярных алгоритмов обучения, с его помощью были решены и решаются многочисленные практические задачи.

Алгоритм обратного распространения – это итеративный градиентный алгоритм, используемый с целью минимизации среднеквадратичного отклонения текущего выхода многослойного персептрона и желаемого выхода.

Он используется для обучения многослойных нейронных сетей с последовательными связями. Нейроны в таких сетях делятся на группы с общим входным сигналом – слои. На каждый нейрон первого слоя подаются все элементы внешнего входного сигнала. Все выходы нейронов m-го слоя подаются на каждый нейрон слоя m+1. Подпись:  	 
Рис. 3. График процесса обучения на C++ Builder	
Рис. 4. График процесса обучения на Visual BasicНейроны выполняют взвешенное суммирование элементов входных сигналов. К сумме элементов входных сигналов, помноженных на соответствующие синаптические веса, прибавляется смещение нейрона. Над результатом суммирования выполняется нелинейное преобразование – функция активации (передаточная функция). Значение функции активации есть выход нейрона.

Для разработки и проверки алгоритма обратного распространения ошибки была разработана модель на MS Excel (рис. 1).

Модель опробована на примере решения стандартной задачи вычисления значений функции XOR. Поэтому в исходном файле задается обучающая выборка (см. табл.).

Вычисления значений функции XOR

XOR Function

X1

X2

Y

0

0

0

1

0

1

0

1

1

1

1

0

В результате работы программы, которая состоит из 4 обработчиков, на Visual Basic For Applications в MS Excel моделируются процессы обучения сети, для которых исходные данные выбраны в соответствии с заданными отклонениями. Результаты работы показали хорошую сходимость использованного алгоритма обучения.

Разработанная библиотека классов (рис. 2) использована для моделирования нейросети и ее обучения решению задачи «Функция XOR».

Результаты обучения (изменение весов связей) записывались в файл. По этим результатам построен график в MS Excel (рис. 3).

Аналогичный процесс обучения для тех же исходных данных смоделирован средствами Visual Basic. Результаты также представлены на графике (рис. 4).

Сравнение графиков позволяет сделать вывод о полной идентичности двух представленных моделей.

Решения прикладных задач

Методы решения прикладных задач с использованием технологии нейросетей находят широкое применение в различных областях науки и техники.

Подпись:  
Рис. 5. График изменения состояния буровой 
в процессе работыОдной из сфер, где использование нейронных технологий перспективно, является диагностика и прогнозирование нештатных ситуаций в сложных технических системах [1]. Таковыми являются системы управления работой буровых установок, обеспечивающие выполнение основного производственного процесса в жизненно важных отраслях (добыча нефти и газа) [2].

В данной работе задача выявления предаварийных ситуаций на буровой формализуется как совокупность следующих подзадач:

·     определение состава информационных признаков, необходимых для анализа текущей ситуации на буровой и надежного предсказания приближения аварийной ситуации;

·     определение структуры нейросети, необходимой для анализа выбранных признаков и формирования на выходе сигнала, предупреждающего о возможности возникновения аварии или о факте ее возникновения;

·     разработка программного комплекса, реализующего разработанную структуру нейросети и обучение этой сети на реальных данных, описывающих нормальные режимы работы буровой и различного рода аварии;

·     разработка средств сопряжения программного комплекса с информационной подсистемой системы управления работой буровой установки и определение способов использования результатов, выдаваемых программным комплексом, для принятия решений по управлению работой буровой.

Для анализа аварийных ситуаций первоочередной является задача распознавания состояния буровой, соответствующего определенному этапу технологического процесса, по имеющимся показаниям датчиков. На рисунке 5 показан график изменения состояний буровой вместе с графиком изменения одного из измеряемых параметров, в качестве которого выбран вес на крюке тальблока. Даже при беглом анализе графиков можно сделать вывод о взаимосвязи этих величин.

Для автоматизации решения задачи отбора наиболее информативных признаков для обучения нейросети распознаванию состояний буровой разработан программный комплекс, использующий ранее разработанную авторами библиотеку классов на языке С++ в среде программирования Borland C++ Builder.

Тестирование разработанной программы показало, что доля правильно распознанных векторов обучающей выборки составила от 0,75 до 0,88 для различных состояний буровой.

Литература

1.   Абу-Абед Ф.Н. Нейросетевые модели при проектировании технологии производства // Математ. и компьютер. моделирование естественно-научных и социальных проблем: сб. стат. II Междунар. науч.-технич. конф. молодых специалистов, аспирантов и студентов. Пенза: «Приволжский дом знаний», 2008. С. 133–135.

2.   Лукьянов Э.Е., Стрельченко В.В. Геолого-технологи­ческие исследования в процессе бурения. М.: Нефть и газ, 1997. 688 с.

3.   Каллан Р. Основные концепции нейронных сетей. М.: Издат. дом «Вильямс», 2001. 288 с.

4.   Люггер ДЖ. Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем. М.: Издат. дом «Вильямс», 2003.

5.   Заенцев И.В. Нейронные сети: основные модели: учеб. пособие. Воронеж, 1999. 76 с.


Постоянный адрес статьи:
http://swsys.ru/index.php?page=article&id=2581
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (5.84Мб)
Скачать обложку в формате PDF (1.43Мб)
Статья опубликована в выпуске журнала № 3 за 2010 год.

Возможно, Вас заинтересуют следующие статьи схожих тематик: