Программные продукты и системы

Авторы данной работы исследуют алгоритмы совместной обработки первичных данных о состоянии сложного многостадийного технологического процесса (ТП) для получения вероятностных характеристик аномальных критических событий или инцидентов, которые потенциально могут привести к отдельным сбоям или даже к аварийным ситуациям. Преследуемая цель – разработка соответствующей технологии обнаружения и прогнозирования инцидентов, включающей ПО и технологическую БД.

Методологическая основа для разработки такой технологии должна учитывать объективные условия неопределенности при получении и анализе данных от сенсоров технологического оборудования, из технических регламентов, а также от специалистов-экспертов. Эта неопределенность порождает проблему доверия к данным, используемым для принятия решений, которые могут иметь критический характер для непрерывных производств.

Одним из общих подходов для снижения неопределенности в используемых данных и повышения степени доверия к ним может быть гибридизация методов интеллектуальной обработки нечеткой информации. При этом ожидается более высокая синергетическая эффективность по сравнению с автономным использованием отдельных методов.  Существенным обстоятельством является непростая формализация задачи снижения неопределенности, связанная с пониманием адекватности используемых методов. Должна приниматься во внимание и трудоемкость требуемых вычислений. Учитывая эти факторы, а также необходимость сложной системной интеграции используемых методов, актуальным решением представляется разработка демонстратора технологии.

Подробное описание дается в статье «Демонстратор программной платформы для совместного использования алгоритмов теории свидетельств и нейронных сетей в нечетких системах», авторы Иванов В.К., Палюх Б.В. (Тверской государственный технический университет, г. Тверь).