Вы здесь

Интеллектуальная технология анализа и синтеза самообучающейся системы управления технологическим процессом


Номер работы - M 49 ПОДАНА

Москаленко В.В.

 Сумской государственный университет.

Целью работы является повышение функциональной эффективности самообучающейся автоматизированной системы управления технологическим про-цессом (АСУТП), функционирующей в условиях априорной неопределенности, обусловленной произвольными начальными условиями и влиянием неконтро-лируемых возмущающих факторов на технологический процесс.

Научная новизнаполученных  результатов заключается в создании новой информационно-экстремальной технологии анализа и синтеза самообучающей-ся системы поддержки принятия решений (СППР) в составе АСУТП, что вклю-чает: комплекс категорийных моделей и информационный критерий оценки функциональной эффективности, позволяющий путем оптимизации простран-ственно-временных параметров функционирования СППР придать АСУТП свойство адаптивности при ее функционировании в условиях априорной нео-пределенности; методы построения иерархических, вложенных гиперсферичес-ких и мультимодальных гиперелипсоидных решающих правил, позволяющие повысить оперативность обучения СППР и достоверность распознавания функ-циональных состояний АСУТП; метод прогностической классификации, позво-ляющий определить момент времени переобучения СППР для коррекции реша-ющих правил в процессе функционирования АСУТП; алгоритм оптимизации временных интервалов наблюдения, шага квантования реализаций образа во времени и ретроспективного сдвига момента времени считывания признаков распознавания для повышения точности классификации функциональных сос-тояний нестационарного технологического процесса; метод информационно-экстремального машинного обучения по несбалансированным данным с раз-нотипными признаками, позволяющий осуществлять машинное обучение без предварительной обработки обучающих данных; метод автоматизации форми-рования входного математического описания СППР путем информационно-экс-тремального кластер-анализа входных данных с одновременной оптимизацией словаря признаков распознавания, позволяющий повысить функциональную эффективность обучения СППР при неопределенном алфавите классов.

Практическое значениеполученных результатов заключается в примене-нии в АСУТП интеллектуальной технологии, способной моделировать когни-тивные процессы присущие человеку при принятии решений, позволяет повы-сить точность и оперативность управления, конкурентоспособность изделий и уменьшить влияние человеческого фактора на производственный процесс. Мо-дели, методы, алгоритмы и пакеты прикладных программ проектирования само-обучающейся СППР при решении задач управления выращиванием крупнога-баритных сцинтилляционных монокристаллов из расплава использовано в Инс-титуте сцинтилляционных материалов НАН Украины (г. Харьков).

Публикации. По тематике работы опубликовано 24 научных работ, среди которых: 15 статей в научных изданиях Украины; 2 –статьи в международных изданиях,индексируемых наукометрической базой данных SCOPUS; 6 – вматериалах международных конференций; 1 патент Украины.