Визначення надійності та оцінка промислової системи є важким і важливим проблемним завданням для інженерії керування. У цьому контексті надійність може бути охарактеризована як вірогідність того, що машинна мережа реалізує свої запропоновані функції в умовах спостереження впродовж певного часового проміжку, коли працює система машинної мережі. У цьому дослідженні застосовується метод одиночного датчика для діагностування несправностей залежно від ідентифікації одного параметра. На ранніх етапах важко діагностувати помилку машини через невизначеність у середовищі моделювання. З огляду на ці факти, невизначеності і двозначності в моделюванні, прийняття рішень стає складним завданням і призводить до значних фінансових втрат. Для подолання цих проблем між проявами несправності машини та оцінкою її ступеня в роботі запропоновано новий підхід із застосуванням штучного інтелекту на основі теорії Демпстера-Шафера. Ця теорія дозволяє більш точно визначати стан машини шляхом об'єднання інформації з різних датчиків. Результати числового експерименту демонструють високу ефективність запропонованої методики у порівнянні з дискретними класифікаторами з вихідними даними одиночних датчиків.

  Повний текст PDF - 418.1 Kb    Зміст випуску     Цитування публікації

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