МЕТОДЫ, ПОЗВОЛЯЮЩИЕ ПРОГНОЗИРОВАТЬ СОСТОЯНИЕ ТЕХНИЧЕСКОГО ОБОРУДОВАНИЯ - Студенческий научный форум

IX Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2017

МЕТОДЫ, ПОЗВОЛЯЮЩИЕ ПРОГНОЗИРОВАТЬ СОСТОЯНИЕ ТЕХНИЧЕСКОГО ОБОРУДОВАНИЯ

 Комментарии
Текст работы размещён без изображений и формул.
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF
Современные технические системы требуют создания подходов, с использованием которых можно было бы проводить оценку их состояния для разных прикладных вариантов [1-3]. К настоящему времени сформировано большое число способов и методик, дающие возможности для проведения оценок характеристик по широкому классу объектов. Объекты могут иметь различные внутренние устройства, функциональные параметры. С точки зрения практических приложений важным является построение алгоритмов, позволяющих проводить прогнозирование состояния объектов технического оборудования. При некоторых условиях такие алгоритмы ведут к заметному уменьшению необходимого машинного времени при моделировании для того, чтобы обеспечить требуемую точность [4-6].

Среди подходов, связанных с прогнозированием можно отметить наиболее часто применяемые:

1.использование интерполяции и экстраполяции.

2.применение метода экспертных оценок.

3.использование статистического анализа.

4.внедрение методов искусственного интеллекта

5.реализация методов моделирования.

Выбор методов прогнозирования определяется многими факторами.

Анализ демонстрирует, что проведение расчетов параметров в линейных системах происходит на основе более простых подходов, чем в нелинейных.

Прогнозы характеристик могут проводиться как для отдельных объектов, так в случае, когда рассматривается множество объектов.

Если прогнозы по динамике каких-то систем, то важно обладать подробным изложением тех параметров, которыми характеризуются информационные системы [7].

ЛИТЕРАТУРА

  1. Ермолова В.В., Преображенский Ю.П. Архитектура системы обмена сообщений в немаршрутизируемой сети / В.В.Ермолова, Ю.П. Преображенский // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2010. № 7. С. 79-81.

  2. Маловик К.Н. Развитие научных основ повышения качества оценивания и прогнозирования ресурсных характеристик сложных объектов/ К.Н.Маловик // Монография. Севастополь: СНУЯЭиП, 2013, 332 с.

  3. Львович Я. Е. Экспертно-оптимизационное моделирование кластерного разделения объектов сетевой системы / Я. Е.Львович, С. О.Сорокин // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2014. № 13. С. 49-52.

4.Воронов А.А. Обеспечение системы управления рисками при возникновении угроз информационной безопасности / А.А.Воронов, И.Я.Львович, Ю.П.Преображенский, В.А.Воронов // Информация и безопасность. 2006. Т. 9. № 2. С. 8-11.

5.Зяблов Е.Л. Разработка лингвистических средств интеллектуальной поддержки на основе имитационно-семантического моделирования / Е.Л.Зяблов, Ю.П.Преображенский // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2009. № 5. С. 024-026.

6.Паневин Р.Ю. Задачи оптимального управления многостадийными технологическими процессами / Р.Ю.Паневин, Ю.П.Преображенский // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2010. № 6. С. 77-80.

7.Максимов И.Б. Принципы формирования автоматизированных рабочих мест / И.Б.Максимов // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2014. № 12. С. 130-135.

Просмотров работы: 151