Проверяемый текст
Зеленский Владимир Анатольевич. Развитие теории и разработка мультиплексированных волоконно-оптических информационно-измерительных систем мониторинга сложных технических объектов (Диссертация 2010)
[стр. 13]

обеспечения, обеспечение работы в различных условиях: в цехах предприятий, в научных лабораториях, при удаленном доступе, в полевых условиях при воздействии внешних дестабилизирующих факторов; разработка программного обеспечения, осуществляющего первичную математическую обработку информации по заданным формулам и аппроксимирующим зависимостям, передачу результатов измерений в локальную сеть предприятия в процессе измерения параметров объекта мониторинга, формирование базы знаний в системе; обработка полученных массивов данных с помощью специализированных пакетов прикладных программ для решения вопросов прогнозирования, идентификации и управления измерениями, перенос результатов измерений в вычислительную систему, их сохранения, просмотра, анализа, а также печати отобранных результатов в виде таблиц с указанием времени и даты проведения измерений и контроля параметров объекта.
Необходимость применения интеллектуальных мониторинговых систем возникает также в тех случаях, когда предметная область, например, физическая природа параметров мониторинга, постоянно находится в процессе развития.
Поэтому основой таких интеллектуальных систем является постоянно развиваемая модель предметной области на основе непрерывно пополняемой базы знаний.
В связи с этим интеллектуальные
информационно-измерительные системы должны иметь созданную базу знаний, адекватно отражающую информацию о предметной области и быть приспособленными для перестройки аппаратных и программных средств в соответствии с выбранной стратегией.
Для проведения мониторинга в различных эксплуатационных ситуациях существует множество стратегий:
£= {£и, Sn, Sc), где Su идентификация параметров, измеряемых и контролируемых с помощью интеллектуальных мониторинговых систем в условиях воздействия дестабилизирующих факторов; Sn параметрическая коррекция базовых алгоритмов функционирования интеллектуальных мониторинговых систем в зависимости от меняющейся ситуации; Sc структурная коррекция, предполагающая выбор заданных алгоритмов функционирования интеллектуальных мониторинговых систем.
Стратегия идентификации
S„ предполагает сбор информации о характеристиках сложного технического объекта на стадии подготовки и проведения испытаний системы в условиях воздействия дестабилизирующих факторов.
Дестабилизирующими факторами, воздействующими на
13
[стр. 134]

стабильность обработки параметров, независимость от времени и влияния изменений в окружающей среде, действия дестабилизирующих факторов; обеспечение гибкости системы в результате способности к перестройке структуры аппаратных средств, измерительных и управляющих функций посредством программных средств; реализация модульного принципа проектирования на базе современных открытых стандартов, возможность модернизации путем установки требуемых модулей и замены прикладного программного обеспечения, обеспечение работы в различных условиях: в цехах предприятий, в научных лабораториях, при удаленном доступе, в полевых условиях при воздействии внешних дестабилизирующих факторов; разработка программного обеспечения, осуществляющего первичную математическую обработку информации по заданным формулам и аппроксимирующим зависимостям, передачу результатов измерений в локальную сеть предприятия в процессе измерения параметров объекта мониторинга, формирование базы знаний в системе; обработка полученных массивов данных с помощью специализированных пакетов прикладных программ для решения вопросов прогнозирования, идентификации и управления измерениями, перенос результатов измерений в вычислительную систему, их сохранения, просмотра, анализа, а также печати отобранных результатов в виде таблиц с указанием времени и даты проведения измерений и контроля параметров объекта.
Необходимость применения интеллектуальных мониторинговых систем возникает также в тех случаях, когда предметная область, например, физическая природа параметров мониторинга, постоянно находится в процессе развития.
Поэтому основой таких интеллектуальных систем является постоянно развиваемая модель предметной области на основе непрерывно пополняемой базы знаний.
В связи с этим интеллектуальные
134

[стр.,135]

информационно-измерительные системы должны иметь созданную базу знаний, адекватно отражающую информацию о предметной области и быть приспособленными для перестройки аппаратных и программных средств в соответствии с выбранной стратегией.
Для проведения мониторинга в различных эксплуатационных ситуациях существует множество стратегий:
S={SU,S„,SC}, где SIt идентификация параметров, измеряемых и контролируемых с помощью интеллектуальных мониторинговых систем в условиях воздействия дестабилизирующих факторов; Sn — параметрическая коррекция базовых алгоритмов функционирования интеллектуальных мониторинговых систем в зависимости от меняющейся ситуации; Sc — структурная коррекция, предполагающая выбор заданных алгоритмов функционирования интеллектуальных мониторинговых систем.
Стратегия идентификации
Su предполагает сбор информации о характеристиках сложного технического объекта на стадии подготовки и проведения испытаний системы в условиях воздействия дестабилизирующих факторов.
Дестабилизирующими факторами, воздействующими на
работоспособность интеллектуальных мониторинговых систем, являются: температура окружающей среды, влажность, давление, уровень напряженности электромагнитного поля, радиационный фон.
Данная стратегия совместно с базой знаний интеллектуальных мониторинговых систем используется для установления отклонения параметров системы от внесенных при тестировании, и о параметрах при нормальных условиях эксплуатации, имеющихся в базе знаний.
При корректирующей по параметрам стратегии Sn осуществляется коррекция алгоритмов функционирования интеллектуальных мониторинговых систем, параметров объекта и результатов измерений.
При коррекции возможно изменение алгоритма измерения в зависимости от 135

[стр.,146]

Это, соответственно, «Выбор математической модели», «Измерение с прогнозируемой погрешностью», «Определение вероятности ошибки», «Критерий принятия решений».
В связи с этим интеллектуальные информационно-измерительные системы должны иметь созданную базу знаний, адекватно отражающую информацию о предметной области и быть приспособленными для перестройки аппаратных и программных средств в соответствии с выбранной стратегией
в зависимости от измерительной ситуации.
Наличие неопределенностей при получении, формировании и представлении знаний вызывает определенные трудности при принятии решений.
В интеллектуальной ВОИИС во многом сложнее оценивать измерительную ситуацию, воспринимать события и явления в предметной области, решать задачи при наличии нечеткого представления знаний.
В этих условиях при описании математическими моделями объекта, измерительной ситуации, принятии решений и других возникает проблема недостатка информации, который возникает из-за неполноты информации, описывающей объект, из-за неформализованного представления информации, а также из-за нечеткости информации, появляющейся в условиях неопределенности.
Одно из направлений исследований в решении проблем неопределенности связано с созданием математических методов для описания нечетко определенных предметных областей.
Трудности при этом возрастают, если существует лингвистическая неопределенность при описании предметной области.
В подобных ситуациях широкое применение находит аппарат нечеткой логики [45,111].
146

[Back]