Формування простору діагностичних ознак на основі перетинів ядер Вольтерра
The class of problems of indirect control and diagnostics of complex continuous nonlinear dynamic objects of various physical nature is considered. These problems belong to the class of inductive modeling problems, the essence of which lies in the transition from empirical information to the mathema...
Збережено в:
| Дата: | 2018 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
Kamianets-Podilskyi National Ivan Ohiienko University
2018
|
| Онлайн доступ: | http://mcm-tech.kpnu.edu.ua/article/view/140049 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences |
Репозитарії
Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences| id |
mcmtechkpnueduua-article-140049 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| format |
Article |
| author |
Фомін, Олександр Олексійович |
| spellingShingle |
Фомін, Олександр Олексійович Формування простору діагностичних ознак на основі перетинів ядер Вольтерра |
| author_facet |
Фомін, Олександр Олексійович |
| author_sort |
Фомін, Олександр Олексійович |
| title |
Формування простору діагностичних ознак на основі перетинів ядер Вольтерра |
| title_short |
Формування простору діагностичних ознак на основі перетинів ядер Вольтерра |
| title_full |
Формування простору діагностичних ознак на основі перетинів ядер Вольтерра |
| title_fullStr |
Формування простору діагностичних ознак на основі перетинів ядер Вольтерра |
| title_full_unstemmed |
Формування простору діагностичних ознак на основі перетинів ядер Вольтерра |
| title_sort |
формування простору діагностичних ознак на основі перетинів ядер вольтерра |
| title_alt |
Construction of Diagnostic Signs Space Based on the Sections of Volterra Kernels |
| description |
The class of problems of indirect control and diagnostics of complex continuous nonlinear dynamic objects of various physical nature is considered. These problems belong to the class of inductive modeling problems, the essence of which lies in the transition from empirical information to the mathematical model with the aim of obtaining new knowledge and decision-making under conditions of substantial incompleteness and a priori uncertainty of information.The purpose of the work is to increase the reliability of the diagnostic procedure on the basis of the formation of informative feature spaces for the creation of effective tools for diagnosing objects of different nature.The method of model diagnostics of non-linear dynamic objects is considered, based on the description of objects in the form of Volterra integro-power series whose multidimensional kernels are used in constructing the space of diagnostic features.A method is proposed for the formation of a space of diagnostic features based on Volterra kernels by a directional search of arbitrary cross sections of nuclei, which, unlike the existing method, which uses for the formation of a space of diagnostic features of diagonal nuclear bonds, can significantly increase the reliability of diagnosis.A step-by-step algorithm for the formation of a space of diagnostic features is presented. This algorithm consists in the sequential implementation of identification operations of the diagnostic object, the formation of a family of diagnostic models of the object, the construction of a state classifier, and the selection of the resulting space of diagnostic features.It is established that the second-order kernel provides the most complete information for diagnosing the states of an object of research. Analysis of the diagnostic value is formed on the basis of the diagonal cross section of the Volterra kernels of the second order of feature spaces showed that the initial region of intersection corresponding to the first three samples has the highest informative value. |
| publisher |
Kamianets-Podilskyi National Ivan Ohiienko University |
| publishDate |
2018 |
| url |
http://mcm-tech.kpnu.edu.ua/article/view/140049 |
| work_keys_str_mv |
AT fomínoleksandroleksíjovič constructionofdiagnosticsignsspacebasedonthesectionsofvolterrakernels AT fomínoleksandroleksíjovič formuvannâprostorudíagnostičnihoznaknaosnovíperetinívâdervolʹterra |
| first_indexed |
2024-04-08T14:58:59Z |
| last_indexed |
2024-04-08T14:58:59Z |
| _version_ |
1795779031267803136 |
| spelling |
mcmtechkpnueduua-article-1400492019-03-07T12:19:13Z Construction of Diagnostic Signs Space Based on the Sections of Volterra Kernels Формування простору діагностичних ознак на основі перетинів ядер Вольтерра Фомін, Олександр Олексійович The class of problems of indirect control and diagnostics of complex continuous nonlinear dynamic objects of various physical nature is considered. These problems belong to the class of inductive modeling problems, the essence of which lies in the transition from empirical information to the mathematical model with the aim of obtaining new knowledge and decision-making under conditions of substantial incompleteness and a priori uncertainty of information.The purpose of the work is to increase the reliability of the diagnostic procedure on the basis of the formation of informative feature spaces for the creation of effective tools for diagnosing objects of different nature.The method of model diagnostics of non-linear dynamic objects is considered, based on the description of objects in the form of Volterra integro-power series whose multidimensional kernels are used in constructing the space of diagnostic features.A method is proposed for the formation of a space of diagnostic features based on Volterra kernels by a directional search of arbitrary cross sections of nuclei, which, unlike the existing method, which uses for the formation of a space of diagnostic features of diagonal nuclear bonds, can significantly increase the reliability of diagnosis.A step-by-step algorithm for the formation of a space of diagnostic features is presented. This algorithm consists in the sequential implementation of identification operations of the diagnostic object, the formation of a family of diagnostic models of the object, the construction of a state classifier, and the selection of the resulting space of diagnostic features.It is established that the second-order kernel provides the most complete information for diagnosing the states of an object of research. Analysis of the diagnostic value is formed on the basis of the diagonal cross section of the Volterra kernels of the second order of feature spaces showed that the initial region of intersection corresponding to the first three samples has the highest informative value. Розглядається клас задач непрямого контролю і діагностики складних неперервних нелінійних динамічних об’єктів різної фізичної природи. Ці задачі відносяться до класу задач індуктивного моделювання, суть яких полягає в переході від емпіричної інформації до математичної моделі з метою здобуття нових знань і прийняття рішень в умовах істотної неповноти і апріорної невизначеності інформації.Метою роботи є підвищення достовірності діагностичної процедури на основі формування інформативних просторів ознак для створення ефективних інструментальних засобів діагностування об´єктів різної природи.В роботі розглядається метод модельної діагностики нелінійних динамічних об'єктів, заснований на описі об'єктів у вигляді інтегро-ступеневих рядів Вольтерра, багатовимірні ядра яких використовуються при побудові простору діагностичних ознак.Запропоновано метод формування простору діагностичних ознак на основі ядер Вольтерра шляхом спрямованого перебору довільних перетинів ядер, який на відміну від існуючого методу, що використовує для формування простору діагностичних ознак діагональних перетинів ядер здатний істотно збільшити достовірність діагностування. Наведено покроковий алгоритм формування простору діагностичних ознак, який полягає в послідовному виконанні операцій ідентифікації об'єкта діагностування, формування сімейства діагностичних моделей об'єкта, побудові класифікатора станів і вибору підсумкового простору діагностичних ознак.У задачі діагностування станів тестового нелінійного динамічного об'єкта використання інформації у вигляді перетинів ядер Вольтерра, відмінних від діагонального, дозволило збільшити достовірність діагностичної процедури на 24%Встановлено, що найбільш повну інформацію для діагностування станів об'єкта досліджень дає ядро другого порядку. Аналіз діагностичної цінності формуються на основі функції діагонального перетину ядра Вольтерра другого порядку просторів ознак показав, що найбільш високою інформативністю володіє початкова область перетину, відповідна першим трьом відлікам. Kamianets-Podilskyi National Ivan Ohiienko University 2018-05-29 Article Article application/pdf http://mcm-tech.kpnu.edu.ua/article/view/140049 10.32626/2308-5916.2018-17.141-150 Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences; 2018: Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences. Issue 17; 141-150 Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки ; 2018: Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки. Випуск 17; 141-150 2308-5916 10.32626/2308-5916.2018-17 uk http://mcm-tech.kpnu.edu.ua/article/view/140049/137088 Авторське право (c) 2021 Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки |