РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СОСТОЯНИЯ ЭЛЕМЕНТОВ ТЕХНИЧЕСКИ СЛОЖНОГО ОБЪЕКТА 

Тюрин Михаил Владимирович, кандидат технических наук, старший научный сотрудник, Научно-исследовательский институт физических измерений (440026, Россия, г. Пенза, ул. Володарского, 8), preobrazovatel@niifi.ru
Фомин Сергей Анатольевич, главный специалист, отдел промышленной безопасности и надзора за природопользованием, Центр эксплуатации объектов наземной космической инфраструктуры (107996, Россия, Москва, ул. Щепкина, 42)
Прокофьев Олег Владимирович, кандидат технических наук, доцент, кафедра информатики, математики и общегуманитарных наук, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации (Пензенский филиал) (440052, Россия, г. Пенза, ул. Калинина, 33Б)

629.78.05

Актуальность и цели. Первичные преобразователи сигналов, передающих информацию о состоянии технически сложного объекта (ТСО), отличаются разнообразием набора выходных величин, скоростей их изменения и динамических диапазонов значений. Возникает необходимость разработки адаптивной методики выбора «наилучшей» модели временного ряда для прогнозирования состояния отдельного элемента системы. В процессе выбора должна быть учтена возможность программно-аппаратной реализации в условиях информационной среды системы мониторинга и контроля. Оценка будущего состояния элемента имеет значение для предупреждения аварийных ситуаций и нештатных режимов эксплуатации ТСО.
Материалы и методы. Применен парно-доминантный механизм выбора модели временного ряда. Использована методология UML-моделирования, обеспечивающая переход от анализа и структурирования первичной измерительной информации до процедуры генерации структур баз данных и программного кода. Процедура окончательного выбора «наилучшей» модели была сформулирована как многокритериальная задача дискретной оптимизации.
Результаты. Построено комплексное описание информационной среды системы мониторинга и контроля ТСО на основе MMD-диаграммы физических объектов. Предложен алгоритм парно-доминантного выбора математической модели временного ряда на основе дерева решений. Разработаны дополнительные ограничения для случая возникновения неединственного решения о выборе. Даны рекомендации по выбору модели в условиях малых выборок наблюдений временного ряда.
Выводы. Выбор наилучшей модели временного ряда для прогнозирования состояния ТСО возможен на основе дерева решений, реализующего парно-доминантный алгоритм выбора. При необходимости коротких выборок наблюдений временного ряда набор моделей корректируется.

прогнозирование состояния, технически сложный объект, система мониторинга и контроля, предупреждение аварийных ситуаций.

 Скачать статью в формате PDF

1. Структурный подход к анализу состояний сложных систем / М. В. Тюрин, А. Б. Щербань, В. В. Соловьев, Е. Н. Мурашкина // Современные информационные технологии. – 2011. – № 14. – С. 72–76.
2. Тюрин, М. В. Синтез информационно-структурных моделей состояния технически сложных объектов наземной инфраструктуры / М. В. Тюрин // Современные информационные технологии. – 2012. – № 15. – С. 16–19.
3. Тюрин, М. В. Математические модели состояния систем мониторинга и контроля технически сложных объектов наземной инфраструктуры / М. В. Тюрин // Современные информационные технологии. – 2012. – № 15. – С. 11–15.
4. Дмитриенко, А. Г. Идентификация закономерностей в дисперсии остаточного компонента временного ряда / А. Г. Дмитриенко, О. В. Прокофьев, А. Е. Савочкин // Современные информационные технологии. – 2013. – № 18 (18). – С. 59–63.
5. Математическое обеспечение автоматизированной информационной подсистемы проверки стабильности структуры временного ряда / М. Ю. Михеев, О. В. Прокофьев, И. Ю. Семочкина, А. Е Савочкин // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. Сер. Технические науки. Информационная технология. – 2014. – № 1 (3). – С. 193–203.
6. Прокофьев, О. В Алгоритмическая модификация теста Чоу для автоматизированной проверки гипотезы о структурной стабильности тренда / О. В. Прокофьев, А. Е. Савочкин // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. – 2014. – № 3 (19). – С. 183–188.
7. Yurkov, N. K. Characteristic features of the control of complex systems utilizing conceptual models / N. K. Yurkov // MEASUREMENT TECHNIQUES. – 2004. – Apr. – Vol. 47, № 4. – P. 339–342.
8. Yurkov, N. K. Synthesis of a conceptual model of a subject domain. Characteristic features of modeling complex systems / N. K. Yurkov // MEASUREMENT TECHNIQUES. – 2004. – Feb. – Vol. 47, № 2. – P. 128–133.