ПРИКАСПИЙСКИЙ ЖУРНАЛ

УПРАВЛЕНИЕ И ВЫСОКИЕ ТЕХНОЛОГИИ

Применение нейросетевого подхода при проектировании информационно-измерительных систем для определения степени повреждения технически сложных объектов

Читать

Савочкин Александр Евгеньевич Применение нейросетевого подхода при проектировании информационно-измерительных систем для определения степени повреждения технически сложных объектов  // Прикаспийский журнал:  управление и высокие технологии. — 2013. — №2. — Стр. 151-160.

Савочкин Александр Евгеньевич - аспирант, Пензенская государственная технологическая академия, 440039, Российская Федерация, г. Пенза, проезд Байдукова/ул. Гагарина, д.1а/11, aebrat@mail.ru

В данной статье на материале базы вибросигналов были апробированы технологии нейросетевого программирования с использованием аналитической платформы Deductor и Matlab Simulink. Целью работы было исследование возможности использования аппарата искусственных нейронных сетей для решения задач идентификации состояния технически сложных объектов (ТСО). Для решения данной задачи была использована технология KDD – Knowledge Discovery in Database – извлечение знаний из баз данных. В рамках проведенных исследований были опробованы архитектуры многослойных нейронных сетей, проводилось тестирование и оценка точности результатов идентификации. После этого была выбрана оптимальная архитектура искусственной нейронной сети (ИНС). Посредством моделирования ИНС была выявлена степень повреждения ТСО (S) для нескольких тестовых сигналов и проведены проверки на точность и адекватность. Они свидетельствуют о высоких идентификационных способностях использованной ИНС.

Ключевые слова: вибросигнал,идентификация,технически сложные объекты,интеллектуальный анализ данных,нейронная сеть,нейровычисления