ISSN 1991-2927
 

АПУ № 4 (54) 2018

Автор: "Жуков Дмитрий Анатольевич"

УДК 519.248:681.518.5

Жуков Дмитрий Анатольевич, Ульяновский государственный технический университет , окончил факультет информационных систем и технологий Ульяновского государственного технического университета, аспирант кафедры «Прикладная математика и информатика» УлГТУ. Имеет научные труды в области статистических методов и машинного обучения. [e-mail: zh.dimka17@mail.ru]Д.А. Жуков,

Клячкин Владимир Николаевич, Ульяновский государственный технический университет , доктор технических наук, профессор, окончил механический факультет Ульяновского политехнического института. Профессор кафедры «Прикладная математика и информатика» УлГТУ. Имеет научные труды в области надежности и статистических методов. [e-mail: v_kl@mail.ru]В.Н. Клячкин

Влияние объема контрольной выборки на качество диагностики состояния технического объекта52_11.pdf

Рассматривается задача прогнозирования исправности технического объекта по известным показателям его функционирования. Исходными данными являются известные результаты оценки состояния объекта по информации о предшествующей эксплуатации: при заданных значениях контролируемых показателей техническая система исправна или неисправна. Такая задача может быть решена методами машинного обучения, она сводится к бинарной классификации состояний объекта. Качество диагностики может существенно зависеть от множества факторов: метода обучения, правильного выделения факторов, характеризующих работу объекта, объема выборки и других. В работе проводится исследование влияния объема контрольной выборки на качество диагностики, оцениваемое по количеству неверно спрогнозированных состояний методом кросс-валидации. Испытания проводились в пакете Matlab, использовано десять различных методов машинного обучения: логистическая регрессия, метод опорных векторов, бэггинг деревьев решений и другие. Показано, что при правильном выборе доли контрольной выборки можно повысить качество диагностики на 5-7%.

Техническая диагностика, исправность, показатели функционирования, машинное обучение, контрольная выборка, кросс-валидация.

2018_ 2

Рубрика: Математическое моделирование

Тематика: Математическое моделирование.


УДК 658.562.012.7

Клячкин Владимир Николаевич, Ульяновский государственный технический университет, доктор технических наук, профессор, окончил механический факультет Ульяновского политехнического института. В настоящее время профессор кафедры «Прикладная математика и информатика» Ульяновского государственного технического университета. Имеет научные труды в области надежности и статистических методов. [e-mail: v_kl@mail.ru]В.Н. Клячкин,

Кравцов Юрий Андреевич, УлГТУ, окончил физико-технический факультет Ульяновского государственного университета, аспирант кафедры «Прикладная математика и информатика» УлГТУ. Имеет научные труды в области статистического контроля процессов. [e-mail: ukravtsov@rambler.ru]Ю.А. Кравцов,

Жуков Дмитрий Анатольевич, УлГТУ, студент 5 курса специальности «Прикладная математика» УлГТУ. Область научных интересов - статистические методы диагностики технических объектов. [e-mail: zh.dimka17@mail.ru]Д.А. Жуков

Оценка эффективности диагностики состояния объекта по наличию неслучайных структур на карте хотеллинга39_7.pdf

Состояние технического объекта часто считается аварийным, если нарушена стабильность его работы. Для диагностики нарушений стабильности по множеству коррелированных параметров могут быть использованы многомерные карты Хотеллинга. Основной критерий стабильности процесса в этом случае - отсутствие точек на карте, лежащих выше контрольной границы. Однако этот критерий не всегда позволяет своевременно обнаруживать нарушения процесса. С целью повышения чувствительности карты к возможным нарушениям предложено выявлять на карте наличие неслучайных структур: такого расположения точек, которое свидетельствует о нарушении процесса. Еще один возможный способ повышения эффективности контроля - использование предупреждающей границы: попадание нескольких точек подряд в диапазон между предупреждающей и контрольной границами - свидетельствует о нарушении процесса.Исследуется эффективность этих методов аналитически и с применением статистических испытаний. На примере конкретного технологического процесса изготовления крышки датчика аэродинамических углов показано значительное повышение чувствительности к возможным нарушениям.

Стабильность процесса, карта хотеллинга, неслучайные структуры, предупреждающая граница, эффективность контроля.

2015_ 1

Рубрика: Математическое моделирование

Тематика: Математическое моделирование.


Vladimir Nikolaevich Klyachkin, Ulyanovsk State Technical University, Doctor of Engineering; graduated from the Faculty of Mechanics at Ulyanovsk Polytechnic Institute; Professor at the Department of Applied Mathematics and Informatics at Ulyanovsk State Technical University; an author of scientific papers in the field of reliability and statistical methods. [e-mail: v_kl@mail.ru]V. Klyachkin,

Iurii Andreevich Kravtsov, Ulyanovsk State Technical University, graduated from the Faculty of Physics and Technology at Ulyanovsk State University, Post-Graduate Student at the Department of Applied Mathematics and Informatics at Ulyanovsk State Technical University; an author of scientific papers in the field of statistical process control. [e-mail: ukravtsov@rambler.ru]I. Kravtsov,

Dmitrii Anatolievich Zhukov, Ulyanovsk State Technical University, a fifth-year student of a specialty in Applied Mathematics at Ulyanovsk State Technical University; his research interests - statistical diagnostic methods of technical objects. [e-mail: zh.dimka17@mail.ru]D. Zhukov

Evaluation of Object Status Diagnosing Efficiency to Non-random Structures Existance on the Hotelling’s Chart 39_7.pdf

The status of a technical object is often considered emergency if the stability of its operation is broken. multivariate Hotelling’s charts can be used for diagnostics of stability disruption on set of the correlated parameters. The basic criterion of the process stability in this case is the absence of the points above control limit on the chart. However, this criterion does not allow to find out process disruption promptly. For the purpose of increasing sensitivity of the chart to possible failures, it is offered to reveal the presence of nonrandom structures on the chart (the arrangement of points that indicates the process disruption). One more possible way to increase the effectiveness of the control is to use the warning border (the several points that hit in a range between warning and control limits and testify to the process disruption).The effectiveness of these methods is investigated analytically and with the use of statistical tests. The sensitivity substantial increase to possible process disruption is shown by example of the concrete technological process of manufacturing a cover of the sensor of aerodynamic corners.

Process stability, hotelling's chart, nonrandom structures, warning border, efficiency of the control.

2015_ '

Рубрика: Mathematical modeling

Тематика:


© ФНПЦ АО "НПО "Марс", 2009-2018 Работает на Joomla!