Застосування нейромереж для забезпечення функціональної стійкості виробничих процесів
DOI:10.31673/2412-4338.2020.021328
Анотація
Значна кількість різноманітних публікацій в області функціональної стійкості складних технічних систем та в області штучного інтелекту, а саме нейронних мереж, визначає необхідність проведення аналізу результатів і їхнє осмислення з точки зору оцінки доцільності поєднання цих областей. В роботі вивчаються характеристики поведінки складних технічних систем, що реалізують властивість функціональної стійкості зазначених систем. В статті наведено означення функціонально стійкого виробничого процесу промислового підприємства та критерій забезпечення його функціональної стійкості. Забезпечення функціональної стійкості виробничих процесів є важливою проблемою на сьогоднішній день. В теперішній час для забезпечення високого рівня функціональної стійкості вже запропоновано багато різноманітних методів, але їх весь час потрібно постійно змінювати та вдосконалювати. Нейронні мережі є інструментом, який дозволяє створювати глибоку ієрархію прийняття рішень з врахуванням місця, виду та рівня дефекту, який виник в системі управління і, як наслідок, може ефективно використовуватись для розв'язання даної задачі. Тому в статті розглянуто особливості основних положень теорії штучного інтелекту, а саме нейронних мереж, для забезпечення функціональної стійкості виробничих процесів промислових підприємств. Ґрунтуючись на проведеному аналізі, в статті досліджено можливості застосування нейронних мереж для діагностики стану систем та практичного застосування інструментарію нейронних мереж для виявлення та локалізації дефектів в роботі систем, що є запорукою забезпечення функціональної стійкості виробничих процесів підприємства. Удосконалено методику забезпечення властивості функціональної стійкості інформаційної системи підприємства. Перспективними шляхами подальших досліджень у зазначеному напрямку може бути широке коло питань щодо розробки нових та удосконалення існуючих методик забезпечення функціональної стійкості виробничих процесів підприємств, в тому числі засобами штучного інтелекту.
Ключові слова: нейронна мережа, виробничий процес, функціональна стійкість, мережа прямого поширення, мережа радіальних базисних функцій, мережа Хопфілда, нейронні мережі з самоорганізацією, функція активації.
Список використаної літератури
1. Собчук В.В. Методика створення єдиного інформаційного простору на виробничому підприємстві з функціонально стійким технологічним процесом // Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць. – вип. 6(58) – 2019. – С. 84 – 91.
2. Karpenko M., Sepehri N., Scuese D. Diagnosis of Process vavle Actuator Faults Using a Multilayer Neural Network // Control Engineering Practice. – Vol. 11. – 2003. – N 11. – P. 1289–1299.
3. Осовский С. Нейронные сети для обработки информацию – М.: Финансы и статистика, 2002. – 344 с.
4. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. – М.: Мир, 1992. – 184 с.
5. Funahashi K. On the approximate realization of continuous mapping by neural networks. – Vol.2. – 1982. – P. 183–192.
6. Hornik K., Stinchombe M., White H. Multilayer feed-forward networks are universal approximators, Neural Networks. – Vol.2. – 1989. – P 359–366.
7. Leonard J.A., Kramer M.A., Ungar L.H. Using radial basis functions to approximate a function and its error bounds // IEEE Transaction on Neural Networks. – Vol. 3. – N 4. – 1992.
8. Yu D.L., Gomm J.B., Williams D. Sensor fault diagnosis in a chemical process via RBF neural networks // Control Engineering Practice. – Vol. 7. – 1999. – N 1. – P. 49–55.
9. Guglielmi G., Parisini T., Rossi G. Fault diagnosis and neural networks: a power plant application // Control Engineering Practice. – Vol. 3. – 1995. – N 5. – P. 601–620.
10. Chan C.W., Hong Jin, Chueng K.C., Zhang H.Y. Fault detection of system with redundant sensors using constrained Kohonen networks // Automatica. – Vol. 37. – 2001. – P. 1671 – 1676.
11. Jamsa-Jounela S.-L. A process monitoring system based on the Kohonen self-organizing maps // Control Engineering Practice. – Vol. 11. – 2003. – N 11. – P. 83–92.
12. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс, 2-е изд.: Пер. с англ. – М.: ООО «И.Д. Вильямс», 2018. – C.860-871.
13. Артюшин Л.М., Машков О.А., Дурняк Б.В., Плашенко О.А. Теоретичні основи технічної кібернетики. – Львів: Українська академія друкарства, 2004. – 120 с.
14. Машков О.А., Запара А.В. Понятие функциональной устойчивости бортового информационноуправляющего комплекса // Оборудование летательных аппаратов. – К.: КИВВС, 1993. – Ч. ІІІ. – С. 25–29.
15. Машков О.А., Косіков В.В., П’янов О.О. Методика оцінки показників надійності функціонально стійких БІУК // Зб. наук. праць КІВПС. – К.: КІ ВПС, 2000. – № 9. – С. 69–80.
16. Машков О.А., Лиходеев А.С., Косиков В.В. Концептуальные основы построения функционально устойчивых бортовых информационно-управляющих комплексов авиационно-космических систем // Зб. наук. праць КІ ВПС. – К.: КІ ВПС, 2000. – № 9. – С. 3–8.
17. Машков О.А. Живучесть и стойкость системы к внешним возмущающим факторам // Бортовая система контроля и обслуживания самолета Ан-218: эскизный проект. – К.: КПО “Электронприбор”, 1992. – С. 169–171.
18. Машков О.А. Концепции построения функционально устойчивых информационно-управляющих комплексов // Тез. докл. 6-й Всесоюзной конференции. – К.: АН УССР, 1991. – Ч. ІІ. – С. 50–51.
19. Машков О.А., Кузнецов С.Д. Принципы функциональной устойчивости в бортовых информационно-управляющих комплексах // Изв. Всесоюзного НИИ стандартизации общественных технологий. – 1991. – № 3. – С. 76–79.
20. Барабаш О.В., Машков О.А. Оценка эффективности применения оперативного самодиагностирования в бортовых вычислительных системах // Материалы ІІ международной научно-технической конференции. – К.: Мин. образования Украины, 1993. – С. 44.
21. Барабаш О.В., Козелков С.В., Машков О.А. Понятійний апарат функціональної стійкості розподілених інформаційно-керуючих систем // Збірник наукових праць НЦ ВПС ЗС України. – Вип. № 7. – 2005. – С. 87–95.
22. . Машков О.А., Барабаш О.В. Синтез структуры автоматизированной системы по критерию максимума функциональной устойчивости // Аерокосмічні системи моніторингу та керування. – К.: НАУ, 2003. – Т. 2. – С. 193–196
23. Барабаш О.В., Мусієнко А.П. Основні поняття функціональної стійкості бездротової сенсорної мережі// Актуальні проблеми інформаційних технологій: Науково-технічної конференції молодих учених. – К.: КНУ, 2017.- С.39-40.
24. Собчук В.В., Барабаш О.В., Мусієнко А.П., Лаптєв О.А. Аналіз основних підходів та етапів щодо забезпечення властивості функціональної стійкості інформаційних систем підприємства. Sciences of Europe, Praha: Sciences of Europe, 2019. Vol 1, No 42. P. 41 – 44.
25. Sobchuk V., Kapustian O. Approximate Homogenized Synthesis for Distributed Optimal Control Problem with Superposition Type Cost Functional. Statistics, Optimization and Information Computing, June 2018, Vol. 6, Issue 2. P. 233 – 239.
26. Собчук В.В., Коваль М.О., Мусієнко А.П., Мацько О.Й. Метод діагностування прихованих відмов в інформаційній системі на основі застосування дворівневої системи забезпечення функціональної стійкості. Науковий журнал «Телекомунікаційні та інформаційні технології». К.: ДУТ, 2019. № 1 (62). С. 22 – 31.
27. Собчук В.В. Методика створення єдиного інформаційного простору на виробничому підприємстві з функціонально стійким виробничим процесом. Наукове періодичне видання «Системи управління, навігації та зв'язку». Полтава: ПНТУ, 2019. Вип. 6 (58). С. 84 – 91.
28. Собчук В.В. Аналіз використання ієрархічного підходу в інформаційних системах підприємств для забезпечення властивості функціональної стійкості. The International Scientific Conference “Advances of Science”: Proceedings of articles. Czech Republic, Karlovy Vary – Ukraine, Kyiv, 11 October 2019. P. 127 – 132.
29. Собчук В.В., Барабаш О.В. Функціональна стійкість процесів управління на основі інтелектуалізації інформаційної системи підприємства. II Міжнародна науково-практична конференція “Priority Directions of Science Development”, м. Львів, 25 – 26 листопада 2019 року. Львів, 2019. C. 233 – 235.
