
- •Предисловие
- •Список использованных сокращений
- •Часть 1.
- •Глава 1. Математические основы формализации и методов описания
- •Часть 2.
- •Глава 2. Методы представления знаний с использованием
- •Часть 3.
- •Глава 3. Интеллектуальные технологии создания информационных систем. Способы получения информации и ее реализации для оценивания состояния агрегатов
- •Часть 4.
- •Глава 4. Источники информации и причины возникновения ее неопределенности
- •4.1. Переработка и использование информации в реальных условиях функционирования агрегатов
- •Часть 5.
- •Список использованных сокращений и обозначений
- •Введение:
- •Часть 1.
- •Глава 1. Математические основы формализации и методов описания
- •Формализация объекта и парадигмы
- •1.3. Множества и перечень базовых операций над множествами
- •Перечень базовых операций над множествами
- •Области определения функций
- •Обратная функция
- •Теорема
- •Мера и нечеткая мера
- •Задача построения нечетких мер
- •Нечеткие множества: определение и формы записи в операциях и
- •1.7.Функции доверия и правило Демпстера а.Р.,[23]
- •1.8. Нормировка функций в теории нечётких множеств
- •1.9. Нечёткие отношения: прямая и обратная задачи
- •Глава 2. Методы представления знаний с использованием приближенных и нечетких множеств
- •2.1.Нечеткие вычислительные технологии
- •2.2.Семантика объекта: определение и типизация
- •2.3.Создание Базы знаний: постановка, семантика, прагматика
- •2.4. Сопоставление объектов: постановка, семантика, прагматика
- •2.5.Распознавание объектов: постановка, семантика, прагматика
- •2.6. Управление процессом представления знаний
- •Нечёткие множества: субъективность и неточность
- •2.8.Нечеткая алгебра
- •2.9.Нечеткие иерархические отношения
- •2.10.Естественность операций max и min
- •2.11.Нечеткая статистика
- •2.12. Совместимость и нечеткое ожидание
- •Глава 3. Нечеткие технологии создания информационных систем. Способы получения информации и ее реализации для оценивания состояния агрегатов
- •3.2. Обработка нечетких данных как неопределенных чисел
- •Методология представления агрегата в виде комплексного механизма
- •3.2.2. Описание исходной информации на языке размытых множеств
- •Размытость интервалов, ограничений, критериев и целей управления в эксплуатации и диагностике
- •3.3.3. Размытые ограничения, цели и оптимизация работы агрегата в условиях нечеткой информации о состоянии
- •Анализ информации для диагностики и оценивания состояния механизмов
- •3.5. Оценки погрешностей измерений и наблюдений за состоянием агрегатов
- •Влияние погрешностей исходных данных на погрешности диагноза
- •Глава 4. Источники информации и причины возникновения ее неопределенности
- •4. 2. Управление и идентификация на объекте в условиях неопределенности информации на основе знаний, получаемых при функциональной диагностике
- •Тогда множество диагностических признаков g также будет нечетким
- •4.3.Представление и использование чётких и «размытых» знаний в математических моделях оценивания состояния агрегатов, на основе функциональной диагностики
- •4.3.1.Формализация решения задачи оценивания состояния
- •4.3.2. Особенности решения задач контроля и функционирования агрегата
- •Глава 5. Введение в генетическое программирование
- •5.1. Введение в генетические и эволюционные алгоритмы
- •5.2. Сравнительный анализ эволюционных алгоритмов
- •5.3. Генетическое программирование
- •5.4. Перспективные направления развития гп
- •Глава 6. Введение в нейронные сети
- •6.1. Алгоритмы их обучение и эластичные нейро-нечеткие системы
- •6.2. Имитация нервных клеток
- •6.3. Математическая модель нейрона
- •6.4. Обучение нейронных сетей
- •6.5. Метод обратного распространения ошибки
- •6.6. Алгоритм настройки нейронной сети
- •Глава 7. Другие методы нечетких технологий для построения
- •7.1. Введение в теорию возможностей и смысла
- •7.1.1. Неопределенность и неточность
- •7.1.2. Традиционные модели неточности и неопределенности
- •7.1.3. Меры неопределенности
- •7.1.4. Меры возможности и необходимости
- •7.1.5. Возможность и вероятность
- •7.2. Языки и технологии логического программирования prolog, lisp
- •Глава 8. Послесловие
- •8.1. Эволюция искусственного интеллекта для развития интеллектуальных
- •8.2.Экспертные системы нового уровня
- •8.3. Роботика
- •8.4. Преобразование речи искусственного языка
- •8.5. Интеллект муравьёв и его использование
- •8.6. Искусственная жизнь, мозг, познание, разум, память и мышление
- •8.7. Боты
- •Optimizator подсистемы диагностики состояния энергоустановок, skais, для решения задач технического обслуживания
- •Заключение
- •Заключение
- •Литература
Список использованных сокращений и обозначений
При издании книги для печати формул и сокращений используется редактор формул Matstaip
Агрегат – лат. aggregatus-присоединенный (механическое соединение в одно целое разнородных или однородных частей, по принципу гибрида); под агрегатом будем понимать объект, определяемый множествами Т, Х, Г, Y, Z и операторами H и G, называемых операторами переходов и выходов, реализующих функции z(t) и y(t) (здесь: Т- множество рассматриваемых моментов времени; Х, Г, Y, Z- множества любой природы)
-
автоматизированная система управления
технологическим процессом
-
автоматизированная система управления
-
автоматизированная система технической
диагностики
-
система контроля, анализа и слежения
за технико-экономическим состоянием и
работоспособностью (энергоустановок
или какого-либо другого непрерывно
действующего агрегата, механизма)
-
тепловая электрическая станция
-
функциональная диагностика
-
техническая диагностика
-
коэффициент полезного действия
(механизма)
ЛПР – лицо, принимающее решение
ПО - программное обеспечение
-
паротурбинная установка
-
цилиндры турбины: высокого, среднего и
низкого давлений
САР и З – система автоматического регулирования и защиты агрегата
-
технические условия
СИ - средство измерения
НМП – нечеткое математическое программирование
Урбанизм – [фр. urbanisme– городской] – одобрительное изображение жизни горожан и крупных городов
-
трудоемкость
-
материалоемкость
-
энергоемкость
-
фондоемкость
-
длительность цикла работы турбомашины
-
технологическая себестоимость
производимой работы
турбоустановкой (агрегатом)
-
время наработки на отказ
-
энтропия теплофизическая
-
энтропия информационная – мера
неопределенности состояния объекта
или случайной величины с конечным
числом исходов
-
событие
-
семантическая эквивалентность; тогда
и только тогда, когда…;
-
семантическое следствие
-
композиция отношений, определяемая
импликацией
-
эквивалентность
-
эффективность работы электростанции
в зависимости от
мощности турбоустановки (агрегата)
-
зависимость давления разрежения в
конденсаторе от мощности турбоустановки
(агрегата)
базовое
множество (базовая шкала) параметров
входа
базовое
множество (базовая шкала) параметров
выхода
-
точность расчетов (в относительных
единицах, или в %)
-
неопределенность информации по Шеннону
(состояния)
-
степень принадлежности
к
-
тому образу (по Заде Л.)
степень
сходства с
-
тым образом
Z- базовое множество признаков состояний
D- базовое множество неисправностей
-
описание нечеткого подмножества
признаков состояния
-
множество классов технического состояния
объекта контроля
оператор
обработки исходных данных (обработки
данных и наблюдений)
-
строгое включение
-
декартово произведение
-
композиция отображений; композиция
отношений
#А,-
число элементов или кардинальная
мощность, сущность
множества
-
отображение; импликация
-
символ логического минимума; пересечение
-
объединение; логический максимум
-
отображение множества
во множество
-
макс. – мин. степень принадлежности к
пересечению множеств состояний
-
композиция двух отображений
и
на
-
матрица нечетких отношений
-
похожая функция
критерий
(мера) близости, или похожесть (расстояние
от 0,0 до 1,0)
величина
ошибки сравнения функций
-
условная плотность распределения
«»
- операция объединения одноточечных
нечетких множеств
-
степень принадлежности
нечеткому множеству
-
нечеткость множества соответствующих
параметров
-
среднеквадратичное отклонение измерений
(с.к.о.)
-
абсолютная неопределенность средства
измерения
-
относительная неопределенность средства
измерения
-
приведенная неопределенность
-
символ предпочтения
-
случайная неопределенность
-
плотность вероятности случайных
неопределенностей (закон распределения
случайных неопределенностей)
-
доверительная вероятность для нижней
и верхней границы доверительного
интервала неопределенности
-
стандартная неопределенность единичного
измерения
-
той входной величины
-
среднее арифметическое результатов
единичных измерений
-
той входной величины
k- коэффициент охвата (числовой коэффициент, используемый как множитель суммарной стандартной неопределенности для получения расширенной неопределенности)
-
квантиль распределения Стьюдента
-
эффективное число степеней свободы
-
уровень доверия (доверительная
вероятность)
-
нормирующее значение, равное верхнему
пределу измерений; диапазон измерения;
длина шкалы
-
границы неисключенной систематической
неопределенности
результата измерения
-
оценка суммарной стандартной
неопределенности результата измерения
-
границы неопределенности результата
измерения
-
суммарная стандартная неопределенность
для (не)коррелированных оценок
-
граница неопределенности измерения
-
число степеней свободы
-
плотность вероятности ошибки измерения
-
полная информация об объекте
;
-
дополнение множества
,
-
«равно по определению» или «обозначим
через»
-
максимум показателя степени принадлежности
к пересечению образов
и
;
-
кортеж из элементов порождающих
множеств, отображающих декартово
произведение, структуру
или
отрезок [0,1] вещественной прямой;
-
функция (нечеткое
отношение)
-
неубывающая функция
-
условия Липшица
«-
управляемости» – условие существования
регулятора
-
уравнение нечеткого регулятора (условие
существования)
-
композиционное правило нечеткого вывода
Заде
-
тип – нечеткие числа
-
обратное
отображение
-
интервал, открытый слева или замкнутый
справа, т.е.
-
статистическая оценка осредненного
параметра потока отказов
-
статистическая оценка средней наработки
на отказ
-
норма, введенная в пространство фазовых
траекторий
-
терм-множество лингвистической переменной
-
нечеткое множество
/- связка «при»
{}-
называется пространством с нечеткой
мерой, ее аналогом в теории вероятностей
служит система
B
– борелевское поле (подмножеств действительной числовой
оси Ω;измеримая
функция
,
называемая функцией совместимости
называется
нечеткой
мерой на
(
-
называется
-измеримой
(также и по Борелю), если
при
всех
тройка
пространства с нечеткой мерой
-
выражение для параметра нормировки
-
морфизм
категории
-
отношениене
сходства D
как дополнение к S
с функцией
-отношение
близости,
описывающее субъективное сходство как
рефлексивное, симметричное, но
необязательно транзитивное, n-местное
нечеткое отношение, где
кратное
декартово произведение X
на себя
x,y
-
служит функцией
расстояния
-
определение
понятия математического ожидания в
рамках мер возможности
Как геометр, напрягший все свои старанья,
Чтобы измерить круг, схватить умом
Искомого не может основания,
Таков был я при новом диве том …
- Данте (Dante), Рай.