Математическое и программное обеспечение систем
в промышленной и социальной сферах

ISSN (Print): 2306-2053

Входит в eLIBRARY.RU

Импакт-фактор РИНЦ: 0,784

Orcid

Владова А.Ю., Коротков А.А., Федоренко Д.Ю. Интеллектуальное обеспечение метода выявления причин возникновения аномальных особенностей металлической оболочки техногенных объектов

скачать

Аннотация

В статье рассмотрен метод выявления причин возникновения аномальных особенностей металлической оболочки техногенных объектов. Исходными данными метода являются результаты диагностических обследований, информация системы диспетчерского контроля и управления, а также проектная, исполнительная и эксплуатационная документации. Интеллектуальным обеспечением метода являются классификация контролируемых и выходных параметров, наборы сформированных правил по каждому типу особенностей и база правил, позволяющая определять причину их возникновения.

Ключевые слова

Техногенный объект, аномальная особенность, металлическая оболочка, база правил, проектная, исполнительная и эксплуатационная документации.

Владова Алла Юрьевна – д-р техн. наук, доцент кафедры программного обеспечения вычислительной техники и автоматизированных систем, ФГБОУ ВПО «Оренбургский государственный университет», e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Коротков Алексей Александрович – канд. техн. наук, начальник отдела информационно-аналитического обеспечения ООО «Научно-исследовательский институт транспорта нефти и нефтепродуктов», e-mail: al Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Федоренко Дмитрий Юрьевич – студент 4 курса факультета экономики и управления, НОАНО ВПО «Институт бизнеса и политики», e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

1. Барсегян, А. Технологии анализа данных. Data Mining, Text Mining, Visual Mining, OLAP / M. Куприянов, В. Степаненко, И. Холод – Изд-во: БХВ-Петербург, 2007. – 384 с.

2. Симчера, В. М. Методы многомерного анализа статистических данных : учеб. пособие / В.М. Симчера. – М.: Финансы и статистика, 2008. – 400 с.

3. Петрунин, Ю. Ю. Информационные технологии анализа данных. Data Analysis / Ю.Ю. Петрунин. – Издательство: КДУ, 2010 г. – 292 стр.

4. Проталинский, О.М. Применение методов искусственного интеллекта при автоматизации технологических процессов / О.М. Проталинский. – Астрахань: Изд-во АГТУ, 2004. – 183 с.

5. Джексон, П. Введение в экспертные системы / П. Джексон. – М.: Издательский дом «Вильяме», 2001. – 624 с.

6. Змитрович, А. И. Интеллектуальные информационные системы / А.И. Змитрович. – Минск: РТООО «ТетраСистемс», 1997. – 368 с.

7. Литвак, Б. Г. Экспертные технологии в управлении. – М.: Изд. «Дело», 2004. – 400 с.

8. Васильев, В.Г. Трубопроводный транспорт нефти / В.Г. Васильев, А.А. Коршак, М.В. Лурье, В.М. Писаревский и др.; под общей ред. СМ. Вайнштока. – М.: Недра-Бизнес Центр, 2002, – Т.1 – 407 с.

9. Галлямов, А.К. Обеспечение надежности функционирования системы нефтепроводов на основе технической диагностики: монография / А.К. Галлямов, К. В. Черняев, А. М. Шаммазов. – М.: ВИНИТИ, 1998. – 600 с.

10. СНиП 2.05.06-85* Магистральные трубопроводы.

11. Сергиенко, Р.Б. Коллективное формирование базы правил нечеткого классификатора / Р.Б. Сергиенко // Программные продукты и системы. – 2012. – № 4. – С. 118-121.

12. Richey, R.C.The Instructional Design Knowledge Base: Theory, Research, and Practice / R.C. Richey, J.D. Klein, M.W. Tracey – 136 p.

13. Эванс, Э. Предметно-ориентированное проектирование (DDD): структуризация сложных программных систем / Э. Эванс – Изд-во: Вильяме, 2010 г. – 448 с.