Применение методологии искусственного интеллекта для формализации результатов обработки нечеткой информации

Аннотация

Современные условия эксплуатации оборудования электростанций в переменных режимах и связанные с ними изменения их технического состояния во времени выдвинули на передний план ряд нерешенных вопросов для задач формирования моделей принятия решений и распознавания состояний на основе диагностики энергоустановок с использованием нечеткой информации для идентификации их состояния и управления процессами восстановления. Отсутствие единого методологического подхода в получении необходимой информации для диагностического контроля при решении подобных задач в условиях нечеткости и не- однородности исходной информации о фактическом состоянии оборудования и его ресурсе привели к тому, что существующие методы формирования данных и знаний в задачах анализа и принятия решений при управлении не идентифицированы и не взаимосвязаны с их математическими моделями, ориентированы на решение отдельных задач и не всегда обеспечивают соответствие параметров модели агрегата фактическому состоянию объекта управления. Вместе с тем переход энергетики от планово-предупредительного ремонта оборудования к ремонту по фактическому техническому состоянию привело к росту ответственности за принимаемые решения при определении времени и объема ремонтов и ужесточению требований к качеству моделей диагностики. Такой переход без соответствующей методической подготовки привел к неадекватностям диагностических моделей и моделей принятия решений, обусловленным использованием нечеткой информации о состоянии оборудования. Вместе с тем в последние годы резко возрос интерес к различным аспектам проблемы интеллектуального управления, в частности интеллектуального управления технологиями по гибридному принципу. Одно из основных направлений заключается в использовании аппарата нечетких систем и когнитивных нейронаук: нечетких множеств, нечеткой логики, нечеткого моделирования и управления, семантической организации памяти, нечеткой математики, искусственных нейронных сетей, распознавания образов, обработки информации нейронами и мозгом человека, его разумом, сознанием, мышлением, памятью и искусственной жизнью. Представлены результаты расширения практического применения аппарата и методов нечетких и гибридных систем в приложении к технологиям оценки технического состояния сложных технических и энергетических систем, особенно в условиях обработки и применения когнитивных нейронаук.