Оцінка ефективності методу формування простору пошуку дiагнозу відмов автоматизованих систем

Автор(и)

  • Olena Syrotkina Національний гірничий університет пр. Дмитра Яворницького, 19, м. Дніпро, Україна, 49600, Україна https://orcid.org/0000-0002-4069-6984
  • Mykhailo Alekseyev Національний гірничий університет пр. Дмитра Яворницького, 19, м. Дніпро, Україна, 49600, Україна https://orcid.org/0000-0001-8726-7469
  • Oleksii Aleksieiev Національний гірничий університет пр. Дмитра Яворницького, 19, м. Дніпро, Україна, 49600, Україна https://orcid.org/0000-0003-4793-6669

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.108454

Ключові слова:

експертна діагностична система, діагностика відмов, структура організації даних, оцінка часу виконання алгоритму

Анотація

Розглянуто питання підвищення ефективності діагностики працездатності автоматизованих систем за допомогою експертних діагностичних систем на основі розробленого методу пошуку діагнозу на конфліктної множині вхідних даних. Пропонується використання математичних методів роботи зі структурою типу «m-арні кортежі на основі впорядкованих множин». Отримано математичні та графічні залежності мінімізації часу пошуку діагнозу для розробленого методу

Біографії авторів

Olena Syrotkina, Національний гірничий університет пр. Дмитра Яворницького, 19, м. Дніпро, Україна, 49600

Асистент

Кафедра програмного забезпечення комп’ютерних систем 

Mykhailo Alekseyev, Національний гірничий університет пр. Дмитра Яворницького, 19, м. Дніпро, Україна, 49600

Доктор технічних наук, професор

Кафедра програмного забезпечення комп’ютерних систем

Oleksii Aleksieiev, Національний гірничий університет пр. Дмитра Яворницького, 19, м. Дніпро, Україна, 49600

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра системного аналізу та управління

Посилання

  1. Ponomarev, O. P. (2006). Naladka i ekspluatatsiya sredstv avtomatizatsyi. SCADA-sistemy. Promyshlennye shiny i interfeysy. Obshchie svedeniya o programmiruemyh logicheskih kontrollerah i odnoplatnyh komp'yuterah. Kaliningrad: Izd-vo in-ta «KVSHU», 80.
  2. Shopin, A. G., Zanin, I. V. (2012). Evolyutsiya SCADA i informatsionnyh sistem proizvodstva. Avtomatizatsiya v promyshlennosti, 1, 18–21.
  3. Berry, B. (2011). SCADA Tutorial: A Fast Introduction to SCADA Fundamentals and Implementation. DPS Telecom, USA, 12.
  4. Goryainov, A. N. (2012). Opredelenie effektivnosti sistem diagnostirovaniya v teorii transportnoy diagnostiki. Vestnik NTU «KhPI», 1, 64–70.
  5. Charbonnier, S., Bouchair, N., Gayet, P. (2014). Analysis of fault diagnosability from SCADA alarms signatures using relevance indices. 2014 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC). doi: 10.1109/smc.2014.6974342
  6. Munoz, M., de la Parra, I., Garcia, M., Marcos, J., Perez, M. (2015). A tool for the performance evaluation and failure detection of Amareleja PV plant (ACCIONA) from SCADA. 2015 17th European Conference on Power Electronics and Applications (EPE’15 ECCE-Europe). doi: 10.1109/epe.2015.7311722
  7. Wang, X., Wu, K., Xu, Y. (2014). Research on Transformer Fault Diagnosis based on Multi-source Information Fusion. International Journal of Control and Automation, 7 (2), 197–208. doi: 10.14257/ijca.2014.7.2.19
  8. Wang, K.-S., Sharma, V. S., Zhang, Z.-Y. (2014). SCADA data based condition monitoring of wind turbines. Advances in Manufacturing, 2 (1), 61–69. doi: 10.1007/s40436-014-0067-0
  9. Windmann, S., Niggemann, O. (2015). Efficient fault detection for industrial automation processes with observable process variables. 2015 IEEE 13th International Conference on Industrial Informatics (INDIN). doi: 10.1109/indin.2015.7281721
  10. MacGregor, J., Cinar, A. (2012). Monitoring, fault diagnosis, fault-tolerant control and optimization: Data driven methods. Computers & Chemical Engineering, 47, 111–120. doi: 10.1016/j.compchemeng.2012.06.017
  11. Dzhekson, P. (2001). Vvedenie v ekspertnye sistemy. Moscow: Vil'yams, 624.
  12. Sirotkina, E. I., Alekseev, M. A. (2013). Formirovanie ob'ektno-klassifikatsionnoy modeli diagnostiki raboty SCADA sistemy. Problemy nedropol'zovaniya. Sankt-Peterburg, 256–258.
  13. Syrotkina, O. (2015). Formation of the classification space of the expert system knowledge base for SCADA failure diagnostics. Power Engineering, Control and Information Technologies in Geotechnical Systems, 179–184. doi: 10.1201/b18475-25
  14. Ponomarev, V. F. (2005). Matematicheskaya logika. Kaliningrad: izd-vo KGTU, 201.
  15. Syrotkina, O. (2015). The application of specialized data structures for SCADA diagnostics. Sistemnye tekhnologyi, 4, 72–81.

##submission.downloads##

Опубліковано

2017-08-30

Як цитувати

Syrotkina, O., Alekseyev, M., & Aleksieiev, O. (2017). Оцінка ефективності методу формування простору пошуку дiагнозу відмов автоматизованих систем. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4(9 (88), 59–68. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.108454

Номер

Розділ

Інформаційно-керуючі системи