Розробка методу оцінки і прогнозування технічного стану суднових складних систем

Автор(и)

  • Vladimir Vychuzhanin Одеський національний морський університет вул. Мечникова, 34, м. Одеса, Україна, 65029, Україна https://orcid.org/0000-0002-5244-5808
  • Nikolay Rudnichenko Одеський національний морський університет вул. Мечникова, 34, м. Одеса, Україна, 65029, Україна https://orcid.org/0000-0002-7343-8076
  • Victor Boyko Одеський національний морський університет вул. Мечникова, 34, м. Одеса, Україна, 65029, Україна https://orcid.org/0000-0001-5929-657X
  • Natalia Shibaeva Одеський національний морський університет вул. Мечникова, 34, м. Одеса, Україна, 65029, Україна https://orcid.org/0000-0002-8494-2614
  • Sergii Konovalov Одеський національний морський університет вул. Мечникова, 34, м. Одеса, Україна, 65029, Україна https://orcid.org/0000-0002-2533-8660

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2016.85605

Ключові слова:

складні технічні системи, ризик відмови, оцінка технічного стану, прогнозування технічного стану, когнітивні моделі

Анотація

Наведено результати розробки методу оцінки, прогнозування технічного стану функціонально-взаємопов'язаних і взаємодіючих підсистем (ФВВП) суднових складних технічних систем (СТС) при екстремальних умовах. Рішення поставленого завдання вимагало: розробити когнітивні імітаційні, нечіткі моделі оцінки та прогнозування технічного стану ФВВП СТС; розвинути метод інформаційного забезпечення підтримки прийняття рішень при пошуку причин відмов елементів суднових СТС

Біографії авторів

Vladimir Vychuzhanin, Одеський національний морський університет вул. Мечникова, 34, м. Одеса, Україна, 65029

Доктор технічних наук, завідувач кафедри

Кафедра інформаційних технологій

Nikolay Rudnichenko, Одеський національний морський університет вул. Мечникова, 34, м. Одеса, Україна, 65029

Кандидат технічних наук, старший викладач

Кафедра інформаційних технологій

Victor Boyko, Одеський національний морський університет вул. Мечникова, 34, м. Одеса, Україна, 65029

Кандидат технічних наук, cтарший викладач

Кафедра інформаційних технологій

Natalia Shibaeva, Одеський національний морський університет вул. Мечникова, 34, м. Одеса, Україна, 65029

Асистент

Кафедра інформаційних технологій

Sergii Konovalov, Одеський національний морський університет вул. Мечникова, 34, м. Одеса, Україна, 65029

Аспірант

Кафедра інформаційних технологій

Посилання

  1. Vychuzhanin, V. V., Rudnichenko, N. D. (2014). Technical risks of complex systems are functionally interrelated structural components of ship power plants. Vestnik Odeskogo natsіonalnogo morskogo unіversitetu, 2, 68–77.
  2. ISO 13381-1: Condition monitoring and diagnostics of machines - Prognostics - Part 1 (2015). General guidelines, 21.
  3. Vychuzhanin, V. V., Shibaeva, N. O. (2016). Information support remote risk assessment of complex technological systems. Сomputer science is the method in matematichnі modelyuvannі, 2, 133–141.
  4. IEC 60812: (2006). Analysis techniques for system reliability - Procedure for failure mode and effects analysis (FMEA), 11.
  5. Vychuzhanin, V. V., Rudnichenko, N. D. (2014). Assessment of risks structurally and functionally complex technical systems. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1 (2 (67)), 18–22. doi: 10.15587/1729-4061.2014.19846
  6. Rudnicki, V. I., Rudnicki, A., Vinogradov, V. S. (2011). Information management software reliability marine equipment. Proceedings of the R. E. Alekseeva Nizhny Novgorod State Technical University, 2, 147–154.
  7. Medvedev, V. (2008). The use of forecasting and risk assessment in the design of ship power installations and their elements. Shipbuilding, 6, 159–164.
  8. Beetz, M., Buss, M., Wollherr, D. (2007). Cognitive technical systems–what is the role of artificial intelligence? Lecture Notes in Computer Science, 19–42. doi: 10.1007/978-3-540-74565-5_3
  9. Schwenk, C. R. (1988). The cognitive perspective on strategic decision making. Journal of Management Studies, 25 (1), 41–55. doi: 10.1111/j.1467-6486.1988.tb00021.x
  10. Wulan, M., Petrovic, D. (2012). A fuzzy logic based system for risk analysis and evaluation within enterprise collaborations. Computers in Industry, 63 (8), 739–748. doi: 10.1016/j.compind.2012.08.012
  11. Shtovba, M. D. (2007). Design of fuzzy systems MATLAB means. SPb.: Hotline – Telecom, 288.
  12. Jensen, F. V., Nielsen, T. D. (2007). Bayesian Networks and Decision Graphs. Berlin: Springer, 457. doi: 10.1007/978-0-387-68282-2
  13. Dorozhko, I. V., Tarasov, A. G., Baranowski, A. M. (2015). Estimation of structural reliability of complex technical systems using Bayesian belief networks models GeNIe environment. Intellectual Technologies on Transport, 3, 36–45.
  14. ISO 13379- 2 (2015). Condition monitoring and diagnostics of machines – General guidelines on data interpretation and diagnostics techniques, 21.

##submission.downloads##

Опубліковано

2016-12-26

Як цитувати

Vychuzhanin, V., Rudnichenko, N., Boyko, V., Shibaeva, N., & Konovalov, S. (2016). Розробка методу оцінки і прогнозування технічного стану суднових складних систем. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6(9 (84), 4–11. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2016.85605

Номер

Розділ

Інформаційно-керуючі системи