Разработка научных основ и комплекса методов оценки состояния электротехнических систем с использованием технологий искусственного интеллекта

1) Разработаны научные и методологические основы технического состояния электротехнических систем (ЭС) при его диагностировании в условиях неполной и нечеткой информации. Для поддержания работоспособности ЭС и предотвращения выхода их из строя предложен системный подход для управления процессом оценивания технического состояния ЭС, направленный на реализацию общесистемных принципов, а также на рассмотрение данного процесса в виде открытой системы, позволяя тем самым наилучшим образом организовать процесс принятия решений в системе управления. Общесистемные принципы позволяют сформулировать различные задачи к оцениванию технического состояния ЭС с использованием информационных технологий и технологий искусственного интеллекта, а также определить способы и пути их решения. Описаны требования, предъявляемые к разрабатываемым моделям и методам оценивания технического состояния ЭС. Методология здесь, с одной стороны, выступает как система научных знаний, представленных в виде различных моделей и методов, алгоритмов, методик, общесистемных принципов, расположенных по иерархической схеме и, с другой стороны, как система действий по использованию этих знаний для достижения поставленной цели в форме рекомендаций. Построен единый комплекс оценивания технического состояния ЭС, в котором объединены взаимосвязанные между собой модели, методы оценки в сочетании с алгоритмами поддержки принятия управленческих решений в условиях неполной и нечеткой информации с использованием нечеткой логики, искусственной нейронной сети, сверточной нейронной сети, с целью подбора рекомендаций и мероприятий по устранению неисправностей ЭС. Последовательное использование различных методов и моделей позволяет учесть многофакторность, разнотипность исходных данных, которые невозможно проанализировать одним методом, при необходимости внести корректировки в модели, повысить информативность ситуаций принятия решений, полноту знаний и достоверность выводов о техническом состоянии ЭС, предупреждать выход ЭС из строя. 2) Разработан комплексный метод к выбору основных параметров для диагностирования ЭС с применением компьютерных технологий в условиях информационной недостаточности (большого числа разнотипных параметров). Данный метод основан на использовании подходов к оцениванию степени взаимосвязи (ранговый коэффициент корреляции Спирмена, коэффициенты ассоциативности, знаковая корреляционная функция вида «знак-знак»), искусственная нейронная сеть, неоднородных когнитивных моделей, нечеткой логики (смешанные продукционные правила). Показано, что процедура выбора диагностических параметров и факторов решает следующие задачи: сокращение размерности пространства параметров и факторов; упрощение моделей с целью улучшения их интерпретируемости; уменьшение временных и вычислительных затрат на построение и применение моделей. Представлена обобщенная схема выбора значимых диагностических параметров с учетом количественной и качественной информации. Научная новизна данного результата состоит в комбинировании четырех технологий: математической статистики (значения параметров в виде четкого числа), методологии когнитивного моделировании (значения параметров и связи между ними в виде нечеткости, вербального описания), теории нечетких множеств (значения параметров и связи между ними в виде нечеткости, вербального описания), искусственной нейронной сети (значения параметров в виде нечеткости, вербального описания). Предлагаемый комплексный метод позволяет сократить количество параметров и уменьшить временные и вычислительные затраты в 1,7 раза на построение и применение моделей диагностирования технического состояния ЭС (без потери информации), а также принимать научно обоснованные диагностические решения относительно исправности ЭС. 3) Разработаны смешанные продукционные правила (СПП) для оперативной оценки технического состояния ЭС с использованием теории нечетких множеств и нечеткой логики. Представлена обобщенная схема комплексного подхода к оценке СПП и их удаление из базы правил с подробным описанием этапов. Научной новизной данного результата является то, что оценка СПП осуществляется на основе их значимости для принятия диагностических решений и их «возраста» в условиях множества разнородной информации. Подобное оценивание СПП позволяет безошибочно их удалять из базы правил без потери полезной информации для принятия диагностических решений относительно технического состояния ЭС, детализировать ситуацию принятия решений, за счет правил, отражающих полные исчерпывающие знания персонала в условиях разнородной информации, а также сократить объем базы правил в 2 раза. Данный подход, может быть, применим для таких задач, как обнаружение неисправностей ЭС и прогнозирование в случае, большого множества разнородных параметров и факторов, влияющих на техническое состояние ЭС нефтяной, металлургической, газовой, атомной промышленности.