Розвиток наукових основ забезпечення якості складних виробів в умовах невизначеності

Для системи інформаційної підтримки прийняття рішень щодо вибору раціональнішого методу обробки з урахуванням нормативних даних розроблено модель нечіткого логічного висновку. Базу нечітких правил моделі, розробленої в програмі CubiCalc 2.0, засновано на знаннях фахівців-експертів. Реалізацію моделі здійснено з використанням трикутних кусково-лінійних функцій належності нечітких змінних Ra, IT і М (див. рис.3).

На рис.7 наведено результат комп'ютерного моделювання та нечіткого вибору методу технологічної обробки поверхонь деталей, де заданому квалітету IT6 та значенню нечіткої змінної Ra=1,89 мкм відповідає нечітке значення методу обробки M=4,03, яке еквівалентне методу 4 - «Шліфування чистове». Слід зазначити, що обраний із застосуванням розробленої моделі нечіткої експертної системи метод 4 - «Шліфування чистове» є більш раціональним і менш трудомістким, ніж метод 3 - «Шліфування тонке», який слід було вибрати, керуючись лише рекомендованими даними, наведеними в табл.2.

Рис. 7 Результат комп'ютерного моделювання та нечіткого вибору методу технологічної обробки деталей M=4,03 (в) в залежності від квалітету IT6 (а) та шорсткості поверхні Ra=1,89 (б), представлений у вигляді графічного інтерфейсу системи CubiCalc

Застосування розробленої моделі системи нечіткого логічного висновку дає можливість на етапі проектування технологічного процесу для заданих вхідних даних Ra і IT отримувати ваговий коефіцієнт найбільш раціонального методу обробки поверхонь деталей.

Таким чином, розроблена модель гнучкого проектування технологічних процесів механічної обробки деталей може бути застосована у якості елемента системи інформаційної підтримки прийняття технологічних рішень, що дає можливість оперативно здійснювати вибір раціонального методу механічної обробки. Відмінністю розробленої моделі є підвищення гнучкості алгоритмів автоматизованого проектування технологічних процесів за рахунок зменшення невизначеності інформації та розширення сфери допустимих технологічних рішень, що особливо важливо при серійному автоматизованому виробництві деталей машинобудування та приладобудування.

У четвертому розділі наведено результати обчислювальних експериментів, спрямованих на практичну реалізацію методу нейромережного прогнозування якості складних виробів за узагальненим показником на прикладі високоточних вимірювальних приладів - електронних тахеометрів.

Проведення обчислювальних експериментів здійснювали на основі статистичних даних щодо значень нормованих метрологічних характеристик (МХ) 250-ти електронних тахеометрів типу Та5 п'яти фірм-виробників: TRIMBLE, LEICA, SOKKIA, NICON, TOPCON. Дані отримано за результатами повірок за методикою МПУ164/01-2003 ДП «Укрметртестстандарт» із застосуванням робочого еталону другого розряду - автоколімаційної установки АУПНТ.

Оцінку узагальненого показника якості отримували за сукупностю основних МХ, до яких належать:

- неперпендикулярність осі обертання труби до осі нерухомої частини тахеометру - алідади (НОО);

- максимальний вплив ексцентриситету вертикального кола на вимірюваний

кут (ЕВК);

- середньоквадратична похибка горизонтального кола (СКП ГК);

- середньоквадратична похибка вертикального кола (СКП ВК);

- середньоквадратична похибка вимірювання відстаней (СКП ВВ);

- похибка вимірювання відстаней на кожен кілометр (ПВВ).

На основі протоколів повірок і обробки отриманих статистичних даних щодо значень МХ із використанням карти Кохонена в системі Deductor Studio було проведено кластерний аналіз та сформовано репрезентативну вибірку N=110 для навчання моделей нейромереж, а також контрольну вибірку N=10 для перевірки вірогідності результатів прогнозу. Входами навчальної вибірки обрано значення шести МХ, а виходом (навчальним показником) - оцінку середнього значення узагальненого показника якості тахеометрів. Для отримання значень навчального показника згідно з допусковими значеннями МХ (табл.3) та з використанням експертних оцінок фахівців ДП «Укрметртестстандарт» визначили діапазони кожної МХ (рис.8).

Таблиця 3 Допускові значення МХ електронних тахеометрів типу Та5

Отримання середньої оцінки узагальненого показника якості електронних тахеометрів у кількісній та якісній формах здійснювалося відповідно до шкали переважності функції Харрінгтона з використанням розробленого інтерактивного програмного модуля «Оцінка якості 1.0». Використання розробленого нечіткого класифікатора дало можливість розділити навчальну множину прикладів (фактів) на три категорії якості, умовно позначені як Fine (відмінно), Well (добре) і Satis (задовільно).

Методика проведення обчислювального експерименту включала два етапи.

На першому етапі здійснювали вибір архітектури моделі двошарової нейромережі типу feed forward з параметром сигмоїдної функції активації =1,0. В результаті проведених обчислювальних експериментів було встановлено, що для навчальної вибірки обсягом 110 фактів мінімальна та максимальна кількість нейронів прихованого шару відповідає 4-м і 11-ти відповідно. В діапазоні від 4-х до 11-ти нейронів прихованого шару було створено та протестовано 8 моделей нейронних мереж. Аналіз точності та якості отриманих моделей показав, що найменша кількість нерозпізнаних фактів і найбільша швидкість збіжності відповідають моделі з архітектурою 6:10:1, яка включає 6 входів, 10 прихованих нейронів і 1 вихідний нейрон.

На другому етапі в системі моделювання нейронних мереж BrainMaker Professional було протестовано 13 моделей з різним значенням параметра та архітектурою 6:10:1. Аналіз якості розроблених прогнозних моделей показав, що найкращі властивості для узагальнення інформації має модель з параметром =1,42. Оцінювання точності нейромережної моделі з архітектурою 6:10:1 здійснювали безпосередньо за результатами прогнозування узагальненого показника якості тахеометрів з використанням тестової вибірки. Точність прогнозу оцінювалася за критерієм середньоквадратичної RMS-помилки та критерієм якості прогнозу S-оцінки, яка розраховується як відношення стандартного відхилення помилки прогнозу до стандартного відхилення прогнозованого показника. Аналіз отриманих даних підтвердив запропоновану гіпотезу щодо найкращих прогнозуючих властивостей моделі з параметром =1,42, для якої кількість нерозпізнаних фактів дорівнює нулю при мінімальних значеннях критеріїв RMS-помилки та S-оцінки.

Для вирішення завдання прогнозування та порівняльної оцінки якості складних виробів розроблено адаптивну нейромережну модель на основі технології конкуруючого навчання. Перевірка якості та вірогідності отриманих результатів прогнозування здійснювалася в два етапи.

На першому етапі створювали нейромережні моделі, які відрізнялися обсягом вибірки навчальних прикладів, і здійснювали тестування моделей за критерієм кількості нерозпізнаних фактів.

На другому етапі здійснювали перевірку адекватності моделі нейромережі з мінімальним обсягом навчальної вибірки, при якому відсоток розпізнавання фактів був найбільший. Проведення експериментальних досліджень для рангової оцінки електронних тахеометрів здійснювали з використанням вибірки однорідних даних, обсягом 54 факти, рівномірно розподілених між раніше визначеними класами Fine, Well і Satis. Для реалізації методу конкуруючого навчання застосовували інтерактивний програмний модуль Competitor системи BrainMaker Professional. Аналіз отриманих даних показав, що мінімальний обсяг вибірки, для якого кількість нерозпізнаних фактів дорівнює нулю, відповідає моделі з 36 фактами.

Таким чином, для всіх тестів з використанням зашумлених даних всі отримані результати прогнозування рангової оцінки електронних тахеометрів із використанням розробленої моделі нейромережі збігалися з реальними точковими середніми оцінками функції Харрінгтона, що свідчить про високу вірогідність прогнозів.

Слід зазначити, що між параметром точності навчання, кількістю входів моделі нейромережі та кількістю фактів (обсягом навчальної вибірки) є прийнята в теорії нейронних мереж залежність, у відповідності до якої обсяг навчальної вибірки нейромережної моделі, що включає 6 входів, має відповідати 60-ти фактам при встановленому значенні параметра точності навчання нейронної мережі рівним 0,1. Аналіз результатів тестування моделей нейронних мереж, отриманих методом конкуруючого навчання, показав, що мінімальний обсяг навчальної вибірки відповідає 36-ти фактам, що приблизно в 1,7 раз менше ніж 60 фактів. Таким чином, враховуючи результати проведених експериментальних досліджень, в залежність, призначену для визначення обсягу навчальної вибірки рекомендується ввести коефіцієнт = 1,7:

, (6)

де N - кількість фактів навчальної вибірки, n - кількість входів нейромережної моделі, TOL - параметр точності навчання нейронної мережі.

Введення коефіцієнта дає можливість приблизно на 40% скоротити обсяг навчальної вибірки моделей нейронних мереж типу feed forward, що використовуються для вирішення завдань прогнозування й управління якістю складних виробів.

Таким чином, встановлено закономірність між обсягом навчальної вибірки нейронної мережі та точністю її навчання і запропоновано науковий принцип нейромережного прогнозування узагальненої оцінки якості складних виробів.

У п'ятому розділі наведено результати обчислювальних експериментів зі створення моделей адаптивного нейромережного прогнозування якості та інтелектуальної діагностики складних виробів. Показано, що ефективним способом ідентифікації статистичних законів розподілу при контролі малих вибірок деталей є застосування нейронних мереж, для яких навчальний показник має значення математичних очікувань порядкових статистик законів розподілу, а вхідний вектор включає емпіричні значення порядкових статистик.

Вирішення завдання ідентифікації статистичних законів розподілу в умовах вибірки малого об'єму здійснювали на основі мінімізації середньоквадратичної похибки відхилення i-ї порядкової статистики від значення відповідного навчального показника - математичного очікування i-ї порядкової статистики для вибірок об'ємом n із сукупності, що підпорядковується певним законам розподілу з використанням комплексу розроблених моделей нейромереж в системі BrainMaker. Входами моделей нейронних мереж було обрано порядкові статистики нормального закону розподілу та закону рівної ймовірності. Виходами моделей було обрано математичні очікування порядкових статистик законів нормального розподілу та закону рівної ймовірності для вибірок n=2, n=3, n=4, n=5. Кількість нейронів прихованого шару визначалася як середнє значення між входами та виходами моделі нейромережі. Для всіх моделей параметр точності навчання TOL=0,05 (5%). Експериментальні значення i-х порядкових статистик отримано з використанням системи MathCAD методом генерації випадкових чисел для нормального закону розподілу з параметрами m=0 и =0,33 і закону рівної ймовірності в інтервалі [0;1].

Для навчальних вибірок усіх нейромережних моделей кількість фактів визначено відповідно до запропонованої залежності (6). Для вибірки порядкових статистик n=2 кількість фактів становила N=24, а для вибірок n=3, n=4, n=5 кількість фактів становила N=36, N=48 та N=60 відповідно (табл.4).

Таблиця 4 Оцінка якості нейромережних моделей і точності ідентифікації законів розподілу

В результаті проведених обчислювальних експериментів було встановлено, що для всіх вибірок кількість нерозпізнаних фактів «Bad facts» дорівнює нулю, що свідчить про високі узагальнюючі здібності отриманих моделей. Значення середньоквадратичної помилки ідентифікації закону розподілу при зростанні вибірки від n=2 до n=5 зменшується від 3,75% до 2,40%, а отримана залежність має лінійний характер, тому що коефіцієнт парної кореляції між n та RMS дорівнює -0,98 (Rn,RMS = - 0,98).

Для прогнозування якості багатостадійних технологічних процесів у розділі розроблено адаптивну нейромережну модель, яка характеризується адекватним описом наскрізної технології виготовлення деталей та властивістю рекурсії, що дає можливість коректно прогнозувати значення вихідних сигналів прихованого шару нейронів (параметрів проміжних етапів технологічного процесу), а також значення сигналів вихідного шару моделі (показників якості продукції). Архітектуру нейромережної моделі визначено з урахуванням залежності (6) та запропонованих у роботі аналітичних залежностей для визначення кількості прихованих нейронів.

Для технічної діагностики складних виробів на основі прогнозування їх можливих несправностей або відмов розроблено адаптивну модель нейромережної експертної системи. Відмінністю моделі є застосування навчальної вибірки малого об'єму, отриманої з використанням розробленої системи вирішальних правил, призначених для ситуаційного моделювання можливих відмов виробів. Практичну реалізацію моделі здійснено на прикладі діагностики стійкості до заклинювання поршнів двигунів внутрішнього згоряння при проведенні стендових випробувань.

У шостому розділі наведено розроблені марківські математичні моделі для прогнозування довговічності технічних об'єктів та метрологічної надійності електронних вимірювальних приладів, а також модель ймовірнісної оцінки безвідмовності електронних медичних ендоскопів.

На основі статистичних даних, які характеризують початковий та кінцевий розподіл тривалості терміну служби технічних об'єктів, розроблено імітаційну математичну модель прогнозування їх довговічності. Оцінка параметра моделі (інтенсивності відмов) виконувалась за методом мінімуму 2, що ґрунтується на порівнянні спостережуваних та очікуваних значень частотного розподілу тривалості терміну служби для вибірки технічних об'єктів N=100. В результаті проведених розрахунків встановлено, що мінімум 2 відповідає значенню 8,069 при інтенсивності відмов =0,00409 та середньому часі 10%-го стану від граничного стану, 244 годин. Міру узгодженості спостережуваних та очікуваних частот тривалості терміну служби технічних об'єктів визначали в системі статистичного аналізу даних STATISTICA з використанням рівня значущості p=0,885, який характеризує ймовірність перевищення зазначеної величини статистики 2 і є визначеною мірою впевненості у вірогідності отриманого результату для кількості ступенів вільності df =14.

В результаті досліджень отримано номограми ймовірнісної оцінки довговічності технічного об'єкта при досягненні ним 50%, 70% і 90% від граничного стану (рис.9). Застосування номограм дає можливість стверджувати, що, наприклад, з ймовірністю P(t)=0,95 тривалість терміну служби технічного об'єкта становитиме 2000 годин, 2660 годин і 3300 годин при досягненні ним станів 50%, 70% і 90% від граничного стану відповідно.

Рис. 9 Номограми ймовірнісної оцінки P(t) довговічності технічного об'єкта при досягненні ним 50%, 70% і 90% від граничного стану

Запропонований ймовірнісний підхід може ефективно застосовуватися на етапі експлуатації складних виробів та є ефективним інструментом для прийняття обґрунтованих рішень щодо регламентів технічного обслуговування та планового контролю технічних об'єктів. Зокрема, для системи інформаційної підтримки забезпечення якості деталей авіаційних конструкцій запропонована модель прогнозування та ймовірнісної оцінки втомного руйнування зразків в умовах обмеженого обсягу інформації за результатами випробувань зразків на опір малоцикловій втомі. Для ідентифікації параметрів інтенсивностей відмов марківської математичної моделі ймовірнісної оцінки втомної довговічності зразків в умовах малої вибірки спостережень запропоновано використовувати метод максимальної правдоподібності.

Для забезпечення метрологічної надійності високоточних електронних тахеометрів типу Та5 запропоновано універсальну методику проведення фізичних та обчислювальних експериментів, застосування якої дає можливість отримувати ймовірнісну оцінку раціонального міжповірочного інтервалу (МПІ). Критерієм вірогідності отриманої оцінки є нормоване значення ймовірності метрологічної справності засобів вимірювань.

Методика проведення фізичних експериментів включала три етапи:

- вибір тієї МХ, що характеризує найбільший відсоток відбраковування тахеометрів при повірцi з використанням АУПНТ відповідно до ГОСТ 8.565-99 «Порядок установления и корректировки межповерочных интервалов эталонов»;

- формування вибірки з 30 тахеометрів за вимогами РМГ 74-2004 «Методы определения межповерочных и межкалибровочных интервалов средств измерений» для отримання статистичних даних про найбільш нестабільну МХ;

- визначення тривалості випробувань відповідно до ДСТУ 3004-95 «Надійність техніки. Методи оцінки показників надійності за експериментальними даними».

Тривалість випробувань граничних станів визначали на основі плану випробувань на надійність NMT (ДСТУ 3004-95) з довірчою ймовірністю г=0,80 і граничною відносною помилкою д=0,20 при значенні середнього напрацювання на відмову 3000 годин згідно з вимогами до надійності електронних тахеометрів типів Та2, Та5 і Та20 та значень ряду бажаних чисел R40 за ГОСТ 8032-84. Для врахування впливу механізмів зношення та старіння вимірювальних приладів випробування проводили протягом одного календарного року на тахеометрах Та5 в нормальних умовах з інтенсивністю експлуатації 8 годин на день. За результатами обробки даних протоколів випробувань для 30 одиниць тахеометрів типу Та5 було побудовано експериментальні залежності зміни в часі 95%-го та 5%-го квантилів, а також середнього значення МХ ЕВК. На основі отриманих експериментальних значень нестабільності МХ ЕВК було розроблено марківську математичну модель, призначену для ймовірнісної оцінки міжповірочного інтервалу електронних тахеометрів. Модель характеризує десять станів, які відповідають різним рівням граничного значення похибки МХ ЕВК від 0% до 100%.

Результати математичного моделювання дозволили отримати номограми, які дають можливість визначити ймовірність метрологічної справності тахеометрів при досягненні 95%-м квантилем ЕВК станів 70%, 80% і 90% похибки МХ ЕВК від гранично допустимого значення (рис.10). Так, наприклад, при 2400 годинах експлуатації ймовірність метрологічної справності тахеометрів типу Та5 становить 0,84, 0,92 і 0,96 відповідно.

Рис. 10 Номограми ймовірнісної оцінки досягнення 95%-м квантилем ЕВК тахеометрів станів 70%, 80% і 90% від гранично допустимого значення для вибірки N=30

Застосування номограми ймовірнісної оцінки (див. рис.10) дало можливість вирішити зворотну задачу, тобто встановити, що нормативним значенням ймовірності метрологічної справності відповідає діапазон часу експлуатації тахеометрів від 2870 годин при =0,90 до 2480 годин при =0,95 (табл.5).

Таблиця 5 Результати експериментальних досліджень з визначення МПІ тахеометрів Та5

Експериментально визначений діапазон часу експлуатації тахеометрів дав можливість визначити раціональний діапазон значень МПІ від 12 місяців при =0,90 до 10 місяців при =0,95. Отриманий результат відповідає значенням ряду бажаних чисел згідно з РМГ 74-2004, що застосовується при призначенні МПІ. Остаточне рішення щодо величини раціонального МПІ приймали відповідно до РМГ 74-2004 на основі умови: Т = min [T1, T2]. Таким чином, для електронних тахеометрів типу Та5 рекомендоване значення МПІ відповідає 10 місяцям. Апробацію та впровадження розробленої моделі та методики її практичної реалізації здійснювали в ДП «Укрметртестстандарт». Запропонований метод МПІ може бути ефективно застосований для широкої номенклатури вимірювальних приладів.

Для рішення задачі забезпечення експлуатаційної надійності складних виробів у розділі запропоновано методику прогнозування безвідмовності медичної техніки на прикладі електронних ендоскопів.

Аналіз апріорних статистичних даних про відмови електронних ендоскопів, що зумовлюють необхідність поточних та капітальних ремонтів, показав, що найбільшою частотою характеризуються критичні відмови, пов'язані з поступовим зношуванням дистальної гуми, яка призначена для фіксації інструментального каналу ендоскопа, каналу подачі води/повітря, лінзи світловоду та лінзи об'єктиву.

Експериментальні дослідження експлуатаційної надійності медичних електронних ендоскопів проводили за показником напрацювання до відмови дистальної гуми на основі методу правого цензурування другого типу відповідно до плану випробувань на надійність NRr (ДСТУ 3004-95). Одночасно випробовували N=20 ендоскопів, випробування припиняли, коли сумарна кількість об'єктів, які відмовили, досягала 50%, тобто r=10. В умовах обмеженого обсягу статистичної інформації, представленої вибіркою з десяти ендоскопів, здійснювали ідентифікацію моделі закону надійності ендоскопів за показником безвідмовності з використанням розробленої методики, що включає такі етапи:

- обчислення вибіркових значень накопиченої інтенсивності відмов дистальної гуми;

- визначення оцінки вибіркового коефіцієнта кореляції, яка є критерієм ідентифікації закону надійності;

- ідентифікація найбільш ймовірного розподілу напрацювань до відмови ендоскопів за максимальним значенням оцінки вибіркового коефіцієнта кореляції .

Оцінки вважалися достовірними, якщо для всіх законів надійності виконувалася умова , а остаточний результат ідентифікації отримували за максимальним значенням вибіркового коефіцієнта кореляції (табл.6).

Таблиця 6 Оцінки вибіркових коефіцієнтів кореляції ендоскопів фірми Olympus

Проведений на основі запропонованої методики обчислювальний експеримент в системі MathCAD дав можливість отримати графіки оцінки ймовірності безвідмовної роботи P(t) електронних ендоскопів на основі ідентифікованого логнормального закону надійності для трьох фірм-виробників Olympus, Fujinon і Pentax (рис.11).

Рис. 11 Графіки ймовірнісної оцінки безвідмовності електронних ендоскопів: 1 - Olympus; 2 - Fujinon; 3 - Pentax

Апробацію та впровадження запропонованої методики та моделі ймовірнісної оцінки безвідмовності електронних ендоскопів виконано в Київському міському консультаційно-діагностичному центрі. Використання графіка ідентифікованого логнормального закону надійності дає можливість отримати оцінку ймовірності безвідмовної роботи медичних електронних ендоскопів, необхідну для прийняття рішення щодо своєчасної заміни дистальної гуми та проведення запобіжного ремонту. Отримані результати дають можливість здійснювати порівняльну оцінку надійності електронних ендоскопів різних виробників при обмеженому обсязі інформації, підвищити ефективність прийняття рішень при проведенні тендерних закупівель медичної техніки та скоротити витрати на проведення ремонтів ендоскопів. Слід відзначити, що запропонований підхід до ймовірнісної оцінки надійності може бути ефективно використаний для складних виробів різного призначення.

ВИСНОВКИ

У дисертаційній роботі на основі запропонованих принципів, підходів та розроблених механізмів, методів, моделей та алгоритмів ефективної обробки статистичної та нечіткої інформації вирішено науково-прикладну проблему забезпечення якості складних виробів в умовах невизначеності інформації з використанням засобів оперативного прогнозування та управління, що засновані на теорії адаптивності систем штучного інтелекту та методах стохастичного аналізу надійності.

Підбиваючи підсумки проведеної роботи, можна зробити такі основні висновки:

1. Теоретично обґрунтовано доцільність і ефективність застосування методів нейронних мереж та систем нечіткого логічного висновку для забезпечення якості складних виробів на етапі їх виготовлення та запропоновано нові підходи щодо ймовірнісної оцінки експлуатаційної надійності сучасного медичного обладнання та метрологічної надійності електронних вимірювальних приладів з використанням марківських моделей прогнозування ймовірності метрологічної справності.

2. Науково обґрунтовано доцільність використання принципів теорії порядкових статистик та методології нейронних мереж для оперативного управління якістю технологічних процесів механічної обробки деталей на основі розробленого метода ідентифікації статистичних законів розподілу випадкових величин в умовах обмеженого обсягу інформації (n=2…5) та встановлено лінійну залежність між зміною обсягу навчальної вибірки прямошарової нейронної мережі та середньоквадратичною помилкою ідентифікації закону розподілу, для якої коефіцієнт парної кореляції між n та RMS дорівнює -0,98 (Rn,RMS = - 0,98).

3. Запропоновано науковий принцип нейромережного прогнозування узагальненого показника якості та експериментально підтверджено запропоновану гіпотезу про підвищення точності прогнозування в інтервалі від 95 % до 100 % із застосуванням моделі нейронної мережі, що реалізує максимальне наближення сигмоїдної функції активації нейронів із встановленим оптимальним значенням параметру крутизни =1,42 до точкової середньої оцінки узагальненої функції бажаності Харрінгтона, що дозволило оцінювати та прогнозувати якість складних виробів за сукупністю одиничних показників.

4. На основі встановлених аналітичних залежностей функцій належності рівня якості розроблено метод отримання вагових коефіцієнтів точкової та інтервальної оцінок узагальненого показника якості, застосування якого дозволяє підвищити вірогідність класифікації складних виробів за рівнем якості відповідно до шкали переважності функції Харрінгтона. Для отримання точкової та інтервальної оцінок узагальненого показника якості продукції, процесів або складних виробів за сукупністю одиничних показників якості різної розмірності розроблено спеціалізоване програмне забезпечення - програмний модуль «Оцінка якості 1.0», застосування якого дозволяє отримувати оцінки з використанням необмеженої кількості одиничних показників якості.

5. Розроблено інформаційну модель прогнозування та порівняльної оцінки складних виробів за узагальненим показником якості на основі методу парних порівнянь, який використовується при навчанні конкуруючих нейронних мереж, що дало можливість приблизно на 40% збільшити інформативність навчальної вибірки прямошарової нейронної мережі без зниження точності прогнозування.

6. Для забезпечення якості виготовлення складних виробів запропоновано науковий підхід до створення методів і моделей адаптивного управління точністю та стабільністю технологічних процесів; розроблено універсальну нечітку математичну модель з використанням кусково-лінійних функцій належності, що характеризуються найменшими похибками перетворення даних, застосування якої дозволило запропонувати механізм нечіткого логічного управління стабільністю технологічних процесів.

7. Для інформаційного забезпечення якості виготовлення деталей розроблено метод гнучкого проектування типових технологічних процесів в умовах багатоваріантних технологічних рішень серійного машинобудівного виробництва, що характеризується широкою варіативністю технологічних маршрутів при виготовленні деталей. Практичну реалізацію методу здійснено з застосуванням моделі системи нечіткого логічного висновку, призначеної для прийняття технологічних рішень з вибору методу механічної обробки деталей із циліндричними поверхнями.

8. Для прийняття обґрунтованих рішень щодо регламентів технічного обслуговування технічних об'єктів запропоновано використовувати підхід статистичного моделювання та прогнозування їх довговічності з використанням математичного апарата марківського аналізу та розробленої ймовірнісно-динамічної моделі. Проведений обчислювальний експеримент дозволив з ймовірністю P(t)=0,95 отримати прогнозну оцінку довговічності технічних об'єктів, верифікація якої визначалася з використанням статистичної міри узгодженості спостережуваних та очікуваних частот тривалості терміну служби об'єктів на основі рівня значущості, що є оціненою мірою впевненості у вірогідності отриманого результату.

9. На основі теорії ланцюгів Маркова з дискретними станами та безперервним часом і експериментальних досліджень нестабільності метрологічних характеристик розроблено математичну модель ймовірнісної оцінки та прогнозування метрологічної надійності електронних тахеометрів. Застосування розробленої моделі дозволило визначити раціональний міжповірочний інтервал електронних тахеометрів типу Та5 з урахуванням нормативного критерію ймовірності метрологічної справності засобів вимірювань =0,95, що дозволило на 17% зменшити міжповірочний інтервал, рекомендований чинними стандартами. Застосування запропонованого підходу дозволяє визначати раціональний міжповірочний інтервал високоточних засобів вимірювань та забезпечити їх метрологічну надійність.

10. Запропоновано модель ідентифікації закону надійності складних виробів, яка призначена для отримання оцінки ймовірності їх безвідмовної роботи в умовах стохастичної невизначеності та інформації обмеженого обсягу. Застосування моделі дозволило отримати оцінку ймовірності безвідмовної роботи медичних електронних ендоскопів, необхідну для прийняття рішення щодо скорочення на 25% кількості запобіжних поточних ремонтів протягом їх п'ятирічного терміну експлуатації. Отримані результати дають можливість здійснювати порівняльну оцінку надійності електронних ендоскопів різних виробників при обмеженому обсязі інформації, підвищити ефективність прийняття рішень при проведенні тендерних закупівель та скоротити витрати на проведення ремонтів ендоскопів. Загальний очікуваний економічний ефект від впровадження моделі склав 78 тис.грн.

СПИСОК ОСНОВНИХ ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

1. Федин С.С. Разработка нечеткой экспертной системы для обеспечения качества деталей приборов и машин на этапе проектирования технологических процессов их изготовления / С. С. Федин // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. - 2006.- №5/2(23). - С. 49 - 56.

2. Федин С.С. Обеспечение качества типовых деталей машиностроения методом нейросетевой классификации статистических законов распределения / Сергей Федин, Роман Трищ // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. - 2006. - №3/2 (21). - С.93 - 100.

Здобувачем запропоновано та експериментально перевірено аналітичні залежності з визначення кількості прихованих нейронів моделі нейромережного класифікатора статистичних законів розподілу.

3. Федин С.С. Идентификация законов распределения показателей качества по выборкам малого объема методом нейронных сетей / Сергей Федин, Роман Трищ // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. - 2006. - №6/2 (24). - С. 30 - 33.

Здобувачем запропоновано статистичний метод ідентифікації законів розподілу випадкових величин на основі нейронних мереж.

4. Федин С.С. Обеспечение качества сложных технических объектов методом нейросетевой диагностики / Сергей Федин, Роман Трищ // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. - 2006. - №2/2 (20). - С. 78 - 82.

Здобувачем запропоновано модель нейромережної експертної системи діагностики технічного стану електродвигуна, призначену для розпізнавання дефектів при проведенні дослідних випробувань.

5. Федін С.С. Нейромережна модель прогнозування точності засобів вимірювальної техніки / С. С. Федін // Вісник КНУТД. - 2006. - №5(31). - С. 54 - 61.

6. Федин С.С. Управление качеством сложных технических объектов при ограниченном объеме информации / Сергей Федин, Роман Байцар // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. - 2007. - №2/6 (26). - С.27 - 32.

Здобувачем запропоновано модель нейронної мережі для діагностики двигунів внутрішнього згоряння за показником стійкості до заклинювання поршнів.

7. Федин С.С. Информационный подход к управлению качеством деталей двигателей внутреннего сгорания на этапах их жизненного цикла / Сергей Федин, Роман Трищ // Прогрессивные технологии и системы машиностроения. Международный сборник научных трудов. - 2007. - №33. - С. 308 - 313.

Здобувачем розроблено наукові принципи системи інформаційної підтримки управління якістю виробів, який включає послідовне застосування методів контрольних карт, прямошарових нейронних мереж і карт Кохонена.

8. Федин С.С. Повышение эффективности использования информации о качестве продукции методами нейронных сетей / С.С. Федин, Т.И. Шевченко, А.С. Зенкин // Вісник інженерної академії України. - 2008. - №1. - C. 92 - 96.

Здобувачем розроблено алгоритм ефективної обробки інформації з якості продукції на різних етапах життєвого циклу з використанням технологій нейронних мереж Кохонена та Хопфілда.

9. Шевченко Т.І. Оцінка та прогнозування точності вимірювань методом планування експеримента / Тарас Шевченко, Сергій Федін // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. - 2008. - №6/6(36). - С. 28 - 31.

Здобувачем розроблено математичну модель оцінки та прогнозування точності вимірювань змінної напруги в умовах невизначеності.

10. Федин С.С. Информационное обеспечение процесса управления качеством продукции в машиностроении / Сергей Федин, Андрей Куцын // Вестник нац. техн. ун-та ХПИ. Сборник научных трудов. Тематический выпуск: технологии в машиностроении. - 2008. - №4. - С. 63 - 68.

Здобувачем запропоновано інформаційний підхід для підвищення ефективності обробки даних щодо управління якістю виробів машинобудування на різних етапах життєвого циклу.

11. Федин С.С. Применение метода нечеткого логического вывода для управления качеством продукции в условиях неопределенности / С.С. Федин, Р.М. Трищ, А. С. Зенкин // Системи обробки інформації. - 2008. - № 2(69). - С. 150-158.

Здобувачем розроблено нечітку модель гнучкого управління якістю процесу механічної обробки деталей.

12. Полікарпов О.О. Контроль якості дефібриляторів за показниками безпеки на етапі експлуатації / Олексій Полікарпов, Сергій Федін // Вісник КНУТД. - 2008. - № 1 (39). - С. 53 - 59.

Здобувачем поставлено і вирішено завдання експериментальних досліджень контролю якості медичного обладнання за показниками безпеки на етапі експлуатації на прикладі дефібриляторів.

13. Федин С.С. Статистический контроль точности технологических процессов с параллельными потоками / Сергей Федин, Анатолий Зенкин // Проблеми тертя та зношування. Науково-технічний збірник. - 2008. - Т.2, № 49.- С. 217 - 224.

Здобувачем на основі спільного застосування методу розшарування та контрольних карт визначено зсув центра настроювання шпинделів верстата-автомата та отримано оцінку точності технологічного процесу механічної обробки поршнів.

14. Поликарпов А.А. Обеспечение качества изделий медицинской техники по показателям безопасности методом нечеткого логического вывода / А. А. Поликарпов, С. С. Федин, Р. М. Трищ // Системи управління, навігації та зв'язку. - 2008. - № 3(7). - С. 99 - 105.

Здобувачем розроблено методику оцінки рівня безпеки дефібриляторів для ідентифікації приладів, що потребують запобіжного ремонту.

15. Федин С.С. Система нечеткого логического управления точностью процесса изготовления ответственных деталей в условиях неопределенности / С.С. Федин, Т.И. Шевченко, Н.А. Зубрецкая // Системи управління, навігації та зв'язку. - 2009. - №1(9). - С. 139 - 145.

Здобувачем на основі розробленої бази асоціативних продукційних правил створено модель нечіткої експертної системи управління технологічним процесом виготовлення деталей.

16. Федин С.С. Оперативное управление точностью технологических процессов на основе синтеза системы активного контроля и нечеткого контроллера / С.С. Федин, Т.И. Шевченко, Н.А. Зубрецкая // Системи управління, навігації та зв'язку. - 2009. - № 2(10). - С. 141 - 147.

Здобувачем обґрунтовано можливість та доцільність синтезу системи активного контролю та нечіткого контролера управління імпульсом підналадки верстата.

17. Федин С.С. Марковская модель прогнозирования параметрической надежности измерительно-вычислительных комплексов / С.С. Федин, К.А. Красюк, Р.М. Трищ // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. - 2009. - №2/6(38). - С. 22 - 26.

Здобувачем розроблено модель прогнозування параметричної надійності обчислювальних вимірювальних комплексів.

18. Федін С.С. Комплексне оцінювання якості прецизійних засобів вимірювання геодезичного призначення / С.С. Федін, І.В. Акользін, Н.А. Зубрецька // Стандартизація, сертифікація, якість. - 2009. - №3. - С. 63 - 67.

Здобувачем розроблено методику точкового та інтервального оцінювання узагальненого показника якості електронних тахеометрів за сукупністю основних метрологічних характеристик.

19. Федин С.С. Прогнозирование и вероятностная оценка метрологической надежности прецизионных средств измерений / С.С. Федин, Н.А. Зубрецкая, Г.И. Войченко // Вісник Сумського державного університету. - 2009. - №4. - С. 201 - 210.

Здобувачем розроблено математичну модель ймовірнісної оцінки міжповірочного інтервалу та прогнозування метрологічної надійності електронних тахеометрів.

20. Федин С.С. Прогнозирование вероятностных характеристик усталостного разрушения авиационных конструкций / Сергей Федин, Наталья Зубрецкая // Системи обробки інформації. - 2009. - № 6(80). - С. 122 - 126.

Здобувачем для ймовірнісної оцінки втомної довговічності запропоновано марківську математичну модель, ідентифікацію параметрів якої здійснено з використанням методу максимальної правдоподібності.

21. Полікарпов О.О. Контроль якості виробів медичної техніки за показниками безпеки на етапі експлуатації / О.О. Полікарпов, С.С. Федін, Н.А. Зубрецька // Вісник КНУТД. - 2010. - № 1. - С. 68 - 75.

Здобувачем запропоновано методику контролю показників безпеки та точності робочих характеристик інкубаторів на етапі їх експлуатації.

22. Федин С.С. Повышение достоверности обобщенной оценки качества сложных изделий / С.С. Федин // Системи управління, навігації та зв'язку. - 2010. - № 2(14). - С. 136 - 140.

23. Федин С.С. Прогнозирование и вероятностная оценка долговечности технических объектов/ С.С. Федин // Системні дослідження та інформаційні технології ІПСА, НТУУ КПІ. - 2010. - №2 - С. 55 - 63.

24. Федин С.С. Обеспечение точности нейросетевого прогнозирования качества и конкурентоспособности продукции / С.С. Федин // Системи обробки інформації. - 2010. - № 1(82). - С. 225 - 233.

25. Федин С.С. Адаптивная нейросетевая модель прогнозирования и управления качеством многоэтапных технологических процессов / С.С. Федин // Энергосбережение. Энергетика. Энергоаудит. - 2010. - №4(74)

26. Федин С.С. Идентификация закона надежности сложных изделий медицинской техники в условиях статистической неопределенности / С.С. Федин // Системи обробки інформації. - 2010. - № 5(86). - С. 206 - 210.

Размещено на Allbest.ru