Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorАнтощук, С. Г.uk
dc.contributor.authorЩербакова, Г. Ю.uk
dc.contributor.authorКошутіна, Д. В.uk
dc.date.accessioned2026-03-25T10:17:36Z
dc.date.available2026-03-25T10:17:36Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.citationАнтощук С. Г., Щербакова Г. Ю., Кошутіна Д. В. Оцінка параметрів компонентів електроніки при відборі їх для апаратури відповідального призначення на основі кластеризації з вейвлет-обробкою та врахуванням обмежень // Наукові праці Вінницького національного технічного університету. 2025. Електр. текст. дані (PDF: 1,03 МБ). № 3. URI: https://praci.vntu.edu.ua/index.php/praci/article/view/863.uk
dc.identifier.issn2307-5376
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/50970
dc.description.abstractУ статті розглянуто методи оцінки параметрів компонентів електроніки при відборі їх для апаратури відповідального призначення. Це може бути необхідним при комплектації важливих складних систем електроніки якісною компонентною базою. Для забезпечення цього під час виробництва електронних компонентів часто необхідно відібрати для таких систем надійніші. Один із важливих підходів при цьому – вибір моделі оцінки надійності та оцінка її параметрів. Значна частина таких підходів потребує удосконалення методів обробки, а саме – кластеризації. Відомі методи кластеризації, засновані на оцінюванні градієнта, є поширеними в задачах, де потрібна надійна обробка даних за наявності шуму та мультимодальності. Проте їх використання обмежується низькою стійкістю до шумів та високими обчислювальними витратами. Метою цієї роботи є розробка та дослідження методу кластеризації, що використовує вейвлет-функції для введення обмежень і забезпечує стабільну роботу в умовах шуму. Дослідження включало аналіз наявних підходів, розробку методу кластеризації з обмеженнями типу нерівностей, що отримані за рахунок вейвлет-обробки, алгоритму його реалізації та експериментальну оцінку. Запропонований метод ґрунтується на обробці із гіперболічними вейвлет-функціями та вейвлет-функціями Хаара, що дозволяють зменшити кількість оцінок значень цільової функції, скоротити обчислювальні етапи та прискорити збіжність задач з використанням кластеризації. На основі такої кластеризації удосконалено методи визначення інтенсивності відмов та параметрів DN-розподілу для оцінки надійності при відборі компонентів та процедура реалізації цих методів. Метод випробуваний на прикладі відбракування резисторів за рівнем шуму та стабільності. Підвищення швидкодії за збереження достатньої стійкості до перешкод і достовірності процедури відбраковування досягається за рахунок застосування в цьому методі кластеризації з вейвлет-функціями з урахуванням обмежень. Цей результат дозволяє рекомендувати розроблений метод при відборі компонентів, призначених для апаратури відповідального призначення.uk
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofНаукові праці Вінницького національного технічного університету. № 3.uk
dc.relation.urihttps://praci.vntu.edu.ua/index.php/praci/article/view/863
dc.subjectапаратура відповідального призначенняuk
dc.subjectкластеризаціяuk
dc.subjectвейвлет-перетворенняuk
dc.subjectобмеження-нерівностіuk
dc.subjectоптимізаціяuk
dc.subjectзавадостійкістьuk
dc.subjectнадійністьuk
dc.subjectекспоненціальний розподіл DN-розподілuk
dc.titleОцінка параметрів компонентів електроніки при відборі їх для апаратури відповідального призначення на основі кластеризації з вейвлет-обробкою та врахуванням обмеженьuk
dc.typeArticle, professional native edition
dc.typeArticle
dc.identifier.udc519.6:004.93
dc.relation.referencesСоловйов В. І. Основи теорії надійності і експлуатації авіаційних систем. Київ: КІ ВПС, 2000. 248 с.uk
dc.relation.referencesЧорний М. В. Оцінка параметра потоку відмов зразка озброєння і військової техніки за даними експлуатаційних спостережень в умовах інтенсивного використання. Труди академії. 2005. No 58. С. 235–242.uk
dc.relation.referencesChorny N.V., Stepanov S.S., Matuzko B.P. Information support assessment of reliability and armament equipment during use. Військово-технічний збірник. 2011. No2(5). Р. 140–145.en
dc.relation.referencesSinghK., KalraS. Reliability Forecasting and Accelerated Lifetime Testingin Advanced CMOS Technologies. Microelectronics Reliability. 2023. Vol. 151. URL: https://doi.org/10.1016/j.microrel.2023.115261%20 (Last. accessed 02.10.2025).en
dc.relation.referencesHsu P.-N. Artificial Intelligence Deep Learning for 3D IC Reliability Prediction. Scientific Reports. 2022. Vol. 12(1). DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-08179-z.en
dc.relation.referencesTime Series Data for Equipment Reliability Analysis with Deep Learning / B.Chenet et al.IEEE Access.2020. Vol. 8. P. 105484–105493. DOI: 10.1109/ACCESS.2020.3000006.en
dc.relation.referencesEvaluation Of Reliability Of Radio-Electronic Devices With Variable Structure / Y. V.Ryzhovet al. Radio Electronics, Computer Science, Control. 2020. No3. Р. 31–41. URL: https://doi.org/10.15588/1607-3274-2020-3-3 (Lastaccessed 01.10.2025).en
dc.relation.referencesHaar Wavelet-Based Classification Method for Visual Information Processing Systems / W. Huanet al.Appl. Sci. 2023. No13(9). URL: https://doi.org/10.3390/app13095515. (Last accessed 01.10.2025).en
dc.relation.referencesWavelet Transform Cluster Analysis of UAV Images for Sustainable Development of Smart Regions DuetoInspecting Transport Infrastructure / Y. Zhenget al. 2025. No17. Р. 927–940. URL: https://doi.org/10.3390/su17030927(Last accessed 01.10.2025).en
dc.relation.referencesInformation Technology of Parameters Prediction with Adaptive Clusteringin the Spaceof the Wavelet Transform / G. Shcherbakovaet al. Пр. Одес. політехн. ун-ту. Вип. 1 (40). С. 104–109.en
dc.relation.referencesОлійник В. П. Елементна база радіоелектроніки: навч. посіб. Харків : Нац. аерокосм. ун-т ім. М. Є. Жуковського «Харків. авіац. ін-т», 2022. 88 с.uk
dc.relation.referencesСтахів П. Г., Коруд В. І., Гамола О. Є. Основи електроніки : функціональні елементи та їх застосування : підручник. Львів : Новий Світ, 2003. 208 с.uk
dc.relation.referencesКвасніков В.П., ЄгоровС.В. Визначення довірчих інтервалів і планування випробувань при використанні DN –розподілу. Вісник Інженерної академії України. 2016. Вип.2. С. 72–75.uk
dc.relation.referencesZelenkovА. А., GolikА. P. Theon-board system reliability estimate on the base of DN-distribution. Електроніка та системи управління. 2009. No2(20). P. 12–17.en
dc.relation.referencesFault Diagnosis for Attitude Sensors Basedon Analytical Redundancy and Wavelet Transform. Chinese Automation Congress (CAC)/LiuW.et al. China, Shanghai. 2020. Р. 6471–6476. DOI: 10.1109/CAC51589.2020.9327370.en
dc.relation.referencesGillP. E., MurrayW., WrightM. H. Practical Optimization. New York : Academic Press,1981. 509 p.en
dc.relation.referencesNocedal J., Wright S. J. Numerical Optimization. New York : Springer-Verlag, 2006. 651 p.en
dc.relation.referencesAvriel M. Nonlinear Programming: Analysis and Methods. New York : Dover Publishing, 2003. 453 p.en
dc.relation.referencesМовчан А.П., Степанець О.В. Методи статичної оптимізації : навч. посіб. К.: НТУУ «КПІ», 2012. 138 с.uk
dc.relation.referencesThe Determination of Cluster Numberat k-Mean Using Elbow Method and Purity Evaluationon Headline News / D. Maruthoet al. International Seminar on Application for Technology of Information and Communication, Semarang, Indonesia. 2018. Р. 533–538. DOI: 10.1109/ISEMANTIC.2018.8549751.en
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.31649/2307-5376-2025-3-27-36


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію