| dc.contributor.author | Антощук, С. Г. | uk |
| dc.contributor.author | Щербакова, Г. Ю. | uk |
| dc.contributor.author | Кошутіна, Д. В. | uk |
| dc.date.accessioned | 2026-03-25T10:17:36Z | |
| dc.date.available | 2026-03-25T10:17:36Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.identifier.citation | Антощук 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.issn | 2307-5376 | |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/50970 | |
| dc.description.abstract | У 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.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Наукові праці Вінницького національного технічного університету. № 3. | uk |
| dc.relation.uri | https://praci.vntu.edu.ua/index.php/praci/article/view/863 | |
| dc.subject | апаратура відповідального призначення | uk |
| dc.subject | кластеризація | uk |
| dc.subject | вейвлет-перетворення | uk |
| dc.subject | обмеження-нерівності | uk |
| dc.subject | оптимізація | uk |
| dc.subject | завадостійкість | uk |
| dc.subject | надійність | uk |
| dc.subject | експоненціальний розподіл DN-розподіл | uk |
| dc.title | Оцінка параметрів компонентів електроніки при відборі їх для апаратури відповідального призначення на основі кластеризації з вейвлет-обробкою та врахуванням обмежень | uk |
| dc.type | Article, professional native edition | |
| dc.type | Article | |
| dc.identifier.udc | 519.6:004.93 | |
| dc.relation.references | Соловйов В. І. Основи теорії надійності і експлуатації авіаційних систем. Київ: КІ ВПС, 2000. 248 с. | uk |
| dc.relation.references | Чорний 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.references | Chorny 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.references | SinghK., 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.references | Hsu 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.references | Time 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.references | Evaluation 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.references | Haar 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.references | Wavelet 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.references | Information 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.references | Олійник 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.references | Стахів 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.references | Квасніков 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.references | ZelenkovА. 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.references | Fault 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.references | GillP. E., MurrayW., WrightM. H. Practical Optimization. New York : Academic Press,1981. 509 p. | en |
| dc.relation.references | Nocedal J., Wright S. J. Numerical Optimization. New York : Springer-Verlag, 2006. 651 p. | en |
| dc.relation.references | Avriel M. Nonlinear Programming: Analysis and Methods. New York : Dover Publishing, 2003. 453 p. | en |
| dc.relation.references | Мовчан А.П., Степанець О.В. Методи статичної оптимізації : навч. посіб. К.: НТУУ «КПІ», 2012. 138 с. | uk |
| dc.relation.references | The 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.doi | https://doi.org/10.31649/2307-5376-2025-3-27-36 | |