Complex technical system condition diagnostics and prediction computerization

Abstract

На основі аналізу літературних джерел у статті поставлено мету сформувати методологічне застосування інформаційних технологій у діагностуванні, а також у прогнозуванні стану складних технічних систем. Діагностичне оцінювання ризику відмов системи доцільно здійснювати на основі моделювання взаємодії їхніх компонентів. Для досягнення цієї мети розроблено інформаційну когнітивну модель, яка дає змогу під час діагностування оцінювати ризик відмови компонентів складних технічних систем. Для забезпечення пошуку причин відмов компонентів діагностованих підсистем складної технічної системи розроблено та досліджено модель підтримки прийняття рішень. Використання розробленої інформаційної когнітивної моделі діагностування складних технічних систем, методу та моделі підтримки прийняття рішень дає змогу: діагностувати значення ризику відмов компонентів системи в разі надходження інформації про відмови компонентів; прогнозувати значення ризику відмови компонентів системи для вибору стратегії їх відновлення; підтримувати прийняття рішень під час пошуку причин відмов компонентів системи. Розроблені методи та моделі, запропоновані рішення щодо інформатизації діагностування й прогнозування технічного стану складної системи забезпечують гнучкість і адаптивність.Based on the analysis of literary sources, the article sets the goal of forming a methodological application of information technology in diagnostics, as well as in predicting the state of complex technical systems. It is advisable to carry out a diagnostic assessment of the system failures risk based on modeling their components interaction. To achieve this goal, an informational cognitive model has been developed that allows for diagnosis to assess complex technical systems components failure risk. In order to provide a search for the failures causes of a complex technical system diagnosed subsystems components, a decision support model has been developed and researched. Using the developed informational cognitive model for diagnosing complex technical systems, the method and decision support model allows us to: diagnose the risk values of system component failures when information about component failures is received; to predict system components failure risk value in order to a strategy for their recovery; support decision making when searching for the causes of system component failures. The developed methods and models, the proposed solutions for informatization of diagnostics and prediction of the complex system technical condition provide flexibility and adaptability.