Оптимізація ієрархічної структури даних інтелектуальної системи функціонального діагностування технічного стану складної машини

Abstract

Розглядається метод інформаційно-екстремального машинного навчання системи функціонального діагностування технічного стану складної машини з оптимізацією ієрархічної структури вхідних даних. Показано, що на функціональну ефективність машинного навчання системи функціонального діагностування суттєво впливає розміщення в ієрархічній структурі класів розпізнавання, які характеризують технічний стан машини та її вузлів. При цьому для кожної страти ієрархічної структури накладаються обмеження на кількість класів розпізнавання, що дозволяє зменшити ступінь їх перетину в просторі діагностичних ознак. Оптимізація ієрархічної структури здійснюється в процесі інформаційно-екстремального машинного навчання системи функціонального діагностування, що дозволяє максимізувати інформаційну спроможність системи. Як критерій оптимізації параметрів машинного навчання розглядається модифікована інформаційна міра Кульбака, яка є функціоналом точнісних характеристик діагностичних рішень. При цьому алгоритм машинного навчання представляв собою багатоциклічну ітераційну процедуру пошуку максимального глобального значення інформаційного критерію оптимізації параметрів машинного навчання в робочій (допустимій) області визначення його функції. В результаті для страт всіх ярусів ієрархічної структури сформовано алфавіти класів розпізнавання, які забезпечили максимальну функціональну ефективність машинного навчання. За отриманими в процесі машинного навчання оптимальними геометричними параметрами контейнерів класів розпізнавання побудовано вирішальні правила, які дозволяють приймати діагностичні рішення в реальному темпі часу. Крім того, вирішальні правила, побудовані в рамках геометричного підходу, є практично інваріантними до багатовимірності вхідних даних, що є їх суттєвою перевагою перед штучними нейронними мережами. Як приклад реалізації запропонованого методу розглядалося машинне навчання системи функціонального діагностування шахтної підйомної машини з оптимізацією структури вхідних даних.