Алгоритм определения аномальных ситуаций для тензометрических систем

Abstract

Рассмотрен вопрос описания сигналов возникающих в работе тензометрических систем. Введены базовые термины и утверждения, позволяющие задавать лингвистические описания для знаний этой предметной области. Разработанная лингвистическая модель описания сигналов позволяет определять степень нечеткого равенства нечетких ситуаций, встречающихся в работе тензометрических систем и определять среди них аномальные. Результатом работы является возможность обработки возникающих аномальных ситуаций, которые невозможно определить другими методами.

The problem of describing the signals arising in the strain gauge systems. Introduced the basic terms and approval for defining linguistic description for this knowledge domain. Developed a linguistic model for describing the signals allows to determine the degree of equality fuzzy fuzzy situations encountered in the strain systems and identify among them abnormal. In this paper, peer review process is added resulting time series for diagnosis of the processes occurring in the process of weighing. Expert judgment is better to build, using the methods of control, based on the search for anomalies. To solve this problem applies machine theory of fuzzy sets and fuzzy knowledge bases. This unit is used in the evaluation of fuzzy situations and able to work in the subject area. In this paper, we propose an algorithm for determining anomalies in the measurement of signals in processes occurring under conditions of uncertainty, based on the analysis formed the base standards fuzzy situations. Result is the ability to handle abnormal situations arise that can not be determined by other methods.