Другие журналы

научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана

НАУКА и ОБРАЗОВАНИЕ

Издатель ФГБОУ ВПО "МГТУ им. Н.Э. Баумана". Эл № ФС 77 - 48211.  ISSN 1994-0408

Алгоритмы роевого интеллекта в задаче обеспечения надежности по постепенным отказам

# 01, январь 2015
DOI: 10.7463/0115.0755194
Файл статьи: SE-BMSTU...o157.pdf (582.95Кб)
авторы: Аноп М. Ф., Катуева Я. В., Михаличук В. И.

УДК 004.023+519.873

Россия,  Институт автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения РАН

Дальневосточный федеральный университет

Вероятностно-статистическое направление теории надежности использует модели, основанные на анализе частот внезапных отказов. Эти модели не являются функциональными и не отражают связи показателей надежности с выполнением объектом заданных функций. В то же время, значительную часть отказов технических систем составляют постепенные отказы, вызванные деградацией внутренних параметров системы под действием различного рода внешних факторов.
В работе показано, как, используя функциональную модель технического объекта, обеспечить требуемый уровень его надежности на стадии проектирования. Предлагается метод решения данной задачи в условиях неполноты исходной информации – когда отсутствует информация о закономерностях технологических отклонений и деградации параметров, а модель исследуемой системы является моделью типа «черного ящика».
Для этого ставится задача оптимального параметрического синтеза, которая заключается в выборе номинальных значений параметров системы, удовлетворяющих требованиям к ее функционированию и учитывающих неизбежные отклонения параметров от их расчетных значений в процессе эксплуатации. В качестве критерия оптимизации в этом случае предлагается использовать не статистические показатели, а детерминированный геометрический критерий «запаса работоспособности», представляющий собой измеренное вдоль координатного направления минимальное расстояние от значения номинала параметра до границы области работоспособности.
В работе представлены результаты применения эвристических методов роевого интеллекта для решения поставленной оптимизационной задачи. Эффективность применения алгоритмов роя частиц и роя пчел сравнивалась с алгоритмом ненаправленного случайного поиска при решении ряда тестовых задач оптимального параметрического синтеза по трем показателям: надежность, скорость сходимости и время работы. Проведенное исследование позволяет сделать вывод о том, что использование метода роя пчел для решения задачи обеспечения надежности технических систем по постепенным отказам является предпочтительным из-за большей универсальности метода и простоты настройки параметров алгоритма.

Список литературы
  1. Абрамов О.В., Диго Г.Б, Диго Н.Б., Катуева Я.В., Назаров Д.А. Параметрический синтез технических систем в неопределенных средах // Информатика и системы управления. 2009. № 1 (19). С. 55-65.
  2. Абрамов О.В., Катуева Я.В., Назаров Д.А. Оптимальный параметрический синтез по критерию запаса работоспособности // Проблемы управления. 2007. № 6. С. 64-69.
  3. Катуева Я.В. Анализ сложных систем в условиях неполноты информации в задаче оптимизации надежности по постепенным отказам // Информатика и системы управления. 2010. № 4 (26). С. 61-68.
  4. Катуева Я.В., Аноп М.Ф. Геометрический анализ области работоспособности на основе метода Монте-Карло // Информатика и системы управления. 2011. № 2 (28). С. 30-40.
  5. Kennedy J., Eberhart R.C. Particle swarm optimization // Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks. 1995. Vol. 4. IEEE Publ., 1995. P. 1942-1948. DOI:10.1109/ICNN.1995.488968
  6. Shi Y., Eberhart R.C. A modified particle swarm optimize // The 1998 IEEE International Conference on Evolutionary Computation Proceedings. IEEE Publ., 1998. P. 69-73. DOI:10.1109/ICEC.1998.699146
  7. Карпенко А . П ., Селиверстов Е . Ю . Обзор методов роя частиц для задачи глобальной оптимизации (Particle Swarm Optimization) // Наука и образование . МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2009. № 3. Режим доступа:http://technomag.bmstu.ru/doc/116072.html (дата обращения 01.12.2014).
  8. Mendes R., Kennedy J., Neves J. The fully informed particle swarm: simpler, maybe better // IEEE Transactions on Evolutionary Computation. 2004. Vol. 8, no. 3. P. 204-210. DOI:10.1109/TEVC.2004.826074
  9. Kennedy J., Mendes R. Neighborhood topologies in fully informed and best-of-neighborhood particle swarms // IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetics. 2006. Vol. 36, no. 4. P. 515-519. DOI:10.1109/TSMCC.2006.875410
  10. Назаров Д.А. Разработка алгоритмических и программных средств построения и анализа областей работоспособности аналоговых технических систем: дис. … канд. техн. наук. Владивосток, Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН, 2011. 185 с.
  11. Karaboga D. An idea based on honey bee swarm for numerical optimization. Technical Report-TR06. Erciyes University, Engineering Faculty, Computer Engineering Department, 2005.
  12. Гришин А.А., Карпенко А.П. Исследование эффективности метода пчелиного роя в задаче глобальной оптимизации // Наука и образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2010. № 8. Режим доступа:http://technomag.bmstu.ru/doc/154050.html (дата обращения 01.12.2014).
Поделиться:
 
ПОИСК
 
elibrary crossref ulrichsweb neicon rusycon
 
ЮБИЛЕИ
ФОТОРЕПОРТАЖИ
 
СОБЫТИЯ
 
НОВОСТНАЯ ЛЕНТА



Авторы
Пресс-релизы
Библиотека
Конференции
Выставки
О проекте
Rambler's Top100
Телефон: +7 (915) 336-07-65 (строго: среда; пятница c 11-00 до 17-00)
  RSS
© 2003-2018 «Наука и образование»
Перепечатка материалов журнала без согласования с редакцией запрещена
 Тел.: +7 (915) 336-07-65 (строго: среда; пятница c 11-00 до 17-00)