Preview

Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie

Advanced search

Research of the Multilevel Fuzzy Diagnostic Systems with the Use of Stochastic Models

Abstract

The article analyzes effectiveness of the diagnostic systems of small dimensions (2-3 faults) with a small number of features (1-3). The systems are based on a fuzzy inference. Research is conducted using a stochastic model of an object, which implies generation of random characteristic values with given expectation (MO) and values of the standard deviation (SD) for the respective types of faults (pathologies). Herewith, various options are generated, membership functions, the types of distributions generated by the signs, their MO and SD are explored. A stochastic model of the object allows us to measure the performance of the diagnostic system with small volumes of training samples. It is shown that in many cases the diagnostic system of full dimension does not provide an unambiguous and quality solution to the problem of diagnostics. It is advisable to start construction of a multi-level diagnostic system using fuzzy logic with a mutual comparison of the sets of attribute values for the relevant problems in order to determine the feasibility of construction of the first, low-level diagnostics. At this level an obvious fault can be determined, or groups of faults can be selected. At the next level, using the additional features, we can diagnose specific faults in the pre-selected lower level group by the methods of fuzzy logic. In the developed system the fuzzy logic diagnostic method is most efficient when used as a part of the terms of triangular membership functions. With the increasing number of faults, and depending on the location of the sets of attribute values it makes sense to increase the number of the terms. In this case, it would be expedient to ensure that each term corresponds to at least one fault.

About the Authors

O. S. Kolosov
National Research University of MPEI, Moscow, 111250, Russian Federation
Russian Federation


D. N. Anisimov
National Research University of MPEI, Moscow, 111250, Russian Federation
Russian Federation


D. V. Khripkov
National Research University of MPEI, Moscow, 111250, Russian Federation
Russian Federation


References

1. Мелихов А. Н., Бернштейн Л. С., Коровин С. Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990. 272 с.

2. Асаи К., Ватада Д., Иваи С. и др. Прикладные нечеткие системы: Пер. с япон. / Под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно. М.: Мир, 1993. 368 с.

3. Zadeh L. A. Fuzzy Logic, Neural Networks, and Soft Computing // Communications of the ACM. 1994. V. 37, N. 3. P. 77-84.

4. Аверкин А. Н., Батыршин И. З. Мягкие вычисления // Новости искусственного интеллекта. 1996. № 3. С. 161-164.

5. Анисимов Д. Н., Вершинин Д. В., Колосов О. С., Зуева М. В., Цапенко И. В. Диагностика текущего состояния динамических объектов и систем сложной структуры методами нечеткой логики с использованием имитационных моделей // Искусственный интеллект и принятие решений. 2012. № 3. С. 39-50.

6. Анисимов Д. Н. Формализация процедуры исключения транзитивно замыкающих дуг при организации иерархической структуры на множестве нечетких ситуаций // Вестник МЭИ. 2011. № 4. С. 34-40.

7. Pedrycz W. Fuzzy Control and Fuzzy Systems. New York: John Wiley and Sons, 1993.

8. Анисимов Д. Н. Использование нечеткой логики в системах автоматического управления // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2001. № 8. С. 39-42.

9. Заде Л. А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976. 165 с.

10. Норвич А. М., Турскен И. Б. Построение функций принадлежности // Нечеткие множества и теория возможностей. М.: Радио и связь, 1986. С. 64-71.

11. Zimmermann H. J., Zysno P. Quantifying vagueness in decision models // Europian Journal of Operational Research. 1985. N. 22. P. 148-158.

12. Анисимов Д. Н., Дроздова Е. Д., Новиков В. Н. Исследование свойств нечеткого аппроксимирующего ПД-регулятора // Мехатроника, автоматизация, управление. 2014. № 9. С. 6-12.


Review

For citations:


Kolosov O.S., Anisimov D.N., Khripkov D.V. Research of the Multilevel Fuzzy Diagnostic Systems with the Use of Stochastic Models. Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie. 2015;16(4):254-261. (In Russ.)

Views: 406


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1684-6427 (Print)
ISSN 2619-1253 (Online)