Купить статью

Целесообразность применения методов нечеткого когнитивного моделирования для анализа и прогнозирования состояния сложных технических систем (СТС) обосновывается следующими причинами: существенной взаимозависимостью, нелинейным характером и неполнотой сведений о взаимовлиянии анализируемых параметров систем; разнообразием воздействий внутренних и внешних факторов на СТС; сложностью и затратностью проведения экспериментальных исследований в ходе эксплуатации этих систем. Основными ограничениями нечетких когнитивных моделей при моделировании динамики СТС являются: сложность учета взаимовлияния параметров с их различными временными лагами относительно друг друга; необходимость постоянной оперативной настройки и обучения компонентных моделей для всех параметров в процессе эксплуатации СТС. В данной статье разработаны нечеткие реляционные когнитивные темпоральные модели (НРКТМ), сочетающие в себе достоинства различных типов нечетких когнитивных моделей и при этом нивелирующие основные ограничения анализа и прогнозирования состояния СТС, присущие известным нечетким когнитивным моделям. В работе предложены модели системной динамики, которые учитывают специфику НРКТМ. Также развит подход и реализован метод вычисления нечетких зависимостей в векторно-матричном виде, позволяющий решить проблемы увеличения неопределенности результатов и выхода нечетких значений концептов НРКТМ за диапазоны базовых множеств в результате моделирования системной динамики вследствие выполнения массовых итерационных вычислений. Приведен пример моделирования неоднородных электромеханических систем (НЭМС) на основе НРКТМ. Полученные результаты являются основой для решения целого комплекса задач анализа, прогнозной оценки, моделирования разных сценариев функционирования и развития НЭМС для различных системных факторов, режимов эксплуатации и внешних условий.