Аннотация:
Решается задача построения интеллектуальной системы поддержки принятия решений при обслуживании технологического оборудования нефтедобычи. На первом этапе – выбора интеллектуальной модели – показано, что в существующих условиях получение обучающей выборки в цифровом виде затруднительно. С другой стороны, есть возможность получить знания экспертов предметной области - мастеров и технологов – в виде набора лингвистических правил, на основании чего делается вывод об эффективности применения нечеткой логики для решения данной задачи.
На этапе построения интеллектуальной модели предлагается применение матричного аппарата нечеткой логики, производится его развитие алгоритмом нечеткого логического вывода на основании векторных нечетких предикатов, демонстрируются его возможности и преимущества. В частности, показывается, что матричное представление позволяет свести вычисления к решению системы линейных уравнений, в явном виде определить область значений анализируемых параметров, при которых база знаний не позволяет сделать нечеткие заключения.
Для анализа ретроспективной информации по изменению значений параметров технологического оборудования с течением времени предлагается модель нечеткого логического автомата в виде нечеткой комбинационной схемы, анализирующей внешний блок памяти. Показывается, в каких случаях можно осуществить переход от автомата к комбинационной схеме, каким образом это можно сделать. Основным преимуществом этого подхода является отсутствие необходимости использования трудноформализуемого понятия нечеткого состояния, что ведет к упрощению построения нечетких логических устройств с памятью.
В завершение работы делаются краткие выводы о применении предлагаемых методов и алгоритмов для построения системы поддержки принятия решений, ее тестировании, внедрении и эффективности.
УДК:
004.89, 67.02
Поступила в редакцию: 06.10.2020 Исправленный вариант: 16.11.2020 Принята в печать: 16.11.2020