Аннотация:
У даній статті представлений комплексний метод діагностики ризиків аварійних ситуацій, який ґрунтується на використанні гібридних експертних систем. Всі ризики, що загрожують складній системі можна структурувати за допомогою бази знань, де зазначатимуться значення змінних при аварійній ситуації, а також дії для усунення цієї ситуації з урахуванням часу і вартості при їх застосуванні. Різні загрози, які можуть становити небезпеку для складних технічних систем в тій чи іншій ймовірності, представлені графічно за допомогою діаграми Ішікави. Також при діагностиці були враховані різні види надійності складних технічних систем, які розраховувалися при тій чи іншій ймовірності роботи систем. Крім цього враховується розрахунок і всіляких ризиків, які впливають як на надійність, так і на працездатність. При цьому сама працездатність розраховується з урахуванням даних змінних, в тому числі і ризиків всіх технічних вузлів складових частин складної технічної системи, а остаточно обчислюється за допомогою нейронної мережі, яка враховує також і типи самих даних (лінгвістичні та нелінгвістичні). Сама нейронна мережа здатна навчатися, застосовуючи для цього злиття таких методів як метод зворотного поширення помилки і рекурентного методу. Для постановки остаточного діагнозу працездатності складної технічної системи застосовується параметричне діагностування двигуна, яке засноване на порівнянні математичних моделей даної самої системи, що діагностується з математичною моделлю еталонної складної технічної системи. В результаті були розроблені алгоритми для діагностики ризиків за допомогою гібридних експертних систем. Один з них показує більш конкретно аналіз працездатності за даними аварійності системи при використанні нечіткої логіки гібридної експертної системи. Інший описує більш загальну діагностику ризиків у вигляді проходження інформації про стан системи до її повної обробки гібридною експертною системою.
