Использование меры ценности информации Стратоновича для оптимизации гибких программ диагностирования технических объектов

• Main Authors: Evgeniy Veniaminovich Kopkin, Igor Mihaylovich Kobzarev
• Format: Article
• Language: English
• Published: St.Petersburg Institute for Informatics and Automation of the Russian Academy of Sciences 2019-11-01
• Series: Труды СПИИРАН
• Subjects: техническое состояние; гибкая программа диагностирования; ценность информации; диагностический признак
• Online Access: http://proceedings.spiiras.nw.ru/index.php/sp/article/view/4114

Существующие методы вычисления ценности диагностической информации, циркулирующей в автоматизированных системах мониторинга технического состояния объектов, не учитывают потери (выигрыши), связанные с принятием неправильных решений при идентификации этого состояния. Цель работы — разработка алгоритма, позволяющего решить задачу распознавания технического состояния, в котором находится анализируемый объект, методом динамического программирования, используя в качестве оптимизируемого показателя ценность диагностической информации. Решение задачи оптимизации диагностической процедуры основано на использовании меры ценности информации Р. Л. Стратоновича, модифицированной применительно к предметной области технического диагностирования и при использовании диагностических признаков, представленных в виде интервалов на вещественной числовой оси. Максимальная ценность диагностической информации достигается при минимизации средних потерь (максимизации средних выигрышей), получаемых при выполнении проверок диагностических признаков, в процессе распознавания технического состояния объекта. Для решения задачи предложено обладающее научной новизной рекуррентное выражение, позволяющее вычислять ценность информации, получаемой при выполнении проверок диагностических признаков в каждом из анализируемых информационных состояний процесса диагностирования. В процессе реализации программы диагностирования при распознавании технического состояния объекта возможны как потери, так и выигрыши. Разность их априорных и апостериорных средних значений численно характеризует ценность диагностической информации. Величина показателя ценности информации зависит от вероятностей исходов проверок диагностических признаков и пропорциональна разности апостериорных и априорных вероятностей достижения цели диагностирования. Использование предложенного решения позволяет синтезировать оптимальную по критерию максимума ценности диагностической информации гибкую программу диагностирования в виде ориентированного графа или упорядоченных по очередности их выполнения наборов проверок, необходимых для распознавания конкретного технического состояния, в котором находится объект. Реализация разработанного алгоритма возможна в программно-алгоритмическом обеспечении автоматизированных систем мониторинга состояния сложных технических объектов.