Детальная информация

Целью данной работы является сокращение размерности пространства параметров, уменьшение временных и вычислительных затрат на процесс выбора значимых параметров для диагностирования электрооборудования с применением статистических методов за счет разработки программной системы. Для достижения поставленной цели решались следующие задачи: 1) проведение анализа проблем выбора значимых параметров, а также анализа существующих методов к выбору параметров; 2) разработка иерархических функциональных моделей; 3) разработка архитектуры и алгоритма работы программной системы; 4) приведение примера выбора значимых параметров электрооборудования с применением разработанной программной системы. В работе был проведен анализ проблем выбора значимых параметров для диагностирования электрооборудования. Также представлен алгоритм выбора значимых параметров с использованием подходов к оцениванию степени взаимосвязи. Предложенный алгоритм реализован в программной системе, написанной на языке программирования Python. Разработаны архитектура программной системы и алгоритм ее работы. Приведен численный пример.

The purpose of this work is to reduce the dimensionality of the parameter space, reduce the time and computational costs of the process of selecting significant parameters for diagnosing electrical equipment using statistical methods by developing a software system. To achieve the goal the following tasks were solved: 1) analyzing the problems of selecting significant parameters, as well as analyzing the existing methods to the selection of parameters; 2) development of hierarchical functional models; 3) development of architecture and algorithm of operation of the software system; 4) providing a example of the selection of significant parameters of electrical equipment using the developed program system. The paper analyzed the problems of selecting significant parameters for diagnosing electrical equipment. Also presented is an algorithm for selecting significant parameters using approaches to assessing the degree of relationship. The proposed algorithm is implemented in a software system written in the Python programming language. The architecture of the program system and its algorithm are developed. A numerical example explaining.