Анотація до роботи:

Медзатий Д. М. Нейромережна модель та метод прогнозування роботоздатності мікропроцесорних засобів. - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 - Автоматизовані системи управління та прогресивні інформаційні технології. – Тернопільський державний економічний університет, Тернопіль, 2006.

Дисертація присвячена вирішенню актуальної науково-технічної задачі – прогнозування роботоздатності мікропроцесорних засобів. В ході дослідження було виявлено недоліки та складності застосування відомих методів прогнозування роботоздатності мікропроцесорних засобів. Запропоновано нову концептуальну модель, яка за рахунок поділу параметрів мікропроцесорних пристроїв та систем на загальні та конкретні, дозволяє використовувати одну і ту ж штучну нейронну мережу для прогнозування роботоздатності не поодинокого пристрою, а класу пристроїв. На основі концептуальної моделі розроблено нейромережний метод прогнозування роботоздатності мікропроцесорних засобів, що дозволив врахувати взаємовплив компонентів та прогнозувати роботоздатність, виходячи лише з поточних значень необхідних параметрів об‘єкта прогнозування. В якості прикладу було розроблено програмну реалізацію системи прогнозування роботоздатності накопичувачів на жорстких магнітних дисках, як складової комп‘ютерної системи.

В дисертаційній роботі вирішена актуальна науково-технічна задача підвищення достовірності прогнозування роботоздатності мікропроцесорних засобів. Вирішення цієї задачі має важливе значення у галузях народного господарства, де застосовуються мікропроцесорні пристрої та системи.

Основні наукові і практичні результати роботи полягають у наступному.

1. Вперше запропонована концепція прогнозування роботоздатності мікропроцесорних засобів, суть якої полягає у застосуванні ШНМ як засобу моделювання прогнозу. Новим є те, що розширено клас параметрів прогнозування, які поділені на загальні та конкретні, що дало змогу використати одну і ту ж ШНМ не тільки до поодинокого ОП, а й до класу об‘єктів. Загальні параметри та характеристики при цьому визначають місце окремого ОП у класі, а конкретні параметри інформують про поточний технічний стан ОП.

2. Для реалізації концепції прогнозування технічного стану розроблено нову модель МПП та С як об‘єктів прогнозування. Новим є те, що модель базується на описі параметрів МПП та С, які будуть використовуватись при прогнозуванні. Параметри розподілені на головні та допоміжні ознаки. Головні ознаки визначають клас до якого входить ОП, а допоміжні - місце ОП в своєму класі. Така модель дозволяє скоротити набір даних, які необхідно оновлювати для проведення нового прогнозування, оскільки оновлюється лише частина, а саме конкретні параметри допоміжних ознак.

3. Розроблена нейромережна діагностична модель процесу прогнозування технічного стану МПП та С, котра дає змогу після навчання використовувати ШНМ для прогнозування технічного стану пристроїв та систем визначеного класу. Відмінністю від відомих моделей та методів є врахування взаємовпливу компонентів, можливість покращення достовірності прогнозування за рахунок покращення процесу навчання ШНМ та відсутність необхідності розробляти математичну модель для кожного окремого пристрою, достатньо однієї моделі для цілого класу.

1. Розроблено новий нейромережний метод прогнозування роботоздатності мікропроцесорних засобів, відмінністю якого від відомих є те, що він не потребує моніторингу та накопичення значень параметрів. Це дало можливість прогнозувати технічний стан ОП тільки за поточними значеннями параметрів за умови, що відомо клас МПП та С до якого він належить. При цьому прогнозування роботоздатності всієї системи визначається з врахуванням стану її окремих компонентів. У випадку прогнозування стану лише окремого пристрою він також розглядається як частина системи з врахуванням необхідних параметрів.

2. В межах нейромережного методу прогнозування технічного стану МПП та С запропоновані методики: визначення кількості нейронів в шарах мережі та методика обмеження кількості параметрів МПП та С, що використовуються при прогнозуванні за співвідношенням інформативності та доступності, що дало можливість спростити процес вибору необхідної кількості параметрів. Запропонований принцип систематизації та збереження значень параметрів за допомогою матриць загальних та конкретних параметрів.

3. Розроблено методику реалізації нейромережного методу прогнозування роботоздатності МПП та С на прикладі накопичувачів на жорстких магнітних дисках, що розглядалися як складова комп‘ютерної системи. В ході досліджень було проведено практичне підтвердження вірності методики вибору оптимальної кількості нейронів в прихованих шарах ШНМ. Запропоновані шляхи покращення якості навчання ШНМ прогнозування технічного стану за допомогою підвищення необхідного рівня інформативності загальних параметрів. Це дало можливість підвищити достовірність процесу прогнозування, змінюючи необхідний рівень інформативності та доступності параметрів.

4. Удосконалено нейромережний метод прогнозування роботоздатності мікропроцесорних засобів, новизна якого полягає у тому, що прогнозується імовірність знаходження у роботоздатному стані конкретного пристрою з врахуванням взаємовпливу компонентів. Це дало можливість підвищити точність прогнозування в 1.26 разів у порівнянні з нейромережним методом, що не враховує взаємовплив компонентів.

Адаптовані відомі та нові програмні засоби дослідження ШНМ, зокрема, одно- і багатошарових прямонапрямлених, повнозв‘язних ШНМ прогнозування роботоздатності МПП та С. Для забезпечення роботи з останніми були розроблені М-функції. Вони дали можливість, в свою чергу, реалізовувати нейромережний метод прогнозування технічного стану МПП та С. На основі розроблених М-функцій на мові програмування Delphi 6.0 була сформована програмна оболонка для користувачів.

Розроблена структура бази даних, що використовується для накопичення інформації. На базі якої в подальшому формується необхідна навчальна вибірка, яка відображає параметричний опис комп‘ютерних систем. Отримання значень необхідних параметрів комп‘ютерних систем в запропонованому програмному забезпеченні за файлами звітів відомого діагностичного програмного забезпечення дозволяє не проводити розроблення додаткових засобів для визначення параметрів та спрошує процес накопичення інформації з довільної кількості комп‘ютерних систем.

Публікації автора:

1. Локазюк В. М., Медзатий Д. М. Прогнозування стану цифрових та мікропроцесорних пристроїв, як одна із задач технічної діагностики // Вісник Технологічного університету Поділля. – 2002. – №1. – Ч.1. – С. 170-175.

2. В. М. Локазюк, Д. М. Медзатий. Концептуальна модель прогнозування технічного стану мікропроцесорних пристроїв на етапі експлуатації // Вісник Технологічного університету Поділля. – 2003. - №3. – С.36-40.

3. Локазюк В. М., Медзатий Д. М., Вихідні параметри прогнозування технічного стану мікропроцесорних пристроїв та систем на етапі експлуатації // Вісник Технологічного університету Поділля. – 2004. – №2. – Ч.1. – Т.2. – С. 117-120.

4. Медзатий Д. М. Прогнозування технічного стану мікропроцесорних пристроїв та систем // Вісник національного університету «Львівська політехніка». Радіоелектроніка та телекомунікації. – №534. – 2005. – С. 158-165.

5. Локазюк В. М., Поморова О. В., Медзатий Д. М. Метод прогнозування технічного стану комп‘ютерних систем // Вісник Хмельницького національного університету – 2005. – №4. – Ч.1. – Т.1. – С.81-85.

6. Медзатий Д. М. Мікропроцесорні пристрої та системи як об‘єкти прогнозування. // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – №2(10). – 2005. – С.119-123.

7. Локазюк В. М., Медзатий Д. М. Збільшення тривалості функціонування обчислювальних систем за допомогою прогнозування. // Матеріали Міжнародної науково-практичної конференції “Динаміка наукових досліджень”. Том 1. Сучасні комп‘ютерні інформаційні технології. –Дніпропетровськ: Наука і освіта, 2002. – С.25-27.

8. Медзатий Д. М., Оськола В. В. Проблеми прогнозування стану цифрових та мікропроцесорних пристроїв // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах: Збірник наукових праць. – Хмельницький: ТУП. – 2002. – Т.2 – С.185-187.

9. Медзатий Д. М. Прогнозування стану мікропроцесорних пристроїв та систем з використанням нейро-фаззі системи // Матеріали VII міжнародної науково-практичної конференції “Наука і освіта 2004”. – 2004. – Т.72. – С. 21-22.

10. Медзатий Д. М. Нейромережний підхід до прогнозування технічного стану мікропроцесорних пристроїв та систем // Сборник докладов и тезисов «Информационные технологии в XXI веке». Днепропетровск, УГХТУ – 2005. – С. 136-137.

11. Медзатий Д. М. Комп‘ютерна система як об‘єкт прогнозування // Тези доповідей VIII міжнародної конференції «Контроль і управління в складних системах». – УНІВЕРСУМ-Вінниця. – 2005. – С.109.