Организация оперативного анализа информации в системе поддержки принятия решений по результатам производственных испытаний машиностроительных изделий



Цитировать

Полный текст

Аннотация

Рассматриваются особенности и принципы организации оперативного анализа информации в системе поддержки принятия решений по результатам производственных испытаний машиностроительных изделий о годности к эксплуатации. Анализ экспериментальной информации ориентирован на обнаружение и последующее оперативное отслеживание общей тенденции в изменении параметров функционирования испытуемых изделий. Для аналитического описания изделий в ходе испытаний используются модели векторной авторегрессии, связывающие текущие и прошлые значения каждого параметра с текущими и прошлыми значениями остальных параметров.

Об авторах

Е Л Первухина

Севастопольский национальный технический университет

д.т.н., проф; Севастопольский национальный технический университет

В В Голикова

Севастопольский национальный технический университет

Севастопольский национальный технический университет

Т Л Степанченко

Севастопольский национальный технический университет

Севастопольский национальный технический университет

Список литературы

  1. Машиностроение. Энциклопедия / Т-III-5 / Технология сборки в машиностроении // А.А. Гусев, В.В. Павлов, А.Г. Андреев. Под общ. ред. Ю.М. Соломенцева. - М.: Машиностроение, 2001. - 640 с.
  2. Автоматизация мелкосерийного машиностроительного производства и качество продукции / Технология сборки в машиностроении //Р.И. Адгамов, В.М. Белоног, Ю.Н. Блошицын. Под общ. ред. Р.И. Адгамова. - М.: Машиностроение, 1983. - 280 с.
  3. Первухина Е.Л., Голикова В.В. Анализ нестационарных случайных процессов в задачах автоматизации производственных испытаний машиностроительных изделий // Сборка в машиностроении, приборостроении, 2007. - № 8. - с. 29-35.
  4. Golikova V., Pervukhina E., Emmenegger J.-F., Cointegration of Control Parameter Time Series Measured on Motors at the Stage of Assemblage // International Journal of Pure and Applied Mathematics, 2008. - Vol. 42. - № 1. - р. 139-151.
  5. Рыбалко В.В. Параметрическое диагностирование энергетических объектов на основе факторного анализа в среде Statistica // Exponenta Pro, 2004. - с. 78 - 83.
  6. Johansen S. Estimation and Hypothesis Testing of Cointegration Vectors in Gaussian Vector Autoregressive Models // Econometrica, 1989. - Vol. 59, № 6. - 155 p.
  7. Engle R.E., Granger C.W.J. Cointegration and Error Correction: Representation, Estimation and Testing, Econometrica, 1987. - Vol. 55. - р.251-276.
  8. Первухина Е.Л., Степанченко Т.Л., Голикова В.В. Формирование информационной технологии принятия решений по результатам стендовых испытаний машиностроительных изделий // Системные технологии, Днепропетровск, 2008. - Том 1.- Вып. 3(56). - с.168-172.
  9. Durbin J., Koopman S.J. Time Series Analysis by State Space Methods. - Oxford: Oxford University Press, 2005. - 253 p.
  10. Первухина Е.Л., Степанченко Т.Л. , Первухин А.В. Информационные технологии в задачах оценки технического состояния машиностроительных изделий // Сборка в машиностроении, приборостроении, 2006. - № 8.- с. 44-48.
  11. Первухина Е.Л., Степанченко Т.Л. Принятие решений по результатам приемосдаточных испытаний машиностроительных изделий // Материалы VII Международной научно-практической конференции «Безопасность жизнедеятельности предприятий в промышленно развитых регионах», г. Кемерово, Россия, 15-16 ноября 2007г. - Кемерово: КузГТУ, 2007. - Том 2. - с. 51-53.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Первухина Е.Л., Голикова В.В., Степанченко Т.Л., 2009

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».