Введение. 
Информационная и программная поддержка распознавания состояний динамического объекта в условиях неопределенности

На данном этапе развития техники особую актуальность приобретает решение оперативных диагностических задач, обеспечивающих эффективную эксплуатацию дорогостоящей и сложной аппаратуры, модель которой можно рассматривать как динамический объект (ДО) [1, 2].

Под динамическим объектом (вместе с его реализацией) будем понимать [1, 2] некоторую программно-аппаратную систему, состоящую из компонентов (компьютер, программное сопровождение, хранилище данных, хранилище знаний (моделей данных), интерфейсы и пр.). Отметим также, что ДО, как модель данных, используется при описании данных, хранящихся в БД, в теории управления (обработка временных рядов значений цифровых сигналов), экономике, медицине и других (традиционно использующих эту модель) областях. В ряде прикладных технических задач (в теории управления, в частности) основной подход к идентификации динамического объекта (ДО) основан на построении модели в виде дифференциальных (разностных) уравнений, связывающих входные и выходные переменные. Однако наличие нелинейных зависимостей (между «входом» и «выходом»), часто характеризующих экспертное мнение о поведении ДО, является серьезным препятствием для применения традиционных математических моделей к процессу идентификации состояний ДО.

В данной работе по исходным данным в виде временного ряда (как обучающей выборке (ОВ)), дополнительной априорной и экспертной информации (рис. 1) рассматривается вопрос о построении такой модели ДО, информационная и программная реализация которой позволит положительно решить вопрос об идентификации состояний ДО (для последующего использования этой информации при формировании управляющих воздействий на ДО).Задача выбора модели ДО и его идентификации решается 2-х этапной процедурой, построенной на основе классических методов распознавания образов (РО) [3, 4], функции обобщенного сходства (ФОС) [5, 6], нового метода выбора эталонов, адаптированного к специфике ОВ и использующего результаты работы [7]. Приводятся результаты численного моделирования.