vrgupВестник Ростовского государственного университета путей сообщенияVestnik Rostovskogo Gosudarstvennogo Universiteta Putej Soobshcheniya0201-727XРостовский государственный университет путей сообщения10.46973/0201-727X_2023_3_18vrgup-36Research ArticleМОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМ И ПРОЦЕССОВMODELING SYSTEMS AND PROCESSESПодход к проверке базы знаний интеллектуальных систем диагностирования промышленного оборудованияApproach to the knowledge base validation of intelligent systems in industrial equipment diagnosticsКолоденковаА. Е.KolodenkovaA. E.

Колоденкова Анна Евгеньевна - кафедра «Информационные технологии», доктор технических наук, доцент, заведующий кафедрой.

Anna E. Kolodenkova - Chair «Information Technology», Doctor of Engineering Sciences, Associated Professor, Head of the Chair.

anna82_42@mail.ruВерещагинаС. С.VereshchaginaS. S.

Верещагина Светлана Сергеевна - кафедра «Информационные технологии», кандидат технических наук, доцент.

Svetlana S. Vereshchagina - Chair «Information Technology», Candidate of Engineering Sciences, Associate Professor.

werechaginass@mail.ruСамарский государственный технический университет (СамГТУ)Samara State Technical University202330092023031827Copyright © Колоденкова А.Е., Верещагина С.С., 20232023Колоденкова А.Е., Верещагина С.С.Kolodenkova A.E., Vereshchagina S.S.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://vestnik.rgups.ru/jour/article/view/36

Для повышения эффективности принятия решений при диагностировании промышленного оборудования предложен подход к проверке базы знаний (БЗ), содержащей смешанные продукционные правила (СПП), интеллектуальных систем диагностирования оборудования. Представлена классификация структурных ошибок в БЗ с их определением и представлением в виде ориентированного графа, а также рекомендациями по их устранению. Данный подход позволит уменьшить объем БЗ, что сделает процесс поиска более эффективным и облегчит организацию управления выводом. Приведены фрагменты экранных форм разработанной программной системы автоматического поиска структурных ошибок в БЗ. Программная система позволит безошибочно удалять лишние правила без потери полезной информации.

The paper considers the efficiency of decision making in industrial equipment diagnosis, an approach to the knowledge base validation (KBV) containing mixed production rules (MPRs) of intelligent equipment diagnosis systems. The classification of structural errors in the KBV with their definition and representation in the form of a directed graph, as well as recommendations for their elimination, is proposed. This approach will reduce the KBV size, which will make the search process more efficient and simplify the organization of output control. It is given the screen parts forms of the developed software system for automatic search using the structural errors in the KBV. The software system will provide to remove unnecessary rules without losing useful information.

база знанийсмешанные продукционные правиластруктурные ошибкистатический анализknowledge basemixed production rulesstructural errorsstatic analysisИсследование выполнено при поддержке Российского научного фонда, грант № 23-29-00415.ReferencesOgheneovo, E. E. Knowledge representation in artificial intelligence and expert systems using inference rule / E. E. Ogheneovo, P. A. Nlerum // Int. J. Sci. Eng. Res. – 2020. – Vol. 4. – P. 1886–1900.Ogheneovo, E. E. Knowledge representation in artificial intelligence and expert systems using inference rule / E. E. Ogheneovo, P. A. Nlerum // Int. J. Sci. Eng. Res. – 2020. – Vol. 4. – P. 1886–1900.Yurin, A. Y. Personal knowledge base designer: Software for expert systems prototyping / A. Y. Yurin, N. O. Dorodnykh // SoftwareX. – 2020. – Vol. 11. – P. 1–6.Yurin, A. Y. Personal knowledge base designer: Software for expert systems prototyping / A. Y. Yurin, N. O. Dorodnykh // SoftwareX. – 2020. – Vol. 11. – P. 1–6.Рыбина, Г. В. Верификация баз знаний в интегрированных экспертных системах / Г. В. Рыбина, В. В. Смирнов // Новости искусственного интеллекта. – 2005. – № 3. – C. 7–19. – ISSN 1682-8917.Rybina, G. V. Verification of knowledge bases in integrated expert systems / G. V. Rybina, V. V. Smirnov // Artificial Intelligence News. – 2005. – No. 3. – P. 7–19. – ISSN 1682-8917.Dolinina, O. Formal Models of the Structural Errors in the Knowledge Bases of Intellectual Decision Making Systems / O. Dolinina, N. Suchkova // Computer Science On-line Conference. – 2017. – P. 156–167.Dolinina, O. Formal Models of the Structural Errors in the Knowledge Bases of Intellectual Decision Making Systems / O. Dolinina, N. Suchkova // Computer Science On-line Conference. – 2017. – P. 156–167.QOS of data networks analyzing based on the fuzzy knowledge base / L. Globa, Z. Savchuk, O. Vasylenko, E. Siemens // International Conference Infocommunications–Present and Future. – 2020. – P. 130–149.QOS of data networks analyzing based on the fuzzy knowledge base / L. Globa, Z. Savchuk, O. Vasylenko, E. Siemens // International Conference Infocommunications–Present and Future. – 2020. – P. 130–149.Cao, Q. Using rule quality measures for rule base refinement in knowledge-based predictive maintenance systems / Q. Cao, C. Zanni-Merk, A. Samet, F.D.B de Beuvron, C. Reich // Cybernetics and Systems. – 2020. – Vol. 2. – P. 161–176.Cao, Q. Using rule quality measures for rule base refinement in knowledge-based predictive maintenance systems / Q. Cao, C. Zanni-Merk, A. Samet, F.D.B de Beuvron, C. Reich // Cybernetics and Systems. – 2020. – Vol. 2. – P. 161–176.Рыбина, Г. В. Методы и алгоритмы верификации баз знаний в интегрированных экспертных системах / Г. В. Рыбина, В. В. Смирнов // Известия РАН. Теория и системы управления. – 2007. – № 4. – С. 91–102. – ISSN 1029-3620.Rybina, G. V. Methods and algorithms of knowledge base verification in integrated expert systems / G. V. Rybina, V. V. Smirnov // Izvestiya RAS. Theory and control systems. – 2007. – No. 4. – P. 91–102. – ISSN 1029-3620.Harmelen, F. Applying rule-base anomalies to KADS inference structures / F. Harmelen // Decision Support Systems. – 1998. – Vol. 21. – P. 41–46.Harmelen, F. Applying rule-base anomalies to KADS inference structures / F. Harmelen // Decision Support Systems. – 1998. – Vol. 21. – P. 41–46.Pira, E Verification of confliction and unreachability in rule-based expert systems with model checking / E. Pira, M. Miralvand, F. Soltani // International Journal of Artificial Intelligence. – 2014. – Vol. 2. – P. 1–7.Pira, E Verification of confliction and unreachability in rule-based expert systems with model checking / E. Pira, M. Miralvand, F. Soltani // International Journal of Artificial Intelligence. – 2014. – Vol. 2. – P. 1–7.Vanthienen, J. Experiences with Modeling and Verification of Regulations / J. Vanthienen, C. Mues, S. Goedertier // REMO2V'06. – 2006. – P. 793–799.Vanthienen, J. Experiences with Modeling and Verification of Regulations / J. Vanthienen, C. Mues, S. Goedertier // REMO2V'06. – 2006. – P. 793–799.Kolodenkova, А. Е. Integrated approach to processing diagnostic data based on heterogeneous cognitive models / A. E. Kolodenkova, S. S. Vereshchagina, V. E. Vereshchagin // Moscow Workshop on Electronic and Networking Technologies. – 2020. – P. 1–5.Kolodenkova, А. Е. Integrated approach to processing diagnostic data based on heterogeneous cognitive models / A. E. Kolodenkova, S. S. Vereshchagina, V. E. Vereshchagin // Moscow Workshop on Electronic and Networking Technologies. – 2020. – P. 1–5.Kolodenkova, А. Е. Verification of mixed production rules correctness in intelligent systems for diagnosing industrial equipment / A. E. Kolodenkova, S. S. Vereshchagina, V. O. Tuvaeva // Smart Innovation, Systems and Technologies. – 2022. – Vol. 272. – P. 363–370.Kolodenkova, А. Е. Verification of mixed production rules correctness in intelligent systems for diagnosing industrial equipment / A. E. Kolodenkova, S. S. Vereshchagina, V. O. Tuvaeva // Smart Innovation, Systems and Technologies. – 2022. – Vol. 272. – P. 363–370.Simiński, R. Circularity in rule knowledge bases detection using decision unit approach / R. Simiński, A. Wakulicz-Deja // Monitoring, Security, and Rescue Techniques in Multiagent Systems. – 2005. – P. 273–279.Simiński, R. Circularity in rule knowledge bases detection using decision unit approach / R. Simiński, A. Wakulicz-Deja // Monitoring, Security, and Rescue Techniques in Multiagent Systems. – 2005. – P. 273–279.Diagnostics of the technical condition of industrial equipment based on a system of hierarchical production rules / A. E. Kolodenkova, S. S. Vereshchagina, V. O. Tuvaeva, A. N. Guda // Lecture Notes in Networks and Systems. – 2022. – Vol. 330 LNNS. – P. 180–187.Diagnostics of the technical condition of industrial equipment based on a system of hierarchical production rules / A. E. Kolodenkova, S. S. Vereshchagina, V. O. Tuvaeva, A. N. Guda // Lecture Notes in Networks and Systems. – 2022. – Vol. 330 LNNS. – P. 180–187.Катасёв, А. Нейронечеткая модель формирования нечетких правил для оценки состояния объектов в условиях неопределенности / А. Катасёв // Компьютерные исследования и моделирование. – 2019. – Т. 11. – № 3. – С. 477–492. – ISSN 2077-6853.Katasev, A. Neurofuzzy model of fuzzy rules formation for object condition assessment under uncertainty conditions / A. Katasev // Computer research and modeling. 2019. – Vol. 11. –No. 3. – P. 477–492. – ISSN 2077-6853.Angelov, P. Evolving fuzzy-rule-based classifiers from data streams / P. Angelov, X. Zhou // IEEE Transactions on Fuzzy Systems. – 2008. – Vol. 16. – P. 1462–1475.Angelov, P. Evolving fuzzy-rule-based classifiers from data streams / P. Angelov, X. Zhou // IEEE Transactions on Fuzzy Systems. – 2008. – Vol. 16. – P. 1462–1475.Колоденкова, А. Е. Cистема смешанных продукционных правил для диагностирования технического состояния асинхронных электродвигателей / A. E. Колоденкова, С. С. Верещагина // Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № 2023616943, 04.04.2023. – EDN HZUGDJ.Kolodenkova, А. Е. System of mixed production rules for diagnosing the technical condition of asynchronous electric motors / A. E. Kolodenkova, S. S. Vereshchagina // Certificate of registration of a computer program No. 2023616943, 04.04.2023. – EDN HZUGDJ.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.