Наукова електронна бібліотека
періодичних видань НАН України

Метод экспертного выбора цифровых компонентов систем промышленной автоматики на основе марковской модели

Репозиторій DSpace/Manakin

Показати простий запис статті

dc.contributor.author Болтенков, В.А.
dc.contributor.author Куваева, В.И.
dc.contributor.author Червоненко, П.П.
dc.date.accessioned 2018-07-12T12:57:24Z
dc.date.available 2018-07-12T12:57:24Z
dc.date.issued 2018
dc.identifier.citation Метод экспертного выбора цифровых компонентов систем промышленной автоматики на основе марковской модели / В.А. Болтенков, В.И. Куваева, П.П. Червоненко // Технология и конструирование в электронной аппаратуре. — 2018. — № 2. — С. 21-28. — Бібліогр.: 24 назв. — рос. uk_UA
dc.identifier.issn 2225-5818
dc.identifier.other DOI: 10.15222/TKE
dc.identifier.uri http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/140621
dc.description.abstract Рассмотрена задача выбора программируемых логических микроконтроллеров для систем промышленной автоматики на основе коллективного экспертного оценивания. Разработан метод коллективного экспертного выбора на базе марковской цепи. Метод основан на представлении набора индивидуальных ранжирований альтернатив, выполненных группой экспертов, в виде матрицы переходных вероятностей. На марковском графе, построенном по переходной матрице, для ранжирования альтернатив применяется правило Коупленда. Метод апробирован при коллективном экспертном выборе рационального варианта при закупке промышленной партии программируемых логических микроконтроллеров. uk_UA
dc.description.abstract Експертна оцінка і обгрунтований вибір цифрових компонентів на ринку мікроелектроніки є складною і відповідальною задачею. Для її вирішення відомі методи проведення експертиз підходять не в повній мірі в зв'язку з трудомісткістю обробки результатів. Розробка методу експертного вибору цифрових компонентів, що дозволяє швидко отримувати узагальнену колективну експертну оцінку (КЕО), оцінювати узгодженість думок експертів і приймати обґрунтовані рішення, є достатньо актуальною. Задача дослідження – розробка методу формування КЕО для вибору цифрових компонентів систем промислової автоматики на основі ланцюга Маркова і його перевірка в реальній практичній ситуації. Запропоновано метод формування КЕО складних компонентів систем автоматики на основі марківської моделі. При агрегуванні експертних переваг кожна альтернатива представляється як стан марківського ланцюга. Далі для вершин марківского графа розраховується число Коупленда, дорівнює різниці числа дуг, що входять в вершину і виходять з неї. У колективному ранжируванні альтернативи розташовуються по спадаючому значенню числа Коупленда. Розроблений метод продемонстрував високу швидкодію в порівнянні з відомими аналогами. Правильність запропонованого методу, його працездатність і швидкодія підтверджені на реальній експертизі і в процесі комп'ютерного моделювання. Проведені дослідження показали, що розроблений метод формування колективної експертної оцінки працює в 80-200 разів швидше, ніж метод КЕО на основі медіани Кемені. Практична значимість запропонованого методу продемонстрована на реальній експертизі, проведеній на підприємстві «Кріопром» (м.Одеса, Україна) при закупівлі партії програмованих логічних мікроконтролерів в рамках масштабного проекту по автоматизації блоків очистки повітророзподільних установок, що промислово випускаються. uk_UA
dc.description.abstract Expert evaluation and reasonable selection of digital components in the microelectronic market is a complex and responsible task. For its solution, the known methods of carrying out expert estimations do not fit fully in connection with the laboriousness of the results processing. The development of an expert choice method for digital components that allows you to quickly obtain a generalized collective expert evaluation (CEE), evaluate the consistency of expert opinions and make informed decisions is a quite actually. The goal of the study is to develop a method for forming a voucher for the selection of digital components of industrial automation systems based on the Markov chain and its verification in the real practical situation. A method is proposed for CEE forming for complex components of automation systems based on the Markov model. When aggregating expert preferences, each alternative is represented as a state of the Markov chain. Next, for the vertices of a Markov graph, the Copeland number is calculated, equal to the difference between the number of arcs entering and leaving the vertex. In collective ranking, alternatives are arranged in descending Copeland numbers. The developed method has a high speed in comparison with the known analogs. The correctness of the proposed method, its efficiency and speed has been confirmed by real expertise and in the process of computer modeling. The executed researches showed that the developed method for the collective expert evaluation forming works 80-200 times faster than the method based on the median Kemeni. The practical significance of the proposed method has been demonstrated on the real expertise carried out at the enterprise «Krioprom» (Odessa, Ukraine) when purchasing a batch of programmable logic microcontrollers within the large-scale project framework for cleaning units automation of industrial air-separation plants. uk_UA
dc.language.iso ru uk_UA
dc.publisher Інститут фізики напівпровідників імені В.Є. Лашкарьова НАН України uk_UA
dc.relation.ispartof Технология и конструирование в электронной аппаратуре
dc.subject Микропроцессорные устройства и системы uk_UA
dc.title Метод экспертного выбора цифровых компонентов систем промышленной автоматики на основе марковской модели uk_UA
dc.title.alternative Метод експертного вибору цифрових компонентів систем промислової автоматики на основі марківської моделі uk_UA
dc.title.alternative Method for expert choise of industrial automation digital components on the basis of Markov’s model uk_UA
dc.type Article uk_UA
dc.status published earlier uk_UA
dc.identifier.udc 519.816:004.33(035)


Файли у цій статті

Ця стаття з'являється у наступних колекціях

Показати простий запис статті

Пошук


Розширений пошук

Перегляд

Мій обліковий запис