ЖУРНАЛ СТА №3/2025

Принцип выбора группы параметров для регрессионных моделей такой же, как и для моделей классификации, – предположение о наличии сложных корреляционных взаимосвязей, однако в случае с регрессионными моделями создаётся не одна модель на всю груп- пу параметров (как для моделей клас- сификации), а по одной модели для каждого параметра из группы. Так, для вышеприведённой группы параметров (виброперемещение, осевой сдвиг, температура подшипника, ско- рость вращения, давление масла на по- даче, температура масла на подаче) бу- дет создано 6 регрессионных моделей, каждая из которых будет формировать ожидаемое значение отдельного пара- метра из группы по фактическим значе- ниям других параметров из группы. При совместном использовании мо- делей классификаций и регрессионных моделей целесообразно использовать идентичные группы параметров и оди- наковые данные для их обучения, в этом случае их прогнозы будут согласован- ными – степень аномальности, опреде- ляемая моделью-классификатором, бу- дет выявляться и расти вместе с по- явлением и увеличением расхождения между ожидаемым, сформированным регрессионной моделью и фактически- ми значениями одного или нескольких контролируемых параметров. Интегральные оценки риска Расчёт интегральной оценки пред- усматривает получение из совокупно- сти событий (текущих или произошед- ших в заданный интервал времени) не- которого количественного показателя, который может охарактеризовать рас- сматриваемый риск в целом, не опери- руя отдельными ситуациями. В промышленной автоматизации под технологическими событиями подразу- меваются: достижения контролируе- мыми параметрами предупредитель- ных и аварийных уставок, наличие ли- бо отсутствие дискретных сигналов от внешних систем (положение исполни- тельных механизмов, внешние сигна- лизации) и т.д. Каждое технологическое событие при возникновении соответ- ствующих условий получает статус «со- бытие пришло», а при пропадании этих условий – «событие ушло». Суть расчёта мгновенной интеграль- ной оценки сводится к следующему: ● каждому технологическому собы- тию, которое мы хотим учитывать в интегральной оценке, задаётся весо- вой коэффициент. Этот коэффициент указывает на степень критичности соответствующего ему события (чем более критичным является событие, тем большее значение должно быть у соответствующего ему весового коэффициента); ● далее выполняется сложение всех ве- совых коэффициентов технологиче- ских событий, которые в текущий момент времени имеют статус «со- бытие пришло», полученное значе- ние делится на сумму весовых коэф- фициентов всех предусмотренных интегральной оценкой событий. Формула расчёта мгновенной интег- ральной оценки приведена ниже. , где W i – весовой коэффициент текуще- го события, N – общее количество всех событий, W j – весовой коэффициент произвольного события. Результатом вышеуказанного расчёта будет количественный показатель, при- нимающий значения от 0 (в текущий момент времени ни одно событие не имеет статуса «событие пришло») до 1 (в текущиймомент времени все события, предусмотренные интегральной оцен- кой, имеют статус «событие пришло»). При расчёте интегральной оценки за заданный интервал времени выполня- ются следующие действия: ● как и в случае мгновенной интег- ральной оценки, каждому техноло- гическому событию, которое мы хо- тим учитывать в интегральной оцен- ке за заданный интервал времени, задаётся весовой коэффициент; ● далее определяется суммарная про- должительность каждого технологи- ческого события за заданный интер- вал времени, которая умножается на соответствующий весовой коэффици- ент. После чего полученные значения складываются, а получившаяся сумма делится на произведение заданного интервала на сумму всех предусмот- ренных весовых коэффициентов. Формула расчёта интегральной оцен- ки за заданный интервал времени при- ведена ниже. где W i – весовой коэффициент события, попадающего в заданный интервал времени, T i – суммарная продолжи- тельность события в заданный интер- вал времени, N – общее количество всех событий, t – продолжительность заданного интервала времени. Как и в случае с мгновенной интег- ральной оценкой, результатом расчёта будет количественный показатель, при- нимающий значения от 0 (за заданный интервал времени ни одного события не произошло) до 1 (длительность всех предусмотренных событий составила весь заданный интервал времени). Интегральная оценка наиболее полез- на техническим руководителям пред- приятий, так как позволяет, не погружа- ясь в детальный анализ текущих и про- изошедших технологических событий, быстро оценить риски на большом ко- личестве технологических объектов. При непрерывном расчёте интег- ральной оценки её исторические значе- ния можно экстраполировать, выпол- нять анализ приращений, рассчиты- вать мгновенную скорость изменения и т.д., что позволяет получать сложные метрики состояния технологического процесса и оборудования. Одновременно могут рассчитывать- ся несколько интегральных оценок, ве- совые коэффициенты для которых бу- дут заданы в соответствии с различны- ми приоритетами. Вывод Использование проактивного риск- ориентированного подхода в управле- нии технологическими процессами позволяет: ● минимизировать риски возникнове- ния аварий, как следствие, повысить уровень безопасности эксплуатации объектов; ● сократить эксплуатационные и ре- монтные затраты, связанные в том числе с простоем оборудования; ● значительно повысить информиро- вание персонала о состоянии объек- тов. ● Литература 1. Ларичев О.И., Петровский А.Б. Системы поддержки принятия решений: современ- ное состояние и перспективы развития // Итоги науки и техники. М.: ВИНИТИ, 1987. 2. Интегральная оценка риска. URL: https:// studbooks.net/29437/ekonomika/integral- naya_otsenka_riska. 3. Вьюгин В.В. Математические основы ма- шинного обучения и прогнозирования. 3-е изд. М.: МЦНМО, 2022. Автор – технический директор ООО «СЦР» info@sdisol.ru СТА 3/2025 15 www.cta.ru НОУ - ХАУ