Вісник Східноукраїнського національного університету імені Володимира Даля https://journals.snu.edu.ua/index.php/VisnikSNU <p style="text-align: justify;">Вітаємо Вас на сайті журналу <strong>ВІСНИК СХІДНОУКРАЇНСЬКОГО НАЦІОНАЛЬНОГО УНІВЕРСИТЕТУ ВОЛОДИМИРА ДАЛЯ</strong>.<br />Науковий журнал засновано у 1996 році, вихід з друку – дванадцять разів на рік.<br /><strong>Засновник:</strong> Східноукраїнський національний університет імені Володимира Даля.<br />Журнал зареєстровано в Міністерстві юстиції України. <strong>Реєстраційне свідоцтво:</strong> серія КВ15607-4079ПР від 18.08.2009. Журнал індексується в Index Copernicus International (ICV 2017: 48.35), Google Scholar.</p> <p style="text-align: justify;">Також збірник внесено до реєстру суб’єктів у сфері медіа з присвоєнням ідентифікатора медіа R30-02221 (рішення Національної ради України з питань телебачення і радіомовлення № 1814 від 21.12.2023).<br />Журнал входить до переліку спеціалізованих наукових видань України, в яких можуть публікуватися результати дисертаційних робіт для здобуття наукових ступенів доктора та кандидата наук з технічних та економічних наук відповідно:</p> <p style="text-align: justify;">* з економічних наук (перереєстрація: Наказ МОН України №886 від 02.07.2020) за спеціальностями 051 - Економіка; 073 - Менеджмент; 075 - Маркетинг;</p> <p style="text-align: justify;">* з технічних наук (перереєстрація: Накази МОН України № 886, №1188, №157 від 02.07.2020, 24.09.2020, 09.02.2021 відповідно) за спеціальностями 122 – Комп’ютерні науки; 131 – Прикладна механіка; 132 - Матеріалознавство; 133 – Галузеве машинобудування; 141 – Електроенергетика, електротехніка та електромеханіка; 151 – Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології; 161 – Хімічні технології та інженерія; 273 – Залізничний транспорт.</p> uk-UA m_loria@snu.edu.ua (Лорія Марина Генадіївна) juliy_polupan@i.ua (Полупан Юлія Вікторівна) Thu, 10 Jul 2025 14:15:18 +0000 OJS 3.3.0.10 http://blogs.law.harvard.edu/tech/rss 60 Iнтегрований підхід до діагностики складних технічних систем: експериментальна валідація та багатовимірна оцінка ефективності https://journals.snu.edu.ua/index.php/VisnikSNU/article/view/1120 <p>У цій статті представлено всебічну експериментальну верифікацію інтегрованого підходу до діагностики технічного стану (ТС) складних технічних систем (СТС) на прикладі суднових енергетичних установок (СЕУ).</p> <p>Запропонована методологія поєднує логіку прецедентів (Case Based Reasoning – CBR), ймовірнісне прогнозування за допомогою байєсівських мереж і марковських ланцюгів, а також імітаційне моделювання сценаріїв деградації та каскадних відмов. Тестування проводилось за трьома сценаріями: нормальний режим експлуатації, режим підвищеного навантаження та сценарій з обмеженою доступністю даних, що дозволило всебічно оцінити адаптивність алгоритмів і їх стійкість до змінних експлуатаційних факторів. Для кількісної оцінки якості діагностики використовувались класичні метрики бінарної класифікації (Accuracy, Precision, Recall і F1 score), а також нововведені розширені показники: зважена точність (WAcc), F1-оцінка з урахуванням критичності відмов компонентів (F1W), повнота зі зважуванням на ризик відмови (RecallR), скоригована точність з урахуванням вартості помилкових тривог (PrecisionC) та Індекс стабільності діагностики (DSI). Результати багатосценарного експерименту показали стабільне покращення всіх основних показників: Accuracy зросла з 78.5% до 85.3%, Precision – з &nbsp;75.2% до 83.1%, Recall – з 80.1% до 87.6%, F1 score – з 77.5% до 85.3%, RecallR досягла 91.0%, а DSI становив 0.983. П’ятикратна крос-валідація показала стандартне відхилення F1 score на рівні 2.2%, що підтверджує відтворюваність і надійність запропонованого методу для експериментального тестування інтегрованого підходу до діагностики СТС. Реалізація циклічної процедури "імітація – ймовірності – адаптація CBR" значно зменшила кількість помилкових тривог та пропущених критичних відмов обладнання СЕУ. Практична значущість підходу полягає у можливості його інтеграції в SCADA/PMS-системи морських СТС та наземних енергетичних станцій, що сприятиме переходу до інтелектуального прогнозного обслуговування, зменшенню незапланованих простоїв, зниженню витрат і підвищенню надійності обладнання. Перспективи майбутніх досліджень включають підвищення адаптивності підходу, розширення бази прецедентів та розробку інструментів для автоматизованої обробки гетерогенних даних. Ключові слова: прогнозна діагностика, байєсівські мережі, адаптація CBR, моделювання відмов, ризик-орієнтовані метрики, стабільність діагностики, інтелектуальне обслуговування.</p> В.В. Вичужанін, О.В. Вичужанін Авторське право (c) 2025 https://journals.snu.edu.ua/index.php/VisnikSNU/article/view/1120 Thu, 10 Jul 2025 00:00:00 +0000