Ўзбекистон республикаси ахборот технологиялари ва коммуникацияларини

НЕЧЕТКО-СИТУАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ 
ОБЪЕКТОВ И ИДЕНТИФИКАЦИЯ ПРИЧИН ПРЕДАВАРИЙНЫХ 
СИТУАЦИЙ
Н.Ю. Мамасодикова, Х.Ё. Комолов, А.Ш. Ахмаджонов 
Ферганский филиал Ташкентского университета информационных 
технологий имени Мухаммада ал-Хоразмий 
 
Для принятия решения о нормализации предаварийной ситуации 
необходимо выяснить причины, приведшие объект в текущее состояние. Для 
этой цели используем ситуационную модель, имеющую аналогичные входные 
координаты, а в качестве выходной, – переменную, характеризующую 
конкретную причину возникновения предаварийной ситуации, например, 

---

341 
некачественное сырье или прорыв трубопровода[1]. Назовем каждую 
выходную координату – причина 1, причина 2 и т.д. Таким образом, число 
ситуационных моделей в этом случае соответствует числу причин, которые 
могут привести к предаварийной ситуации (рисунок 1). 
ПР 1
ПР i
ПР n
Причина 1
Причина i
Причина n
Входящие
координаты
Свойства объекта
Рисунок 1 - Ситуационные модели ЛП «причина». 
Полное описание причин предаварийной, ситуации представляет собой 
семейство ИСМ. Выходную переменную каждой ИСМ – «причина 1», 
«причина 2–й» и т.д. будем считать лингвистической переменной, 
принимающей следующие значения: ложной, близко к ложной, нейтральна, 
близко к истинной, истинно: 
])
;
[
,
,
"
("
},
,
,
{
max
1
min
1
2
1
e
e
A
i
Причина
Z
Z
Z
Z
Z
Zi
i
n




,
где
}
"
"
,
"
"
,
"
"
,
"
"
,
"
{"
истинно
истинно
к
близко
нейтральна
ложно
к
близко
ложно
A
Zi

Каждое состояние объекта 
j
Z
может принадлежать к тому или иному 
значению лингвистической переменной «причина 1»[2]. Например:
Состояние Z
1
принадлежит значению ЛП «причина 1»: 
Ложное ФП= 1; 
Близко к ложно с ФП = 0,8; 
Нейтральна с ФП = 0,5; 
Близко к истинной с ФП = 0,2; 
Истинно с ФП = 0.
Состояние Z
2
принадлежит значению ЛП «причина 2»: 
Ложно с ФП = 0,6; 
Близко к ложно с ФП = 1; 
Нейтрально с ФП = 0,8; 
Близко к истинной с ФП = 0,5; 
Истинно с ФП=0,2 и т.д. 

---

342 
Пусть ТОУ может принимать n состояний 
n
j
Z
Z
Z
,...,
,...,
1
. Тогда по 
известной процедуре можем определить значения ФП каждого состояния, 
соответствующие каждому значению ЛП «причина 1» (рисунок 2)[3]. 
Z1
Z2
Z3
Z4
Z5
Z6
Z7
Z8
Z9
Z10
Z11
Z12
0.2
0.4
0.6
0.8
1
ложно
нормальная
близко к истинно
Рисунок 2 - Иллюстрация ФП элементов универсального множества 
«Состояние объекта», соответствующего значением ЛП «причина 1» 
В результате этой процедуры получим описание каждого значения ЛП 
«причина 1» с использованием определенного нечеткого множества. Если 
конечное множество ситуаций Z определено в виде 
n
j
Z
Z
Z
Z
Y






...
...
2
1
,
то каждое значение лингвистической переменной причина 1 может быть 
описано как: 



















n
rn
r
r
n
n
n
n
Z
Z
Z
Y
Z
Z
Z
Y
Z
Z
Z
Y
/
/
/
;
/
/
/
;
/
/
/
2
2
1
1
2
2
2
22
1
21
2
1
2
12
1
11
1
























, 
где 
k
Y
– значение лингвистической переменной причина
kj

,
1
– ФП 
состояние 
j
Z
соответствующее к–му значению ЛП. 
Таким образом, сформирована ИСМ объекта управления для 
идентификации «причины 1». Аналогичным образом построим ИСМ, 
позволяющие идентифицировать остальные причины возникновения ПАС[4]. 
Для идентификации причин ПАС в режиме реального времени в 
«момент 4» текущие значения входных координат, описанные определенными 
нечеткими множествами, используются для проведения операции композиции 
и расчета выходов ИСМ «причина 1», «причина 2» и т.д.: 

---

343 
,
1
...
...
1
1
R
X
X
X
Y
nk
ik
k
k






где 

– символ операции композиции, Y1 – нечеткое множество, 
описывающее текущее значение лингвистической переменной «причина 1».
Проведя аналогичную процедуру для нечеткого отношения, 
характеризующего «причина 2», получим Y2: 
.
2
...
...
2
1
R
X
X
X
Y
nk
ik
k
k





