Берест О. Б. Методи класифікації функціонального стану технологічного процесу в автоматизованій системі керування вирощуванням монокристалів

Дисертаційна робота присвячена підвищенню функціональної ефективності системи підтримки прийняття рішень (СППР) у складі АСКТП вирощування великогабаритних лужно-галоїдних сцинтиляційних монокристалів із розплаву за умов апріорної невизначеності. Надання СППР властивості адаптивності досягається шляхом її машинного навчання у рамках інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології аналізу даних, яка ґрунтується на максимізації інформаційної спроможності системи. Розроблено новий інформаційно-екстремальний метод аналізу і синтезу здатної навчатися СППР на базі контейнерів циліндроїдної форми та запропонованого трьохальтернативного інформаційного критерію оптимізації параметрів функціонування, який дозволяє будувати безпомилкові за навчальною матрицею вирішальні правила за умов складних конфігурацій розподілу реалізацій образу в просторі ознак. Удосконалено метод оптимізації часового інтервалу формування корегуючих дій та інтервалу спостереження нестаціонарного технологічного процесу, на якому параметри регуляторів залишаються незмінними. Крім того, удосконалено метод візуалізації багатовимірних даних, представлених в бінарному вигляді з урахуванням характеристик та особливостей об'єкту керування, який дозволяє зображувати поточний функціональний стан технологічного процесу у вигляді точки на площині зі спірально розташованими осями координат. Розроблено програмне забезпечення здатної навчатися СППР і розглянуто питання її фізичної реалізації у вигляді окремого модуля другого рівня АСКТП вирощуванням великогабаритних сцинтиляційних монокристалів із розплаву на установці типу "РОСТ" та запропоновано метод візуалізації даних в процесі машинного навчання.