Постановка багатокритеріальної оптимізаційної задачі для обробки набору сигналів тензометричних систем

The study defines a set of linguistic variables allowing carrying out a classification of fuzzy signals. Using fuzzy classification signals it is constructed approximating relation that connected the maximum value of a signal received from one source to different systems of primary processing. The proposed algorithm allows narrowing down the set of solutions of formulated multi-criteria optimization problem, the use of which solves the problem of removing anomalies in the current set of signals.We solve the practical problem of building information model estimating the mass of an object with a limited time of weighing, when the objects are moving at high speed. In practical observations it is revealed that in some cases, high-frequency stochastic noise formed dynamic phenomena occurring in the process of weighing, can strongly reject the measured time series of the real signal. It is the cause of abnormal situations occurring in the measurement of strain signals.The developed algorithm allows handling certain abnormal situations arising in the measurement of strain gauge signal. This, in turn, improves the accuracy of estimating the mass of the object with a limited weighing time when objects moving with high speed processing.В данной работе предлагается алгоритм устранения аномалий при измерении набора сигналов в процессах, протекающих в условиях неопределенности. Для решения этой задачи строится аппроксимирующая зависимость, которая связывает максимальные значения сигналов, полученных на разных системах первичной обработки.Осуществлена постановка многокритериальной оптимизационной задачи, решение которой позволяет применить разработанную модель для устранения аномалий в наборе текущих сигналов. У даній роботі пропонується алгоритм усунення аномалій при вимірюванні набору сигналів у процесах, що протікають в умовах невизначеності. Для вирішення цього завдання будується апроксимуюча залежність, яка пов'язує максимальні значення сигналів, отриманих на різних системах первинної обробки.Здійснена постановка багатокритеріальної оптимізаційної задачі, рішення якої дозволяє застосувати розроблену модель для усунення аномалій в наборі поточних сигналів