Стохастичні та інтелектуальні моделі в системах діагностики та керування артилерійськими комплексами - Козлов, О. В.; Максимов O. M.; Рябошапка, Р. М.; Добринін, Є. В. (METHODS AND DEVICES OF QUALITY CONTROL, 2025)
У статті розглянуто застосування стохастичних та інтелектуальних моделей для підвищення ефективності систем діагностики та адаптивного керування сучасними артилерійськими комплексами. Особлива увага приділена стохастичним моделям на основі ланцюгів Маркова, які забезпечують імовірнісне відображення переходів між станами, деградації системи та невизначеностей, що впливають на ефективність функціонування артилерії. Паралельно представлено узагальнену нечітку модель, здатну вирішувати такі ключові завдання, як діагностику зношення стволів, корекцію прицілу в умовах невизначеностей, оптимізацію управління батареєю з урахуванням факторів середовища у зоні ведення вогню та параметрів окремих гармат, а також автоматичне керування приводами наведення шляхом інтеграції нечіткого виведення з сучасними принципами керування. Показано, що поєднане використання цих підходів створює синергетичний ефект, коли прогностична строгість марківських моделей доповнюється адаптивними можливостями прийняття рішень на основі нечіткої логіки. Така інтеграція формує надійну основу для підвищення точності, надійності, живучості та ефективності артилерійських систем в динамічних умовах бойових дій. Отримані результати підкреслюють важливість гібридних моделей у розвитку артилерійських комплексів нового покоління та визначають перспективні напрями подальших досліджень, зокрема їхню реалізацію в режимі реального часу, масштабну системну інтеграцію та експериментальну верифікацію.