028-033 О. Н. Будадин, д-р техн. наук, А. А. Кульков, д-р техн. наук, А. Н. Рыков, С. О. Козельская (ОАО «ЦНИИ специального машиностроения», Москва); Т. Ю. Морозова, д-р техн. наук (ФГБОУ ВПО «Московский государственный технический университет радиотехники, электроники и автоматики» (МИРЭА)) E-mail: oleg.budadin@yandex.ru ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРЕДЕЛЬНОГО РЕСУРСА ЭКСПЛУАТАЦИИ СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ ПРОГНОСТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ И ЭЛЕМЕНТОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА Изложены результаты исследований возможности повышения достоверности оценки предельного срока эксплуатации путем построения прогностических моделей на основе многофункциональных систем с большим набором разнообразных входных данных, например ускоренных испытаний, опытного натурного старения, результаты неразрушающего контроля (мониторинга) объектов с применением элементов искусственного интеллекта на основе искусственных нейронных сетей (ИНС) с использованием абдуктивного и паллиативного методов. <...> Получаемая система способна к работе с логическими подходами, самообучению – решению задач, принятию решений о достаточности информации входных данных и установлению причинно-следственных связей. <...> Данный метод основан на использовании многокомпонентных многоуровневых информационно-измерительных систем, обеспечивающих предоставление оперативной и достоверной агрегированной (собранной по определенным характеристическим параметрам) информации о состоянии, тенденциях и признаках возникновения опасных ситуаций, получаемой за счет комплексной обработки данных от различных информационных, измерительных, управляющих и противоаварийных систем. <...> Ключевые слова: эксплуатационная устойчивость, предельный ресурс эксплуатации, прогностическое моделирование, искусственные нейронные сети, искусственный интеллект, причинно-следственные связи. <...> Morozova (Engineering of the Federal State Budget Educational Higher Professional Education Institution “Moscow State Technical University of Radio Engineering <...>