Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/13936
Назва: Predicting a technical condition of railway automation hardware under conditions of limited statistical data
Інші назви: Прогнозування технічного стану апаратних засобів залізничної автоматики в умовах обмежених статистичних даних
Автори: Moiseenko, Valentin
Kameniev, Oleksandr
Gaievskyi, Vitalii
Ключові слова: microprocessor systems
railway automation
Student spread
method of maximum likelihood
microstatistics
мікропроцесорні системи
залізнична автоматика
розподіл Стьюдента
метод максимальної правдоподібності
мікростатистика
Дата публікації: 2017
Видавництво: Технологічний центр
Бібліографічний опис: Moiseenko V. Predicting a technical condition of railway automation hardware under conditions of limited statistical data / V. Moiseenko, O. Kameniev, V. Gaievskyi // Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. - 2017. - Vol. 3, № 9(87). - С. 26-35.
Серія/номер: Information and controlling system;
Короткий огляд (реферат): EN: Here we report a method developed for the prediction of technical equipment of railway automation. It is based on the Student spread, the methods of maximum likelihood and unevenly accurate observations. Development of the method for prediction was necessitated by a limited experience of operating the microelectronic systems of railway automation by domestic transportation enterprises. This led to a shortage of statistical data on their operation. Thus, the issue of the application of microstatistics for technical diagnosis of respective devices has become relevant.
UA: Розроблено і запропоновано метод прогнозування відмов апаратних засобів мікропроцесорних систем залізничної автоматики, що дозволяє визначити ймовірність відмови пристрою з певної групи із використанням розподілу Стьюдента, методів максимальної правдоподібності та нерівноточних спостережень. На відміну від існуючих підходів до прогнозування, запропонований метод враховує обмежений обсяг статистичних даних про функціонування мікропроцесорних систем керування на залізничному транспорті.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/13936
ISSN: 1729-3774 (print); 1729-4061 (online)
Розташовується у зібраннях:2017

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Moiseenko.pdf433.43 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.