Введение: в настоящее время контроль технического состояния сложных технических систем, таких как, система вторичного электропитания полевых объектов связи, представляет собой длительный и неавтоматизированный процесс, который осуществляется операторами непосредственно на самих объектах контроля.
Данное обстоятельство оказывает негативное влияние на своевременность выявления отказов контролируемого объекта. Также, весьма негативным фактором является полное отсутствие какого-либо прогноза технического состояния объекта контроля, что приводит к внезапным отключениям вторичной системы электропитания полевых объектов связи, и, соответственно, перерыву связи. Совокупность данных факторов крайне отрицательно сказывается как на устойчивой работе системы связи в целом, так и на коэффициенте исправного действия направления связи, в частности. Цель работы заключается в разработке методик контроля и прогнозирования технического состояния системы вторичного электропитания полевых объектов связи. Используемые методы: применение нейросетевого подхода позволяет добиться весьма точных результатов и получить высокое быстродействие систем в режиме реального времени. Новизна работы заключается в повышении точности и скорости контроля, возможности прогнозирования технического состояния, интеграции системы вторичного электропитания в информационную среду полевого объекта связи путем применения нейросетевых технологий. Результат: применение нейросетевого подхода позволяет осуществлять прогнозирование технического состояния, а также более точно классифицировать техническое состояние объекта контроля. Также, появляется возможность централизации контроля, что, в свою очередь, позволяет снизить время контроля. Практическая значимость: результаты работы можно использовать в процессе контроля и прогнозирования технического состояния сложных технических систем, что позволит значительно снизить количество аварийных ситуаций.
