Аннотация. Разработка экспертной системы сопровождается выбором параметров и диапазонов их значений. Они связаны с термами функции принадлежности и используются в модели нечеткого вывода при формировании итогового выходного значения. В экспертной системе обнаружения предвестников отказов в качестве параметров могут быть применены индикаторные показатели процессов, анализ диапазонов отнесения которых представлен в данной работе. Проанализированы основные индикаторные показатели процессов. Установлены и оценены граничные значения индикаторов как без, так и с учетом их деления на термы. Оценена направленность значений основных индикаторных показателей процесса. Установлены промежуточные значения границ диапазонов отнесения значений основных индикаторных показателей процессов для каждого терма. Согласован выбор диапазонов отнесения термов как с основными принципами построения экспертных систем обнаружения предвестников отказов на основе индикаторных показателей процесса, так и применяемыми типами функций принадлежности. Сформирован и проанализирован типовой график термов функции принадлежности на примере значений индекса воспроизводимости стабильного по разбросу среднего процесса без учета положения. Представленные в работе положения могут быть использованы при построении соответствующих экспертных систем в части разработки параметров модели нечеткого вывода.

Annotation. The development of an expert system is accompanied by the selection of parameters and ranges of their values. They are associated with the terms of the membership function and are used in the fuzzy inference model when generating the final output value. In the expert system for detecting failure precursors, indicator indicators of processes can be used as parameters, the analysis of the ranges of which is presented in this work. The main indicators of the processes are analyzed. Boundary values of indicators were established and assessed both without and taking into account their division into terms. The direction of the values of the main indicators of the process was assessed. Intermediate values of the boundaries of the ranges for assigning values of the main indicator indicators of processes for each term have been established. The choice of ranges for assigning terms has been coordinated both with the basic principles of constructing expert systems for detecting failure precursors based on process indicators, and with the types of membership functions used. A typical graph of terms of the membership function was generated and analyzed using the example of the reproducibility index values of a scatter-stable average process without taking into account position. The provisions presented in the work can be used in the construction of corresponding expert systems in terms of developing the parameters of the fuzzy inference model.