ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС ПОДДЕРЖКИ МОДЕРНИЗАЦИИ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ

В работе описано развитие системы представления знаний об оборудовании как технической системе, сочетающей модели представления знаний о структуре, параметрах и функционировании системы. Показана архитектура интеллектуальной платформы мониторинга, диагностики и модернизации технических систем на различных стадиях жизненного цикла. Разработанные подсистемы позволяют проводить анализ текущего состояния технической системы, прогнозировать последующие состояния, проводить диагностику неисправностей и предлагать варианты модернизации, с учетом заданных целей, или по результатам проведенного анализа технических характеристик работы системы. Приведена классификация основных целей модернизации оборудования. Приведено описание метода модернизации оборудования для целей мониторинга, как конечного изделия, так и технологического оборудования. Представлена онтология общепромышленного оборудования, включающая классы, необходимые для построения прецедентов модернизации оборудования, с учетом цели модернизации. Предложенная онтология включает развернутое представление данных и знаний по основным видам общепромышленного оборудования, а также диагностические правила, для поиска неисправностей некоторых типов оборудования. Предложено формальное описание прецедентов модернизации оборудования. Показана актуальность разработки для современных промышленных предприятий, в рамках национальной программы и концепции современного производства. Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 19-07-01200.

1. Predictive Modeling as A Basis for Monitoring, Diagnosis, Forecasting and Technical Systems. Matokhina, A.V. Kizim, V.V. Panteleev, N.A. Nikitin, S.E. Dragunov // 11th International Conference on Application of Information and Communication Technologies - AICT`2017 (Moscow, Russia, September 20-22, 2017): Conference Proceedings. Vol. 2 / V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of RAS, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), Russian Foundation for Basic Research (project No. 17-08-20518) [et al.]. - Moscow, 2017. - p. 480-484.

2. Kizim, A., Development of Ontological Knowledge Representation Model of Industrial Equipment / A. Kizim, A. Matokhina, B. Nesterov // Creativity in Intelligent Technologies and Data Science: First Conference, CIT&DS 2015 Volgograd, Russia, September 15–17, 2015 Proceedings – С. 355–367.

3. Кизим, А.В. The developing of the maintenance and repair body of knowledge to increasing equipment maintenance and repair organization efficiency / А.В. Кизим // Information Resources Management Journal. - 2016. - Vol. 29, No. 4. - C. 49-64.

4. Kizim, AV. Expert Diagnostic System Maintenance of ComplexeQuipment in the Life Cycle / Kizim, АV.; Matokhina, A. V.; Kamaev, V. A.; и др.// International Journal Of Advanced Biotechnology And Research. - № 7 (2).- С. 710-716.

5. Автоматизация системы управления техническим обслуживанием группового объекта/ М.И. Яцечко, С.В. Ипполитов, Р.В. Репин, В.А. Малышев // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. Научный журнал, Том 7, № 1, 2019 г. doi: 10.26102/2310- 6018/2019.24.1.041

6. Koitz R., Wotawa F. Diagnosis of technical systems / R. Koitz, F. Wotawa // Proceedings of the 24th International Conference on Artificial Intelligence. – 2015. – P. 4375-4376.

7. Программно-аппаратный комплекс диагностики неисправностей чиллеров / А.В. Кизим, М.А. Чернецкий, А.В. Матохина, С.Е. Ползунов // Известия ВолгГТУ. Сер. Актуальные проблемы управления, вычислительной техники и информатики в технических системах. - Волгоград, 2015. - № 14 (178). - C. 116-122.

8. Kizim, AV. Intelligent Platform of Monitoring, Diagnosis and Modernization of Technical Systems at Various Stages of Life Cycle / Kizim, AV., Matokhina A.V., Vayngolts I.I. and Shcherbakov M.V. // Proceedings of the 5th International Conference on System Modeling Advancement in Research Trends (25th - 27th November 2016). - С. 145-150.

9. Campos J. An ontology for asset management. IFAC Conference on Cost Effective Automation in Networked. - 2007.

10. Щербаков, М.В. A Method and IR4I Index Indicating the Readiness of Business Processes for Data Science Solutions / М.В. Щербаков, P.P. Groumpos, А.Г. Кравец // Creativity in Intelligent Technologies and Data Science. Second Conference, CIT&DS 2017 (Volgograd, Russia, September 12-14, 2017) : Proceedings / ed. by A. Kravets, M. Shcherbakov, M. Kultsova, Peter Groumpos ; Volgograd State Technical University [et al.]. – [Germany] : Springer International Publishing AG, 2017. – P. 21-34. – (Ser. Communications in Computer and Information Science; Vol. 754).

11. Lvovich I.Y. et al. Production process control subsystem for manufacture of integrated circuits / Lvovich I.Y., Lvovich Y.E., Preobrazhenskiy A.P., Saleev D.V., Choporov O.N. //Measurement Techniques. 2017. Т. 60. № 6. С. 529- 533.

12. Дравица Виктор, Курбацкий Александр Промышленная революция Industry 4. 0 // Наука и инновации. 2016. №157

13. Ящура А. Система технического обслуживания и ремонта общепромышленного оборудования. – Litres, 2018.

14. Baidya R. et al. Strategic maintenance technique selection using combined quality function deployment, the analytic hierarchy process and the benefit of doubt approach //The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2018. – Т. 94. – №. 1-4. – С. 31-44.

15. Keskin F. D. et al. An Assessment Model for Organizational Adoption of Industry 4.0 Based on Multi-criteria Decision Techniques //The International Symposium for Production Research. – Springer, Cham, 2018. – С. 85-100.