Розроблено математичну модель оцінки можливих пошкоджень, що поступово накопичуються у невідновлюваних деталях металургійних машин, які є допоміжним обладнанням, а також удосконалено на її базі методи забезпечення заданих ресурсів за їх конструювання. Обгрунтовано дату проведення технічного обслуговування під час експлуатації. Зазначені методи дозволяють більш повною мірою використати ресурс деталі за підтримання заданого рівня безвідмовності. Числова оцінка основного виду пошкодження деталі металургійної машини виконується з урахуванням характеру зміни діючого на неї у рамках одного технологічного циклу навантаження. Характеристики навантаження на деталь представлено даними про виробничу програму, що реалізується на досліджуваній металургійній машині. Проведено лабораторні дослідження з метою вивчення процесу накопичення пошкоджень у різних типах деталей лабораторного стенда та зроблено розрахункову оцінку їх основного виду на підставі розробленої математичної моделі оцінки пошкодження. Виконано теоретичні дослідження, що дозволили вперше одержати залежності, які дають змогу побудувати теоретичний вид кривої навантаження у рамках одного технологічного циклу ролика задавача металу - нової металургійної машини. Виконано експериментальні дослідження з оцінки пошкодження втулки великого шатуна механізму різання ножиців з паралельними ножами на підставі даних про реалізовану виробничу програму за заданий період.

  Скачати повний текст

Сформульовано основні принципи побудови експертної системи технічного обслуговування і ремонтів обладнання: функціональний, модульний, ієрархічний. Запропоновано структуру та склад даної бази знань. Розглянуто групи показників, які використовуються у системі, а також взаємодії між ними. Розроблено комплекс математичних моделей, які входять до бази знань експертної системи і призначені для визначення та прогнозування термінів ремонтно-профілактичних робіт, розрахунку кількості запасних частин та прогнозування значень показників надійності обладнання. Більшість моделей є оптимізаційними і враховують, що час безвідмовної роботи елементів машин розподілено за законом Вейбула. Для запропонованих моделей розроблено алгоритми, що їх реалізують, а також складено програми. Наведено класифікацію проблемних ситуацій у сфері ремонтної служби, сформовано логічну послідовність пошуку та прийняття рішень, розглянуто етапи формалізації пошуку рішень та критеріїв вибору варіантів. Розроблено модель й алгоритми пошуку та прийняття рішень проблемної ситуації щодо підвищення показників безвідмовності машин. На основі літературних джерел та розроблених математичних моделей сформовано базу даних варіантів рішень, яка містить конструкторські та організаційні заходи. Надано рекомендації щодо впровадження експертної системи на металургійних підприємствах.

  Скачати повний текст

Запропоновано новий підхід до проектування інформаційних систем підтримки прийняття рішень діагностики (ІСППРД) за нечітких умов, який базується на системній інтеграції технології штучного інтелекту з використанням точних методів і моделей пошуку рішень, а також методів імітаційного моделювання, який дозволяє створювати ІСППРД, що враховують накопичений досвід й адаптується до змін умов функціонування. За цього забезпечується розв'язання складних, неструктурованих завдань діагностування за умов статистичної та структурної невизначеності. Розвинуто підхід до інтеграції двох інтелектуальних технологій - нечіткої логіки та нейронних мереж, що дозволяє створювати нейронні системи нечіткого виводу, які навчаються з застосуванням оптимізаційних методів, зокрема генетичних алгоритмів. Теоретично й експериментально досліджено можливості створюваних гібридних інформаційних систем з метою оцінки ефективності їх застосування для розв'язання завдань діагностики. Розроблено новий ефективний підхід до навчання ІСППР, що має головне значення у розвитку методології проектування ІСППР за нечітких умов та забезпечує скорочення часу навчання та можливість знаходження глобального екстремуму. Розроблено методику розрахунків параметрів нечітко-нейронної системи у процесі навчання. Створено й експериментально обгрунтовано нову концепцію проектування ІСППРД, що використовує методи штучного інтелекту, необхідні для моделювання знань, процесів і виводів, які базуються на нечітких міркуваннях. Запропоновано новий підхід до побудови ІСППРД у процесі моніторингу та діагностування обладнання, який передбачає використання методів штучного інтелекту під час розв'язання завдань класифікації модулів.

  Скачати повний текст