Сучасний технологічний розвиток призвів до зростання складності технічних систем у багатьох галузях, включаючи промисловість, транспорт, медицину та багато інших. Збільшення складності технічних систем призводить до необхідності вдосконалення систем діагностики для забезпечення надійності, безпеки та ефективності їхньої роботи. Впровадження складних інформаційних технологій в системи первинної діагностики технічних систем є актуальним завданням, що вимагає дослідження та розгляду. Системи первинної діагностики технічних систем використовуються для виявлення та вирішення проблем, що виникають у роботі техніки. Ці системи зазвичай базуються на датчиках та алгоритмах, які аналізують вихідні дані для виявлення несправностей. Однак, зі зростанням складності технічних систем, існуючі методи та засоби діагностики стають недостатніми [1].
Впровадження складних інформаційних технологій в системи первинної діагностики дозволяє значно покращити їхню ефективність та надійність. Однією з ключових переваг використання інформаційних технологій є можливість обробки великих обсягів даних в реальному часі. Це дозволяє виявляти аномалії та вирішувати проблеми практично миттєво. Інформаційні технології дозволяють використовувати віддалену діагностику та моніторинг. За допомогою сенсорів і зв'язку, дані можуть передаватися на сервери для аналізу та обробки. Це особливо корисно для систем, розташованих у важкодоступних місцях або в об'єктах з великими територіями. Віддалена діагностика дозволяє швидко реагувати на потенційні проблеми та попереджати аварії [2].
Однією з ключових складових впровадження інформаційних технологій є використання машинного навчання та штучного інтелекту. Алгоритми машинного навчання можуть навчитися розпізнавати нормальну роботу системи та виявляти аномалії, які важко визначити за допомогою традиційних методів [3].
Також слід зазначити, що сучасне використання систем первинної діагностики дозволяє суттєво збільшувати загальну експлуатацію транспортних систем, контролювати процес їх експлуатації, а також вирішувати питання своєчасного ремонту та контролю за обладнанням. Застосування складних алгоритмів визначення критичних вузлів та система ефективного аналізу та прийняття рішень – дозволить своєчасно формувати набори рекомендацій стосовно вирішення таких питань.
Впровадження складних інформаційних технологій в системи первинної діагностики технічних систем є ключовим аспектом забезпечення їхньої надійності та ефективності. Використання інформаційних технологій дозволяє реагувати на потенційні проблеми в реальному часі, забезпечує віддалену діагностику та використання штучного інтелекту для покращення якості діагностики технічних систем. Важливо продовжувати дослідження та розробку цих технологій для подальшого зростання їхнього потенціалу.
Список літератури:
1.Smith, J.R. Introduction to Information Technology / J.R. Smith, A.B. Johnson // Pearson, 2018.
2.Lee, J. Neural network-based fault detection and isolation for nonlinear systems / J. Lee, W. Yoon // Control Engineering Practice, 61, 2017. – p.181-191.
3.Bartusiak, R., & Zhang, L. (2019). Internet of Things for predictive maintenance: An extensive review / R. Bartusiak, L. Zhang // IEEE Access, 7, 2019. – p. 49008-49027.
________________________________________________________________________
Науковий керівник: Полєтаєв Микола Іванович, доктор фізико-математичних наук, професор, Одеський національний морський університет
|
Голосування 
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter