Магистерская диссертация тема работы Разработка цифрового двойника технологического процесса с использованием производственных данных

Вероятностные методы
. Методы вероятностного прогнозирования 
основываются на теории вероятностей, теорию случайных процессов и 
математическую статистику [1]. Использование данных методов предполагает 
определение вероятностей безотказной работы системы и ее подсистем и 
элементов, построение функций распределения случайных величин, 
характеризующих безотказную работу объектов. Чтобы использовать 
вероятностные методы требуются реальные данные относящиеся к объектам 
исследования. Для сбора данных необходимо накопление информации о всех 
режимам работы оборудования и различных причинах выхода из строя. 
Построение прогнозов состояния оборудования реализуется с помощью расчета 
показателей надежности системы, отображающие надежность реализации 
функций и опасность возникновения поломок и выхода из строя. Это такие 
показатели как: 
−
коэффициенты эксплуатационной надежности функций подсистем; 
−
коэффициенты технического использования подсистем, узлов, механизмов; 
−
коэффициенты сохранения эффективности по функциям; 
−
показатели вероятности успешного выполнения заданных процедур.
Статистические методы аналогичным образом используют данные, 
полученные за предыдущие периоды эксплуатации оборудования. На их основе 
строятся статистические модели. В основном используются модели, 
представленные ниже.
−
Регрессионные модели (однофакторные и многофакторные). 
Данные модели позволяют получить прогноз значений заданной 
характеристики в зависимости от значений выделенных факторов в 
наблюдаемый период времени. 
−
Марковские процессы и цепи. 
С их помощью производится моделирование переходов системы из 
одного состояния в другое. 
−
Имитационные модели. 

---

18 
Структура и используемые показатели этих моделей разрабатываются в 
зависимости от поставленных задач, оборудования и условий эксплуатации.