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

Обозначения и сокращения 
В работе используются следующие обозначения и сокращения: 
АСУТП – автоматизированная система управления технологическим процессом; 
МБ – мегабайт; 
ПК – персональный компьютер; 
ППР – план производства работ 
ПО – программное обеспечение; 
CSV – Comma-Separated Value; 
SCADA – supervisory control and data acquisition. 

---

16 
1 Обзор литературы 
Процесс работы промышленных установок не обходится без воздействия 
на него большого количества различных факторов. Данные факторы вызывают 
изменения в состояния оборудования, что с течением времени с высокой долей 
вероятности приведет к отказу. Главной особенностью таких факторов является 
их случайный (стохастический) характер. Технологические нагрузки, 
прочностные характеристики материала, геометрические размеры, соблюдение 
условий технологического процесса, качество технического обслуживания и 
ремонта, вибрация, температура и многие другие факторы оказывают огромное 
влияние на процесс изменения состояния оборудования.
К непредсказуемому изменению технического состояния устройств, их 
узлов, механизмов, следовательно, и времени работы до отказа приводит 
случайный характер рассмотренных факторов. 
Основными стратегиями выполнения ремонтов на данный момент 
являются стратегия «Ремонт после отказа», что сопровождается большими 
затратами и стратегия «Планово-предупредительный ремонт», что в половине 
случаев является, как правило, преждевременным. Вместе с тем наиболее 
перспективной представляется стратегия «Ремонт по состоянию» с 
использованием предсказательного подхода к обслуживанию оборудования, 
позволяющий заранее определять возможные отказы оборудования. Это 
способствует повышению эксплуатационной надежности.
Для решения задач предсказания отказов в технологических установках 
существует большое количество моделей и методов, которые отличаются 
объемом входных данных, методикой работы и формой представления 
результатов. Также доступно и готовое программное обеспечение (ПО), 
реализующее систему методов и алгоритмов, направленных на прогнозирование 
отказов оборудования технологических установок, например ПО Matlab 
Prediction Toolbox. 
Как правило, в своем большинстве применяются вероятностные методы 
и методы статистического анализа данных. 

---

17