Інтелектуальні методи діагностики промислового обладнання у комп’ютерно-інтегрованих системах

Abstract

В цій тезі досліджено сучасні інтелектуальні методи діагностики промислового обладнання, які використовуються в комп’ютерно-інтегрованих системах. Розглянуто методи штучного інтелекту, зокрема нейронні мережі, нечітку логіку та машинне навчання, що дозволяють ефективно виявляти та прогнозувати можливі відмови обладнання. Запропоновано структуру інтелектуальної діагностичної системи, що інтегрується в автоматизовані виробничі процеси. Визначено перспективи розвитку таких систем та окреслено подальші напрямки досліджень у цій сфері

This paper investigates modern intelligent methods of industrial equipment diagnostics used in computer-integrated systems. Artificial intelligence methods, such as neural networks, fuzzy logic and machine learning, are considered, which allow to effectively detect and predict possible equipment failures. The structure of an intelligent diagnostic system that integrates into automated production processes is proposed. Prospects for the development of such systems are identified and further research directions in this area are outlined