ВВЕДЕНИЕ ................................................................................................................... 5
1. Актуальные подходы и методы решения задач оценки работоспособности и состояния промышленных роботов ...................................................................... 13
1.1. Цифровизация производства как элемент автоматизированного управления технологическими процессами .............................................................................. 13
1.2. Подходы и методы интеллектуализации процессов управления технологическими процессами и производствами .............................................. 18
1.3. Подходы и ограничения процессов интеллектуальной оценки состояния промышленных роботов ......................................................................................... 31
1.4. Выводы по ГЛАВЕ 1 ......................................................................................... 44
2. Проблемно-ориентированный конвейер обработки данных для прогнозирования работоспособности промышленных роботов с использованием методов интеллектуального анализа ........................................................................ 46
2.1. Формальное представление процесса принятия решений ТОиР в рамках предиктивного подхода .......................................................................................... 46
2.2. Методика проектирования проблемно-ориентированного конвейера обработки данных, обеспечивающего реализацию процесса принятия решений ТОиР на основе данных .......................................................................................... 48
2.3. Подходы и методы управления моделями анализа данных ......................... 55
2.4. Методы оценки сходства данных .................................................................... 66
2.5. Методы оценки экономической эффективности и принятия решений ....... 68
2.6. Проектирование комплекса алгоритмов для проблемно-ориентированного конвейера обработки данных ................................................................................. 72
2.7. Выводы по ГЛАВЕ 2 ......................................................................................... 78
3. Программное обеспечение автоматизации процессов ТОиР, реализующего разработанный комплекс алгоритмов ...................................................................... 79
3.1. Проектирование архитектуры программной системы .................................. 79
3.1.1. Описание архитектуры на основе выявленных ограничений .................. 79
3.1.2. Диаграмма компонентов программного обеспечения .............................. 81
3.2. Модуль управления данными .......................................................................... 85
3.2.1. Диаграмма вариантов использования модуля управления данными ...... 85
3.2.2. База данных хранения исторических данных о работе оборудования (на примере промышленных роботов) ........................................................................ 86
3.2.3. Модуль выявления аномальных значений ................................................. 88
3.2.4. Алгоритм оценки сходства данных ............................................................. 91
3.3. Модуль управления моделями анализа данных ............................................. 93
3.3.1. Диаграмма вариантов использования модуля анализа данных ............... 93
3.3.2. Алгоритм обучения и тестирования модели анализа данных .................. 94
3.3.3. Алгоритм подбора модели машинного обучения на основе оценки сходства данных ...................................................................................................... 95
3.3.4. Диаграммы последовательности модуля анализа данных ...................... 100
3.3.5. База данных для хранения моделей интеллектуального анализа .......... 105
3.4. Модуль поддержки принятия решений на основе анализа данных ........... 106
3.5. Выводы по ГЛАВЕ 3 ....................................................................................... 109
4. Апробация программного обеспечения автоматизации процессов ТОиР с применением методов интеллектуального анализа данных ................................ 110
4.1. Характеристики наборов данных, использованных для апробации .......... 110
4.2. Подготовка данных для апробации ............................................................... 112
4.3. Результаты применения алгоритма оценки сходства сформированных выборок .................................................................................................................. 115
4.4. Обучение и тестирование базовых моделей ................................................ 116
4.5. Тестирование моделей на выборках, сформированных с парка роботов . 117
4.6. Оценки эффективности применения разработанного программного обеспечения ........................................................................................................... 123
4.7. Разработка имитационных моделей для расчета экономической эффективности ....................................................................................................... 127
4.8. Внедрение результатов диссертационного исследования .......................... 133
4.9. Выводы по ГЛАВЕ 4 ....................................................................................... 134
Заключение ............................................................................................................... 135
Список сокращений и условных обозначений ...................................................... 137
Список литературы .................................................................................................. 138
Приложение 1 – Публикации по теме исследования ........................................... 156
Приложение 2 – Результаты интеллектуальной деятельности ........................... 158
Приложение 3 – Диаграммы процесса принятия решений по ТОиР на основе анализа данных (в нотации IDEF0) ........................................................................ 160
Приложение 4 – Логическая схема базы данных для хранения исторических данных о техническом обслуживании промышленного оборудования ............. 164
Приложение 5 – Алгоритм обучения и тестирования модели на наборах данных разнородного оборудования.................................................................................... 165
Приложение 6 – Алгоритмы обучения и тестирования модели анализа данных .................................................................................................................................... 170
Приложение 7 – Структура файла для апробации алгоритмической модели ... 172
Приложение 8 – Комбинации признаков для отбора значимых параметров .... 173
Приложение 9 – Результаты нормализации датасетов ......................................... 175
Приложение 10 – Графики зависимости точности моделей машинного обучения от сходства датасетов на примере задачи прогнозирования температуры привода .................................................................................................................................... 178
Приложение 11 – Алгоритм детектирования аномальных значений (в нотации EPC) ........................................................................................................................... 182
Приложение 12 – Акты внедрения результатов диссертационной работы ....... 183
