СИСТЕМА ДИСТАНЦІЙНОГО КЕРУВАННЯ ТА МОНІТОРИНГУ ТЕХНІЧНОГО СТАНУ МОБІЛЬНОГО КОМПЛЕКСУ МАШИН
DOI:
https://doi.org/10.32782/3041-2080/2025-4-33Ключові слова:
мехатроніка, дистанційне керування, моніторинг технічного стану, мобільний комплекс машин, залишковий ресурс (RUL), індикатор стану, адаптивне управлінняАнотація
У статті розглянуто підходи до побудови інтегрованої системи дистанційного керування та моніторингу технічного стану мобільного комплексу машин, що функціонує в умовах змінного навантаження, високих динамічних навантажень і обмеженого доступу до традиційних засобів діагностики. Із метою забезпечення своєчасного виявлення аномалій, прогнозування відмов і формування адаптивних керуючих рішень запропоновано використання математичних моделей технічного стану, побудованих на основі векторів сенсорних даних, нормалізованих характеристик, а також їхніх похідних. У дослідженні представлено алгоритмічну структуру оцінки стану, що включає нормалізацію вхідних параметрів, розрахунок інтегрального показника технічного стану s(t)s(t)s(t), визначення швидкості деградації ds/dtds/dtds/dt, а також прогноз залишкового ресурсу RUL на основі аналітичного співвідношення. Запропоновано критеріальну базу для формування практичних рекомендацій щодо зміни режимів роботи обладнання залежно від оціненого залишкового ресурсу: штатне функціонування, зниження навантаження, ініціація технічного обслуговування. Особливу увагу приділено реалізації системи в мікроконтролерному середовищі з використанням сенсорного модуля, GSM/LoRa-комунікацій та серверної обробки на основі Python. Результати моделювання й експериментального тестування системи на мобільному стенді з гідромеханічним приводом показали високу точність діагностики (до 92 %) та ефективність прогнозу відмов. Застосування адаптивних алгоритмів дало змогу зменшити динамічне навантаження на ключові вузли та подовжити їхній ресурс до 18 % порівняно з традиційними режимами експлуатації. Таким чином, отримані результати підтверджують ефективність запропонованої методики в умовах експлуатації мобільних технічних об’єктів і створюють підґрунтя для її подальшого впровадження в системи цифрового технічного обслуговування.
Посилання
Давиденко О. В., Семенов С. А. Застосування штучного інтелекту для автоматизованого керування роботизованими системами. Системи управління, навігації та зв’язку. 2019. № 2(58). С. 24–31.
Зайцев О. В. Нейронні мережі та їх застосування в керуванні виробничими процесами. Автоматизація виробництва. 2021. № 3. С. 45–53.
Kim Y., Park J., Lee H. Архітектура IoT-системи дистанційного моніторингу сільськогосподарської техніки через GSM та LoRa. Журнал агроінформатики. 2021. № 3. С. 45–53.
Сидоренко Ю. Л., Матвієнко П. О. Оптимізація систем керування на основі великих даних та штучного інтелекту. Науковий вісник НУБіП. 2022. Т. 314. С. 152–161.
Li X., Chen Y., Wang Q. Розробка телекомунікаційної платформи для моніторингу спеціалізованих машин. Sensors & IoT Journal. 2023. Vol. 17. № 4. С. 117–128.
Zio E. Сучасні підходи до цифрового двійника мобільних технічних систем. Reliability Engineering & System Safety Reports. 2019. Vol. 10. С. 102–115.
Wang L., Zhao Y., Wei T. Алгоритми виявлення аномалій у гідравлічних системах машин за допомогою CNN та LSTM. Journal of Intelligent Machinery. 2022. Vol. 35. № 2. С. 203–214.
Ткаченко О. Ю. Упровадження SCADA-системи дистанційного моніторингу мобільної техніки. Вісник ХПІ. Серія «Автоматизація технічних систем». 2022. Вип. 4. С. 78–86.
Ковальчук А. П., Копейко В. І. Інтеграція CAN/IoT-протоколів у мобільну сільськогосподарську техніку. Агроінформатика України. 2023. № 2(12). С. 29–36.
Bosch Rexroth. Розумна гідравліка: концепція віддаленого аналізу режимів роботи. Bosch Technical Reports. 2022. 24 с.
Ковальчук С. П., Ткаченко І. Ю. Гібридні методи оптимізації в інтелектуальних системах керування. Прикладна інформатика. 2022. Т. 58. № 4. С. 98–107.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.