SYSTEM OF REMOTE CONTROL AND MONITORING OF THE TECHNICAL CONDITION OF THE MOBILE COMPLEX OF MACHINES
DOI:
https://doi.org/10.32782/3041-2080/2025-4-33Keywords:
mechatronics, remote control, monitoring of technical condition, mobile complex of machines, residual resource (RUL), status indicator, adaptive controlAbstract
The article examines approaches to building an integrated system of remote control and monitoring the technical condition of a mobile complex of machines operating under conditions of variable load, high dynamic loads and limited access to traditional diagnostic tools. In order to ensure timely detection of anomalies, prediction of failures and formation of adaptive control solutions, the use of mathematical models of the technical state built on the basis of vectors of sensor data, normalized characteristics, and their derivatives is proposed. The study presents an algorithmic structure of condition assessment, which includes normalization of input parameters, calculation of the integral indicator of the technical condition s(t)s(t)s(t), determination of the rate of degradation ds/dtds/dtds/dt, as well as the forecast of the residual RUL resource based on the analytical ratio. A criterion base is proposed for the formation of practical recommendations for changing equipment operation modes depending on the estimated residual resource: regular operation, load reduction, initiation of maintenance. Special attention is paid to the implementation of the system in a microcontroller environment using a sensor module, GSM/LoRa communications and Python-based server processing. The results of modeling and experimental testing of the system on a mobile stand with a hydromechanical drive showed high diagnostic accuracy (up to 92 %) and failure prediction efficiency. The use of adaptive algorithms made it possible to reduce the dynamic load on key nodes and extend their resource by up to 18 % compared to traditional operating modes. Thus, the obtained results confirm the effectiveness of the proposed method in the conditions of operation of mobile technical objects and create the basis for its further implementation in digital maintenance systems.
References
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.
Downloads
Published
Issue
Section
License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.