ВЕСТНИК АСТРАХАНСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ: УПРАВЛЕНИЕ, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И ИНФОРМАТИКА

Изменение свойств материала в процессе физико-механической обработки может существенно снизить рабочий ресурс производимого изделия, поэтому важно осуществлять контроль качества поверхностного слоя деталей. Для решения данной задачи на подшипниковых предприятиях применяются такие методики неразрушающего контроля, как травление, визуальный, капиллярный, магнитопорошковый, ультразвуковой, вибрационный, вихретоковый методы. Рассматриваются физические основы представленных методик, приводится их сравнительный анализ. Для автоматизации обработки результатов методов неразрушающего контроля поверхностного слоя деталей подшипников в рамках концепции «Индустрия 4.0» могут применяться машинное зрение и подходы цифровой обработки сигналов. С точки зрения производительности и возможности интеграции в производственную систему наиболее перспективным является вихретоковый метод, результатом контроля поверхности данным способом является массив цифровых значений. Развитие современных методов анализа информации позволяет эффективно обрабатывать большое количество данных, а машинное обучение позволяет решать задачи классификации, регрессии и т. д. Приводится методологическое обеспечение разработки и применения автоматизированной системы вихретокового контроля с использованием методов машинного обучения и интеллектуального анализа данных. Рассматриваются работы ученых, посвященные обработке результатов вихретокового контроля различных объектов, в том числе деталей подшипников, отмечается, что ранее не было уделено внимание вопросу обоснованного выбора модели машинного обучения для распознавания дефектов поверхности деталей. Показана возможность применения метода медианной полировки для преобразования вихретокового сигнала. Разработка и внедрение системы распознавания дефектов подшипников на основе методологического обеспечения, представленного в данной работе, могут существенно повысить эффективность контроля качества изделий и оптимизировать технологический процесс.

Нефтехимические заводы оснащены множеством приборов и большим количеством датчиков, которые собирают данные измерений для управления и мониторинга процесса. В то же время исследователи начали использовать большие объемы данных для построения прогнозных моделей, которые назвали виртуальными датчиками. Предложен анализ применения виртуальных датчиков в рамках процесса гидроочистки дизельных фракций. Представлена разработанная авторами классификация виртуальных датчиков, которая помогает определить и выбрать инструменты для мониторинга, что способствует повышению точности, гибкости и эффективности контрольных механизмов производства. Детально изложена процедура разработки виртуальных датчиков, подчеркивается их потенциал как стратегического актива, способного усилить технологическую продуктивность и улучшить конкурентоспособность предприятий. Также освещается разработка структурной схемы системы управления для процесса гидроочистки дизельных фракций, демонстрирующей интеграцию и применение виртуальных датчиков для совершенствования указанного процесса.