Прийняття рішень в системах керування на основі методів аналізу даних
DOI:
https://doi.org/10.20535/2617-9741.4.2021.248902Ключові слова:
виробництво метанолу, аналіз даних, цифровий двійник, регресійна модель, дерево рішеньАнотація
В роботі розглянуто технологічний процес виробництва метанолу за зниженого тиску. Обґрунтовано необхідність розробки моделей для прогнозування аварійних ситуацій та керування теплообмінником. Наведено основні складові Індустрії 4.0. Показано доцільність використання інтернету речей, методів аналізу даних та цифрових двійників для керування процесом виробництва метанолу. На основі наявної інформації розроблено багатофакторну регресійну модель теплообмінника, перевірено її точність та адекватність. Розглянуто алгоритм відбору вагомих факторів технологічного процесу. На основі дерева рішень побудовано модель прогнозування та діагностування аварійних ситуацій по випуску продукції. Виконано програмну реалізацію розроблених моделей.
Посилання
Войцеховська Ю. В. Методи прогнозування розвитку виробничого потенціалу підприємств / Ю. В. Войцеховська, В. В. Войцеховська, А. Л. Висоцький // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". – 2012. – № 725 : Проблеми економіки та управління. – С. 42–48.
Шубенкова І. А. Системний підхід до моделювання та прогнозування на основі регресійних моделей і фільтра Калмана / І. А. Шубенкова, С. К. Петрова, П. І. Бідюк // Системні дослідження та інформаційні технології : міжнародний науково-технічний журнал. – 2017. – № 2. – С. 52–61.
Гече, Ф. Розробка методу синтезу прогнозуючої схеми на основі базових прогнозуючих моделей / Федір Гече, Оксана Мулеса, Сандра Гече, Михайло Вашкеба // Технологічний аудит та резерви виробництва. – 2015. – T. 3, N 2(23). - С. 36-41. – Режим доступу : DOI : 10.15587/2312-8372.2015.44932.
Koundal Deepika, Chaudhury Sushovan, Rakhra Manik, Memon Naz, Sau Kartik “Breast Cancer Calcifications: Identification Using a Novel Segmentation Approach” // Computational and Mathematical Methods in Medicine, - Volume 2021, Article ID 9905808.
R. Bharti, A. Khamparia, M. Shabaz, G. Dhiman, S. Pande, and P. Singh, “Prediction of heart disease using a combination of machine learning and deep learning,” Computational Intelligence and Neuroscience, vol. 2021, Article ID 8387680, 11 pages.
Олійник А.О. Синтез нейро-нечітких моделей для прогнозування стану здоров’я хворого на основі паралельних обчислень: А.О. Олійник // Нейроінформатика та інтелектуальні системи, –№ 2, – 2015, ст. 30-40.
Korotynskyi A. Іnvestigation influence of predict gorizont of mpc-regulator for control of the baking process/ O. Zhuchenko, A. Korotynskyi // Slovak international scientific journal, VOL.1, №37, 2020, P 29-34.
Аулін В.В. Забезпечення та підвищення експлуатаційної надійності транспортних засобів на основі використання методів теорії чутливості / В.В. Аулін, А.В. Гриньків, Т.М. Замота // Вісник Інженерної академії україни. – 2015. – №3. – С. 66-73
Grieves M. Origins of the Digital Twin Concept. Florida Institute of Technology, 2016
Інтелектуальні системи управління: Експертні системи - основи проектування та застосування в системах автоматизації [Електронний ресурс] : навч. посіб. для студ. спеціальності 151 «Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології» / КПІ ім. Ігоря Сікорського; уклад.: Л. Д. Ярощук. – Електронні текстові дані (1 файл: 2,56 Мбайт). – Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2019. – 136с.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2021 Руслан Адольфович Осіпа, Дмитро Олександрович Ковалюк, Вікторія Ігорівна Кондратова
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
