Постановка задачи диагностики неисправностей и анализа эксплуатации пневмогидравлических приводов с пневмогидравлическим мультипликатором давления на основе модели цифрового двойника

Обложка


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. В статье рассматривается концепция использования цифрового двойника для диагностики неисправностей и анализа эксплуатации пневмогидравлических приводов с пневмогидравлическим мультипликатором давления. Эта инновационная технология позволяет проводить более точные и эффективные проверки систем, что способствует повышению надёжности и безопасности оборудования. Цифровой двойник предоставляет возможность создания виртуальной модели системы, которая может использоваться для симуляции различных сценариев работы и выявления потенциальных проблем.

Цель исследования — повышение эффективности обнаружения неисправностей и оптимизации работы пневмогидравлических приводов с использованием инновационного подхода на базе цифрового двойника.

Материалы и методы. Для успешной реализации данного подхода используются современные методы анализа данных, математическое моделирование и алгоритмы машинного обучения. При этом особое внимание следует уделить точности данных, получаемых от датчиков, а также качеству программного обеспечения для создания модели цифрового двойника.

Результаты. Использование цифрового двойника обеспечивают надёжное обнаружение неисправностей. Результаты концепции показывают эффективность и точность процесса. Это инновационное решение повышает надёжность и продуктивность систем, сокращая время простоя оборудования.

Выводы. Модель цифрового двойника позволяет предвидеть отказы и повышает надёжность работы системы. Использование модели цифрового двойника улучшает производительность и снижает расходы на техническое обслуживание пневмогидравлических приводов.

пневмогидравлическая система; цифровая технология; инновационный привод; автоматизированный механизм; современная гидравлика; высокоточное управление давлением.

Об авторах

Никита Сергеевич Кривошеев

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

Автор, ответственный за переписку.
Email: ax@hydraulicunit.ru
ORCID iD: 0009-0009-1754-4315
SPIN-код: 3147-5597

аспирант Высшей школы энергетического машиностроения

Россия, 195251, Санкт-Петербург, ул. Политехническая, д. 29

Александр Аркадьевич Жарковский

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

Email: azharkovsky@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-3044-8768
SPIN-код: 3637-7853
Scopus Author ID: 7004534701
ResearcherId: T-3278-2018

д-р техн. наук, профессор, профессор Высшей школы энергетического машиностроения

Россия, 195251, Санкт-Петербург, ул. Политехническая, д. 29

Любовь Александровна Коткас

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

Email: kotkas_la@spbstu.ru
ORCID iD: 0000-0002-5485-2183
SPIN-код: 7620-2811

канд. техн. наук, преподаватель Высшей школы энергетического машиностроения

Россия, 195251, Санкт-Петербург, ул. Политехническая, д. 29

Список литературы

  1. Кириллов Д.С., Барчукова Т.А. Цифровые двойники как основа цифровой трансформации промышленных предприятий. В кн.: Актуальные вопросы экономики и управления, Смоленск, 21–22 октября 2021. Смоленск: Маджента, 2021. С. 161–164. EDN: QCNKPE
  2. Лычкина Н.Н., Павлов В.В. Концепция цифрового двойника и роль имитационных моделей в архитектуре цифрового двойника. В кн.: Имитационное моделирование. Теория и практика (ИММОД-2023): Сборник трудов одиннадцатой всероссийской научно-практической конференции по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности, Казань, 18–20 октября 2023. Казань: АН РТ, 2023. С. 139–149. EDN: ZAOYZG
  3. Saaksvuori A., Immonen A. Product lifecycle management. Cham: Springer Science & Business Media, 2008.
  4. Grieves M. Digital twin: manufacturing excellence through virtual factory replication // White paper. 2014. Vol. 1, N. 2014. P. 1–7.
  5. Grieves M., Vickers J. Digital twin: Mitigating unpredictable, undesirable emergent behavior in complex systems // Transdisciplinary perspectives on complex systems: New findings and approaches. 2017. P. 85–113.
  6. Glaessgen E.H., Stargel D.S. The Digital Twin Paradigm for Future NASA and U.S. Air Force Vehicles. In: 53rd Structures, Structural Dynamics, and Materials Conference. Reston: American Institute of Aeronautics and Astronautics, 2012. P. 1–14.
  7. Guide to the Systems Engineering Body of Knowledge (SEBoK). Дата обращения: 22.04.2024. Режим доступа: https://sebokwiki.org/wiki/
  8. The International Academy for Production Engineering. CIRP Encyclopedia of Production Engineering. Berlin, Heidelberg: Springer, 2019.
  9. Semeraro C., Lezoche M., Panetto H., et al. Digital twin paradigm: A systematic literature review // Computers in Industry. 2021. Vol. 130. doi: 10.1016/j.compind.2021.103469
  10. VanDerHorn E., Mahadevan S. Digital Twin: Generalization, characterization and implementation // Decision support systems. 2021. Vol. 145.
  11. Juarez M.G., Botti V.J., Giret A.S. Digital twins: Review and challenges // Journal of Computing and Information Science in Engineering. 2021. Vol. 21, N. 3.
  12. Haag S., Anderl R. Digital twin–Proof of concept // Manufacturing letters. 2018. Vol. 15. P. 64–66.
  13. Пузанов А.В. Элементы концепции цифрового двойника гидропривода. В кн.: Математическое моделирование: Тезисы II Международной конференции, Москва, 21–22 июля 2021. М.: Перо, 2021. С. 72–73. EDN: MBWDLR
  14. Крук А.Р., Егоров А.Л., Костырченко В.А., и др. Обзор методов контроля состояния элементов гидропривода // Фундаментальные исследования. 2016. № 2–2. С. 267–270. EDN: VORLTH
  15. Пиманов Д.А., Гальчак И.П. Децентрализованные гидроприводы со встроенными системами управления. В кн.: Обзор тенденций в агропромышленном комплексе: сборник статей конференции студентов, аспирантов и молодых учёных «Тенденции в АПК», Екатеринбург, 24 октября 2022. Екатеринбург: Уральский государственный аграрный университет, 2022. С. 16–17. EDN: UZAXDZ
  16. Боровков А.И., Рождественский О.И., Кукушкин К.В., и др. Дорожная карта по развитию сквозной цифровой технологии «Новые производственные технологии». Результаты и перспективы // Инновации. 2019. № 11(253). С. 89–104. doi: 10.26310/2071-3010.2019.253.11.011 EDN: SXVHQW
  17. Alcácer V., Cruz-Machado V. Scanning the Industry 4.0: A Literature Review on Technologies for Manufacturing Systems // Engineering Science and Technology an International Journal. 2019. Vol. 22, N. 3. P. 899–919. doi: 10.1016/j.jestch.2019.01.006

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Схема пневмогидравлического привода с возможностью удалённой диспетчеризации: 1 — электропневматический преобразователь давления; 2 — пневмораспределитель; 3 — пневмогидравлический мультипликатор давления; 4 — пневмогидравлический вытеснитель; 5 — гидроцилиндр; 6 — пневмогидравлический мультипликатор давления; 7 — пневмораспределитель.

Скачать (133KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Концепция цифрового двойника пневмогидравлического привода.

Скачать (135KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».