Купить статью

Представлены результаты исследований по разработке структуры интеллектуальной модели управления рисками нарушения характеристик электромеханических устройств в многостадийной системе переработки рудного сырья. Такие устройства задействованы на всех циклах технологического процесса, поэтому оценка указанного риска для них является актуальной задачей. Предложен метод оценки рисков, в основе которых лежит оценка времени полезного использования оборудования, выполняемого на основе прогноза характеристик глубокой рекуррентной нейронной сетью с дальнейшим обобщением получаемых результатов оценки в блоке нечеткого вывода. Применялись рекуррентные нейронные сети с долгой краткосрочной памятью, являющиеся одним из самых мощных аппаратов решения задач регрессии временных рядов, в том числе прогнозирования их значений на длительные интервалы. Применение глубоких нейронных сетей для прогноза характеристик электромеханических устройств позволило получить высокую точность прогноза, что, в свою очередь, позволило применить относительно менее точный рекуррентный метод наименьших квадратов для итерационного процесса оценки времени полезного использования оборудования. Такой подход дал возможность построить вычислительный процесс оценки с постоянным ее уточнением по мере поступления новых результатов измерений характеристик электромеханических устройств. Представлены результаты модельного эксперимента с программной реализацией предложенного метода, выполненной в среде MatLab 2021a, которые показали согласованность работы программных модулей и получение результата оценки риска, согласующегося с предполагаемой динамикой его изменения.