Библиографическое описание:Система оперативного контроля технологического оборудования с использованием технологии дополненной реальности : научное издание / О. В. Дрозд. - Текст : непосредственный // Динамика сложных систем - XXI век. - 2025. - Т. 19, № 1. - С. 24-32. - ISSN 1999-7493, DOI 10.18127/j19997493-202501-03.
Аннотация:Постановка проблемы. Современные достижения в области интеллектуальных датчиков и промышленного Интернета вещей предоставляют возможность непрерывного контроля работы технологического оборудования, оценки его производительности и эффективности функционирования. При этом формируется большой массив данных о текущем состоянии объектов контроля, что позволяет использовать методы искусственного интеллекта для решения задач прогнозирования сбоев и формирования рекомендаций по техническому обслуживанию. Также для решения актуальной проблемы автоматизации оперативного контроля технологического оборудования, прогнозирования его состояния и визуализации рекомендаций по техническому обслуживанию могут использоваться человеко-машинные интерфейсы с применением технологии дополненной реальности. Цель. Осуществить реализацию механизмов оперативного контроля и прогнозирования состояния технологического оборудования в условиях механообрабатывающего производства. Результаты. Разработана система оперативного контроля технологического оборудования с использованием технологии дополненной реальности, обеспечивающая сбор и вывод данных о функционировании технологического оборудования, прогностическую аналитику и вывод полученных результатов в доступном для персонала формате. Подробно рассмотрены техническая реализация и результаты программно-аппаратного моделирования предлагаемой системы оперативного контроля технологического оборудования. Отмечено, что процесс оперативного контроля технологического оборудования с использованием данной системы предполагает регистрацию и статистический анализ параметров объекта контроля, обучение нейросетевой модели с последующим формированием массива прогнозируемых значений параметров, регистрацию и оперативную обработку графических маркеров целевых объектов с форматированием и выводом полученных рекомендаций с использованием технологии дополненной реальности. Практическая значимость. Результаты моделирования показали, что используемые методы статистического анализа не обеспечивают прогнозирования значений функциональных параметров объекта оперативного контроля. При этом для решения данной задачи может использоваться комбинированная модель машинного обучения в форме последовательного соединения сверточной и рекуррентной нейронных сетей.
Modern advances in smart sensors and the Industrial Internet of Things provide the ability to continuously monitor the operation of process equipment, assess its performance and operating efficiency. At the same time, a large data array is generated on the current state of the control objects, which makes it possible to use artificial intelligence methods to solve problems of predicting failures and generating recommendations for maintenance. Also, to solve the actual problem the automating operational control of technological equipment, predicting its condition and visualizing recommendations for maintenance, human-machine interfaces using augmented reality technology can be used. The aim of this work is to implement mechanisms for operational control and forecasting the state of technological equipment in the mechanical processing production conditions. To achieve this aim, the operational control system of technological equipment using augmented reality technology was developed. The technical implementation and results of the proposed operational control system of technological equipment hardware and software simulation are considered in detail. The proposed operational control system includes: the portable terminal with built-in software blocks for image processing, obtaining information about the state of the controlled object and creating the augmented reality space; the control computer with built-in software blocks for statistical data processing, predictive analytics and the operational control database; a field-level Industrial Internet of Things observer with the set of sensors for recording the parameters of the target controlled object with an individual graphic marker. The process of technological equipment operational control involves the registration and statistical analysis of the control object parameters, training of the neural network model with subsequent formation of the predicted parameter values array, registration and operational processing the individual graphic markers of target objects with formatting and output of received recommendations using augmented reality technology. During the implementation of the hardware and software simulation a vertical milling machining center with numerical control is considered as an object of the operational control. The simulation results showed that the used statistical analysis methods do not provide prediction the functional parameters values of the operational control object. In this case, a combined machine learning model in the form of the convolutional and recurrent neural networks sequential connection can be used to solve this problem. The portable terminal graphical user interface is implemented using augmented reality technology and provides operational updating and display of current parameters and results of forecasting the control object state with an overlay on its image.
