seatsСоциально-экономические и технические системы: исследование, проектирование, оптимизацияSocial-economic and technical systems: research, design and optimization1991-6302Казанский (Приволжский) федеральный университетseats-179Research ArticleОРГАНИЗАЦИОННО-ТЕХНИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ: ПРОЕКТИРОВАНИЕ, ФУНКЦИОНИРОВАНИЕ, ЭКСПЛУАТАЦИЯОРГАНИЗАЦИОННО-ТЕХНИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ: ПРОЕКТИРОВАНИЕ, ФУНКЦИОНИРОВАНИЕ, ЭКСПЛУАТАЦИЯДиагностика надёжности гидравлического привода с применением нейронных сетейDiagnostics of hydraulic drive reliabilityusing neural networksХазиевМ. Л.KhazievM. L.

Старший преподаватель

Senior lecturer

marathaziev@yandex.ruНабережночелнинский институт ФГАОУ ВО «Казанский (Приволжский) федеральный университет»РоссияNaberezhnye Chelny Institute of the Kazan (Volga Region) Federal UniversityRussian Federation20252810202501114122Copyright © Хазиев М.Л., 20252025Хазиев М.Л.Khaziev M.L.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://seats.elpub.ru/jour/article/view/179

Представлен подход к разработке интеллектуальной системы диагностики технического состояния гидравлических приводов, использующий методы анализа больших данных и нейронные сети. Система позволяет автоматически выявлять неисправности в процессе работы оборудования, рассчитывая показатели надёжности и остаточного ресурса на основе вероятностных моделей. Внедрение предложенной методики обеспечивает повышение точности диагностики, минимизирует риски отказов и снижает затраты на обслуживание, предлагая автоматизированные решения для управления и коррекции параметров гидросистем.

An approach to the development of an intelligent system for diagnosing the technical condition of hydraulic drives using big data analysis methods and neural networks is presented. The system allows you to automatically detect malfunctions during the operation of equipment, calculating reliability and residual resource indicators based on probabilistic models. The implementation of the proposed methodology improves diagnostic accuracy, minimizes the risk of failures and reduces maintenance costs by offering automated solutions for controlling and correcting hydraulic system parameters.

диагностикагидравлические системыпромышленное оборудованиеотказынейронные сетиdiagnosticshydraulic systemsindustrial equipmentfailuresneural networksReferencesIEEE 1451.1-1999 [Электронный ресурс] // IEEE Standard for a Smart Transducer Interface for Sensors and Actuators - Network Capable Application Processor Information Model. URL http://standards.ieee.org/findstds/standard/1451.1-1999.html (дата обращения 07.02.2025)IEEE 1451.1-1999 [Электронный ресурс] // IEEE Standard for a Smart Transducer Interface for Sensors and Actuators - Network Capable Application Processor Information Model. URL http://standards.ieee.org/findstds/standard/1451.1-1999.html (дата обращения 07.02.2025)IEEE 1451.2-1997 [Электронный ресурс] IEEE Standard for a Smart Transducer Interface for Sensors and Actuators -Transducer to Microprocessor Communication Protocols and Transducer Electronic Data Sheet (TEDS) Formats. URL http://standards.ieee.org/findstds/standard/1451.2-1997.html (дата обращения 07.02.2025)IEEE 1451.2-1997 [Электронный ресурс] IEEE Standard for a Smart Transducer Interface for Sensors and Actuators -Transducer to Microprocessor Communication Protocols and Transducer Electronic Data Sheet (TEDS) Formats. URL http://standards.ieee.org/findstds/standard/1451.2-1997.html (дата обращения 07.02.2025)IEEE 1451.3-2003 [Электронный ресурс] IEEE Standard for a Smart Transducer Interface for Sensors and Actuators-Digital Communication and Transducer Electronic Data Sheet (TEDS) Formats for Distributed Multidrop Systems. URL http://standards.ieee.org/findstds/standard/1451.3-2003.html (дата обращения 07.02.2025)IEEE 1451.3-2003 [Электронный ресурс] IEEE Standard for a Smart Transducer Interface for Sensors and Actuators-Digital Communication and Transducer Electronic Data Sheet (TEDS) Formats for Distributed Multidrop Systems. URL http://standards.ieee.org/findstds/standard/1451.3-2003.html (дата обращения 07.02.2025)IEEE 1451.4-2004 [Электронный ресурс] Standard for a Smart Transducer Interface for Sensors and Actuators- Mixed-Mode Communication Protocols and Transducer Electronic Data Sheet (TEDS) Formats. URL http://standards.ieee.org/findstds/standard/1451.4-2004.html (дата обращения 07.02.2025)IEEE 1451.4-2004 [Электронный ресурс] Standard for a Smart Transducer Interface for Sensors and Actuators- Mixed-Mode Communication Protocols and Transducer Electronic Data Sheet (TEDS) Formats. URL http://standards.ieee.org/findstds/standard/1451.4-2004.html (дата обращения 07.02.2025)Патент РФ № 2016111021/11; 24.03.201 Зубков Е.В., Хазиев М.Л. Способ расширения диапазона регулирования АСР без потери устойчивости// Патент России № 2619746. 2017. Бюл. №14.Патент РФ № 2016111021/11; 24.03.201 Зубков Е.В., Хазиев М.Л. Способ расширения диапазона регулирования АСР без потери устойчивости// Патент России № 2619746. 2017. Бюл. №14.Сырицын Т.А. Эксплуатация и надежность гидро- и пневмоприводов: Учебник для Студентов вузов по специальности «Гидравлические машины, гидроприводы и гидропневмоавтоматика» / Т.А. Сырицын// М.: Машиностроение, 1990. – 248 с.: ил.Сырицын Т.А. Эксплуатация и надежность гидро- и пневмоприводов: Учебник для Студентов вузов по специальности «Гидравлические машины, гидроприводы и гидропневмоавтоматика» / Т.А. Сырицын// М.: Машиностроение, 1990. – 248 с.: ил.Хазиев Э.Л., Хазиев М.Л. Нечеткое управление пневмоприводом подачи фрезерно-расточного станка с применением спецификации XML // Современные наукоемкиетехнологии. – 2016. – № 9-1. – С. 84-88.Хазиев Э.Л., Хазиев М.Л. Нечеткое управление пневмоприводом подачи фрезерно-расточного станка с применением спецификации XML // Современные наукоемкиетехнологии. – 2016. – № 9-1. – С. 84-88.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.