Статья
| Наименование | Подходы к созданию интеллектуальной автоматизированной системы предупреждения нештатных ситуаций на МНЛЗ с учетом психофизиологического состояния оператора | ||||
| Авторы |
|
||||
| Раздел | Машиностроение | ||||
| Год | 2025 | Выпуск | 83 | Страницы | 75 - 85 |
| УДК | 621:62-78:331.44 | EDN | SORLMT | ||
| Аннотация | Работа посвящена разработке программного комплекса для мониторинга, прогноза и предупреждения нештатных ситуаций (НС) в процессе эксплуатации машины непрерывной разливки стали (МНЛЗ). Интеллектуальная автоматизированная система позволяет в режиме реального времени идентифицировать и прогнозировать НС, предлагает варианты предотвращения НС и минимизации последствий в результате их наступления. | ||||
| Реферат | Цель. Исследование и разработка концепции построения программного комплекса мониторинга и предупреждения нештатных ситуаций на МНЛЗ с учетом психофизиологического состояния оператора, обеспечивающего безаварийную разливку стали на МНЛЗ.
Методика. Проектируемый программный комплекс выступает в качестве интеллектуальной системы поддержки решения оператора. Для решения поставленной задачи использовались методы системного анализа, математической статистики, теории нечетких множеств, математической логики, экспертные методы, методы математического моделирования и разработки систем искусственного интеллекта. Результаты. Основные этапы по разработке программного комплекса: исследование факторов возникновения нештатных ситуаций; выбор средств и методов оценки ПФС оператора; разработка математических моделей прогноза нештатных ситуаций по блокам «Оборудование» и «Человек-оператор»; разработка интегральной модели на основе этих двух блоков; разработка модуля решений по предотвращению НС и модуля способов ликвидации негативных последствий при наступлении НС; разработка архитектуры системы, включая модули мониторинга оборудования и оператора; исследование возможностей технологий интеллектуальной поддержки принятия решений и компьютерного зрения для использования их в системе управления безаварийной эксплуатации МНЛЗ на всех этапах разливки стали в привязке к конкретным условиям эксплуатации оборудования; интеграция экспертной системы с существующими АСУ ТП. Научная новизна. Разработка интеллектуальной системы мониторинга и предупреждения нештатных ситуаций на МНЛЗ на основе информации, получаемой в режиме реального времени от имеющейся на предприятии автоматизированной системы контроля безаварийной разливки стали. Практическая значимость. Интеллектуальная автоматизированная система позволяет в режиме реального времени идентифицировать и прогнозировать НС, предлагает варианты предотвращения НС и минимизации последствий в результате их наступления. |
||||
| Ключевые слова | МНЛЗ, человек-оператор, человеческий фактор (ЧФ), психофизиологическое состояние, нештатная ситуация, метод нечеткого логического вывода, компьютерная программа. | ||||
| Финансирование | исследования выполнены за счет средств федерального бюджета по теме «Экспертная система обеспечения надежности металлургического оборудования с учетом психофизиологического состояния оператора в реальном времени» (код темы: FRRU-2023-0005 в ЕГИСУ НИОКРТР). | ||||
| Список источников |
1. Разработка экспертной системы диагностики нештатных ситуаций машины непрерывного литья заготовок на основе нечеткой логики / Д. А. Вишневский, Н. А. Денисова, Т. Р. Козлов [и др.] // Вестник Череповецкого государственного университета. 2025. № 1 (124). С. 7–23. DOI: 10.23859/1994-0637-2025-1-124-1 EDN BADPRF
2. Автоматическая система контроля некрытия стопора промежуточного ковша МНЛЗ на основе нечеткой логики / Д. А. Вишневский, Н. А. Денисова, Т. Р. Козлов [и др.] // Черные металлы. 2025. № 3. С. 61–69. DOI: 10.17580/chm.2025.03.10 EDN WSELUF
3. Бабиков В. М., Панасенко И. М. Учет человеческого фактора при обеспечении надежности человеко-машинных систем // Человеческий фактор в управлении / под ред. Н. А. Абрамовой, К. С. Гинсберга, Д. А. Новикова. М.: КомКнига, 2006. С. 135–150. EDN PFGWAV
4. Бодров В. А., Орлов В. Я. Психология и надежность: человек в системах управления техникой. М.: Институт психологии РАН, 1998. 288 с. EDN SGBFNL
5. Информационно-аналитическая справка по результатам мониторинга внедрения решений в сфере искусственного интеллекта в приоритетных отраслях экономики Российской Федерации, 2024 год [Электронный ресурс] // Национальный портал в сфере искусственного интеллекта: [сайт]. [2025]. URL: https://ai.gov.ru/knowledgebase/komponenty/informacionno-analiticheskaya_spravka_po_rezulytatam_monitoringa_vnedreniya_resheniy_v_sfere_iskusstvennogo_intellekta_v_prioritetnyh_otraslyah_ekonomiki_rossiyskoy_federacii_2024_god_ncrii/.
6. Информационно-аналитическая справка по результатам мониторинга внедрения решений в сфере искусственного интеллекта в приоритетных отраслях экономики Российской Федерации по итогам 2023 года [Электронный ресурс] // Национальный портал в сфере искусственного интеллекта: [сайт]. [2025]. URL: https://ai.gov.ru/knowledgebase/vnedrenie-ii/2023_informacionno-analiticheskaya_spravka_po_rezulytatam_monitoringa_vnedreniya_resheniy_v_sfere_iskusstvennogo_intellekta_v_prioritetnyh_otraslyah_ekonomiki_rossiyskoy_federacii_po_itogam_2023_goda_ncrii/?ysclid=mdvvxkuk943828122.
7. Компания Datana внедряет на ММК искусственный интеллект для повышения качества продукции [Электронный ресурс] // Магнитогорский металлургический комбинат: [сайт]. [2025]. URL: https://mmk.ru/ru/press-center/news/kompaniya-datana-vnedryaet-na-mmk-iskusstvennyy-intellekt-dlya-povysheniya-kachestva-produktsii/.
8. Соловьева О. И., Кожевников А. В. Математическая модель прогнозирования уровня безопасности сталеразливочного оборудования // Вестник Череповецкого государственного университета. 2012. Т. 2. № 3 (41). С. 25–31. EDN PCEDUP
9. Наркевич М. Ю., Логунова О. С. Гармонизация базовых и цифровых показателей принадлежности опасных производственных объектов заданному техническому состоянию // Вестник Череповецкого государственного университета. 2023. № 3 (114). С. 31–46. DOI: 10.23859/1994-0637-2023-3-114-3 EDN EUCCMC
10. Баширов З. А., Кулешов В. В., Фомин А. И. Контроль и управление небезопасными действиями работников на основе нечетких показателей // Безопасность труда в промышленности. 2024. № 5. С. 7–12. DOI: 10.24000/0409-2961-2024-5-7-12 EDN FOKPYA
11. Денисова Н. А., Подлипенская Л. Е., Козачишен В. А. Классификация психофизиологического состояния человека-оператора в режиме реального времени на базе данных, поступающих с датчиков индивидуального устройства // Наукоемкие технологии и оборудование в промышленности и строительстве. 2024. № 6 (80). С. 72–84. EDN AYQAPF.
12. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2019616921 Рос. Федерация. Система мониторинга психофизиологического состояния оператора металлургической отрасли программными средствами / Д. А. Вишневский, А. П. Жильцов, В. А. Козачишен, Б. А. Сахаров. № 2019615644; заявл. 20.05.2019; опубл. 30.05.2019, Бюл. № 6. EDN VCDXJV
13. Денисова Н. А., Подлипенская Л. Е., Козлов Т. Р. Подход к прогнозу нештатных ситуаций в процессе эксплуатации металлургического оборудования с помощью нечетких множеств // Машиностроение и техносфера XXI века: сборник трудов XXXI международной научно-технической конференции (Севастополь, 16–22 сентября 2024 года). Донецк: ДонНТУ, 2024. С. 69–74. EDN CDJUFJ
|
||||
| Полный текст |
|
||||