Установлены основные задачи концепции проблемы управления структурной динамикой сложных технических объектов. Определена структура типовой математической модели интеллектуальной системы управления. Обоснована необходимость использования в буровых станках автоматизированной интеллектуальной системы с адаптивным элементом, обеспечивающей быстрое своевременное реагирование системы на изменение свойств объекта воздействия и поддержание скорректированных параметров функционирования технической системы “Буровой станок – шарошечное долото – горная порода” в оптимальном соотношении. Выполнение интеллектуальной системой указанных задач позволит снизить затраты на бурение и повысить эффективность функционирования данной технической системы. Выявлены преимущества предлагаемой системы перед типовой автоматизированной системой управления. Разработаны структурная модель и принципиальная схема функционирования предлагаемой системы. Описан алгоритм функционирования автоматизированной интеллектуальной системы с адаптивным элементом.
The main objectives of the problem management concept by structural dynamics of complex technical objects are established. The structure of standard mathematical model of intelligent controlling system is defined. Need of use for drilling rigs of the computer-aided intelligent system with the adaptive element. This system provide the fast timely response to change of working object characteristics and corrected parameters maintenance of technical system "Drilling Rig - Roller Bit - Rock" functioning in an optimum ratio. Performance by intelligent system of the specified tasks will allow to lower costs of drilling and to increase functioning efficiency of this technical system. Advantages of offered system before a standard automated control system are revealed. The structural model and the functioning schematic diagram of offered system are developed. The functioning algorithm of the computer-aided intelligent system with adaptive element is described.
1. Луценко Е.В., Коржаков В.Е., Лаптев В.Н. Теоретические основы и технология применения системно-когнитивного анализа в автоматизированных системах обработки информации и управления (АСОИУ) (на примере АСУ вузом) / Е.В. Луценко. – Монография (научное издание). – Майкоп: АГУ, 2009. – 536 с.
2. Охтилев М.Ю., Соколов Б.В., Юсупов Р.М. Интеллектуальные технологии мониторинга и управления структурной динамикой сложных технических объектов. – М.: Наука, 2006. – 410 с.
3. Пупков К.А., Коньков В.Г. Интеллектуальные системы. – М.: Издательство МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2003. – 348 с.
4. Сащенко Н.Н. Интеллектуальная адаптивная система передачи информации в распределенных автоматизированных системах управления; дис… канд. техн. наук. – Владимир, 2006. – 166 с.
5. Ступина А.А., Шигина А.А., Шигин А.О. Анализ эффективности функционирования многопараметрической системы // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М.Ф. Решетнева. – 2013. - № 2 (48). – С. 94-100.
6. Шигин А.О. Адаптивный вращательно-подающий механизм бурового станка для снижения непрогнозируемых нагрузок при бурении сложноструктурных пород // Горный журнал. – 2013.- № 7. – С. 79-83.
7. Shigina A.A., Shigin A.O., Stupina A.A. System of Indicators for Estimating the Efficiency of Boring Rigs // Global Science and Innovation [Text] : materials of the I International Scientific Conference, Vol. II (Chicago, December 17-18th, 2013) / publishing office Accent Graphics communications – Chicago – USA, 2013. – p. 471-480.
8. Stupina A.A. Control and management by resource of rolling cutter bits in drilling rock massif // Middle-East Journal of Scientific Research. – 2014. Vol. 1, № 21. – P. 84-90.
9. Vespignani A. Modelling dynamical processes in complex socio-technical systems // Nature Physics. – 2012. № 8. – P. 32-39.
10. Zaitsev K.S. Using group technology to plan data processing in computer-aided control system // Automatic and Remote Control. – 2003. Vol. 9, № 64. – Р. 1507-1512.