Preview

Радиопромышленность

Расширенный поиск

Цифровые двойники объектов в решении задач управления

https://doi.org/10.21778/2413-9599-2019-29-3-68-78

Полный текст:

Аннотация

В статье представлен анализ развития технологий цифрового представления объектов и процессов в сфере индустрии. Особое место уделяется описанию цифровых двойников (англ. digital twins, DT) как ключевого элемента в структуре инструментальных средств цифровой трансформации процессов управления производством. Рассмотрены проблемные вопросы создания цифровых двойников и их коллекций на основе известных методов концептуального моделирования сущностей. Предложены новые подходы к решению актуальных задач комплексной оценки состояния и управления функционированием промышленных объектов с применением цифровых двойников. Рассмотренные подходы связаны с формированием комплексной оценки состояния объекта в любой момент времени (в прошлом, настоящем, будущем) на всем протяжении его жизненного цикла. Показано, что для решения задач цифровой трансформации производственных процессов и управления сложными индустриальными объектами целесообразно применять предложенные в статье показатели внутренней конфликтности системы, потенциала ее модернизации и остаточного ресурса. Кроме того, сделан вывод, что качественный анализ поведения реального объекта и управление им на основе модели цифрового двойника предполагает сбор и накопление всей доступной совокупности исторических данных о нем, что, в свою очередь, диктует необходимость создания специализированных программных средств обработки больших данных, поддерживающих многомерную темпоральную модель организации интегрированных хранилищ информации.

Об авторах

В. А. Минаев
Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана
Россия

Минаев Владимир Александрович, доктор технических наук, профессор 

105005, Москва, ул. 2-я Бауманская, д. 5, стр. 1



А. В. Мазин
Московский государственный университет им. Н. Э. Баумана, Калужский филиал
Россия

Мазин Анатолий Викторович, доктор технических наук, профессор, зав. кафедрой 

248000, Калуга, ул. Баженова, д. 2



К. Б. Здирук
Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана
Россия

Здирук Константин Борисович, кандидат технических наук, доцент 

105005, Москва, ул. 2-я Бауманская, д. 5, стр. 1



Л. С. Куликов
Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана
Россия

Куликов Лев Сергеевич, доктор технических наук, профессор

105005, Москва, ул. 2-я Бауманская, д. 5, стр. 1



Список литературы

1. Чекалин А. А., Скрыль С. В., Минаев В. А. Комплексный технический контроль эффективности мер безопасности систем управления в органах внутренних дел. Ч. 2. Практические аспекты технической разведки и комплексного технического контроля. M.: Горячая линия – Телеком, 2006. 205 с.

2. Weigend A. Data for the People: How to Make Our Post-Privacy Economy Work for You. S.F.: Basic Books, 2017. 272 p.

3. Russell S., Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. 3rd ed. New Jersey: Prentice Hall, 2010. 1152 p.

4. Liang Wang, Li Cheng, Guoying Zhao. Machine Learning for Human Motion Analysis: Theory and Practice. Publisher IGI Global, 2009. 318 p.

5. Rud O. P. Business Intelligence Success Factors: Tools for Aligning Your Business in the Global Economy. Hoboken, N.J.: Wiley & Sons, 2009. 305 p.

6. Witten I. H., Eibe F. Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques. 2nd ed. San Francisco, Morgan Kaufmann Publisher, 2005. 664 p.

7. Estelles-Arolas E., Gonzalez-Ladron-de-Guevara F. Towards an Integrated Crowdsourcing Definition. Journal of Information Science, 2012, vol. 38, no. 2, pp. 189–200. DOI: 10.1177/0165551512437638.

8. Schmidhuber J. Deep Learning in Neural Networks: An Overview. Neural Networks. 2015, vol. 61, pp. 85–117. DOI: 10.1016/j.neunet.2014.09.003.

9. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем – искусство и наука. М.: Мир, 1978. 420 с.

10. Top 10 Strategic Technology Trends for 2019. Gartner, Inc. [Электронный ресурс]. URL: https://www.gartner.com/doc/3891569?srcId=1-3931087981 (дата обращения: 05.04.2019).

11. Боргест Н. М. Научный базис онтологии проектирования // Онтология проектирования. 2013. № 1 (7). С. 7–25.

12. Труфанов С. Н. Грамматика разума. Самара: Гегель-фонд, 2003. 624 с.

13. Здирук К. Б. Применение цифровых двойников в системах управления сложными объектами [Электронный ресурс] // Экстремальные технологии и системы. URL: https://www.extansy.com/ (дата обращения: 07.07.2019).

14. Оценка автоматизированных систем сбора и обработки данных на основе показателя внутренней конфликтности / В. А. Минаев, К. Б. Здирук, А. В. Мазин, Е. В. Поддубная // Вопросы радиоэлектроники. 2017. № 11. С. 29–34.

15. Моделирование внутренних конфликтов автоматизированных систем сбора и обработки данных / В. А. Минаев, А. В. Мазин, К. Б. Здирук, Е. В. Поддубная // Радиопромышленность. 2018. № 1. С. 118–123.

16. Седякин Н. М. Об одном физическом принципе теории надежности // Известия АН СССР. Cер. Техн. кибернетика. № 3. 1966. С. 80–87.


Для цитирования:


Минаев В.А., Мазин А.В., Здирук К.Б., Куликов Л.С. Цифровые двойники объектов в решении задач управления. Радиопромышленность. 2019;29(3):68-78. https://doi.org/10.21778/2413-9599-2019-29-3-68-78

For citation:


Minaev V.A., Mazin A.V., Zdiruk K.B., Kulikov L.S. Digital twins of objects in the solution of control problems. Radio industry (Russia). 2019;29(3):68-78. (In Russ.) https://doi.org/10.21778/2413-9599-2019-29-3-68-78

Просмотров: 98


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2413-9599 (Print)
ISSN 2541-870X (Online)