Математическое и программное обеспечение оценки текущего состояния и прогнозирования работоспособности промышленных роботов на основе данных журналов событий

Abstract

В работе представлено исследование методов и подходов для управления процессом технического обслуживания производственного оборудования, на примере промышленных роботов, с использованием методов интеллектуального анализа данных. Произведен анализ методов управления и оценки моделей анализа данных. Спроектирована архитектура управления моделями и данными. Разработан алгоритм подбора модели анализа данных для данных, характеризующихся определенной мерой подобия. Произведена апробация алгоритма на данных, полученных в процессе работы четырех разных промышленных роботов. Результаты тестирования моделей показывают, что тестовые данные с большей степенью подобия дают более точный результат прогнозирования.

The paper presents a study of methods and approaches for managing the process of maintenance of production equipment, using the example of industrial robots, using data mining methods. The analysis of management methods and evaluation of data analysis models is carried out. The architecture of model and data management is designed. An algorithm for selecting a data analysis model for data characterized by a certain measure of similarity has been developed. The algorithm was tested on data obtained during the operation of four different industrial robots. The results of model testing show that test data with a greater degree of similarity gives a more accurate prediction result.