name: Определение оптимальной периодичности технического обслуживания информационно-измерительной и управляющей системы с применением нейросетевых технологий
keyword_list: ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБСЛУЖИВАНИЕ, ОПТИМАЛЬНЫЙ ПЕРИОД, ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЕ И УПРАВЛЯЮЩИЕ СИСТЕМЫ, НЕЧЕТКАЯ ЛОГИКА, НЕЙРОСЕТЬ, НЕЙРОННАЯ СЕТЬ ЭЛМАНА
abstract: Объект исследования: техническое состояние информационно-измерительной и управляющей системы (ИИУС) - системы наведения и стабилизации панорамического визира (СНСПВ) в процессе эксплуатации. Цели: повышение коэффициента технического использования,  снижение затрат на техническое обслуживание и уменьшение непроизводительного расходуемого ресурса. Модифицирован метод определения оптимального периода технического обслуживания СНСПВ, решающий задачу повышения точности определения периодичности технического обслуживания; разработана структура саморегулируемой подсистемы формирования моделей оценки и прогнозирования изменения определяющих параметров «Потребление тока» и «Скорость наведения» СНСПВ. Практические результаты и их новизна: разработка саморегулируемой подсистемы построения моделей оценки и прогнозирования изменения определяющих параметров СНСПВ и формирование алгоритмов определения оптимального периода технического обслуживания при эксплуатации по техническому состоянию с контролем параметров. Результаты реализованы в ПАО «Электроприбор», г. Тамбов, в учебном процессе ФГБОУ ВО «ТГТУ». Эффективность: применение модифицированного метода определения оптимальной периодичности технического обслуживания СНСПВ позволяет повысить точность определения оптимального периода технического обслуживания на 17%, повысить коэффициент технического использования на 5%, снизить суммарные затраты на техническое обслуживание на 20% и уменьшить показатель непроизводительно расходуемого ресурса на 28%. Область применения: конструкторские бюро по разработке ИИУС, в процессе испытаний надежности ИИУС.
chairman_dissertation_council.surname: Мищенко С. В.
chairman_dissertation_council.position: Профессор
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
organization_supervisor.surname: Краснянский М. Н.
organization_supervisor.position: Ректор
organization_supervisor.degree: Доктор технических наук
rubrics.code: 28.23.37
rubrics.name: Нейронные сети
oecds.code: 01.02.ET
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
speciality_codes.name: Информационно-измерительные и управляющие системы (по отраслям)
speciality_codes.code: 05.11.16
supervisors.fio: Зырянов Ю.Т.
supervisors.scientific_degree: Доктор технических наук
supervisors.speciality_code: Информационно-измерительные и управляющие системы (по отраслям)
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Юрков Н.К.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Информационно-измерительные и управляющие системы (по отраслям)
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Матвеев Ю.Н.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Информационно-измерительные и управляющие системы (по отраслям)
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: ФГБОУ ВО "ТГТУ"
protection_organization.name: федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Тамбовский государственный технический университет"
protection_organization.ogrn: 1026801156557
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения
author_organization.short_name: ФГБОУ ВО "ТГТУ"
author_organization.name: федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Тамбовский государственный технический университет"
author_organization.ogrn: 1026801156557
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения