SENSITIVITY OF THE TECHNICAL CONDITION OF ELECTRICAL EQUIPMENT OF MOBILE ROBOTIC COMPLEXES FOR SOLVING MONITORING TASKS

封面

如何引用文章

全文:

详细

Background. To solve the problem of sensing the technical condition of the electrical equipment of mobile robotic complexes through the integration of sensory information, a monitoring procedure is proposed as an integral part of a maintenance and repair system based on a proactive concept. Materials and methods. Using the method of associative analogy, a comparison of the time-deterministic process of reducing the performance of the robotics complex with a deterioration in human performance has been carried out, which makes it possible to assess the technical condition according to a generalized parameter characterizing the energy efficiency of the RTK using fuzzy logical inference. Results and conclusions. In the process of simulating such a cognitive function of a person as the perception of well-being, a numerical assessment of the complex's current technical condition by the control system is implemented.

作者简介

Andrey Zayara

Military Innovative Technopolis "ERA"

编辑信件的主要联系方式.
Email: zaw1966@mail.ru

Candidate of technical sciences, senior research fellow of the research department

(41 Pionersky avenue, Anapa, Russia)

Maksim Danilin

Scientific and Production Association "Avanti"

Email: metod@avgr.tech

General director

(57 Topolevaya street, Kazan, Russia)

参考

  1. Gaskarov D.V., Golinkevich T.A., Mozgalevskiy A.V. Prognozirovanie tekhnicheskogo sostoyaniya i nadezhnosti radioelektronnoy apparatury = Forecasting the technical condition and reliability of electronic equipment. Moscow: Sov. radio, 1974:224. (In Russ.)
  2. Proactive MRO concept. Assotsiatsiya EAM = EAM Association. (In Russ.). Available at: https://eam.su/proaktivnaya-koncepciya-toir.html (accessed 27.05.2024).
  3. Patterns of wear processes of parts and components of electrical equipment. Snabzhenie elektrotekhnicheskim oborudovaniem = Supply of electrical equipment. (In Russ.). Available at: https://www.ess-ltd.ru/diagnostics-electrical/zakonomernosti-protsessov-iznosa/ (accessed 27.05.2024).
  4. Strizhakova O.V., Orlov V.A., Fetisov O.B. About human health, well-being and efficiency. Uchenye zapiski universiteta imeni P.F. Lesgafta = Scientific notes of the P.F. Lesgaft University. 2022;(11):535–539. (In Russ.)
  5. Zayara A.V., Danilin M.E. Application of fuzzy logical inference for modeling the process of changing the technical condition of electrical equipment of mobile robotic complexes. Nadezhnost' i kachestvo slozhnykh system = Reliability and quality of complex systems. 2024;(2):120–125. (In Russ.). doi: 10.21685/2307-4205-2024-2-14
  6. Demidova G.L., Lukichev D.V. Regulyatory na osnove nechetkoy logiki v sistemakh upravleniya tekhnicheskimi ob"ektami = Regulators based on fuzzy logic in control systems of technical facilities. Saint Petersburg: Universitet ITMO, 2017:81. (In Russ.)
  7. Bronevich A.G., Lepskiy A.E. Nechetkie modeli analiza dannykh i prinyatiya resheniy: ucheb. posobie = Fuzzy models of data analysis and decision-making : textbook. Moscow: Izd. dom Vysshey shkoly ekonomiki, 2022:264. (In Russ.)
  8. Konovalov A.A. Osnovy traektornoy obrabotki radiolokatsionnoy informatsii: v 2 ch. = Fundamentals of trajectory processing of radar information: in 2 parts. Saint Petersburg: Izd-vo SPbGETU «LETI», 2014;Pt.2:179. (In Russ.)
  9. Interpolating time series in Pandas using Cubic spline. Stack Overflow. Available at: https://stackoverflow.com/questions/13930367/ interpolating-time-series-in-pandas-using-cubic-spline (accessed 08.07.2024).
  10. Budson A.E., Richman K.A., Kensinger E.A. Consciousness as a Memory System. Cognitive and Behavioral Neurology. Available at: https://journals.lww.com/cogbehavneurol/fulltext/2022/12000/consciousness_as_a_ memory_system.5.aspx (accessed 02.11.2024).
  11. Griber Yu.A., Yung I.L. Health and disease: color associations in modern Russian culture. Chelovek i kul'tura = Man and Culture. 2018;(5):32–43. (In Russ.). doi: 10.25136/2409-8744.2018.5.23491
  12. Egzhov D.V., Nadeykina L.A., Tereshko P.O. Air passenger support system using location monitoring technologies. Nadezhnost' i kachestvo slozhnykh system = Reliability and quality of complex systems. 2024;(3): 124–129. (In Russ.)

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML


Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名 4.0国际许可协议的许可

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».