The object of research, development or design (in Russian) : Является показания датчиков (временной ряд), события об авариях или отклонения работы технического устройства и методы анализа временных рядов. Данные временного ряда будут получены с биогазовой установки, на котором выполнена цифровизация процессов работы.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Датчиктердің көрсеткіштері (уақыт қатары), апаттар туралы оқиғалар немесе техникалық құрылғы жұмысының ауытқуы және уақыт қатарларын талдау әдістері. Уақыт қатарының деректері жұмыс процестерін цифрландыру орындалған биогаз қондырғысынан алынатын болады.

Aim of work (in Russian) : Разработка интеллектуальной системы для анализа и оценки аварийности технических систем, построенная на основе современных метода нейронных дифференциальных уравнений.

Aim of work (in Kazakh) : Нейрондық дифференциалдық теңдеулердің заманауи әдісіне негізделген техникалық жүйелердің апаттылығын талдау және бағалау үшін интеллектуалды жүйені құру.

Методы исследования (на русском) : Алгоритмы машинного обучения, методики искусственного интеллекта, теория дифференциальных уравнений, данные направления позволят построить модель предсказания аварийности системы. Теория управления базами данных (не реляционных базы данных), данные системы позволят установить оптимальное хранение временных рядов большого объема.

Методы исследования (на казахском) : Машиналық оқыту алгоритмдері, жасанды интеллект әдістері, Дифференциалдық теңдеулер теориясы, осы бағыттар жүйенің апаттылығын болжау моделін құруға мүмкіндік береді. Деректер базасын басқару теориясы (реляциялық емес мәліметтер базасы), жүйенің деректері үлкен көлемдегі уақыт қатарларының оңтайлы сақталуын орнатуға мүмкіндік береді.

Obtained results and novelty (in Russian) : Предсказание аварийности и устойчивой работы технического комплекса является важной задачей в проблеме поддерживания качественной работы различного вида оборудования. Решение данной проблемы логическим образом является экономически выгодной по сравнению с проблемой полной замены или глубокого ремонта технического комплекса или устроуства. Выявления пред аварийности технического комплекса основывается на предсказании аварийности основных компонентов устройства, которые оказывают огромное влияние на рабочие характеристики. Современные исследования показали, что мониторинг характеристик компонентов технического комплекса по – прежнему остается важнейшей задачей для принятия обоснованных решений в области эксплуатации и технического комплекса.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Апатты және техникалық кешеннің тұрақты жұмысын болжау әр түрлі жабдықтардың сапалы жұмысын қамтамасыз етудегі маңызды міндет болып табылады. Бұл мәселені логикалық түрде шешу техникалық кешенді немесе құрылғыны толығымен ауыстыру немесе терең жөндеу мәселесімен салыстырғанда экономикалық тұрғыдан тиімді. Техникалық кешеннің апатқа ұшырауын анықтау құрылғының жұмыс сипаттамаларына үлкен әсер ететін негізгі компоненттерінің апаттылығын болжауға негізделген. Заманауи зерттеулер көрсеткендей, техникалық кешен компоненттерінің сипаттамаларын бақылау пайдалану және техникалық кешен саласында негізделген шешімдер қабылдау үшін маңызды міндет болып қала береді.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : На данном этапе работы выполнены опытно конструкторские работы по созданию контролеррову по сбору данных. Большое количество измерительных каналов позволяет добавить дополнительные датчики разных параметров на входе и выходе установки, а также расходомеров. Использование этих датчиков позволяет реализовать теплосчетчик, который можно использовать при анализе эффективности работы технического устройства. Доступ к Интернету дает возможность для мониторинга многих современных систем через Интернет – технология умный дом и IoT.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Осы кезеңде деректерді жинау бойынша контроллерлер құру бойынша тәжірибелік конструкторлық жұмыстар орындалды. Өлшеу арналарының көп саны қондырғының кірісі мен шығысына, сондай-ақ шығын өлшегіштерге әртүрлі параметрлердің қосымша сенсорларын қосуға мүмкіндік береді. Бұл датчиктерді пайдалану жылу есептегішін іске асыруға мүмкіндік береді, оны техникалық құрылғының тиімділігін талдау кезінде пайдалануға болады. Интернетке қол жеткізу арқылы көптеген заманауи жүйелерді бақылауға мүмкіндік береді Интернет технологиясы ақылды үй және IoT.

Level of implementation (in Russian) : На данный выполнены работы по обзору литературы по технологии IoT для эффективного сбора данных, также выполнен обзор и аналитический анализ существующих решений по передачи данных на основе интернет вещей. Выполнены по опытно – конструкторским работам для установки и проведения тестирования сбора данных.

Level of implementation (in Kazakh) : Бұл жағдайда деректерді тиімді жинау үшін IoT технологиясы бойынша әдебиеттерге шолу жұмыстары жүргізілді, сонымен қатар интернет заттары негізінде деректерді беру бойынша қолданыстағы шешімдерге шолу және аналитикалық талдау жасалды. Деректерді жинау тестілеуін орнату және өткізу үшін тәжірибелік-конструкторлық жұмыстар бойынша орындалды.

Efficiency (in Russian) : Применение новой архитектуры имеет ряд преимуществ по сравнению существующими архитектурами (recurent neural network) RNN, такие как: - Эффективность. В обучении нейронных дифференциальных уравнений не обязательно вычислять градиент через все операции численного метода и также нет необходимости хранить промежуточные результаты. - Гибкость времени работы. По сравнению с решениями дифференциальных уравнений, где шаг сетки определяет точность модели и влияет на время вычисления, в нейронных дифференциальных уравнениях мы можем явно контролировать баланс между численной точностью и вычислительными затратами. -Количество параметров. Если сравнивать ResNet, преимуществом предложенной архитектуры является меньшее количество параметров, так как не требуется для каждого слоя новые параметры.

Efficiency (in Kazakh) : Жаңа архитектураны пайдалану бар архитектураларға (recurent neural network) RNN қарағанда бірқатар артықшылықтарға ие, мысалы: - Тиімділік. Нервтік дифференциалдық теңдеулерді оқытуда сандық әдістің барлық операциялары арқылы градиентті есептеу қажет емес, сонымен қатар аралық нәтижелерді сақтаудың қажеті жоқ. - Жұмыс уақытының икемділігі. Тор аралығы модельдің дәлдігін анықтайтын және есептеу уақытына әсер ететін дифференциалдық теңдеулерді шешумен салыстырғанда, нейрондық дифференциалдық теңдеулерде сандық дәлдік пен есептеу құны арасындағы тепе-теңдікті анық басқара аламыз. - Параметрлер саны. ResNet-пен салыстырғанда, ұсынылған архитектураның артықшылығы - параметрлердің аздығы, өйткені әрбір қабат үшін жаңа параметрлер қажет емес.

Field of application (in Russian) : Целевыми потребителями являются организации, которые решают проблему цифровизации производства и решают проблему оптимизации производства с помощью снижении издержек на ремонт и техническое обслуживание технических устройств. Такие компании как, горнодобывающие компании и нефтегазовые компании.

Field of application (in Kazakh) : Мақсатты тұтынушылар-өндірісті цифрландыру мәселесін шешетін және техникалық құрылғыларды жөндеу және техникалық қызмет көрсету шығындарын азайту арқылы өндірісті оңтайландыру мәселесін шешетін ұйымдар. Тау-кен компаниялары және мұнай-газ компаниялары сияқты компаниялар.