СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ ДИАГНОСТИКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ СУДОВЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СЕТЕЙ БАЙЕСА ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТИ БЕЗОТКАЗНОЙ РАБОТЫ
Аннотация и ключевые слова
Аннотация (русский):
Проведен анализ современного состояния и требований к процессу диагностирования судовых техни-ческих средств. Рассмотрены особенности диагностирования судовых механизмов и оборудования, ме-тодов и средств контроля и мониторинга, обнаружение дефектов, величин измеряемых параметров, прогноза остаточного ресурса и др. с оценкой реального технического состояния объекта. Прогресс не стоит на месте, функциональность и сложность различного рода систем и механизмов с каждым годом все увеличивается. Не обошло это стороной и морскую отрасль. Современное судно – сложный меха-низм, для нормальной работы которого необходим постоянный и тщательный контроль со стороны эки-пажа. Для упрощения этого процесса были созданы различные автоматизированные системы. Но чем сложнее такие системы, тем ниже их надежность и выше частота отказа. Для вычисления вероятности безотказной работы судовых систем используются сети Байеса

Ключевые слова:
диагностика, техническое состояние, судовая энергетическая установка, судовые технические средства
Список литературы

1. Клишев, В. Г. Анализ методов диагностики су-довых энергетических установок / В. Г. Клишев, В. Е. Колпаков // Известия Международной ака-демии аграрного образования. - 2017. - № 35. - С. 65-70. - EDN ZQTDLF.

2. Епихин, А. И. Модуль диагностики двигателя внутреннего сгорания в системе поддержки принятия решений экипажем танкера-газовоза / А. И. Епихин // Вестник Астраханского государ-ственного технического университета. Серия: Морская техника и технология. - 2017. - № 4. - С. 31-39. - DOIhttps://doi.org/10.24143/2073-1574-2017-4-31-39. - EDN ZRITXH.

3. Покусаев, М. Н. Система диагностики судовых энергетических установок с применением нейросетевых моделей / М. Н. Покусаев, Н. Н. Касимов // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. - 2012. - № 2. - С. 88-93. - EDN PAJWWL.

4. Соловьев, А. В. Системы мониторинга судовых дизелей в эксплуатации / А. В. Соловьев // Вест-ник Астраханского государственного техниче-ского университета. Серия: Морская техника и технология. - 2018. - № 1. - С. 87-92. - DOIhttps://doi.org/10.24143/2073-1574-2018-1-87-92. - EDN YOQFCW.

5. Kondratyev, S. I. A diagnostic system of an intelli-gent component based on Bayesian accurate infer-ence networks / S. I. Kondratyev, A. I. Epikhin, S. O. Malakhov // Journal of Physics: Conference Se-ries, Novosibirsk, 12-14 мая 2021 года. - Novosi-birsk, 2021. - P. 012022. - DOIhttps://doi.org/10.1088/1742-6596/2032/1/012022. - EDN VGBGQW.

6. Епихин, А. И. Анализ безопасности безэкипаж-ных судов на основе структуры модели риска с использованием сети байеса / А. И. Епихин, Е. В. Хекерт, М. А. Модина // Морские интеллек-туальные технологии. - 2021. - № 2-4(52). - С. 38-46. - DOIhttps://doi.org/10.37220/MIT.2021.52.2.067. - EDN ODSQOM.


Войти или Создать
* Забыли пароль?