Iнтегрована система цифрового двійника для адаптивної діагностики складних технічних систем

Анотація

У статті представлено комплексну методологічну основу створення інтегрованого інформаційного середовища для моніторингу, діагностики та прогнозування технічного стану складних технічних систем (СТС) на прикладі суднових енергетичних установок. Актуальність роботи зумовлена необхідністю переходу від фрагментованих і статичних аналітичних методів до динамічних систем управління життєвим циклом обладнання в режимі реального часу. Основну увагу зосереджено на синтезі класичних підходів, зокрема імовірнісних графів і дерев відмов, із сучасними технологіями, такими як цифрові двійники (Digital Twin, DT), потокова аналітика великих даних та парадигма «Model-as-a-Service» (MaaS).Наукова новизна дослідження полягає у розробленні адаптивної архітектури, в межах якої традиційне статичне дерево відмов трансформується у динамічну онтологічну структуру. Запропоновано математичну модель розрахунку ризику на основі апроксимації Min Cut Upper Bound, що забезпечує обчислювальну ефективність під час обробки високої інтенсивності телеметричних потоків із використанням Kafka та Flink. У роботі описано оригінальну архітектуру класифікатора помилок, який функціонує як семантичний валідатор. Реалізація механізму «veto», заснованого на фізичних обмеженнях цифрового двійника, дозволила знизити рівень хибнопозитивних спрацьовувань діагностичної моделі на 20 %, забезпечивши пріоритет фізичної узгодженості над статистичними кореляціями. Практичну значущість дослідження підтверджено результатами імітаційного моделювання різних сценаріїв деградації компонентів двигуна. Експериментальні дані свідчать, що інтеграція прогностичних моделей у контур цифрового двійника забезпечує системну перевагу: точність класифікації зростає з 0,87 до 0,94, а затримка оновлення прогнозу скорочується більш ніж удвічі — з 5,0 до 2,1 с. Запропоновано методологію управління життєвим циклом моделей на основі замкненого циклу MLOps, що включає фізично обґрунтоване навчання, тіньове розгортання та автоматизоване виявлення дрейфу характеристик.У роботі формалізовано алгоритм обчислення залишкового корисного ресурсу (Remaining Useful Life, RUL) на основі динамічного градієнта ймовірності, що дає змогу системі адаптуватися до змін інтенсивності експлуатації в режимі реального часу. Сформована багаторівнева архітектура інформаційного середовища, яка охоплює рівні збору даних, попередньої обробки, діагностики, прогнозування та підтримки прийняття рішень, становить завершене методологічне рішення для проактивного технічного обслуговування та переходу до автономних систем моніторингу СТС.