Повышение безотказной работы изделий с использованием элементов искусственного интеллекта

В.И. Сердюков, Н.А. Сердюкова, С.И. Шишкина

ISSN 0236-3941. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Машиностроение. 2017. № 1

19.

Агафонов С.А., Герман А.Д., Муратова Т.В.

Дифференциальные уравнения. М.: Изд-

во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2000. 347 с.

20.

Шишкина С.И.

Об одном подходе к решению системы дифференциальных уравне-

ний // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Естественные науки. 2012. Спец. вып. «Ма-

тематическое моделирование в технике». С. 213–218.

Сердюков Владимир Иванович

—

д-р техн. наук, профессор кафедры «Прикладная

математика» МГТУ им. Н.Э. Баумана (Российская Федерация, 105005, Москва, 2-я Бау-

манская ул., д. 5), главный научный сотрудник Института управления образованием

Российской академии образования (Российская Федерация, 105062, Москва, ул. Мака-

ренко, д. 5/16, стр. 1Б).

Сердюкова Наталья Александровна

—

д-р экон. наук, профессор кафедры «Финансы и

цены» РЭУ имени Г.В. Плеханова (Российская Федерация, 117997, Москва, Стремянный

переулок, д. 36)

Шишкина Светлана Ивановна

—

канд. техн. наук, доцент кафедры «Прикладная мате-

матика» МГТУ им. Н.Э. Баумана (Российская Федерация, 105005, Москва, 2-я Бауман-

ская ул., д. 5).

Просьба ссылаться на эту статью следующим образом:

Сердюков В.И., Сердюкова Н.А., Шишкина С.И. Повышение безотказной работы изделий с

использованием элементов искусственного интеллекта

// Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана.

Сер. Машиностроение. 2017. № 1. C. 62–72. DOI: 10.18698/0236-3941-2017-1-62-72

INCREASE IN PRODUCTS UPTIME BY USING ELEMENTS OF ARTIFICIAL

INTELLIGENCE

V.I. Serdyukov

wis24@yandex.ru

N.A. Serdyukova

nsns25@yandex.ru

S.I. Shishkina

shish-bmstu@mail.ru

Bauman Moscow State Technical University, Moscow, Russian Federation

Plekhanov Russian University of Economics, Moscow, Russian Federation

Institute of Education Management of Russian Academy of Education,

Moscow, Russian Federation

Abstract

Keywords

The reliability of complex technical objects plays an increas-

ingly important role in the age of high speeds and implementa-

tion of complex science-intensive technologies in all areas of

human activity. The article describes one of the ways to in-

crease products uptime due to the combined redundancy with

recovery, using elements of artificial intelligence. We identified

and investigated its reliability function as well. Moreover, we

assessed its advantages and disadvantages and found the par-

tial redundancy the most advantageous under assumption that

the switch operates in an automatic mode. We took into ac-

count the existing differences in technical parameters and the

failure flow rates. The paper presents the system of equations

Products uptime, partial redundancy,

loaded reserve, unloaded reserve,

combined redundancy with recovery,

possible node states graph, reliability

function, average uptime, Kolmogo-

rov —Chapman system