ENSURING FUNCTIONAL SUSTAINABILITY OF PRODUCTION PROCESSES OF INDUSTRIAL ENTERPRISES BASED ON THE NEUROADAPTIVE SYSTEM

ID елемента: 22634
2026/05/05
Властивості
Назва
Англійська
ENSURING FUNCTIONAL SUSTAINABILITY OF PRODUCTION PROCESSES OF INDUSTRIAL ENTERPRISES BASED ON THE NEUROADAPTIVE SYSTEM
Російська
.
Українська
ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ФУНКЦІОНАЛЬНОЇ СТІЙКОСТІ ВИРОБНИЧИХ ПРОЦЕСІВ ПРОМИСЛОВИХ ПІДПРИЄМСТВ НА ОСНОВІ НЕЙРОАДАПТИВНОЇ СИСТЕМИ
Опис
Англійська
The article considers the problem of ensuring the functional stability of production processes of industrial enterprises based on neuroadaptive systems. In an industry where production processes are becoming increasingly complex and automated, the importance of reliable and sustainable control systems is growing. An analysis of modern approaches to the use of neural networks for adaptive management of production processes is carried out, which allows to increase their efficiency and reliability. Various methods of increasing functional stability are analyzed, including adaptive learning algorithms, regularization, and error detection and correction techniques. Special attention is paid to the integration of neuroadaptive systems with existing technologies and production lines, as well as their ability to quickly recover from failures and adapt to changing operating conditions. Based on the analysis, a new algorithm for diagnosing the main neuroadaptive systems is proposed, which will contribute to increasing the stability and reliability of production processes. When designing the hardware implementation of neural networks, such characteristics as scalability, development cost, compatibility with past and future versions are taken into account. Therefore, among existing neurochips, Google TPU v4 was chosen because it has a high performance factor and the system part of the software implements set of operations for managing the network interaction of system nodes. It is important to note that neural networks can be used in combination with other diagnostic methods and systems, such as expert systems, physical models, statistical methods.
Російська
46-54
Українська
У статті розглядається проблема забезпечення функціональної стійкості виробничих процесів промислових підприємств на основі нейроадаптивних систем. В умовах індустрії, де виробничі процеси стають дедалі складнішими та автоматизованими, важливість надійних і стійких систем управління зростає. Проводиться аналіз сучасних підходів до використання нейронних мереж для адаптивного управління виробничими процесами, що дозволяє підвищити їхню ефективність та надійність. Аналізуються різні методи підвищення функціональної стійкості, включаючи адаптивні алгоритми навчання, регуляризацію та техніки виявлення і корекції помилок. Особлива увага приділяється інтеграції нейроадаптивних систем з існуючими технологіями та виробничими лініями, а також їх здатності до швидкого відновлення після збоїв і адаптації до змінних умов експлуатації. На основі проведеного аналізу запропоновано новий алгоритм діагностування на основні нейроадаптивної системи, що сприятиме підвищенню стійкості та надійності виробничих процесів. При проектуванні апаратної реалізації нейромереж враховуються такі характеристики нейрочіпів, як масштабованість, вартість розробки, сумісність з минулими та майбутніми версіями. Тому серед існуючих нейрочіпів було обрано Google TPU v4, оскільки у нього високий коефіцієнт продуктивності, а фреймворки машинного навчання, такі як TensorFlow та PyTorch, надають набір операцій для управління мережевим взаємодією вузлів системи. Важливо зазначити, що нейронні мережі можуть використовуватися в комплексі з іншими методами та системами діагностування, такими як експертні системи, фізичні моделі, статистичні методи.
Автор
Українська
Olimpiyeva, Yu.
Тематика
Англійська
functional stability
Англійська
diagnostics
Англійська
neural networks
Англійська
neuroadaptive systems
Англійська
algorithm
Англійська
neurochips
Англійська
production process
Англійська
industrial enterprises
Російська
11
Українська
функціональна стійкість
Українська
діагностування
Українська
нейронні мережі
Українська
нейроадаптивні системи
Українська
алгоритм
Українська
нейрочіпи
Українська
виробничий процес
Українська
промислові підприємства
Видавництво
Українська
Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка»
Тип
info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Українська
Рецензована Стаття
Формат
application/pdf
Ідентифікатор
https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/3445
10.26906/SUNZ.2024.3.046
Джерело
Англійська
Control, Navigation and Communication Systems. Academic Journal; Vol. 3 No. 77 (2024): Control, Navigation and Communication Systems; 46-54
Російська
Системы управления, навигации и связи. Сборник научных трудов; Том 3 № 77 (2024): Системи управління, навігації та зв’язку; 46-54
Українська
Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць; Том 3 № 77 (2024): Системи управління, навігації та зв’язку; 46-54
2073-7394
10.26906/SUNZ.2024.3
2024. №3 (77)
Мова
uk
Відношення
https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/3445/2866
Права
Українська
Авторське право (c) 2024 Yu. Olimpiyeva
Набори елементів 1
Збірник наукових праць. Системи управління, навігації та зв’язку
20733 423 items
Інформація про метадані
Створено
2026-5-5 12:56
Остання зміна
2026-5-5 12:56
ID елемента
#22634