Реферат на тему: Цифровые виртуальные испытания АСУ с элементами ИИ

Цель работы

Исследовать принципы и методы интеграции технологий искусственного интеллекта (в первую очередь, машинного обучения и интеллектуального анализа данных) в процессы цифрового виртуального моделирования и испытаний автоматизированных систем управления (АСУ), и продемонстрировать на конкретных примерах или теоретических моделях, как это применение позволяет повысить эффективность, полноту тестирования и снизить потребность в дорогостоящих и рискованных натурных испытаниях.

Основная идея

Применение технологий искусственного интеллекта (машинного обучения и анализа данных) для создания интеллектуальной виртуальной среды испытаний АСУ. Эта среда способна генерировать реалистичные тестовые сценарии, включая редкие и критические ситуации, прогнозировать поведение системы и ее компонентов в этих условиях, автоматически выявлять аномалии и потенциальные уязвимости, а также оптимизировать сам процесс тестирования. Это позволяет существенно снизить затраты, сроки и риски, связанные с разработкой и отладкой сложных АСУ.

Проблема

Традиционные методы разработки и отладки сложных Автоматизированных Систем Управления (АСУ) сталкиваются с существенными ограничениями при проведении натурных испытаний. Они требуют огромных финансовых затрат на создание физических стендов, привлечение персонала и эксплуатацию оборудования, а также несут высокие риски повреждения дорогостоящей аппаратуры или возникновения аварийных ситуаций при тестировании в экстремальных или нештатных режимах. Кроме того, физические испытания часто не могут обеспечить необходимую полноту тестового покрытия, особенно для воспроизведения редких, критических или опасных сценариев, и требуют значительного времени на подготовку и проведение. Существующие подходы к цифровому моделированию, хотя и снижают часть этих затрат, зачастую не обладают достаточной гибкостью, интеллектуальностью и адаптивностью для эффективного прогнозирования поведения сложных АСУ во всем многообразии возможных условий и автоматической оптимизации самого процесса тестирования.

Актуальность

Актуальность темы обусловлена стремительным развитием технологий искусственного интеллекта, особенно машинного обучения и анализа данных, и их растущим проникновением в область инженерного моделирования и тестирования. В условиях ускорения циклов разработки сложных технических систем (промышленные АСУ ТП, системы управления транспортом, энергокомплексами, робототехническими платформами) и ужесточения требований к их надежности и безопасности, цифровые виртуальные испытания с элементами ИИ становятся критически важным инструментом. Они позволяют существенно сократить сроки вывода изделий на рынок, минимизировать финансовые потери и риски, связанные с натурными испытаниями, и достичь нового уровня глубины и полноты тестирования за счет моделирования ранее недоступных сценариев. Интеграция ИИ в виртуальные полигоны отвечает общемировым трендам цифровизации промышленности (Индустрия 4.0) и является ключевым фактором повышения конкурентоспособности отечественных разработок в области АСУ.

Задачи

1. 1. 1. Провести анализ современных методов цифрового виртуального моделирования и испытаний АСУ, выявив их сильные стороны и ограничения.
2. 2. 2. Исследовать принципы и конкретные технологии искусственного интеллекта (машинное обучение, глубинное обучение, интеллектуальный анализ данных), применимые для решения задач виртуального тестирования АСУ, таких как генерация тестовых сценариев, прогнозирование поведения, обнаружение аномалий и оптимизация процесса испытаний.
3. 3. 3. Разработать концептуальную модель или рассмотреть теоретические подходы к построению интеллектуальной виртуальной испытательной среды для АСУ, интегрирующей выявленные технологии ИИ.
4. 4. 4. Проанализировать на конкретных примерах или теоретических моделях, как применение ИИ в цифровых испытаниях АСУ позволяет повысить эффективность (скорость, полноту покрытия сценариев, точность диагностики) и снизить потребность в ресурсоемких и рискованных натурных испытаниях.
5. 5. 5. Обобщить потенциальные преимущества и возможные вызовы, связанные с внедрением ИИ в процессы виртуального тестирования АСУ.