Автоматизированная система контроля знаний и навыков персонала промышленных объектов по диагностике состояния электромеханического оборудования

Аннотация

Исследование посвящено разработке универсальной автоматизированной системы контроля (АСК) знаний и навыков персонала промышленных объектов (в частности, в горнодобывающей отрасли), обеспечивающей создание и гибкую модификацию базы правил диагностики состояния электромеханического оборудования для дальнейшей генерации на основе данной базы тестов и упражнений требуемых видов. Представлена методика на основе графической нотации UML для формализованного описания (онтологического моделирования) предметной области диагностики электромеханического оборудования и соответствующих интерактивных упражнений в АСК. Методика обеспечивает инвариантность к различным видам неисправностей на оборудовании, позволяет добавлять и изменять классы, атрибуты, взаимосвязи классов для совершенствования представления знаний о предметной области диагностики. Формализованное описание предметной области диагностики состояния оборудования на основе разработанной методики используется для программной реализации разных форм компьютерного контроля знаний и навыков. Показаны примеры тестов и упражнений для автоматизированного контроля знаний и навыков по диагностике электромеханического оборудования погрузочно-разгрузочных машин. Результаты исследований в их прикладном применении позволяют упростить и повысить качество контроля знаний по диагностике электромеханических систем с целью улучшения процесса подготовки персонала.

Ключевые слова

Горнодобывающая промышленность, электромеханические системы, диагностика оборудования, графическая нотация UML, автоматизированная система контроля (АСК) знаний и навыков.

Список литературы

1. Полевщиков И.С. Моделирование и автоматизированный контроль выполнения упражнений на тренажерном комплексе для обучения операторов технологических установок на основе объектно-ориентированного подхода // Уголь. 2025;(7):62-70. DOI: 10.18796/0041-5790-2025-7-62-70. Polevshchikov I.S. Modeling and automated control of exercise performance in a training complex for training process plant operators based on an object-oriented approach. Ugol’. 2025;(7):62-70. (In Russ.). DOI: 10.18796/0041-5790-2025-7-62-70.
2. Polevshchikov I.S., Mokrushin S.A., Nedvetsky V.M., Dmitruk M.V. Mathematical and software support for the automated knowledge control subsystem of process plant operators on a training complex. EPJ Web of Conferences 318, 02002 (2025). URL: https://doi.org/10.1051/epjconf/202531802002.
3. Автоматизация контроля знаний при обучении операторов технологических процессов на компьютерном тренажерном комплексе / И.С. Полевщиков, Р.А. Файзрахманов, М.В. Дмитрук и др. / Информатизация образования и методика электронного обучения: цифровые технологии в образовании: материалы VII Междунар. науч. конф. Красноярск, 19-22 сентября 2023 г. / под общ. ред. М.В. Носкова. Красноярск: Красноярский государственный педагогический университет им. В.П. Астафьева, 2023. С. 1276-1281.
4. Кобелева Н.Ф. Обзор некоторых типичных ошибок при создании и исправлении вопросов в СДО MOODLE // Актуальные вопросы образования. 2025. № 1. С. 96-100.
5. Голунова Л.В., Функ А.В., Басев И.Н. Анализ качества тестовых материалов по общетехническим дисциплинам для транспортных специальностей // Вестник Сибирского государственного университета путей сообщения: Гуманитарные исследования. 2025. № 1. С. 100-107. Golunova L.V., Funk A.V., Basev I.N. Analysis of test materials quality in general technical disciplines for transport specialties. Vestnik Sibirskogo gosudarstvennogo universiteta putej soobshcheniya: Gumanitarnye issledovaniya. 2025;(1):100-107. (In Russ.).
6. Яминев А.З. Цифровой тренажер по диагностике технологических трубопроводов как свежий вектор обучения производственного персонала НПЗ, ТЭК, ТЭС // Вестник науки. 2022. Т. 4. № 4. С. 111-114. Yaminev A.Z. Digital simulator for diagnostics of technological pipelines as a fresh vector of training of production personnel of refineries, fuel & energy complex, thermal power plants. Vestnik nauki. 2022;(4):111-114. (In Russ.).
7. Лапкис А.А., Калашников М.В., Микшин И.А. Перспективы создания натурного тренажера диагностики электроприводного оборудования АЭС // Глобальная ядерная безопасность. 2022. № 3. С. 30-42. Lapkis A.A., Kalashnikov M.V., Mikshin I.A. Prospects of creating a full-scale diagnostic simulator for NPP electric drive equipment. Global'naya yadernaya bezopasnost'. 2022;(3):30-42. (In Russ.).
8. Тренажер виртуальной реальности работника камеры пуска-приема средств очистки и диагностики / Е.В. Дружинская, Р.Р. Ташбулатов, Д.С. Цветанская и др. // Информационные технологии. Проблемы и решения. 2019. № 2 (7). С. 26-30. Druzhinskaya E.V., Tashbulatov R.R., Tsvetanskaya D.S., Shafikov A.A. Simulator of virtual reality of the worker of the start-up camera acceptance of means of cleaning and diagnostics. Informatsionnye tekhnologii. Problemy i resheniya. 2019;(2):26-30. (In Russ.).
9. Воронина О.А., Лобанова В.А. Теоретико-множественный подход к описанию объектов и формированию базы знаний при моделировании технологических комплексов // Информационные системы и технологии. 2023. № 4 (138). С. 39-43. Voronina O.A., Lobanova V.A. A set-theoretic approach to the description of objects and the formation of a knowledge base in the modeling of technological complexes. Informatsionnye sistemy i tekhnologii. 2023;(4):39-43. (In Russ.).
10. Холостов К.М., Холостов А.Л. Поддержка принятия решений по планированию образовательного процесса на основе ситуационного подхода и метода рационализации времени обучения // Пожары и чрезвычайные ситуации: предотвращение, ликвидация. 2023. № 2. С. 112-120. Kholostov K.M., Kholostov A.L. Decision-making support on planning the educational process based on the situational approach and the method of learning time rationalization. Pozhary i chrezvychajnye situatsii: predotvrashchenie, likvidatsiya. 2023;(2):112-120. (In Russ.).
11. Федоров В.А., Петров Д.Ю., Степанов М.Ф. Разработка структуры испытательного стенда и анализ модели на основе нотации UML // Математические методы в технологиях и технике. 2023. № 9. С. 38-40. Fedorov V.A., Petrov D.Yu., Stepanov M.F. Development of a test bench structure and model analysis based on UML notation. Matematicheskie metody v tekhnologiyah i tekhnike. 2023;(9):38-40. (In Russ.).
12. Пинченко Ю.Н. Унифицированный язык моделирования – UML как средство научных исследований // Вестник НИЦ ВА РВСН. 2025. № 9. С. 118-125. Pinchenko Yu.N. Unified Modeling Language (UML) as a scientific research tool. Vestnik NIC VA RVSN. 2025;(9):118-125. (In Russ.).