Моделирование функционирования шахты средствами алгебры конечных автоматов DTA

  • Dmitry Antonovich Gapanovich Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова http://orcid.org/0000-0002-3222-694X
  • Vladimir Alexandrovich Sukhomlin Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова; Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук http://orcid.org/0000-0001-9468-7138

Аннотация

Данная статья является продолжением предыдущей работы авторов, посвященной разработке алгебры конечных автоматов специального вида DTA (Digital Twin Algebra), предназначенной для математического моделирования поведения цифровых двойников производства. В данной работе для математического моделирования функционирования двойников используется аппарат алгебры DTA в виде систем конечных автоматов, согласованных по событиям или event matched machines – сокращенно – EMM-систем, при этом автоматы (квазиавтоматы) таких систем рассматриваются как имеющие специализированную многосортную структуру и соответствующую интерпретацию поведения. Многосортность структуры автоматов реализуется разбиением состояний квазиавтоматов EMM-систем на непересекающиеся классы, а именно множества их состояний разбиваются на два класса – A (состояния режимов функционирования объекта, моделируемого с помощью КА) и B (состояния производственной деятельности объекта). Такие КА называются двудольными КА или сокращенно BPA (Bipartite automaton). Используя наглядное графическое представление таких двудольных автоматов в виде диаграмм Мура, рассмотрен пример описания функционирования оборудования и средств некоторой воображаемой шахты горнодобывающего предприятия, демонстрирующий наглядность и адекватность средств предложенного аппарата для моделирования поведения аналогичных объектов производства.

Сведения об авторах

Dmitry Antonovich Gapanovich, Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

аспирант кафедры информационной безопасности факультета вычислительной математики и кибернетики

Vladimir Alexandrovich Sukhomlin, Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова; Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук

заведующий лабораторией открытых информационных технологий факультета вычислительной математики и кибернетики; ведущий научный сотрудник Института проблем информатики РАН, доктор технических наук, профессор

Литература

1. Gapanovich D.A., Sukhomlin V.A. Algebra of Finite Automata as a Mathematical Model of the Digital Twin of Smart Production. Modern Information Technologies and IT-Education. 2022;18(2):353-366. (In Russ., abstract in Eng.) doi: https://doi.org/10.25559/SITITO.18.202202.353-366
2. Gapanovich D.A., Tarasova V.A., Sukhomlin V.A., Kupriyanovsky V.P. Analysis of Approaches to the Architectural Design of Digital Twins. International Journal of Open Information Technologies. 2022;10(4):71-83. Available at: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=48247621 (accessed 03.06.2022). (In Russ., abstract in Eng.)
3. Borovkov A., Rozhdestvenskiy O., Pavlova E., Glazunov A., Savichev K. Key Barriers of Digital Transformation of the High-Technology Manufacturing: An Evaluation Method. Sustainability. 2021;13(20):11153. doi: https://doi.org/10.3390/su132011153
4. Tsarev M.V., Andreev Yu.S. Digital twins in industry: development history, classification, technologies, use cases. Journal of Instrument Engineering. 2021;64(7):517-531. (In Russ., abstract in Eng.) doi: https://doi.org/10.17586/0021-3454-2021-64-7-517-531
5. Mittal S., Khan M.A., Romero D., Wuest T. Smart manufacturing: Characteristics, technologies and enabling factors. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture. 2019;233(5):1342-1361. doi:10.1177/0954405417736547
6. Grieves M., Vickers J. Digital Twin: Mitigating Unpredictable, Undesirable Emergent Behavior in Complex Systems. In: Kahlen J., Flumerfelt S., Alves A. (eds.) Transdisciplinary Perspectives on Complex Systems. Cham: Springer; 2017. p. 85-113. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-38756-7_4
7. Lim K.Y.H., Zheng P., Chen C.H. A state-of-the-art survey of Digital Twin: techniques, engineering product lifecycle management and business innovation perspectives. Journal of Intelligent Manufacturing. 2020;31(6):1313-1337. doi: https://doi.org/10.1007/s10845-019-01512-w
8. Corallo A., Del Vecchio V., Lezzi M., Morciano P. Shop Floor Digital Twin in Smart Manufacturing: A Systematic Literature Review. Sustainability. 2021;13(23):12987. doi: https://doi.org/10.3390/su132312987
9. Kupriyanovsky V. et al. The ontologies of cyber-physical systems of the national digital twin of Great Britain and BIM on the examples of smart cities, railways, and other projects. International Journal of Open Information Technologies. 2021;9(3);91-130. Available at: https https://www.elibrary.ru/item.asp?id=44853588 (accessed 03.06.2022). (In Russ., abstract in Eng.)
10. Cheng Y. et al. Cyber-physical integration for moving digital factories forward towards smart manufacturing: a survey. International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2018;97(1-4):1209-1221. doi: https://doi.org/10.1007/s00170-018-2001-2
11. Glushkov V.M. The Abstract Theory of Automata. Russian Mathematical Surveys. 1961;16(5):1-53. doi: https://doi.org/10.1070/RM1961v016n05ABEH004112
12. Jacoby M., Usländer T. Digital Twin and Internet of Things ‒ Current Standards Landscape. Applied Sciences. 2020;10(18):6519. doi: https://doi.org/10.3390/app10186519
13. Souza V. et al. A Digital Twin Architecture Based on the Industrial Internet of Things Technologies. In: 2019 IEEE International Conference on Consumer Electronics (ICCE). IEEE Computer Society; 2019. p. 1-2. doi: https://doi.org/10.1109/ICCE.2019.8662081
14. Haskamp H., Orth F., Wermann J., Colombo A.W. Implementing an OPC UA interface for legacy PLC-based automation systems using the Azure cloud: An ICPS-architecture with a retrofitted RFID system. In: 2018 IEEE Industrial Cyber-Physical Systems (ICPS). IEEE Computer Society; 2018. p. 115-121. doi: https://doi.org/10.1109/ICPHYS.2018.8387646
15. Liu Y. Review on cyber-physical systems. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica. 2017;4(1):27-40. doi: https://doi.org/10.1109/JAS.2017.7510349
16. Lu V.Q. et al. Developing a Dynamic Digital Twin at a Building Level: using Cambridge Campus as Case Study. In: International Conference on Smart Infrastructure and Construction 2019 (ICSIC): Driving data-informed decision-making. ICE Publishing; 2019. p. 67-75. doi: https://doi.org/10.1680/icsic.64669.067
17. Vrabič R., Erkoyuncu J.A., Butala P., Roy R. Digital twins: Understanding the added value of integrated models for through-life engineering services. Procedia Manufacturing. 2018;16:139-146. doi: https://doi.org/10.1016/j.promfg.2018.10.167
18. Shen W., Hao Q., Xue Y. A loosely coupled system integration approach for decision support in facility management and maintenance. Automation in Construction. 2012;25:41-48. doi: https://doi.org/10.1016/j.autcon.2012.04.003
19. Luo W. et al. A hybrid predictive maintenance approach for CNC machine tool driven by Digital Twin. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing. 2020;65:101974. doi: https://doi.org/10.1016/j.rcim.2020.101974
20. Aheleroff S., Xu X., Zhong R.Y., Lu Y. Digital Twin as a Service (DTaaS) in Industry 4.0: An Architecture Reference Model. Advanced Engineering Informatics. 2021;47:101225. doi: https://doi.org/10.1016/j.aei.2020.101225
21. Sepasgozar S.M.E. Differentiating Digital Twin from Digital Shadow: Elucidating a Paradigm Shift to Expedite a Smart, Sustainable Built Environment. Buildings. 2021;11(4):151. doi: https://doi.org/10.3390/buildings11040151
22. Chinesta F., Cueto E.G., Abisset-Chavanne E., Duval J.L., Khaldi F.E. Virtual, Digital and Hybrid Twins: A New Paradigm in Data-Based Engineering and Engineered Data. Archives of Computational Methods in Engineering. 2020;27(1):105-134. doi: https://doi.org/10.1007/s11831-018-9301-4
23. Rasheed A., San O., Kvamsdal T. Digital Twin: Values, Challenges and Enablers From a Modeling Perspective. IEEE Access. 2020;8:21980-22012. doi: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2970143
24. Lapin E.S., Abdrakhmanov M.I. Formally proving whether the software implementation of models applied in instrumentation and control systems conform to the specified requirements. News of the Higher Institutions. Mining Journal. 2021;(7):99-108. (In Russ., abstract in Eng.) doi: https://doi.org/10.21440/0536-1028-2021-7-99-108
25. Lyutyagin D.V., Yashin V.P., Zabaikin Yu.V., Yakunin M.A. Features and trends of the digital transformation of the Russian mining industry. Economics: Yesterday, Today and Tomorrow. 2019;9(7А):147-159. Available at: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=41196200 (accessed 03.06.2022). (In Russ., abstract in Eng.)
Опубликована
2022-10-24
Как цитировать
GAPANOVICH, Dmitry Antonovich; SUKHOMLIN, Vladimir Alexandrovich. Моделирование функционирования шахты средствами алгебры конечных автоматов DTA. Современные информационные технологии и ИТ-образование, [S.l.], v. 18, n. 3, p. 634-643, oct. 2022. ISSN 2411-1473. Доступно на: <http://sitito.cs.msu.ru/index.php/SITITO/article/view/909>. Дата доступа: 24 nov. 2024 doi: https://doi.org/10.25559/SITITO.18.202203.634-643.
Раздел
Интернет вещей: стандарты, коммуникационные и ИТ, сетевые приложения

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)