РАЗРАБОТКА ЦИФРОВОГО ДВОЙНИКА ТЕКСТИЛЬНОГО ОБОРУДОВАНИЯ НА ОСНОВЕ ВИБРАЦИИ И ТЕМПЕРАТУРЫ
Ключевые слова:
Цифровой двойник; текстильное оборудование; прогностическое обслуживание; анализ вибрации; тепловой мониторинг; динамика ротора; оставшийся срок службы.Аннотация
Текстильная промышленность использует высокоскоростное вращающееся и термически нагруженное оборудование, такое как прядильные машины, кардочесальные барабаны и ткацкие станки. Для повышения надежности и сокращения внеплановых остановок в данном исследовании разрабатывается цифровая модель-двойник текстильного оборудования путем интеграции данных о вибрации, температуре и деградации. Много сенсорная система сбора данных регистрирует сигналы в режиме реального времени, а динамическая модель ротора и тепловая модель, основанные на физических законах, имитируют поведение машины.
Библиографические ссылки
Tao, F., Qi, Q., Liu, A., & Kusiak, A. (2018). Digital twins and cyber–physical systems for future industrial systems. Engineering, 5(4), 516–523.
Grieves, M., & Vickers, J. (2017). Digital twin: Reducing uncertainty in simulation-based models. In Digital Twin Integrated Systems (pp. 85–113). Springer.
Randall, R. B. (2011). Vibration-based Condition Monitoring: Industrial, Aerospace and Automotive Applications. John Wiley & Sons.
Khonturaev, S., & Qayumov, A. (2025). ACCURATE REAL-TIME TRACKING IN GEOLOGY: A DATA-DRIVEN APPROACH. Techscience. uz-Texnika fanlarining dolzarb masalalari, 3(10), 18-21.
ISO 10816-3:2009. Mechanical vibration — Evaluation of machine vibration by measurements on non-rotating parts.
Хонтураев, С. (2025). ПРИМЕНЕНИЕ ДРОНОВ В СОВРЕМЕННОЙ ГЕОПРОСТРАНСТВЕННОЙ КАРТОГРАФИИ. Techscience. uz-Texnika fanlarining dolzarb masalalari, 3(4), 29-32.
Jardine, A. K. S., Lin, D., & Banjevic, D. (2006). A review on machinery diagnostics and prognostics implementing condition-based maintenance. Mechanical Systems and Signal Processing, 20(7), 1483–1510.
Sardorbek, K., & Shukronakhon, M. (2025). MATHEMATICAL FOUNDATIONS OF GPS AND RTK POSITIONING. Al-Farg’oniy avlodlari, 1(3), 164-168.
Mobley, R. K. (2002). An Introduction to Predictive Maintenance. Butterworth-Heinemann.
Xonto’rayev, S. (2023). IOT IN INDUSTRY 4.0: THE EVOLUTION OF SMART MANUFACTURING. In Conference on Digital Innovation:" Modern Problems and Solutions.
Khalilov, D., Bozorova, S., Khonturaev, S., Khoitkulov, A., Sotvoldieva, D., & Toshmatov, S. (2024). Self-learning system and methods of selection of weight coefficients of neural network. In E3S Web of Conferences (Vol. 508, p. 04011). EDP Sciences.
Lu, Y., Xu, X., & Wang, L. (2020). Smart manufacturing and intelligent manufacturing: A comparative review. Journal of Manufacturing Systems, 56, 332–343.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Лицензия
Copyright (c) 2025 Sardorbek Khonturaev, Arslonbek Qayumov
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
