Репозитарій
Ласкаво просимо до репозитарію Херсонської державної морської академії!
Репозитарій ХДМА – це електронний архів, що виконує функції накопичення, систематизації, зберігання та
забезпечення довготривалого відкритого доступу до праць професорсько-викладацького складу.
Фонди
Виберіть фонд, щоб переглянути його зібрання.
Нові надходження
Потреба в великих і якісних обсягах даних для навчання ШІ: огляд SCADA як головне джерело даних задля прогнозування технічного огляду судна.
(Гельветика, 2025-07) Дощенко Г.Г.; Doshchenko H.; Самойлов О.О.
У статті досліджено роль та важливість великих і якісних обсягів даних для ефективного застосування штучного інтелекту в морській галузі, особливо для прогнозування технічного стану суднового електроустаткування. Акцент зроблено на аналізі систем керування та збору даних (SCADA), які є основним джерелом інформації для навчання алгоритмів штучного інтелекту. Відзначається, що використання штучного інтелекту стає дедалі важливішим для покращення операційної ефективності, екологічної стійкості та безпеки у судноплавстві. Розглядаються ключові виклики, пов'язані з необхідністю збору та обробки великих обсягів даних у реальному часі, включаючи проблему імбалансу даних, коли приклади відмов обладнання трапляються значно рідше, ніж приклади його нормальної роботи. Особлива увага приділяється питанням інтеграції алгоритмів машинного навчання з наявними SCADA-системами, проблемам стандартизації даних та їхньої якості. Наводяться приклади успішних практичних застосувань прогнозного технічного обслуговування із застосуванням алгоритмів штучного інтелекту, що демонструють можливості зниження операційних витрат і ризиків виникнення непередбачених поломок на суднах. Висвітлюються фінансові аспекти, які підкреслюють значні економічні вигоди від впровадження сучасних систем прогнозного технічного обслуговування. Аналізуються також конкретні випадки застосування алгоритмів штучного інтелекту для прогнозування поломок та виявлення аномалій на судновому обладнанні, що дозволяє суттєво підвищити надійність та безпеку суден. Окремо розглядаються аспекти кібербезпеки, необхідні для захисту даних, що використовуються в процесі навчання та експлуатації алгоритмів. Також окреслюються перспективні напрямки подальших досліджень, включаючи розробку нових алгоритмів, адаптацію існуючих методів аналізу даних до специфіки морських умов і систематичний підхід до забезпечення кібербезпеки суднових інформаційних систем. Висновки підкреслюють необхідність вирішення цих ключових завдань для ефективного та сталого розвитку сучасного морського судноплавства.
This article explores the significance and necessity of large, high-quality datasets for the effective application of artificial intelligence (AI) in the maritime sector, particularly for predicting the technical condition of shipboard electrical equipment. The emphasis is placed on analyzing Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) systems to review it as the main data sources for training AI algorithms. The use of AI is increasing its criticality for enhancing operational efficiency, environmental sustainability, and safety in maritime shipping. The paper addresses the primary challenges associated with collection and processing of large data volumes, including the problem of data imbalance, where instances of equipment failure occur much less frequently than normal operational data. Special attention is given to the integration of machine learning algorithms with existing SCADA systems, the challenges of data standardization and quality. Examples of successful implementations of predictive maintenance leveraging AI algorithms are demonstrating the potential to significantly reduce operational costs and the risks of unexpected equipment failures. There are financial aspects highlighting substantial economic benefits from implementing advanced predictive maintenance systems. Additionally, specific cases of AI algorithm applications for predicting failures and detecting anomalies in shipboard equipment are analyzed, significantly enhancing the reliability and safety of vessels. Particular attention is given to cybersecurity issues essential for protecting data used in the training and operational phases of AI algorithms. Furthermore, promising directions for future research are outlined, including the development of new algorithms, adaptation of existing data analysis methods to maritime-specific conditions, and a systematic approach to ensuring cybersecurity in shipboard information systems. The conclusions emphasize the necessity of addressing these key tasks for effective and sustainable advancement in contemporary maritime shipping.
Use of information modeling systems for the creation and testing ship’s control systems.
(ХДМА, 2019) Зінченко С.М.; Zinchenko S.M.; Іщенко М.П.; Ishchenko M.P.; Bondarchuk A.; Bondarchuk O.
Modern ships are increasingly equipped with computer software systems (digital control systems), which allows them increases their reliability, accuracy and flexibility as well as gives them new opportunities. The use of a complex mathematical apparatus in the control systems algorithms requires their preliminary testing to ensure the correct functioning of the system. With the advent of new technologies, in particular, simulators, appeared the possibility of using these systems not only for the direct purpose – the development of skills in steering mobile objects, but also for the development of highly intelligent control systems by such objects. The authors created a simulation stand based on a navigation simulator by integrating on-board computer imitator into the navigation simulator's local network and configuring information exchange. The stand was tested on the task of automatic divergence with many maneuvering targets.
Protection of ships from corrosion.
(Стокгольм, Швеція, 2024-01-31) Дощенко Г.Г.; Doshchenko H.; Kravchenko M.
Corrosion of steel hulls of ships and vessels is the main cause of vessel wear, reducing the strength of hull structures and navigation safety. To ensure the protection of housings from corrosion, to achieve the required level of reduction or prevention of corrosion, an integrated approach is necessary. This approach should be based on the rational use of various methods of protection and control, taking into account the design features of the hulls and the technical operating conditions of ships and vessels.
Математична модель електрогенераційної суднової установки.
(ХДМА, 2024-03-15) Дощенко Г.Г.; Doshchenko H.; Наговський Д.А.; Nahovskyi D.
Сучасні суднові електротехнічні комплекси мають різну конфігурацію і складаються з великої кількості елементів, для кожного з них існують математичні описи. Для проведення досліджень, спрямованих на усунення обмінних коливань потужності між паралельно працюючими дизель-генераторними агрегатами необхідно об'єднати наявну інформацію та отримати математичну модель реального суднового електротехнічного комплексу. У математичній моделі необхідно відобразити існування не лінійності «люфт» у контурі керування частотою обертання дизеля з метою виявлення причин виникнення обмінних коливань потужності. При математичному моделюванні паралельної роботи дизель-генераторних агрегатів у складі комплексу суднового електроустаткування використано дані про автономну дизель-генераторну електростанцію змінного струму. Для простоти моделювання суднового електроустаткування вимикачі генераторів представлені активними опорами.
Modern ship electrical systems have different configurations and consist of a large number of elements, for each of which there are mathematical descriptions. To conduct research aimed at eliminating power exchange fluctuations between diesel generator sets operating in parallel, it is necessary to combine the available information and obtain a mathematical model of a real ship electrical system. In the mathematical model, it is necessary to reflect the existence of non-linearity ""backlash"" in the diesel engine speed control circuit in order to identify the causes of power exchange fluctuations. In the mathematical modeling of parallel operation of diesel generator sets as part of the ship electrical system, data on an autonomous alternating current diesel generator power plant were used. For simplicity of modeling of ship electrical equipment, generator switches are represented by active resistances.
Методи підвищення якості електроенергії на суднових електроенергетичних системах.
(Олді+, 2024-04-26) Дощенко Г.Г.; Doshchenko H.
Основні параметри, що визначають техніко-економічну ефективність суднових електроенергетичних систем (СЕЕС) – це рід струму, значення напруги, частота струму. Важливу актуальність набуває сьогодні і якість електричної енергії. На вимогу морського Регістру судноплавства коефіцієнт несинусоїдальності напруги суднової електричної мережі не повинен перевищувати 10%.