Any technological process including metallurgical processes is supported by the control system operation, accompanied by large information flows to be formed. However, the most part of this information is not used by specialists due to restricted capabilities of a human being that is, in fact, incapable of processing such information flows. It has been demonstrated that process control is significantly influenced by the human factor. This paper contains a methodology to process production information that permits the process personnel to use its potential in a more rational way to control the process. An approach has been reviewed to studying metallurgical processes using the analysis of indirect indicators of process management, namely the spectral density and auto-correlation function of main process parameters. A method to separate useful signals from noise has been studied. A method has been given to check the ACS management efficiency using primary material flows. The adopted methodology for processing experimental data permits interpreting the obtained results for their further practical application to develop new algorithms for process control and improve the existing control system.

В статье приведены результаты исследований применения фреймворка автоматического создания алгоритмов машинного обучения (AutoML) для решения задач диагностики и оценки технического состояния электродвигателей, применяемых в широком спектре в горнодобывающей промышленности. Представлена работа и функционирование AutoML Фреймворка – FedotIndustrial, разработанного автором. Предложен в качестве экспериментального и практического применения испытательный стенд, на котором при помощи электродвигателей переменного тока формируются условия изменения нагрузки и величины дефекта в виде несоосности. Выявлено, что более информативной является интерпретация данных в виде годографа Парка и диагностической кривой. Установлено что, при решении задача классификации данных с учителем, формируются разметка данных на классы, образующих в совокупности 6 классов технического состояния электродвигателя. Результаты исследований могут быть полезными при дальнейшей разработке предиктивных систем автоматизации и защиты электромеханического оборудования горнодобывающих предприятий.

Представлены результаты экспериментов по влиянию энергии удара на интенсивность ударно-абразивного изнашивания модельного инструмента из трех марок инструментальных сталей вида конической пики при ударном взаимодействии с фрагментом гранита. Часть инструмента подвергалась типовой термической обработке, практикуемой на заводах-изготовителях пик, другая — дополнительной обработке холодом или криогенной обработке. Для обоснования возможности переноса экспериментальных данных на натурные условия устанавливались рабочие параметры эксперимента, при соблюдении которых его условия будут подобны условиям работы пики гидромолота. Для выполнения указанного подобия уровень контактных напряжений между модельным инструментом и породой в экспериментах был таким же, как и при ударном внедрении пики. Установлена зависимость между интенсивностью ударно-абразивного изнашивания и энергией удара модельного инструмента, на основании которой рассчитаны интенсивности изнашивания пики гидромолота JCB HM380 при разрушении гранитных фрагментов. Оценивалась наработка пики, за которую принималось количество нанесенных ей ударов до полного изнашивания острия. Из сравнения наработки пик, изготовленных из анализируемых сталей и подвергнутых указанным видам термической обработки, сделан вывод о целесообразности внедрения операций обработки холодом и криогенной обработки в технологический процесс изготовления пик гидромолотов.