In this article, we consider the solution of adaptive control problems by developing a unified algorithm for regulator tuning. The task of adaptive control of dynamic processes in real time, today plays a key role in the development of modern control systems. Existing adaptive management development assumes, as a rule, an unchanged structure of the technological process, where only the parameters of the process under investigation are subject to change. To create such systems, detailed modeling of the technological process is necessary, while the typical management model after identification becomes unique for a particular enterprise due to the parameters found. This system is designed for operating objects that allows you to take into account the dynamic change of parameters in the process of object identification while the stage of mathematical modeling is replaced by a standard approximating model.

Big Data analysis is becoming an everyday task for companies all over the world, including Russian companies. Due to advances in technology and the reduction in the cost of storage systems, companies can now collect and store large volumes of heterogeneous data. The important step of extracting knowledge and value from such data is a challenge that will eventually be met by all companies seeking to maintain their competitiveness and place in the market. However, companies face several challenges when it comes to collecting, pre-processing, and integrating data into cohesive data sets designed to deliver analytics. In this article, the above problems and possible solutions are illustrated using the example of cleaning, integration, and normalization of data obtained in the measurement of indicators for the Vanyukov melting furnace process. The article considers an approach to the study of metallurgical processes using the analysis of large operational control data sets. Standard methods of processing the data sets of operational process control are used. The correlation analysis of the main process parameters is carried out. The results are interpreted for their further practical application.

Электродвигатели переменного тока являются ключевым и наиболее распространенным элементом технологического оборудования на горнодобывающих предприятиях, включая шахты, карьеры и обогатительные фабрики. Их работа критически важна для таких механизмов, как конвейеры, дробилки, мельницы, насосы и вентиляторы. Своевременная оценка технического состояния электродвигателя — это особая задача, поскольку его выход из строя может привести не только к остановке отдельного агрегата, но и к простою всей технологической цепи, что влечет за собой значительные экономические потери и риски для безопасности. В настоящее время существует ряд методов диагностики состояния электродвигателей и выявления дефектов. Однако многие из них требуют установки специализированного диагностического оборудования, стоимость которого зачастую многократно превышает цену самого двигателя, что не всегда экономически оправдано для массового применения на множестве единиц техники. В данной работе предложен упрощенный подход к оценке состояния электродвигателя, адаптированный для условий эксплуатации в горнодобывающем комплексе. Метод заключается в построении и анализе диагностической кривой, основанной на данных с датчиков тока, которые, как правило, уже установлены на электродвигателе в составе систем управления и защиты. Эта кривая, получаемая с помощью модификации метода векторного (Парка) преобразования, представляет собой простой и доступный способ получения информации о состоянии двигателя в реальном времени без необходимости в дорогостоящей дополнительной аппаратуре. В статье приведено описание алгоритма формирования диагностической кривой и продемонстрирована ее эффективность на примере модельных и натурных экспериментов. В ходе модельного эксперимента имитировались типичные для тяжелых условий эксплуатации неисправности ротора и статора. Натурные эксперименты проводились на действующем оборудовании с целью оценки реакции диагностической кривой на изменение механической нагрузки, аналогичной реальным рабочим режимам горнодобывающих комплексов.