Формирование баз индуктивных знаний для цифровых идентификаторов с использованием высокоточных имитационных моделей технологических процессов

Представлен инновационный метод формирования базы знаний для цифровых идентификаторов, предназначенных для формировния моделей нелинейных динамических производственных процессов. Предложен подход к первичному наполнению базы знаний путем генерации и сбора данных с использованием высокоточных имитационных моделей исследуемых процессов. Показано, что имитационные модели могут быть использованы для сравнительного анализа и валидации различных идентификационных алгоритмов. Эффективность разработанного подхода продемонстрирована на примере моделирования процесса измельчения руды в шаровой мельнице горно-обогатительного комбината (ГОК), что подтверждает его применимость для сложных нелинейных динамических систем промышленного масштаба.