В Евразийском национальном университете имени Л.Н. Гумилева состоится защита диссертации на соискание степени доктора философии (PhD) Жолдангаровой Гульнар Игибаевны на тему «Разработка информационного комплекса мониторинга потребления электрической энергии, воды и диагностика технического состояния насосных агрегатов оросительных систем» по образовательной программе «8D06104 – Вычислительная техника и программное обеспечение».
Диссертация выполнена на кафедре «Кафедра Компьютерная и программная инженерия» Евразийского национального университета имени Л.Н. Гумилева.
Язык защиты - казахский
Официальные рецензенты:
Мансурова Мадина Есимхановна – кандидат физико-математических наук, профессор, заведующая кафедрой «Искусственный интеллект и Big Data», Казахский национальный университет имени аль-Фараби (г. Алматы, Республика Казахстан);
Құттыбай Нұржігіт Бақытұлы - доктор философии (PhD), доцент кафедры электроники и астрофизики, Казaхский национальный университет имени аль-Фараби (г. Алматы, Республика Казахстан).
Временные члены Диссертационного совета:
Амир Мосави (Amirhosein Mosavi Aliahsraf) – доктор философии (PhD), профессор, университет Обуда (г. Будапешт, Венгрия);
Мусабаев Рустам Рафикович – кандидат технических наук, ассоциированный профессор, заведующий лабораторией анализа и моделирования информационных процессов РГП на ПХВ «Института информационных и вычислительных технологий» КН МНВО РК, (г. Алматы, Республика Казахстан).
Кайбасова Динара Женисбековна - доктор философии (PhD), ассоциированный профессор, Школа программной инженерии, Astana IT University (Астана, Республика Казахстан).
Научные консультанты:
Искаков Казизат Такуадинович – доктор физико-математических наук, профессор кафедры «Компьютерная и программная инженерия» Евразийского национального университета имени Л.Н. Гумилева (г. Астана, Республика Казахстан)
Вуйцик Вальдемар – доктор технических наук, профессор кафедры электроники и информационных технологий Люблинского политехнического университета (Люблин, Польша)
Защита состоится: 4 декабря 2025 года 14:00 часов в Диссертационном совете по направлению подготовки кадров «8D061 – Информационно-коммуникационные технологии» по специальности «8D06104 – Вычислительная техника и программное обеспечение» Евразийского национального университета имени Л.Н. Гумилева. Проведение заседания диссертационного совета в онлайн формате.
Ссылка: https://clck.ru/3PyiYn
Адрес: Астана қаласы, А. Пушкин көшесі, 11 үй, 2 оқу ғимараты, 222-аудитория.
Аннотация (рус.): АННОТАЦИЯ диссертационной работы Жолдангаровой Гульнар Игибаевны «Разработка информационного комплекса мониторинга потребления электрической энергии, воды и диагностика технического состояния насосных агрегатов оросительных систем», представленной на соискание степени доктора философии (PhD) по образовательной программе: «8D06104 – Вычислительная техника и программное обеспечение» Актуальность темы. Обычно в традиционных методах неисправности в насосных системах выявляются только при физическом осмотре оборудования. В таком случае процесс обнаружения неисправности занимает много времени и зачастую становится возможным лишь после остановки установки. Методы машинного обучения позволяют выявлять дефекты на ранних стадиях путем анализа данных, поступающих с датчиков в режиме реального времени. Исследования показали, что если точность традиционных методов мониторинга в среднем составляет около 70–75%, то при использовании алгоритмов машинного обучения (например, SVM или нейронных сетей) она может достигать 90–95%. Это различие подчеркивает высокую научную и практическую значимость предлагаемой работы. Насосные агрегаты широко применяются в различных отраслях промышленности. В сельском хозяйстве они играют ключевую роль в системах орошения полей, включая капельное и канальное орошение. Эти установки обеспечивают непрерывную циркуляцию жидкостей в водохозяйственном и коммунальном секторах — на станциях подачи питьевой воды, при эксплуатации водопроводных и канализационных систем, а также на водоочистных сооружениях. В промышленности насосные агрегаты используются для перекачки и циркуляции различных жидкостей в химической, нефтегазовой, металлургической и пищевой отраслях. В энергетике они выполняют важную функцию в системе циркуляции воды и пара на тепловых электростанциях. Кроме того, насосное оборудование применяется в системах отопления, охлаждения и противопожарного водоснабжения в строительстве и жилищно-коммунальном хозяйстве. Особое значение насосные агрегаты имеют при регулировании уровня воды в каналах и водохранилищах на гидротехнических объектах. Таким образом, они являются одним из ключевых технических элементов, обеспечивающих эффективное функционирование множества сфер жизнедеятельности человека. Надёжное функционирование насосных агрегатов, применяемых в сельском хозяйстве, а также в каналах и водохранилищах на гидротехнических объектах, является одним из ключевых условий эффективного управления водными ресурсами и повышения производительности. Несвоевременный выход насосного оборудования из строя приводит не только к производственным потерям, но и к перерасходу электроэнергии и водных ресурсов. Поэтому разработка систем раннего выявления и предупреждения дефектов напрямую соответствует целям и задачам ряда государственных программ Республики Казахстан, направленных на цифровизацию и повышение эффективности водно-энергетического сектора. Во-первых, государственная программа «Цифровой Казахстан» предусматривает внедрение цифровых технологий в сельском хозяйстве и системах эффективного управления водными ресурсами, включая мониторинг данных с датчиков и использование методов искусственного интеллекта. Наблюдение за состоянием насосных систем с помощью сенсорных данных и раннее выявление неисправностей методами машинного обучения полностью соответствует направлению «Цифровизация агропромышленного комплекса» данной программы. Во-вторых, цифровая платформа «E-АПК», направленная на автоматизацию процессов в сельском хозяйстве и управление водохозяйственными объектами, обеспечивает эффективное функционирование ирригационных систем и рациональное использование водных ресурсов. Своевременное обнаружение неисправностей насосных агрегатов способствует снижению потерь воды и обеспечивает бесперебойную работу оборудования, что практически реализует цели указанных государственных инициатив. В-третьих, Концепция энергосбережения и повышения энергоэффективности Республики Казахстан на 2023–2029 годы определяет повышение энергоэффективности насосного оборудования как одну из приоритетных задач. Раннее выявление неисправностей способствует снижению энергозатрат и повышению надежности работы насосных систем, что соответствует целям данной концепции (Постановление Правительства Республики Казахстан от 28 марта 2023 года № 264). Таким образом, разработка интеллектуальных систем для выявления дефектов насосных агрегатов на ранней стадии полностью соответствует государственной политике Республики Казахстан, направленной на цифровизацию, модернизацию сельского хозяйства и повышение энергоэффективности. Работа выполнена за счет грантового финансирования научных исследований на 2024-2026 годы по проекту АР23490529 «Разработка информационной системы и математических моделей для мониторинга и прогнозирования нагрузки электроэнергетических систем на основе гибридных технологий». Руководитель проекта — академик НАН РК, доктор физико-математических наук, профессор Калимолдаев Максат Нурадилович. Цель диссертационного исследования — создание информационного комплекса мониторинга, обеспечивающего диагностику технического состояния насосных агрегатов оросительных систем на основе контроля параметров измерительных датчиков (датчиков расхода воды, тока/напряжения и вибрации). В соответствии с целью исследования были определены следующие задачи: 1. Проанализировать и систематизировать методы диагностики неисправностей и анализа энергопотребления в насосных системах; 2. Разработать алгоритмы и программное обеспечение для анализа асимптотической устойчивости насосных систем на основе метода Ляпунова.; 3. Разработать архитектуру интеллектуального информационного комплекса путем интеграции математических моделей и методов машинного обучения; 4. Разработать алгоритмы и программное обеспечение для исследования устойчивости сложных энергетических систем; 5. Реализовать предложенные подходы на основе алгоритмов PSO–SVM, провести экспериментальные исследования и сравнить полученные результаты с традиционными методами. Научная новизна исследования 1. Разработан комплексный подход к мониторингу насосных установок, учитывающий одновременно электрические параметры, расход воды и вибрационные сигналы. 2. Метод анализа асимптотической устойчивости фазовых и энергетических систем на основе функции Ляпунова, позволяющий вычислительно определять области притяжения и проводить численную оценку устойчивости нелинейных динамических систем. 3. Разработана методика формирования диагностических данных и обработки сигналов с использованием временного и частотного анализа. 4. Разработана архитектура интеллектуального информационного комплекса, интегрирующая математическое моделирование и методы машинного обучения для мониторинга, анализа и диагностики насосных систем оросительных комплексов в реальном времени. 5. Предложен гибридный алгоритм PSO–SVM, обеспечивающий повышение точности классификации дефектов насосного оборудования по сравнению с традиционными методами. Практическая значимость исследовательской работы. Практическая значимость исследовательской работы объясняется разработкой методов, направленных на повышение работоспособности насосных систем, эффективное использование энергоресурсов и снижение затрат на техническое обслуживание. Предлагаемые диагностические подходы могут быть пригодны для применения в конкретных производственных условиях и позволяют избежать простоев оборудования путем выявления неисправностей в насосах на ранней стадии. Также разработанный информационно-программный комплекс способствует экономии ресурсов и повышению надежности, создавая условия для интеллектуального управления насосными системами. Объект исследования-процессы диагностики неисправностей насосных агрегатов и их функционирования. Предметом исследования являются алгоритмы машинного обучения и методы анализа данных датчиков для раннего выявления и классификации дефектов на основе параметров, характеризующих работу насоса. Методы исследования В исследовании использованы теоретические и экспериментальные методы, включающие математическое и компьютерное моделирование, алгоритмизацию, а также сбор и анализ данных, полученных с сенсорных измерителей. Применяются методы математического моделирования, алгоритмы машинного обучения, экспериментальные исследования и сравнительный анализ полученных результатов. Кроме того, использованы аналитический метод и эвристический метод универсальной оптимизации — алгоритм оптимизации роя частиц (PSO). Основные положения, выносимые на защиту 1. Комплексный подход к анализу параметров энергопотребления и расхода воды на основе данных сенсоров, обеспечивающий раннее выявление и классификацию неисправностей в насосных системах. 2. Алгоритмы и программные средства для исследования асимптотической устойчивости насосных систем на основе методов Ляпунова. 3. Новое методическое решение, основанное на интеграции математического моделирования и методов машинного обучения (алгоритмы PSO и SVM) для диагностики насосных установок. 4. Архитектура и структура интеллектуального информационно-программного комплекса, направленного на обеспечение надёжного управления работой насосных систем и эффективное использование энергетических и водных ресурсов. Достоверность полученных результатов Обоснованность и достоверность теоретических и практических результатов, выводов и положений, полученных в диссертационной работе, подтверждается применением проверенных методов исследования, соответствием новых результатов известным теоретическим положениям и результатам экспериментальных исследований. Личный вклад соискателя Соискателем разработан информационный комплекс мониторинга, обеспечивающий диагностику технического состояния насосных агрегатов. Получены и представлены к защите теоретические и экспериментальные результаты. Личный вклад автора заключается в разработке методов и алгоритмов, а также в подготовке и публикации научных материалов по теме исследования. Апробация результатов исследования Основные результаты диссертационной работы были представлены на научных семинарах Евразийского национального университета имени Л.Н. Гумилёва, а также на международных конференциях. -статьи в рецензируемых научных журналах с ненулевым импакт- фактором, входящих в базы Web of Science Core Collection, Scopus: 1. Development of fault detection system in irrigation pumping systems using machine learning methods with consideration of energy and water consumption // Editorial Team International Journal of Electronics and Telecommunications. – 2025. – Vol. 71, №3. – P. 1-6; 2. Development of algorithms and software for studying the stability of complex power systems // Carpathian Mathematical Publications. – 2025. – Vol. 17, №17(2). – Р. 376-385. - статьи, опубликованные в научных журналах, рекомендуемых КОКСНВО МНВО РК: 1. Разработка микропроцессорной системы передачи данных для мониторинга нагрузки электроэнергетических систем // Вестник КазУТБ. Серия информационно-коммуникационные и химические технологии. – 2024. – №3(24). – С. 51-62; 2. Разработка прогнозирования остаточного ресурса насосного оборудования в ирригационных системах на основе сверточной нейронной сети // Вестник Академии гражданской авиации. Компьютерные науки, прибостроение и автоматизация. – 2025. – №37. – С. 204-215; -тезисы и статьи к докладам на международных и республиканских конференциях: 1. Инновационные технологии для энергообеспечения тепличного комплекса: Создание теплового насоса на базе Arduino // Материалы 20-й международной Азиатской школы-семинара «Проблемы оптимизации сложных систем» (Бишкек, 2024. – С. 239-244); 2. Создания теплового насоса на базе Arduino // Материалы 9-й международной научно-практической конференции «Информатика и прикладная математика» (Алматы, 2024. – С. 141-148); 3. Программная реализация алгоритма прогнозирования остаточного срока полезного использования оборудования электроэнергетических систем // Сборник докладов Евразийской международной научной конференций «Искусственный интеллект и обратные задачи в науке, технике и индустрии» (Астана, 2025. – С. 301-305). Внедрение результатов исследования Результаты диссертационного исследования нашли практическое применение в реальном производственном и образовательном секторах, что подтверждает их научную и прикладную значимость. В рамках работы был разработан интеллектуальный информационный комплекс мониторинга потребления электрической энергии и воды, а также диагностики технического состояния насосных агрегатов оросительных систем (автор – Жолдангарова Гульнар Игибаевна). Данный комплекс предназначен для автоматизированного сбора, обработки и анализа сенсорных данных с целью повышения эффективности эксплуатации насосного оборудования, раннего выявления неисправностей и предотвращения аварийных ситуаций. Он обеспечивает интеграцию данных от вибрационных, токовых, температурных и расходомерных датчиков, что позволяет формировать комплексную оценку состояния насосных агрегатов в реальном времени. Практическая реализация разработанного решения осуществлена в ГКП «АСТАНА СУ АРНАСЫ», где проведена адаптация и апробация программно-аппаратного комплекса в условиях действующих насосных станций. Внедрение позволило: - сократить время простоев насосного оборудования за счёт раннего обнаружения неисправностей; - повысить надёжность и стабильность работы насосных установок; - оптимизировать энергопотребление и расход водных ресурсов за счёт интеллектуального анализа данных. Факт практического внедрения подтверждён актом использования от 05.09.2025 года. Кроме того, результаты диссертационной работы внедрены в образовательный процесс и используются при подготовке бакалавров и магистрантов по направлениям «IT-аналитика», «Вычислительная техника и программное обеспечение» и «Информационные системы» в Карагандинском университете Казпотребсоюза. В рамках учебных дисциплин материалы исследования применяются при проведении лабораторных занятий, курсового и дипломного проектирования, а также при разработке учебных кейсов и демонстрационных моделей (акт внедрения от 15.09.2025 года). К диссертации прилагаются подтверждающие документы: - Акты внедрения (приложение А); - Два свидетельства о государственной регистрации прав на объекты авторского права, удостоверяющих оригинальность программных решений (приложение Б); - Документы о прохождении зарубежной научной стажировки в г. Люблин (Польша) в период с 23 ноября по 23 декабря 2024 года, в рамках которой проводилось обучение по современным методам машинного обучения и цифровым технологиям мониторинга технических систем (приложение В). Таким образом, результаты исследования нашли практическое применение в производственной сфере, образовательном процессе и научной деятельности, что подтверждает их эффективность, актуальность и высокий уровень практической значимости для задач цифровизации сельскохозяйственных оросительных систем. Публикации по теме диссертационного исследования. Было опубликовано 7 научных трудов, из которых 2 статьи проиндексированы в базе данных в Scopus, 2 статей – в научных изданиях, рекомендованных КОКСНВО МНВО РК, 3 научных докладов в сборниках международных конференций, имеется акт о внедрении результатов диссертации в учебный и производственные процессы и 2 свидетельства о государственной регистрации на объект авторского права. Структура Диссертации. Эта диссертация охватывает полный объем и структуру исследования. Диссертация состоит из введения, четырех разделов, заключения, библиографии и приложений. Во введении обосновывается актуальность выбранной темы, сформулированы цель и задачи, объект, предмет научно-исследовательской работы. Представленные результаты, выносимые на защиту проведенных исследований, показаны их научная новизна и практическая значимость. Приведены данные об апробации основных результатов исследования. В первой главе диссертации анализируется современное состояние предметной области, связанной с мониторингом и диагностикой насосных систем оросительных комплексов. Рассмотрены актуальные тенденции в контроле и оптимизации потребления электроэнергии и водных ресурсов, отражающие развитие цифровых и интеллектуальных технологий в инженерных системах. Приведён обзор традиционных и современных методов диагностики насосного оборудования, включая решения на основе технологий Интернета вещей (IoT) и алгоритмов машинного обучения. Проведён сравнительный анализ классических и интеллектуальных систем мониторинга, что позволило определить ключевые направления совершенствования диагностики насосных установок в условиях цифровизации и перехода к предиктивному обслуживанию. Во второй главе диссертации рассмотрены методы исследования устойчивости сложных энергетических систем. Разработан алгоритм оценки асимптотической устойчивости на основе функции Ляпунова, обеспечивающий анализ динамических характеристик системы и определение условий её стабильной работы. Выполнено численное моделирование, подтверждающее корректность и эффективность предложенного метода. Практические испытания показали, что разработанные алгоритмы позволяют достоверно оценивать устойчивость и поведение системы в переходных режимах. Полученные результаты имеют важное значение для повышения надёжности функционирования сложных энергетических комплексов и совершенствования научных основ их управления в условиях нестационарных режимов и внешних возмущений. В третьем разделе диссертационной работы рассмотрены возможности применения методов машинного обучения для диагностики неисправностей насосных систем с учётом показателей потребления энергии и воды. Показано, что использование интеллектуальных алгоритмов позволяет выявлять скрытые закономерности в работе оборудования и обнаруживать отклонения от нормы на ранних стадиях, обеспечивая тем самым повышение эффективности технического обслуживания. Описана экспериментальная база и применяемое оборудование, которые послужили практической основой проведения исследований. На их базе были сформированы и обоснованы элементы структуры диагностической системы, что позволило создать условия для построения надёжного и высокоэффективного решения мониторинга. Разработанная методика способствует повышению надёжности насосных установок, а также оптимизации потребления электроэнергии и водных ресурсов, что подтверждает её практическую значимость для систем оросительного водоснабжения. В четвёртом разделе подробно рассмотрены этапы проектирования и реализации аппаратно-программного комплекса. На первоначальном этапе была определена архитектура системы и принципы построения программных модулей, а также выполнено развёртывание и настройка серверной части. Разработано программное обеспечение, обеспечивающее взаимодействие между всеми компонентами комплекса и интеграцию аппаратных и программных средств в единую функциональную систему. Работоспособность и стабильность комплекса подтверждены результатами тестирования и экспериментальной проверки. Испытания, проведённые на действующем объекте, подтвердили эффективность, надёжность и прикладную значимость разработанного решения, что демонстрирует его потенциал для практического использования в системах мониторинга и диагностики насосных установок. В заключении сформулированы основные результаты проведенного исследования, сделаны выводы о научной и практической значимости работы. В приложении практические материалы исследования. Автор выражает искреннюю признательность своему научному консультанту, доктору физико-математических наук, профессору Казизату Такуадиновичу Искакову, а также зарубежному научному консультанту, доктору технических наук, профессору Вуйцик Вальдемару за ценные научные рекомендации, постановку исследовательских задач, а также за постоянную поддержку и внимательное руководство в ходе выполнения диссертационной работы. Автор сердечно благодарит доктора физико-математических наук, профессора, академика Национальной Академии Республики Казахстан Максата Нурадиловича Калимолдаева за ценные рекомендации, методологическую помощь и неизменную поддержку, оказанную в процессе подготовки диссертации. Искренно, отдельно, выражаю благодарность заведующему кафедрой, компьютерной и программной инженерии ассоц. профессору Дюсекееву Канагат Абетовичу, а также сотрудникам кафедры, за оказанную возможность и поддержку, оказанную в процессе работы над диссертацией.
Отзыв зарубежного консультанта
Заключение комиссии по этической оценке исследований
Решение диссертационного совета
Защита диссертации: https://www.youtube.com/watch?v=bh66ciejbXY
