Дисертаційна робота присвячена теоретичним і експериментальним дослідженням проектування й розрахунку конструктивних і технологічних параметрів робочих органів трубчастих ланцюгових скребкових конвеєрів, що дають змогу найефективніше транспортувати сипку продукцію.Розроблено модель вибору конструктивних параметрів конвеєрів для транспортування сільськогосподарських матеріалів вздовж криволінійних траєкторій з урахуванням можливих обсягів витрат, що виникають внаслідок пошкодження матеріалу, сукупних витрат, які включають собівартість виготовлення, експлуатації, технічний огляд і ремонт.Розроблені конструкції трубчастих ланцюгових конвеєрів з різними робочими органами та стендове обладнання з використанням перетворювача частоти Altivar 71 та програмного забезпечення PowerSuite v.2.5.0 дозволили провести комплекс експериментальних досліджень з визначенням продуктивності, крутного моменту при транспортуванні сипкого матеріалу.На основі проведених теоретичних і експериментальних досліджень обґрунтовано основні параметри технологічного процесу транспортування та сепарації сипкого матеріалу. Результатом теоретичних та експериментальних досліджень є впровадження у виробництво.^UThesis is dedicated to theoretical and experimental research on projecting and calculation of the technological and design requirements of working organs of tube drag chain conveyors that will give the opportunity to improve the friable material transportation. The theoretical calculation of driving chain fluctuations of a conveyor which transports friable material by means of oscillation excitation caused by drag dynamics along the salient points of horisontal and vertical conveyor parts have been made. The conditions of resonance vibrations for different speed rates of friable material transportation have been identified.It has been established that the transition amplitude due to resonance is higher for higher speed rates of a driving chain, and a simultaneously maximal dynamic stress in a chain is higher when the speed rate of a friable material transportation increases from 1m/s to 2 m/s. It causes a 5.2 times increase in dynamic stress, and a 3 times increase under a speed rate from 2 m/s to 3 m/s under the same parameters.The developed constructions of tube chain conveyors with different working organs as well as of test-bed equipment with the use of frequency changer Altivar 71 and software Power Suite v.2.5.0 made it possible to conduct a number of experimental research on identifying the productivity while transporting the friable material.The main parameters of a technological process of friable material transportation and separation have been substantiated on the basis of theoretical and experimental research. The results of theoretical and experimental research have been introduced into production process.

Дисертаційна робота присвячена підвищенню функціональної ефективності системи функціонального діагностування багатоканатної шахтної підйомної машини шляхом створення інформаційної технології машинного навчання. У роботі поставлене та вирішене актуальне науково-прикладне завдання розроблення інформаційної інтелектуальної технології інформаційного синтезу здатної навчатися системи функціонального діагностування багатоканатної шахтної підйомної машини за умови неповної визначеності даних в рамках інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології аналізу даних. Як критерій оптимізації параметрів машинного навчання запропоновано модифіковану міру Кульбака у вигляді функціоналу від точнісних характеристик класифікаційних рішень. На основі запропонованих та розроблених категорійних моделей, методів та алгоритмів створено комплекс інструментальних засобів для інформаційного синтезу системи функціонального діагностування багатоканатної шахтної підйомної машини, який включає модулі формування вхідного математичного опису системи, бази даних і знань, алгоритми інформаційно-екстремального машинного навчання і побудовані за результатам машинного навчання вирішальні правила, які дозволяють при функціонуванні системи в робочому режимі приймати високодостовірні оперативні діагностичні рішення.^UThe dissertation is devoted to increase of functional efficiency of the system of functional diagnostics of a multichannel mine lifting machine by creation of information technology of machine learning. The object of the study is a poorly formalized machine learning process of functional diagnostics system with incomplete data definiteness caused by arbitrary initial conditions of technological cycle and intersection in the space of features of recognition classes that characterize the technical condition of nodes and devices of a multi-wire mine machine. The subject of research are models and methods of information technology of functional efficiency estimation and optimization of parameters capable of learning the system of functional diagnostics of multi-wire mine lifting machine.