ivdon3@bk.ru
В статье представлен сравнительный анализ современных систем управления базами данных (PostgreSQL/PostGIS, Oracle Database, Microsoft SQL Server и MongoDB) в контексте реализации распределённого хранилища геопространственной информации. Рассмотрены особенности работы с векторными, растровыми данными и облаками точек, а также проведено тестирование производительности, масштабируемости и отказоустойчивости в условиях многонодовой архитектуры. На основе результатов экспериментов показано, что PostgreSQL/PostGIS является наиболее универсальной системой, обеспечивающей сбалансированное сочетание функциональности, открытости и масштабируемости. Oracle Database продемонстрировала высокую эффективность при работе с растровыми данными, Microsoft SQL Server подтвердил надёжность при работе с векторной информацией, а MongoDB показала целесообразность использования в задачах гибкого хранения метаданных. Полученные результаты могут быть использованы при выборе технологической платформы для построения геоинформационных систем различного назначения.
Ключевые слова: геоинформационная система, база данных, postgresql, postgis, oracle database, microsoft sql server, mongodb, вектор, растр, облако точек, масштабируемость, производительность, отказоустойчивость
В статье рассматриваются современные подходы к проектированию и реализации архитектур обработки данных в интеллектуальных транспортных системах (ИТС) с фокусом на обеспечение технологического суверенитета. Особое внимание уделяется интеграции практик машинного обучения для автоматизации полного жизненного цикла моделей машинного обучения: от подготовки и потоковой обработки данных до мониторинга и обновления моделей в реальном времени. Анализируются архитектурные решения с использованием распределённых вычислительных платформ, таких как Hadoop и Apache Spark, баз данных в оперативной памяти на Apache Ignite, а также брокеров обмена сообщениями Kafka для обеспечения надёжной передачи событий. Подчёркивается важность гибкости и масштабируемости инфраструктуры, поддержки параллельной работы множества моделей и надёжного управления доступом, включая вопросы обеспечения безопасности, и использование протоколов безопасности транспортного уровня. Приводятся рекомендации по организации системы логирования и мониторинга для оперативного реагирования на изменения и инциденты. Представленные решения ориентированы на обеспечение высокой отказоустойчивости, безопасности и соответствие требованиям промышленной эксплуатации, что позволяет поддерживать эффективную обработку больших объёмов транспортных данных и адаптацию систем ИТС к условиямимпортонезависимости.
Ключевые слова: обработка данных, интеллектуальные транспортные системы, ,распределенная обработка, масштабируемость, отказоустойчивость
В статье рассматривается проблема создания экспертных систем (ЭС) на основе больших языковых моделей (БЯМ) с применением технологии генерации с дополненной выборкой (ГДВ). Предложена архитектура системы, где функции традиционной ЭС реализуются БЯМ-агентами с использованием специализированного управляющего промпта. Модель представления знаний построена на основе продукционных правил «ЕСЛИ ТО», а механизм вывода решений учитывает коэффициенты уверенности в условиях неопределенности. Разработанная система включает подсистему анализа ситуации, модуль распознавания проблемных ситуаций и БЯМ-агент вывода решений. Экспериментальное исследование на базе модели YandexGPT 5 Pro подтвердило эффективность предложенного подхода. Результаты демонстрируют возможности БЯМ как основы для современных экспертных систем, способных вести диалог с пользователем, анализировать входные данные и формировать обоснованные решения на основе структурированной базы знаний.
Ключевые слова: экспертная система, большая языковая модель, искусственный интеллект, интеллектуальная система, многоагентная система, диалоговая система, база знаний, промпт-инжиниринг, машинное обучение
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В статье рассматриваются актуальные вопросы автоматизации управления бизнес-процессами посредством разработки специализированного веб-приложения для планирования задач и учета рабочего времени. Исследование направлено на решение проблемы оптимизации организационных процессов в условиях цифровой трансформации современного предприятия. Автором предложена архитектура информационной системы, основанная на использовании современных веб-технологий: клиентская часть реализована с применением фреймворка React, серверная - на платформе Node.js с использованием Express.js, для хранения данных выбрана реляционная СУБД MySQL. Особое внимание уделено реализации механизма управления состоянием приложения с использованием библиотеки Effector, что обеспечивает существенное повышение производительности за счет минимизации избыточных ререндеров интерфейса.
Ключевые слова: автоматизация бизнес-процессов, управление задачами, учет рабочего времени, веб-приложение, React, Node.js, Effector, производительность информационных систем
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
В условиях современных процессов непрерывной интеграции и доставки критически важным становится не только наличие автоматизированных тестов, но и их реальная эффективность, надежность и экономическая целесообразность. В данной работе систематизированы ключевые метрики оценки качества автоматизированного тестирования, с особым акцентом на проблему нестабильных тестов. Введены и обоснованы новые показатели: уровень нестабильных тестов и потери конвейера непрерывной интеграции, которые прямо отражают издержки сопровождения тестовой инфраструктуры. Подробно анализируются ограничения традиционных метрик, в частности покрытия кода, и демонстрируется превосходство мутационного тестирования как более надежного индикатора способности тестового набора выявлять дефекты. На демонстрационных данных реального непрерывной интеграции - пайплайна выявлены ключевые зависимости: рост покрытия кода не гарантирует улучшение мутационного тестирования и не приводит к увеличению числа обнаруживаемых дефектов; высокая доля нестабильных тестов коррелирует со значительными потерями машинного времени и снижением доверия к результатам тестирования; снижение времени обнаружения и устранения дефектов достигается не только через увеличение покрытия, но и через сокращение доли нестабильных тестов, улучшение наблюдаемости системы и укрепление дисциплины управления дефектами.
Ключевые слова: метрики качества автоматизированного тестирования, мутационное тестирование, нестабильные тесты, покрытие кода, эмпирический анализ метрик, сравнительный анализ метрик тестирования, оптимизация процессов тестирования
Постановка проблемы. При моделировании сложной технической системы вопросы оценки параметров являются первоочередными. Для решения этой задачи необходимо получить методику, позволяющую устранить ошибки и погрешности при получении числовых параметров. Цель. Статья посвящена системному анализу методики оценки параметров сложной технической системы методом интервальных оценок. Метод исследования. Проведен системный анализ методов использования интервальных оценок числовых параметров. Проведена декомпозиция и структурирование методов. Результаты. Показана, целесообразность использования методики описания параметров сложной технической системы методом интервальных оценок. Приведен анализ использования различных моделей интервальных оценок. Практическая значимость. Как вариант практического применения рассматривается применение при анализе и построении сложных систем. Методика оценки параметров сложной технической системы методом интервальных оценок может быть использована как практическое руководство.
Ключевые слова: интервальная оценка, оценка параметров, числовые данные, нечеткие данные, сложные технические системы
В статье изучается проблема сопоставления структурированных схем данных, агрегируются результаты, произведенные в рамках предыдущих этапов исследования. Систематизация результатов показала, что рассмотренные ранее подходы демонстрируют хорошие показатели, однако их результативность не всегда достаточно высока для применения в реальных условиях. Для дальнейших исследований был выбран один из наиболее эффективных методов. Произведен эксперимент по сопоставлению схем данных на основе пяти примеров. В результате эксперимента выявлены положительные и отрицательные аспекты рассматриваемого метода. Было дополнительно подтверждено, что выбранный метод демонстрирует недостаточную устойчивость и воспроизводимость результатов на разнородных реальных данных. Проведенная верификация метода подтвердила необходимость его оптимизации. В заключении статьи были определены направления для дальнейшего исследования в данной области.
Ключевые слова: управление данными, сопоставление схем, машинное обучение, классификация, кластеризация, машинное обучение, экспериментальный анализ, метрики данных
В статье рассматривается применение системного подхода к разработке и оптимизации литий-ионных аккумуляторов (ЛИА). Традиционные методы, фокусирующиеся на улучшении отдельных компонентов (анода, катода, электролита), часто не приводят к пропорциональному повышению общих характеристик аккумуляторной системы. Системный подход рассматривает ЛИА как сложную взаимосвязанную систему, где свойства каждого компонента напрямую влияют на поведение других и на интегральные показатели: энерго- и мощностную плотность, жизненный цикл, безопасность и стоимость. В работе проанализированы ключевые аспекты подхода: взаимозависимость между основными составляющими литий-ионной батареи, а также особенности при выборе материалов для каждой составляющей. Доказано, что только мультидисциплинарный подход, объединяющий химию, материаловедение и инженерию, позволяет достичь синергетического эффекта и создать высокоэффективные, безопасные и надежные аккумуляторные системы для современных применений.
Ключевые слова: литий-ионный аккумулятор, системный подход, материалы электродов, деградация, оптимизация, катод, литий-титановый аккумулятор, никель-марганец-кобальтовый аккумулятор
В статье анализируются современные технологии и методы обработки данных, полученных с беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), применяемые для оценки последствий чрезвычайных ситуаций на железнодорожной инфраструктуре. Основное внимание уделено алгоритмам обработки изображений, методам компьютерного зрения и машинного обучения, обеспечивающим точную диагностику повреждений и создание 3D-моделей разрушенных объектов. Также рассматриваются примеры построения математических моделей для расчёта логистики восстановительных работ, интеграция данных с LiDAR-систем и анализ изображений на основе U-Net и CNN.
Ключевые слова: БПЛА, обработка изображений, LiDAR, 3D-модели разрушенных объектов, чрезвычайные ситуации, компьютерное зрение, свёрточные нейронные сети, методы машинного обучения, восстановление инфраструктуры, диагностика повреждений, оценка ущерба
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Статья посвящена преодолению ключевого ограничения классического метода TF-IDF — его неспособности учитывать семантические связи между терминами, что приводит к формированию структурно четких, но семантически некогерентных тем в задачах тематического моделирования. Авторами предложен новый метод — TF-IDF с контекстуальным размытием, который обогащает векторное представление документов за счет учета семантической близости терминов на основе графа их совместной встречаемости. Апробация метода на корпусе новостных текстов из узкоспециализированной области атомной энергетики показала его эффективность: при незначительном снижении формальных метрик структурного качества кластеризации метод радикально повышает семантическую когерентность и интерпретируемость выделяемых тем. Данный подход позволяет перейти от статистической группировки к извлечению семантически целостных тематических структур, что критически важно для анализа специализированных текстовых данных.
Ключевые слова: тематическое моделирование, латентное размещение Дирихле, TF-IDF, контекстуальное размытие, семантическая близость, совместная встречаемость, векторизация текста, модель «мешка слов», тематическая когерентность, обработка естественного языка
Работа посвящена поиску эффективного метода декодирования для нового класса бинарных кодов, корректирующих стирания. Рассматриваемые коды задаются кодирующей матрицей, имеющей ограничения на веса столбцов (МРСт-коды). Для работы с построенными кодами используются декодер по информационным совокупностям и декодер по принципу распространения доверия, адаптированные для случая работы со стираниями. В работе проведены эксперименты по определению скорости декодирования и корректирующей способности этих методов применительно к названным классам помехоустойчивых кодов. В случае МРСт-кодов декодер по принципу распространения доверия значительно выигрывает по скорости по сравнению с декодером по информационным совокупностям, однако незначительно проигрывает по уровню корректирующей способности.
Ключевые слова: каналы со стираниями, распределенные отказоустойчивые системы хранения данных, код с равновесными столбцами, декодер по информационным совокупностям, декодер по принципу распространения доверия, РСт-код, МРСт-код
В статье формируется задача иерархической классификации текстов, описываются подходы к иерархической классификации и метрики оценки их работы, подробно рассматривается локальный подход к иерархической классификации, описываются разные подходы к локальной иерархической классификации, проводится серия экспериментов по обучению локальных иерархических классификаторов с различными методами векторизации, сравниваются результаты оценки работы обученных классификаторов.
Ключевые слова: классификация, иерархическая классификация, локальная классификация, иерархическая точность, иерархическая полнота, иерархическая F-мера, обработка естественного языка, векторизация
В статье предложен алгоритм распознавания синтезированной речи на основе вычисления энтропии аудиосигнала. Актуальность работы обусловлена ростом случаев неправомерного использования синтезированной речи, которая становится практически неотличимой от естественной. Результаты показали, что энтропия синтезированной речи значительно выше, а алгоритм устойчив к потерям данных. Преимуществами алгоритма являются простота интерпретации и невысокая вычислительная сложность. Эксперименты проведены на датасете CMU ARCTIC с использованием модели XTTS v.2. Предложенный алгоритм позволяет принять решение о наличии синтезированной речи без необходимости применения сложных методов спектрального анализа и машинного обучения.
Ключевые слова: синтезированная речь, спуффинг, энтропия Шэннона, распознавание речи
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Работа посвящена применению линейного фильтра Калмана (ФК) для оценки угла крена квадрокоптера с конструктивной асимметрией, при которой управляющее воздействие имеет ненулевую постоянную составляющую. Это нарушает стандартное предположение о нулевом математическом ожидании и снижает эффективность традиционных реализаций ФК. Предложен метод синтеза фильтра на основе оптимизации отношения ковариационных матриц с использованием критерия, учитывающего среднеквадратичную ошибку и время переходного процесса. Эффективность подхода подтверждена имитационными и натурными экспериментами на установке с IMU-6050 и Arduino Nano. Полученные результаты подтвердили, что предлагаемый фильтр Калмана обеспечивает повышенную точность оценок угла и угловой скорости, что упрощает его настройку для асимметричных динамических систем.
Ключевые слова: фильтр Калмана, квадрокоптер с асимметрией, оптимизация ковариационных матриц, функционала со среднеквадратичной ошибкой и временем процесса, комплиментарный фильтр, управление креном и тангажем
Разработан алгоритм и составлена программа на языке программирования Python для расчета численных значений оптимального оператора фильтрации с запаздыванием для L-марковского процесса с квазирациональной спектральной плотностью, являющегося обобщением марковского процесса с рациональным спектром. В основе построения оптимального оператора фильтрации с запаздыванием лежит спектральная теория случайных процессов. Расчетная формула оператора фильтрации была получена с использованием теории L-марковских процессов, методов вычисления стохастических интегралов, теории функций комплексного переменного и методов тригонометрической регрессии. Рассмотрен интересный с точки зрения управления сложными стохастическими системами пример L-марковского процесса (сигнала) с квазирациональным спектром. За основу при построении математической модели оптимального оператора фильтрации с запаздыванием была взята тригонометрическая модель. Показано, что значения оператора фильтрации с запаздыванием представляются линейной комбинацией значений принимаемого сигнала в определенные моменты времени и значений синусоидальных и косинусоидальных функций в те же моменты. Установлено, что числовые значения оператора фильтрации существенно зависят от параметра β совместной спектральной плотности принимаемого и передаваемого сигналов, в связи с чем в работе рассматривались три разные задачи прохождения сигнала через разные физические среды. Установлено, что абсолютная величина действительной части оператора фильтрации на всех трех интервалах изменения срока запаздывания и во всех трех средах превышает абсолютную величину мнимой части в среднем в два и более раз. Построены графики зависимости действительных и мнимых частей оператора фильтрации от срока запаздывания τ, а также трехмерные графики зависимости самого оператора фильтрации с запаздыванием от срока запаздывания. Дано физическое обоснование полученным результатам.
Ключевые слова: случайный процесс, L-марковский процесс, шум, фильтрация с запаздыванием, спектральная характеристика, оператор фильтрации, тригонометрический тренд, стандартизованная ошибка аппроксимации
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Построена математическая модель, разработан алгоритм и составлена программа на языке программирования Python для расчета численных значений оптимального оператора фильтрации с прогнозом для L-марковского процесса с квазирациональным спектром. Вероятностная модель формулы оператора фильтрации получена на основе спектрального анализа L-марковских процессов с привлечением методов вычисления стохастических интегралов, теории аналитических функций комплексного переменного и методов корреляционно – регрессионного анализа. Рассмотрен пример L-марковского процесса, значения оптимального оператора фильтрации с прогнозом для которого удалось выразить в виде линейной комбинации значений процесса в некоторые моменты времени и суммы численных значений косинусов и синусов в те же моменты. Основой для получения численных значений оператора фильтрации послужила математическая модель тригонометрической регрессии с 16-ю гармониками, наилучшим образом аппроксимирующая исследуемый процесс и имеющая минимальную стандартизованную ошибку аппроксимации среди всех построенных тригонометрических регрессий. Построен график зависимости оператора фильтрации с прогнозом от времени прогноза τ. Найдено критическое значение срока упреждения τ, сверх которого прогноз становится некорректным и ненадежным. Дана физическая интерпретация полученных результатов фильтрации с прогнозом.
Ключевые слова: случайный процесс, L-марковский процесс, фильтрация с прогнозом, спектральная характеристика, оператор фильтрации.
Ключевые слова: случайный процесс, L-марковский процесс, фильтрация с прогнозом, спектральная характеристика, оператор фильтрации
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В статье рассматривается применение системы остаточных классов в обработке текстовой информации. Система остаточных классов, основанная на принципах модулярной арифметики, представляет числа в виде наборов остатков по взаимно простым модулям. Такой подход обеспечивает возможность параллельного выполнения вычислений, потенциальное сжатие данных и повышенную устойчивость к помехам. В работе рассмотрены вопросы кодирования символов, параллельной обработки информации, обнаружения и коррекции ошибок, вычислительные преимущества при реализации полиномиальных хеш-функций, а также практические ограничения применения системы остаточных классов.
Ключевые слова: система остаточных классов, модулярная арифметика, обработка текста, параллельные вычисления, сжатие данных, помехоустойчивость, китайская теорема об остатках, полиномиальные хеши, коррекция ошибок, компьютерная лингвистика
В статье приводится процесс разработки объемного дисплея для информационно-коммуникационного взаимодействия в условиях Арктики, где традиционные средства визуализации и коммуникации сталкиваются с вызовами экстремального климата, изоляции и ограниченной инфраструктуры. Проведен анализ основных направлений использования объемных в Арктической зоне. Рассмотрены основные недостатки методов создания объемного изображения в действующих 3D-дисплеях. С учетом основных решаемых задач – создание иллюзии трехмерного объекта для группы лиц (более 2 человек) под широким углом обзора – приводится описание и анализ двух основных разработанных конфигураций оптической системы, последняя из которых отвечает поставленным требованиям, обеспечивая устойчивую работу в условиях Арктики и открывая перспективы для внедрения в удалённых и труднодоступных регионах Крайнего Севера.
Ключевые слова: объемный дисплей, Арктическая зона, 3D-изображение, системный анализ, линза, оптическая система, компьютерное моделирование
Онтологическое моделирование является перспективным направлением развития научно-методической базы разработки интеллектуальных информационных систем в электроэнергетике. В статье предложен новый подход к использованию онтологических моделей при создании систем искусственного интеллекта для прогнозирования временных рядов в задачах электроэнергетики. Введены формальные метрики: онтологическое расстояние между признаком и целевой переменной, а также семантическая релевантность признака. На примерах доменных онтологий для ветроэнергетики и электропотребления промышленного предприятия продемонстрированы алгоритмы расчета этих метрик и показано, как они позволяют проранжировать признаки, реализовать автоматизированный выбор наиболее значимых признаков, обеспечить семантическую регуляризацию обучения регрессионных моделей различных видов. Даны рекомендации по выбору коэффициентов для расчета метрик, проведен анализ теоретических свойств метрик и обозначены границы применимости предложенного подхода. Полученные результаты формируют основу для дальнейшей интеграции онтологической информации в математические и компьютерные модели прогнозирования генерации и потребления электроэнергии при разработке отраслевых интеллектуальных систем.
Ключевые слова: онтология, онтологическое расстояние, релевантность признаков, системный анализ, объяснимый искусственный интеллект, электроэнергетика, прогнозирование генерации, прогнозирование электропотребления
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.4.5 - Энергетические системы и комплексы
В современном мире, когда технологии развиваются с невероятной скоростью, компьютеры обрели способность «видеть» и воспринимать окружающий мир подобно человеку. Это привело к революции в анализе и обработке визуальных данных. Одним из ключевых достижений стало применение компьютерного зрения для поиска объектов на фотографиях и видео. Благодаря этим технологиям можно не только находить такие объекты как люди, автомобили или животные, но и точно указывать их положение с помощью ограничивающих рамок или масок для сегментации. В данной статье подробно рассматриваются современные модели глубоких нейронных сетей, применяемые для детекции человека на изображениях и видео, снятых с высоты и большого расстояния на сложном фоне. Анализируются архитектуры Faster Region-based Convolutional Neural Network (Faster R-CNN), Mask Region-based Convolutional Neural Network (Mask R-CNN), Single Shot Detector (SSD) и You Only Look Once (YOLO), сравниваются их точность, скорость и способность эффективно выявлять объекты в условиях неоднородного фона. Особое внимание уделено изучению особенностей каждой модели в конкретных практических ситуациях, где важны и высокое качество обнаружения целевых объектов, и скорость обработки изображений.
Ключевые слова: машинное обучение, искусственный интеллект, глубокое обучение, сверточные нейронные сети, детекция человека, компьютерное зрение, обнаружение объектов, обработка изображений
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В статье приводится анализ влияния нестационарных параметров на качество управления системой торможения колес тяжелого транспортного средства, а также рассмотрен синтез параметров регулятора с использованием обобщенного метода Галеркина. Рассматриваемый метод обращен для решения задачи синтеза нестационарной системы, чье желаемое программное движение задано на выходе нелинейного элемента. Приведены результаты исследования влияния нестационарности параметров неизменяемой части системы (объекта) на ухудшение показателей качества переходного процесса. Для случаев критического режима работы произведен пересчет параметров регулятора, оценены результаты учета нестационарности и повторного синтеза.
Ключевые слова: система автоматического управления, регулятор, тормозная система, нестационарность параметров, обобщенный метод Галеркина
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
Данное исследование посвящено анализу эффективности кодов Рида-Соломона (RS-кодов) с использованием программной среды MATLAB. RS-коды выбраны как класс кодов исправления ошибок, отличающийся высокой производительностью в условиях множественных пакетных ошибок, что делает их широко применимыми в таких областях, как цифровое телевидение, хранение данных (CD/DVD, флэш-память) и беспроводная связь. В статье продемонстрирована и оценена эффективность RS-кодов на практике через их симуляцию в MATLAB. Исследование охватывает создание симуляционных моделей для кодирования, добавления ошибок и декодирования данных с использованием RS-алгоритмов в MATLAB. Проведена оценка эффективности кодов путем расчета вероятности битовой ошибки (BER) и других релевантных метрик. Проанализировано влияния ключевых параметров RS-кодов (например, длины кодового слова, количества проверочных символов) на их способность исправлять ошибки. Результаты исследования призваны наглядно показать, как RS-коды справляются с различными типами ошибок, и как их производительность может быть оптимизирована путем настройки параметров. Работа подчеркивает значимость MATLAB как инструмента для разработки, тестирования и оптимизации систем кодирования, предоставляя практические инструменты для исследователей и инженеров.
Ключевые слова: коды Рида-Соломона, MATLAB, исправление ошибок, симуляция, производительность, вероятность ошибки, системы связи, хранение данных
Статья посвящена разработке комбинированного метода реферирования русскоязычных текстов, объединяющего экстрактивные и абстрактивные подходы для преодоления ограничений существующих методов. Предлагаемому методу предшествуют этапы: предобработка текста, комплексный лингвистический анализ с использованием RuBERT, кластеризация на основе семантической близости. Метод включает экстрактивное реферирование через алгоритм TextRank и абстрактивную доработку с помощью нейросетевой модели RuT5. Эксперименты на новостном корпусе Газета.Ру подтвердили преимущество метода по точности, полноте, F-мере и метрикам ROUGE. Результаты показали превосходство комбинированного подхода над чисто экстрактивными методами, такими как TF-IDF и статистический, и абстрактивными методами, такими как RuT5 и mBART.
Ключевые слова: комбинированный метод, реферирование, русскоязычные тексты, TextRank, RuT5
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Рассмотрены вопросы идентификации параметров настраиваемых моделей линейных нестационарных динамических систем на примере линеаризованной настраиваемой модели двигателя постоянного тока с независимым возбуждением. Разработан новый метод оценивания параметров настраиваемых моделей по малому числу наблюдений на основе проекционной идентификации и аппарата линейной алгебры и аналитической геометрии. Для апробации разработанного метода идентификации было проведено сравнение переходных характеристик настраиваемой модели двигателя постоянного тока с независимым возбуждением при полученных оценках параметров с эталонными характеристиками. Показана эффективность применения предложенного метода идентификации в задачах управления электроприводом постоянного тока.
Ключевые слова: двигатель постоянного тока, проекционная идентификация, оценивание параметров динамических систем, настраиваемая модель нестационарной динамической системы
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
Современные вычислительные системы управления химико-технологическими процессами позволяют программно реализовывать сложные алгоритмы управления, в то числе с использование методов машинного обучения и элементов искусственного интеллекта. Такие алгоритмы могут быть применимы в том числе для сложных нестационарных многоассортиментых и гибких дискретных производств, к которым относятся и такие процессы малотоннажной химии, как производства полимерных материалов. В статье рассматривается производство фторопласта в реакторах периодического действия. Этот процесс протекает при постоянно изменяемых параметрах, таких как давление и температура. Одной из важных задач системы управления является стабилизация качества выпускаемого полимера, и для этих целей важно прогнозировать это качество в процессе производства до выпуска фторопласта. Качество продукции в свою очередь сильно зависит как от качества исходных реагентов, так и от действий оператора. В условиях нестационарного процесса типовые виртуальные анализаторы качества, основанные на регрессионных зависимостях, показывают плохие результаты, и, как правило, неприменимы. В статье предложена архитектура виртуального анализатора качества, основанного на методах математического прогноза с использованием таких алгоритмов так: метод случайного леса, градиентный бустинг и пр.
Ключевые слова: полимеризация, многоассортиментные производства, малотоннажная химия, прогноз качества, машинное обучение
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами