Найти

Результаты поиска

• МОДЕЛИРОВАНИЕ И ИДЕНТИФИКАЦИЯ СОДОРЕГЕНЕРАЦИОННОГО КОТЛОАГРЕГАТА КАК ОБЪЕКТА УПРАВЛЕНИЯ

  Д.А. Ковалёв , Д.Х. Имаев , С.Е. Душин

  226-241

  2026-09-10

  Аннотация ▼

  Ключевой агрегат производства сульфатной целлюлозы (крафт-процесса) – содорегенерационный котлоагрегат (СРК) – обеспечивает восстановление химикатов черного щелока. Актуальна задача повышения степени восстановления щелока без изменения технологии процесса и конструкции аппаратов, т.е. информационно-алгоритмическими средствами автоматического управления процессом. Более высокое гарантированное качество восстановления обеспечивают алгоритмы регулирования, синтезированные на основе адекватных математических моделей. Цель статьи – системный анализ СРК как объекта управления и построение усовершенствованной математической модели, пригодной для синтеза высококачественных систем автоматической стабилизации. В основе методологии лежит принцип последовательного раскрытия неопределённости моделей сложных систем управления (А.А. Вавилов). В отличие от известных подходов, динамика СРК в окрестности выбранного режима описана в виде многоуровневой модели класса LTI. Комбинирование аналитических методов с обработкой экспериментальных данных для конкретного режима позволило получить определенные до значений параметров математические модели реального СРК. Разработанная многоуровневая линейная стационарная модель СРК дает возможность анализировать динамику подсистем и агрегата в целом, устойчивость режимов и влияние возмущений, и обосновать необходимость автоматического поддержания требуемого качества технологических процессов в окрестности выбранного режима. Модели в символьном виде применимы к большинству подобных агрегатов технологического процесса производства сульфатной целлюлозы. Параметры полностью определенных моделей должны быть скорректированы по результатам обработки данных, относящихся к конкретному агрегату и режиму. Направление дальнейших исследований связано с развитием методов анализа динамики сложных систем управления по моделям иерархической структуры, а также синтеза систем стабилизации режима и ослабления влияния возмущений

• ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА СМЕШАННОГО ОЦЕНИВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ ПРИ ПОСТРОЕНИИ ОДНОРОДНОЙ ВЛОЖЕННОЙ КУСОЧНО-ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ ПЕРВОГО ТИПА

  С.И. Носков , А. П. Медведев , И. Д. Кириллов

  102-109

  2026-09-10

  Аннотация ▼

  Статья посвящена разработке алгоритма идентификации параметров однородной вложенной кусочно-линейной регрессии первого типа – модели, востребованной при анализе сложных систем, поведение которых не удаётся адекватно описать гладкими функциями. В обзорной части работы систематизированы современные публикации, иллюстрирующие применение кусочно-линейных форм в самых разных предметных областях: от моделирования энергопотребления и нелинейных систем управления до задач обработки изображений, восстановления генетических сетей и фильтрации геофизических данных. Новизна исследования заключается в том, что впервые для данного класса моделей предложен алгоритм идентификации, основанный на методе смешанного оценивания (МСО), позволяющий гибко комбинировать два различных критерия качества. Показано, что благодаря введению дополнительных булевых переменных и вспомогательных ограничений исходная оптимизационная задача сводится к стандартной задаче линейно-булева программирования, что позволяет применять для её решения доступные численные методы. Эффективность разработанного алгоритма продемонстрирована на реальных данных горно-металлургической компании «Норникель» за 2010–2024 годы. В качестве зависимой переменной используется выручка, в качестве предикторов – объёмы добычи никеля, палладия, меди и платины. Построены две альтернативные модели – классическим методом наименьших модулей и предлагаемым методом смешанного оценивания. Сравнительный анализ показывает, что вторая модель имеет несколько более высокую среднюю процентную ошибку, однако существенно выигрывает в величине максимальной ошибки на контрольной подвыборке, что делает её предпочтительной в условиях, где критичны выбросы. Полученные результаты подтверждают практическую ценность МСО для построения интерпретируемых и устойчивых регрессионных зависимостей

• ФОРМИРОВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ ИСТОЧНИКОВ ИНФОРМАЦИИ НЕЙРОЛИНГВИСТИЧЕСКОЙ ТЕКСТОВОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ

  К.Е. Румянцев , В. В. Котенко , Л.К. Хаджиева

  173-188

  2026-07-07

  Аннотация ▼

  Исследуется метод нейролингвистической текстовой идентификации, направленный на анализ и верификацию источников информации, включая тексты, сгенерированные системами искусственного интеллекта. Анализируются состояния информации текста китайского произведения автора Ло Гуань-чжун «Троецарствие» в трех вариантах: оригинальный текст, а также состояние текста, полученного с помощью генерации системами искусственного интеллекта Gemini и GPT. Целью исследования является формирование и обоснование параметров для применения в качестве факторов идентификации сгенерированного текста, а также формирование 3D-образов нейролингвистической текстовой идентификации источников информации. Используется специализированный программный комплекс «Анализатор нейролингвистической текстовой идентификации», осуществивший обработку текстовых данных на основе горизонтальной и вертикальной развертки нейролингвистических информационных кадров. В результате сформированы информационные спектры, количественные характеристики (информационная емкость, энтропия, избыточность) и нейролингвистические информационные 3D-образы нейролингвистических кадров текстовой информации китайского произведения. Сравнение уровней идентичности информационных нейролингвистических 3D-образов источника текстовой информации нейролингвистических информационных кадров показывают, что максимальный уровень идентичности наблюдается при сравнении текстов нейролингвистических информационных кадров оригинального текста, а минимальный уровень идентичности наблюдается при сравнении оригинального текста с текстом, сгенерированным с помощью систем искусственного интеллекта. Полученные результаты показывают значимые различия между параметрами нейролингвистических информационных кадров оригинального текста и параметрами текста, сгенерированного системами искусственного интеллекта как по количественным характеристикам текста, так и по характеристикам нейролингвистических информационных 3D-образов. Установлено, что нейролингвистические информационные 3D-образы текстов, созданных системами искусственного интеллекта, обладают более гладкой структурой визуального представления и отличным цветовым распределением по сравнению с нейролингвистическими 3D-образами оригинального текста. Практическая значимость исследования заключается в применении подхода, позволяющего определять сгенерированный текст и верифицировать источники информации. Полученные результаты открывают перспективы для работы и дает возможность реализовывать проекты и создавать программные комплексы способные обнаруживать сгенерированный текст.

• МЕТОД ИНФОРМАЦИОННОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ОПЕРАТОРА И АНПА, ОСНАЩЕННОГО ГИДРОАКУСТИЧЕСКИМ КАНАЛОМ СВЯЗИ, ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЦЕЛЕВЫХ ОБЪЕКТОВ

  А.Ю. Коноплин , А. П. Юрманов , А. Ю. Родионов , Р.П. Василенко, М.О. Панчук

  2026-04-29

  Аннотация ▼

  Выполнение автономными необитаемыми подводными аппаратами (АНПА) инспекционных и манипуляционных операций под контролем оператора ограничено низкой пропускной способностью гидроакустического канала связи, не позволяющей передавать видеопоток и качественные фотоизображения в реальном времени. В то же время существующие методы автоматического распознавания целевых объектов бортовыми системами технического зрения АНПА не гарантируют точного определения местоположения и формы объекта при наличии на нем дефектов (заиливание, биологические обрастания, механические повреждения). Для решения указанной проблемы в статье ставится задача разработки метода, обеспечивающего посредством низкопропускного гидроакустического канала связи информационное взаимодействие оператора с АНПА для оценки оператором качества распознавания целевых объектов с последующим формированием целеуказаний для аппарата и его бортового манипулятора. В основе метода используется алгоритм идентификации объектов с дефектами, использующий модифицированное ICP-совмещение облаков точек с исключением дефектных областей и характерных особенностей (ХО). Выявленные ХО и области дефектов преобразуются в компактный набор геометрических примитивов, передаваемый оператору по гидроакустическому каналу связи с АНПА. На основе полученной информации, поступающей от АНПА телеметрии, а также эталонной трёхмерной модели объекта графический интерфейс визуализирует сканируемую сцену, позволяя оператору оценить точность распознавания. Натурные испытания метода проводились с использованием гидроакустического модема производства ИПМТ ДВО РАН и бортового вычислителя NVIDIA Jetson TX2. Передаваемый в течение минуты информационный пакет содержал тип объекта, его положение, карту дефектов и описание ХО при объеме данных, на три порядка меньшем по сравнению с передачей полного облака точек сканируемого объекта. На основе полученной информации оператор подтверждал успешность идентификации объекта, до 30% площади поверхности которого были покрыты дефектами. Практическая значимость метода заключается в возможности выполнения ответственных миссий под контролем оператора в условиях неопределенности окружающей среды.

• ОСОБЕННОСТИ ФОРМИРОВАНИЯ ПРОЦЕССА КЛАССИФИКАЦИИ СОСТОЯНИЯ ТЕХНИЧЕСКОГО ОБЪЕКТА НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ТОЧЕК ВРЕМЕННОГО РЯДА ПАРАМЕТРА

  С.И. Клевцов

  47-57

  2025-10-01

  Аннотация ▼

  Оценка работоспособности технического объекта в режиме реального времени важна для устойчивого и безаварийного функционирования объекта в процессе его эксплуатации. Ранее была предложена модель классификации скорости изменения параметра на основе специализированной обработки облака точек участка временного ряда без извлечения тренда. Однако, некоторые предложения, например, связанные с невключением части точек ряда в процедуру построения модели, не были достаточно обоснованы и являются неочевидной попыткой избавиться от аномальных значений временного ряда. Некоторые этапы реализации модели, например, построение эллипса на преобразованном облаке точек, требуют детального представления, что важно для дальнейшего обучения модели и проведения классификации.  В статье в рамках предварительной подготовки данных предложена процедура выявления и отсеивания аномальных значений временного ряда параметра, основанная на модификации метода Ирвина. Кроме того, представлена уточненная схема оценки значений критерия в модели классификации состояния параметра технического объекта. За критерий оценки взят коэффициент сжатия эллипса, который строится на облаке точек диаграммы рассеяния, вырезанных скользящим временным окном из временного ряда параметра. Для этого разработана итерационная процедура построения эллипса. Новая процедура обеспечивает более обоснованную и точную оценку критерия. Таким образом, построена модифицированная модель, которая позволит оценить в реальном времени появления нештатной ситуации на ранней стадии ее развития. Процедура оценки может быть реализована в составе программно-аппаратных средств системы мониторинга технического объекта

• РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО ДИАГНОСТИРОВАНИЯ ДВИЖИТЕЛЕЙ ПОДВОДНЫХ АППАРАТОВ

  А. В. Зуев, А. Н. Жирабок

  2020-07-10

  Аннотация ▼

  Целью исследования является повышение эффективности эксплуатации подводных аппаратов (ПА) за счет использования систем функционального диагностирования их движителей, обеспечивающих обнаружение, локализацию и идентификацию возникающих незначительных дефектов. Для решения этой задачи в статье предложен новый метод, содержащий два основных этапа. На первом этапе осуществляется построение банка диагностических наблюдателей для обнаружения и локализации возникающих дефектов. При этом каждый наблюдатель строится по специальной процедуре таким образом, что-бы быть чувствительным к различному набору возможных дефектов. На втором этапе синтезируются дополнительные наблюдатели, работающие в скользящем режиме, для точной оценки величин дефектов. При этом, в отличие от существующих решений, пред-лагается использовать редуцированную (имеющую меньшую размерность) модель исход-ной системы при построении указанных наблюдателей. Это дает возможность умень-шить сложность получаемых наблюдателей по сравнению с известными работами, где строятся наблюдатели полного порядка. Результаты проведенных исследований показали работоспособность и высокое качество всех синтезированных наблюдателей. Во всех рас-смотренных случаях удалось своевременно обнаружить факт появления типовых дефек-тов, а также обеспечить идентификацию их величин. На основе рассмотренного метода построения систем диагностирования движителей могут быть созданы высоконадежные системы управления ПА.

• ИДЕНТИФИКАЦИЯ ДЕФЕКТОВ В ПРИВОДАХ НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ

  А.А. Кабанов , В.А. Крамарь , А.В. Зуев , В. Ф. Филаретов , А.Н. Жирабок

  192-204

  2025-08-04

  Аннотация ▼

  В работе рассматривается задача идентификации дефектов в приводах робототех-нических систем, модель динамики которых описывается линейными дифференциальными уравнениями. Решение задачи идентификации дефектов предложено искать на основе решения вспомогательной задачи оптимального управления для динамической системы, в которой роль неизвестной вектор-функции, описывающей возникающие дефекты, выпол-няет некоторое вспомогательное управление, которое должно обеспечить минимум функ-ционалу невязки. На основе полученного решения вспомогательной задачи оптимального управления предложен диагностический наблюдатель дефектов. При этом сам дефект находится через решение соответствующего алгебраического уравнения Риккати и диф-ференциального уравнения для вспомогательной переменной. В отличие от популярных подходов к решению задачи идентификации дефектов, основанных на наблюдателях, ра-ботающих в скользящем режиме, предлагаемый метод позволяет расширить класс сис-тем, для которых может быть решена задача идентификации. Известно, что методы проектирования наблюдателей скользящего режима накладывают определенные ограничения на рассматриваемые системы. Предложенный подход на основе оптимального управ-ления может дать результаты и для систем с нелинейной динамикой. В этом случаем, вероятно, эффективными будут методы приближенного решения задач оптимального управления, основанные на представлении системы в линейной форме с коэффициентами, зависящими от состояния (так называемый метод State-dependent Riccati Equation, SDRE). Совершенствование предложенного метода в этом направлении будет являться предме-том последующих исследований. Изложенная теория показана на примере идентификации дефектов в приводе постоянного тока. Рассмотрены разные случаи для системы с полны-ми наблюдениями (известен весь вектор состояния) и с неполными наблюдениями. На мо-делировании было показано, что качество идентификации дефектов можно повысить за счет выбора соответствующих значений матриц штрафов в функционале невязки, при этом можно добиться хорошего диагностирования отдельно по различным каналам вхо-ждения дефектов. В работе представлены рекомендации по выбору матриц штрафов. Результаты моделирования подтвердили работоспособность синтезированных с помощью предложенного метода диагностических наблюдателей

• ИММУНОЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ТЕКСТОНЕЗАВИСИМОЙ ГОЛОСОВОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛИЧНОСТИ

  Ю. А. Брюхомицкий

  6-13

  2022-05-26

  Аннотация ▼

  Предлагается иммунологическая модель клональной селекции с положительным от-
  бором, которая основана на принципах массово-параллельной обработки данных, наблю-
  даемых в искусственной иммунной системе. Модель предназначена для текстонезависимой
  идентификации личности по голосу. В отличие от известных парольных систем иденти-
  фикации голоса, предлагаемая модель реализует децентрализованное распознавание голо-
  совых данных путем их сопоставления с детекторами, моделирующими иммунокомпе-
  тентные клетки иммунной системы. Исходные голосовые признаки формируются в линей-
  ном предсказателе речи и представляются кепстральными коэффициентами. Последова-
  тельность кепстральных коэффициентов расчленяется далее на равные временные участ-
  ки – морфемы, представляющие собой абстрактные языковые единицы, объединяющие
  фонемы. Морфемы несут индивидуальную окраску воспроизводимых голосом последова-
  тельных временных участков речи, что позволяет продуктивно использовать их в качест-
  ве идентификационных признаков голоса. Сопоставление голосовых морфем с детектора-
  ми осуществляется по принципу позитивной селекции на основе меры близости Евклида.
  Принятие моделью идентификационного решения «свой-чужой» реализуется на основе
  статистического подхода по частоте срабатывания детекторов. Предлагаемая модель
  реализует идентификацию личности говорящего в темпе поступления его голосовых дан-
  ных. При этом идентификация личности инвариантна языку, объему и содержанию речи.
  Преимущество модели – полная защищенность от атак воспроизведения. Эффективная
  реализация модели, точность и скорость идентификации обусловлены возможностью
  организации высокоскоростного анализа больших объемов голосовых данных, что в пер-
  спективе согласуется с темпами разработки и применения вычислительных систем высо-
  кой производительности.

• ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИИ BLUETOOTH LOW ENERGY ДЛЯ КОНТРОЛЯ ПЕРЕМЕЩЕНИЯ ЛЮДЕЙ В ПОМЕЩЕНИЯХ

  Ю.А. Заргарян , В.И. Кошенский , К. О. Кирсанов , М. С. Пресняков

  103-118

  2025-07-31

  Аннотация ▼

  Отслеживание местоположения человека в большой стране, большом городе и
  даже районе давно стало реальностью. Благодаря спутникам появилась возмо ж-
  ность точно узнать, где находится человек. Однако такие технологии в большей
  степени предназначены для определения местоположения на открытой местности,
  и их сигнал не способен преодолеть большие железобетонные конструкции, а также
  стены и перекрытия в здании. В данной работе предлагается решение такой пр о-
  блемы, рассматривается система контроля перемещения людей в помещениях. Такая
  система не только определяет положение, где находится человек, с точностью до
  полуметра, но и создаёт базу данных, в которой отображается, дата, время и м е-
  сто обнаружения человека, а также его идентификация с указанием , кто конкретно
  был обнаружен. Система, описанная в данной работе, очень проста в понимании и
  имеет низкую стоимость. Работает она с микроконтроллером ESP32 и основана на
  базе беспроводной технологии передачи данных Bluetooth Low Energy. Микроко н-
  троллер ESP32 выступает в качестве сканера сигнала с параметром RSSI. Получе н-
  ные данные, а именно RSSI и уникальный идентификатор, который направлен на
  определение личности человека, отправляются на сервер ThingSpeak, где рассчиты-
  вается расстояние до источника, в качестве которого выступает смартфон, опре-
  деляя его местоположение и фиксирует перемещение. При этом используются м е-
  тоды повышения точности, такие как алгоритм Fingerprint. Во всем помещении на
  этапе установки системы собираются «отпечатки» в пределах контролируемой
  территории, у таких контрольных точек определяются эталонные значения RSSI,
  именно на их основе и происходит определение местоположения человека. Также в
  данном материале рассматривается решение задачи идентификации и контроля
  приближения людей к охраняемому объекту и организация системы сбора и хранения
  статистики посещения подконтрольного объекта.

• НЕЙРОСЕТЕВАЯ МЕТОДИКА ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛИЧНОСТИ ПО РИСУНКУ ВЕН ЛАДОНИ

  В.А. Частикова , С.А. Жерлицын

  2022-11-01

  Аннотация ▼

  Описывается работа по созданию нейросетевой методики идентификации лично-
  сти, основанной на механизме сканирования и анализа рисунка вен ладони, как биометриче-
  ского параметра. В рамках проведенного исследования описаны предпосылки, цели и причи-
  ны, по которым разработка надежной системы биометрической идентификации является
  важным и актуальным направлением деятельности. Сформулирован ряд проблем, прису-
  щих существующим методам решения поставленной задачи: графовому методу и методу,
  основанному на вычислении расстояния, выраженного в различных интервальных метри-
  ках. Приведено описание принципов их работы. Сформулированы задачи, решаемые систе-
  мами идентификации личности: сопоставление субъекта идентификации с его идентифи-
  катором, однозначно идентифицирующим этого субъекта в информационной системе.
  Описан механизм считывания рисунка вен с ладони, разработанный для анализа изобра-
  жения, полученного с восприимчивой к излучению инфракрасного диапазона цифровой ка-
  меры. При нахождении в кадре ладони, подсвечиваемой светом ближнего ИК-диапазона, на
  изображении, полученном с камеры, становится заметен рисунок пролегающих под кож-
  ным покровом вен, сосудов и капилляров. В зависимости от организации, система иденти-
  фикации может на основе предоставленного идентификатора определять соответс т-
  вующий субъект доступа или проверять принадлежность того же идентификатора
  предполагаемому субъекту. Приведены 3 метода дальнейшего анализа биометрических
  данных и идентификации личности: подходы, основанные на категориальной классифи-
  кации и бинарной классификации, а также комбинированный подход, при котором сн а-
  чала используется идентификация по первому способу, а затем, по второму, но уже для
  известного идентификатора доступа, определённого на первом этапе. Приведена р е-
  зультирующая архитектура нейросети для категориальной классификации рисунка вен,
  описан способ вычисления количества параметров модели в зависимости от числа заре-
  гистрированных субъектов. Представлены основные выводы и экспериментальные зам е-
  ры точности работы системы при реализации различных методов, а также диаграммы
  изменения точности моделей во время обучения. Выявлены основные преимущества и не-
  достатки приведённых методов.

• ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА РАННЕГО ОПОВЕЩЕНИЯ И МОНИТОРИНГА РАСТЕНИЙ

  А.А. Кочкаров , А. К. Куликов , В.А. Ольхова , А. С. Стахмич , А.Н. Рыбак

  2025-04-27

  Аннотация ▼

  Настоящее исследование направлено на систематизацию научных знаний о заболеваниях сель-
  скохозяйственных культур с последующей интеграцией полученных данных в системы автоматизиро-
  ванного управления агропроизводством. Актуальность работы обусловлена необходимостью миними-
  зации экономических потерь в растениеводстве за счёт ранней диагностики патологий и оптимизации
  фитосанитарного контроля. В рамках исследования проведена классификация заболеваний растений.
  В качестве модельного объекта выбрано растение базилик (Ocimum basilicum L.), характеризующееся
  высокой восприимчивостью к фитопатогенам в условиях интенсивного выращивания. Для создания
  инструмента автоматизированной диагностики осуществлён сбор специализированного датасета,
  включающего 214 изображений базилика на различных стадиях вегетации. Съёмка проводилась в кон-
  тролируемых условиях с использованием RGB-камеры. Каждый образец аннотирован с локализацией
  повреждения , площади поражения. Особое внимание уделено методологическим аспектам формиро-
  вания банков данных для биологических систем. Установлено, что ключевыми проблемами являются
  высокая вариабельность морфологических признаков у растений, влияние факторов окружающей сре-
  ды на визуальные проявления заболеваний. На основе анализа полученных данных предложена архитек-
  тура системы раннего оповещения, включающая три модуля: Сенсорный блок – малогабаритные каме-
  ры и датчики микроклимата. Алгоритмический блок – нейросетевая модель для семантической сег-
  ментации изображений и алгоритмы оценки динамики развития патологий. Интерфейс принятия
  решений и оповещения – рекомендации по корректировке режимов полива, внесения пестицидов и мик-
  роэлементов. Обучение свёрточной нейронной сети выполнено на основе фреймворка YOLOv11 с при-
  менением методов аугментации данных (гауссовский шум, аффинные преобразования) и трансферного
  обучения. Валидация модели на тестовой выборке показала точность детекции 74.7%
  (F1-score = 0.72). Для снижения ложноположительных срабатываний реализована постобработка
  предсказаний с учётом пространственно-временной корреляции данных. Разработанный прототип
  демонстрирует потенциал интеграции компьютерного зрения и агрономии для создания предиктивных
  систем управления. Дальнейшие исследования планируется направить на расширение датасета и уве-
  личение измеряемых параметров, а также внедрение алгоритмов обработки данных на edge-
  устройствах для уменьшения задержек в принятии решений. Полученные результаты могут быть
  адаптированы для других культур закрытого грунта, что способствует развитию точного земледелия
  и снижению антропогенной нагрузки на агроэкосистемы