Найти

Результаты поиска

• 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

• АЛГОРИТМ ОПТИМАЛЬНОГО КОМПЛЕКСИРОВАНИЯ ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЙ В ДИСКРЕТНО-НЕПРЕРЫВНЫХ СИСТЕМАХ АНПА

  А.А. Кабанов , В. А. Крамарь, К.В. Дементьев

  2024-11-10

  Аннотация ▼

  Статья посвящена разработке алгоритма оптимального комплексирования оценок состоя-
  ний в дискретно-непрерывных системах. Целью исследования является создание эффективного
  метода объединения данных, получаемых от непрерывных и дискретных источников информации,
  для повышения точности и надежности оценки состояния сложных динамических систем.
  В статье подробно рассматриваются теоретические основы предложенного метода, включая
  математическое описание непрерывной и дискретной моделей системы, формулировку критерия
  оптимальности и вывод уравнений для вычисления весовых коэффициентов комплексирования.
  Особое внимание уделяется анализу условий, при которых предложенный алгоритм обеспечивает
  улучшение точности оценки по сравнению с использованием только непрерывного или только дис-
  кретного фильтра. Авторы приводят результаты численного моделирования, демонстрирующие
  эффективность разработанного алгоритма на примере оценки параметров движения автоном-
  ного подводного аппарата. Показано, что предложенный метод комплексирования позволяет
  существенно снизить ошибки оценивания по сравнению с использованием отдельных фильтров,
  особенно в условиях неполноты и зашумленности измерений. В заключение делаются выводы о
  перспективности применения разработанного алгоритма в различных областях, связанных с об-
  работкой информации в сложных технических системах, таких как навигация, управление движе-
  нием, мониторинг состояния объектов и процессов. Отмечается, что предложенный подход мо-
  жет быть обобщен на случай комплексирования данных от большего числа источников информа-
  ции и адаптирован к различным типам дискретно-непрерывных систем. Статья представляет
  интерес для специалистов в области теории управления, обработки сигналов и информации, а
  также разработчиков систем навигации и управления движением. Результаты исследования мо-
  гут найти практическое применение при создании высокоточных систем оценивания состояния в
  различных технических приложениях

• ПРОГРАММНЫЕ ПОДХОДЫ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ГИДРОАКУСТИЧЕСКОЙ СВЯЗИ В СИСТЕМАХ МОРСКОГО ИНТЕРНЕТА ВЕЩЕЙ

  К. Г. Кебкал , А. А. Кабанов , В. В. Альчаков , В.А. Крамарь , М. Э. Димин

  2024-04-16

  Аннотация ▼

  При одновременной работе нескольких гидроакустических модемов в районе взаимного по-
  крытия могут возникать коллизии пакетов данных, поступающих на прием от нескольких источ-
  ников, что приводит к потерям части или всей информации. С ростом числа одновременно рабо-
  тающих гидроакустических модемов алгоритмы физического уровня не обеспечивают стабиль-
  ную передачу данных и вероятность возникновения коллизий повышается, что делает работу
  модемов неэффективной или даже невозможной. Для обеспечения эффективной работы в усло-
  виях гидроакустической среды распространения сигнала и для уменьшении или исключении колли-
  зий при обмене и доставке данных между двумя модемами, не обладающими возможностью син-
  хронной работы, а также для уменьшения времени доступа к среде распространения сигнала
  требуются методы уровня управления доступом к среде с применением протоколов канального
  уровня. Обычно, такая задача решается при помощи кодового разделения гидроакустических каналов. Модемы общаются как бы на разных частотах, что не создаёт коллизий, это позволяет
  общаться абонентам подводной сети в формате «точка-точка», либо в режиме «multicast», то
  есть всем отдельно, однако, в случае, если надо сделать передачу по сети, такой вариант уже не
  подойдёт, так как сетевая передача, предполагает работу на основе «broadcast» сообщений. При
  практическом использовании указанные протоколы удобно поместить в состав программной
  среды разработки (фреймворк) конкретных пользовательских приложений для решения задач
  сетевой г/а связи. Такой фреймворк принято называть программным каркасом, он позволяет вы-
  полнять пользовательскую модификацию имеющихся в составе каркаса сетевых алгоритмов, а
  также включение силами пользователя новых алгоритмов сетевой гидроакустической связи. Для
  построения прогнозирующей модели в работе использовались протоколы DACAP, T-Lohi, Flooding
  и ICRP.Реализация алгоритмов выполнена на языке Erlang. В работе приведены алгоритмы реали-
  зации указанных протоколов. Приводится сравнительный анализ сетевой работы с использовани-
  ем протоколов и без них. Оценена эффективность и скорость работы. Даны рекомендации по
  дальнейшей разработке программного каркаса

• ОЦЕНКА МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СЕЗОННЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

  В.В. Альчаков, В.А. Крамарь

  2023-06-07

  Аннотация ▼

  Временные ряды с сезонной изменчивостью получили широкое распространение для
  описания процессов в различных областях, таких как торговля, анализ финансовых рынков,
  прогнозирование пассажирских авиаперевозок, описание климатических изменений. В по-
  следнее время широкое применение данный подход стал применяться и для описания тех-
  нологических процессов. В связи с чем стало возможным применять прогнозирующие моде-
  ли в системах управления сложными техническими объектами. Методы машинного обуче-
  ния могут быть эффективно использованы для построения прогнозирующих моделей рядов
  такого типа. При этом для построения прогноза в качестве входных данных используются
  лишь исторические данные, накопленные за несколько периодов сезонных наблюдений, зна-
  ние других параметров, как правило, не требуется. В статье рассмотрено построение
  прогнозирующей модели временного ряда с сезонной изменчивостью, описывающего техно-
  логический процесс, в качестве которого выбран входной поток завода по очистке сточ-
  ных вод. Описана общая методология построения модели, требования к входным массивам
  данных, алгоритмы предварительной обработки для формирования выборок, используемых
  для обучения и тестирования моделей. Для построения прогнозирующей модели в работе
  использовались классические методы (SARIMA, Holt-Winters Exponential Smoothing, ETS), а
  также новые алгоритмы (Facebook Prophet, XGBoost, Long Short Term Memory). Реализация
  алгоритмов выполнена на языке Python, в работе даны рекомендации по использованию
  существующих библиотек и функций этого языка. Приводится сравнительный анализ
  точности полученных моделей на основе расчета набора статистических метрик. Также
  проведен анализ быстродействия методов, поскольку время, затраченное на создание мо-
  дели и получение прогноза, играет немаловажную роль при запуске модели в реальных усло-
  виях на производстве. По совокупности оценок выбран лучший метод для решения постав-
  ленной задачи для применения в системах управления реального времени. В заключении да-
  ны рекомендации по повышению точности прогноза и обозначены направления будущих
  исследований в данной области.