Найти

Результаты поиска

• 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

• 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

• 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.

• 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.

• 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.

• 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

• 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.