ivdon3@bk.ru
Выбор программируемого логического контроллера – одна из самых важных задач при проектировании автоматизированной системы. Современный рынок предлагает множество вариантов, отличных по характеристикам, которые имеют разный приоритет для производства. В работе предлагается метод оценки суммарной эффективности программно-логических контроллеров. При оценке по выбранным характеристикам вводится линейное шкалирование и коэффициенты веса, учитывающие важность параметра для рассматриваемого контроллера по сравнению с другими. Вес параметра при расчете устанавливается при помощи коэффициента. Значения коэффициентов веса могут меняться в зависимости от требований технологического процесса.
Ключевые слова: программируемый логический контроллер, метод оценки эффективности, коэффициент веса, лепестковая диаграмма
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
Современные методы предиктивной аналитики позволяют значительно расширить возможности систем сетевого мониторинга, обеспечивая раннее обнаружение аномалий и потенциальных отказов. В данной статье представлены результаты исследования подходов к построению проактивной системы мониторинга сети с применением методов машинного обучения и статистического анализа. Показано, что использование комбинированных моделей на основе рекуррентных нейронных сетей и авторегрессионных моделей обеспечивает наиболее точное прогнозирование сетевого трафика с горизонтом предсказания до 10 временных интервалов. Практическая реализация предложенного подхода позволяет сократить количество незапланированных простоев на 27% и снизить время реагирования на инциденты на 35% по сравнению с традиционными реактивными системами мониторинга.
Ключевые слова: предиктивная аналитика, сетевой мониторинг, машинное обучение, статистический анализ, обнаружение аномалий, прогнозирование трафика, рекуррентные нейронные сети, авторегрессионные модели, проактивные системы, отказоустойчивость
В статье приводится применение метода электронной коммутации для решения задачи синтеза систем, параметры которых могут являться функциями времени. Параметрический синтез осуществлен при помощи обобщенного метода Галеркина, распространенного на новый класс нестационарных систем. В качестве объекта исследования рассматривается импульсная система автоматического управления турбоагрегатом при нестационарности параметров неизменяемой части системы. Моделирование производится в системе Matlab/Simulink.
Ключевые слова: система автоматического управления, нестационарность параметров, математическое моделирование, обобщенный метод Галеркина
В статье представлен процесс проверки функционирования защищенной сети передачи данных, построенной на базе аппаратуры беспроводного широкополосного доступа с семиэлементной антенной решеткой (АБШД 7) и с одним антенным устройством (АБШД 1). Описаны условия проведения эксперимента, состав и комплектность аппаратуры. Приведены результаты проверок в различных режимах работы. Сделан вывод о возможности использования штатной бортовой аппаратуры связи в качестве ретранслятора при установке соответствующего программного режима.
Ключевые слова: передача данных, защищенная сеть, канал передачи данных, ретранслятор
В статье рассматривается проблема оптимизации глобальных сетей, а также существующие на данный момент программно-аппаратные решения. Цель исследования – определение технологической основы для разработки прототипа отечественного оптимизатора глобальной компьютерной сети (wide area network, WAN). При исследовании предметной области выяснилось, что отечественных решений в данной сфере, находящихся в свободном доступе, не существует. Полученное решение можно будет приспособить под конкретные требования компании-заказчика с помощью добавления необходимых модификаций в прототип.
Ключевые слова: глобальная сеть, дедупликация данных, оптимизатор WAN, пропускная способность
В статье приведены аспекты проектирования модуля работы с искусственным интеллектом для анализа видеопотоков с камер наблюдения с целью классификации объектов и интерпретации их действий в рамках задачи сбора статистической информации и фиксации сведений об аномальной активности объектов наблюдения. Представлены диаграмма последовательности процесса работы пользователя с активными мониторингами с помощью Telegram-бота и концептуальная схема взаимодействия информационно-аналитической системы питомника породистых собак на платформе «1С:Предприятие» с внешними сервисами.
Ключевые слова: компьютерное зрение, машинное обучение, нейронные сети, искусственный интеллект, распознавание действий, классификация объектов, YOLO, LSTM модель, поведенческие паттерны, поиск ключевых точек, 1С:Предприятие, Telegram-бот
Межвитковое короткое замыкание (КЗ) в обмотке силового трансформатора - первостепенная причина его отказа. Существующие методы идентификации межвиткового КЗ имеют недостатки при использовании в полевых условиях. Для решения данной проблемы разработан мобильный программно-аппаратный комплекс идентификации параметров электрооборудования (ПАК ИП-10), основанный на опыте затухания постоянного тока. Проверка результатов испытаний на воспроизводимость, по критерию Кохрена, показала, что разработанный ПАК ИП-10 может быть рекомендован для идентификации наличия/отсутствия виткового КЗ в обмотках трансформатора.
Ключевые слова: силовой трансформатор, межвитковое короткое замыкание, идентификация, опыт затухания постоянного тока, критерий Кохрена
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.4.1 - Теоретическая и прикладная электротехника
В этой статье представлена техническая реализация сверточной цифровой сетевой системы распознавания лиц, которая способна работать в различных сценариях, таких как перекрытие, изменение угла обзора и поворот камеры. были проанализированы различные алгоритмы идентификации лиц с целью разработки модели, которая могла бы идентифицировать лица под разными углами. Система была экспериментально проверена на различных наборах данных и сравнена с ее точностью, скоростью обработки и устойчивостью к воздействию окружающей среды. Результаты показывают, что оптимизированная структура нашей сверточной нейронной сети обеспечивает точность более 90% в нормальных условиях и сохраняет достойную производительность при частичной окклюзии.
Ключевые слова: распознавание лиц, сверточные нейронные сети, модель, извлечение признаков, глубокое обучение, распознавание лиц, изображение
Это исследование является свидетельством потенциала сверточных нейронных сетей при активации softmax для классификации образцов богомола, медоеда и ласки. Модель была способна давать точные прогнозы с низким уровнем ошибок в классификации и обладала потенциалом для уменьшения различий в окружающей среде за счет минимизации их с помощью увеличения объема данных. Исследование показывает, как сети глубокого обучения можно было бы использовать для автоматизации таксономической классификации, что, в свою очередь, помогло бы идентифицировать виды с помощью изображений и крупномасштабного природоохранного мониторинга.
Ключевые слова: глубокое обучение, машинное обучение, сверточные нейронные сети, набор данных, функция softmax, классификация изображений, дикая природа, расширение данных
Использование машинного обучения при работе с текстовыми документами существенно повышает эффективность работы и расширяет диапазон решаемых задач. В работе приведен анализ основных методов представления данных в цифровой формат и алгоритмов машинного обучения, сделан вывод об оптимальном решении для генеративных и дискриминативных задач.
Ключевые слова: машинное обучение, обработка естественного языка, модели архитектуры трансформер, градиентный бустинг, большие языковые модели
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В работе рассматривается задача классификации разрядных и тепловых дефектов силовых трансформаторов по данным хроматографического анализа растворенных газов, для чего сформировано расширенное признаковое пространство на основе концентраций ключевых газов и диагностических отношений согласно стандарту международной электротехнической комиссии МЭК 60599. Проведено сравнение различных методов машинного обучения, среди которых наилучшие результаты показал алгоритм случайный лес, обеспечивший максимальную точность и устойчивость классификации. Разработанный классификатор дополняет существующую систему поддержки принятия решений, обеспечивая автоматическую идентификацию природы дефектов на основе хроматографического анализа растворенных газов. Результаты исследования демонстрируют эффективность методов искусственного интеллекта в повышении надежности диагностики трансформаторного оборудования.
Ключевые слова: силовой трансформатор, хроматографический анализ растворенных газов, диагностика дефектов, частичный разряд, автоматизированное машинное обучение, ансамблевые методы, случайный лес, экстра-деревья
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.4.1 - Теоретическая и прикладная электротехника
Данная статья посвящена изучению возможностей технологии машинного обучения для прогнозирования спроса на товары. В исследовании анализируются различные модели и возможности их применения в рамках задачи предсказания будущих продаж. Наибольшее внимание акцентировано на современных методах анализа временных рядов, в частности нейросетевые и статистические подходы. Полученные в ходе исследования результаты наглядно демонстрируют преимущества и недостатки разных моделей, степень влияния их параметров на точность прогноза в рамках задачи прогнозирования спроса. Практическая значимость полученных выводов определяется возможностью использования полученных результатов в анализе схожего набора данных Актуальность исследования обусловлена необходимостью точного прогнозирования спроса на товары для оптимизации запасов и сокращения издержек. Использование современных методов машинного обучения позволяет повышать точность предсказаний, что особенно важно в условиях нестабильного рынка и изменяющегося потребительского спроса.
Ключевые слова: алгоритмы машинного обучения, оценка спроса, точность прогнозирования, анализ временных последовательностей, предсказание объемов продаж, Python, авторегрессионная интегрированная скользящая средняя, случайный лес, градиентный бустинг, нейронные сети
В статье рассмотрены методы машинного обучения, сферы их приложения, ограничения и возможности применения. Отдельно выделены достижения в области глубокого обучения, которые позволяют получить точные результаты с оптимальными затратами времени и сил. Также детально описана перспективная на сегодняшний день архитектура нейронных сетей трансформеров. В качестве альтернативного подхода предложено использовать в процессе конвертирования скана в элементы цифровой информационной модели генеративную состязательную сеть.
Ключевые слова: сканирование, облако точек, информационная модель, строительство, объекты, представление, нейронная сеть, машинное обучение
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
Современные веб-приложения становятся всё более сложными и функционально насыщенными, что создаёт необходимость в эффективных инструментах для управления зависимостями, оптимизации и сборки проектов. Сборщики позволяют оптимизировать код, что напрямую влияет на скорость загрузки и выполнения приложений. Цель работы - провести сравнительный анализ сборщиков JavaScript: Webpack, Parcel и Rollup, чтобы выявить их преимущества и недостатки с точки зрения эргономики фронтенд-разработки. Это включает в себя оценку удобства настройки, эффективности работы с ресурсами, скорости сборки и других факторов, влияющих на производительность разработчика и конечное качество веб-приложений. Проведено практическое тестирование сборщиков на примере стандартного веб-проекта. Оценена эргономика работы с инструментами: выделены критерии и проведено сравнение на основе полученных данных. Разработаны рекомендации по выбору оптимального инструмента для различных типов проектов в фронтенд-разработке. Результаты исследования могут быть использованы как основа для обучения новых специалистов, а также для улучшения существующих практик в разработке веб-приложений при принятии обоснованных решений по выбору технологий для долгосрочных проектов.
Ключевые слова: веб-разработка, эффективность разработки, эргономика, фронтенд-разработка, тестирование, сборщик
Данная статья исследует подход контент-ориентированной фильтрации в современных рекомендательных системах, уделяя особое внимание его ключевым принципам, методам реализации и метрикам оценки. В исследовании подчеркиваются преимущества контент-ориентированных систем в сценариях, требующих глубокого анализа объектов и моделирования пользовательских предпочтений, особенно в условиях недостатка данных для коллаборативной фильтрации.
Ключевые слова: контент - ориентированная фильтрация, рекомендательные системы, выделение характеристик, метрики сходства, персонализация
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.4 - Управление в организационных системах
Работа посвящена проблематике развития технологии MicroGrid, состоящей в построении распределенной системы энергоснабжения на базе автономных источников энергогенерации. Целью работы является построение моделей и процедур поддержки принятия решений при многокритериальном выборе проектов комбинированной автономной энергогенерации из большого числа возможных альтернатив. Для достижения цели проведен морфологический анализ предметной области (с использованием метода систематического покрытия поля Ф. Цвикки), в результате которого построено пространство альтернатив комбинированных источников энергии. Проведено групповое упорядочение критериев на основе их экспертного оценивания. Последовательное применение модифицированного метода аналитических сетей с использованием упорядоченных групп критериев позволило на каждом этапе ограничивать число учитываемых критериев (количеством критериев в группе) и последовательно сокращать число альтернатив (рассматривая только несколько лучших альтернативы предыдущего этапа). Предложенная многоэтапная процедура позволяет уменьшить (на каждом этапе) размерность суперматрицы метода аналитических сетей и, тем самым, снизить временную сложность процедуры по сравнению с прямым применением этого метода. Использование предложенной процедуры дает возможность рассмотреть большее число альтернатив с учетом большего числа критериев (по сравнению с традиционными методами поддержки принятия решений), а, значит, позволяет повысить уровень научной обоснованности технико-экономических решений при проектировании MicroGrid-систем.
Ключевые слова: MicroGrid, автономная энергосистема, поддержка принятия решений, метод аналитических сетей
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.4.5 - Энергетические системы и комплексы
Статья посвящена комплексному анализу русскоязычных текстов с использованием нейросетевых моделей, в основу которых положен двунаправленный кодировщик представлений трансформера (Bidirectional Encoder Representations from Transformers – BERT). В работе применяются специализированные модели для русского языка: RuBERT-tiny, RuBERT-tiny2 и RuBERT-base-cased. Предложенный метод охватывает морфологический, синтаксический и семантический уровни анализа, включая лемматизацию, определение частей речи, морфологических признаков, синтаксических отношений, семантических ролей и связей. Использование моделей семейства BERT позволяет достичь точности выше 98% для лемматизации, 97% для определения частей речи и морфологических признаков, 96% для синтаксического анализа и 94% для семантического анализа. Метод подходит для задач, требующих глубокого понимания текста, и может быть оптимизирован для работы с большими корпусами.
Ключевые слова: русскоязычные тексты, морфологический анализ, синтаксический анализ, семантический анализ, лемматизация, RuBERT, обработка естественного языка
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Зависимость от мобильных игр признана Всемирной организацией здравоохранения игровым расстройством и представляет собой серьезную проблему общественного здравоохранения. Россия, с быстро растущим рынком мобильных игр, также сталкивается с этой проблемой. Целью исследования является изучение возможности использования нейронных сетей для раннего выявления и профилактики зависимости от мобильных игр в российском контексте. В рамках исследования была разработана и протестирована упрощенная модель нейронной сети на основе набора данных из 101 наблюдения. Разработанная модель показала потенциал в идентификации поведенческих паттернов, связанных с игровой зависимостью, но требует улучшения для повышения точности. Результаты подчеркивают значимость учета региональных особенностей и открывают перспективы для дальнейших исследований, включая использование более сложных архитектур нейронных сетей и разработку регионально адаптированных приложений.
Ключевые слова: нейронные сети, архитектуры нейронных сетей, автокодировщик, цифровая зависимость, игровая аддикция, цифровые технологии, машинное обучение, искусственный интеллект, зависимость от мобильных игр, игровое расстройство
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.4 - Управление в организационных системах
Целью работы было выявление синхронизации между вариабельностью артериального давления и ритмом дыхания у здоровых крыс и крыс с экспериментально вызванным колитом при болевой стимуляции. Для решения задачи были использованы методы определения показателей синхронизации, основанные на нахождении мгновенных частот и фаз методом синхронно-сжатого вейвлет-преобразования. Выявлено, что болевой эффект обеспечивает возникновение синхронизации вариабельности артериального давления и дыхательного ритма. Подстройка частоты вариабельности артериального давления к частоте дыхания с последующей фазовой синхронизацией обусловлена тем, что дыхательный ритм контролирует вариабельность артериального давления до наступления синхронизации. Патологическое состояние, связанное с экспериментальным колитом, коррелирует с уменьшением продолжительности фазовой синхронизации.
Ключевые слова: артериальное давление, дыхательная активность, вейвлет-разложение
1.5.5 - Физиология человека и животных , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Статья посвящена исследованию применения методов машинного обучения для прогнозирования отказов промышленного оборудования. Проведен обзор современных подходов, таких как случайный лес, SVM и XGBoost, с акцентом на их точность, устойчивость и применимость к инженерным задачам. На основе анализа реальных данных (температура, давление, вибрация, влажность) обучены и сравнены модели, из которых XGBoost показал наилучшие результаты. Выявлены ключевые параметры, влияющие на поломки, и предложена система рекомендаций, основанная на статистическом анализе и предсказательной модели. Разработанное решение позволяет своевременно выявлять риски отказов и оптимизировать техническое обслуживание.
Ключевые слова: машинное обучение, предиктивное моделирование, управление оборудованием, прогнозирование отказов, анализ данных
Для успешной работы нейросетевых алгоритмов при обработке 3D-облаков точек необходимо обеспечение детального облака точек внешней среды. Подобная задача возникает при функционировании манипуляционного робота в новой среде, где перед обработкой облака точек сцены необходимо получить детальное представление внешней среды с помощью RGB-D камеры, закрепленной на конечном звене робота. Для решения этой проблемы в данном исследовании предлагается алгоритм для адаптивного управления манипуляционным роботом для построения модели внешней среды. За счет применения адаптивного подхода, в процессе исследования внешней среды манипуляционный робот перемещает RGB-D камеру с учетом изменений в текущей модели среды, внесенных предыдущим полученным RGB-D изображением. Полученные результаты позволяют судить об эффективности предложенного подхода, показывая, что за счет адаптивности он позволяет достичь больших показателей покрытия сцены.
Ключевые слова: модель среды, манипуляционный робот, адаптивный алгоритм управления, реконструкция поверхности, RGB-D камера, обработка визуальной информации
В статье рассматриваются методы моделирования распространения инфекционных заболеваний. Рассматриваются особенности обобщённого компартментального подхода к моделированию эпидемий, в рамках которого популяция подразделяется на непересекающиеся группы индивидов. Прогноз моделей, построенных при использовании данного подхода, подразумевает оценку численности групп индивидов во времени. Предложен метод оценки параметров модели по статистическим данным. Предложен метод оценки доверительных интервалов прогноза модели, основанный на серии стохастических запусков модели. Проведён вычислительный эксперимент, демонстрирующий работу предложенных методов на данных о распространении гриппа в странах Европы. Результаты показывают эффективность модели в прогнозировании динамики эпидемии и оценке доверительных интервалов прогноза. Обоснована возможность приложения описанных методов к моделированию хронических заболеваний.
Ключевые слова: моделирование эпидемий, компьютерное моделирование, компартментальные модели, SIR, стохастическое моделирование, оценка параметров, доверительный интервал, прогноз, грипп
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В работе выполнено моделирование управления полетом беспилотного воздушного суда (БВС). Предлагается распределенная система управления, последовательно включающая внутренний и внешний контуры для управления состоянием движения летательного аппарата. Эффективность управления каскадного ПД-регулятора (пропорционально-дифференциального) выше, чем у традиционного ПИД-регулятора (пропорционально-интегрально-дифференцирующего). Предложен новый каскадный алгоритм управления с ПД-контроллером. Сначала динамика БВС моделируется на основе метода Ньютона-Эйлера, затем состояние движения аппарата контролируется распределенной системой управления на основе каскадных уровней пропорционально-производных внутреннего и внешнего контуров. Результаты моделирования показывают, что контроллер, разработанный на основе пропорционально-производной скорости управления внутренним и внешним контурами, способен достичь быстрого отслеживания положения и ориентации БВС при внешних возмущениях и имеет хорошее качество управления. Разработанный алгоритм повысил эффективность управления на 5-7% по сравнению с традиционным ПИД-алгоритмом.
Ключевые слова: беспилотное воздушное судно, пропорционально-интегрально-дифференцирующий регулятор, каскадный пропорционально-дифференциальный регулятор, оптимизация алгоритма, алгоритм управления
В статье рассматривается процесс разработки и моделирования импеллера для беспилотного воздушного судна самолетного типа. Проведены аэродинамические и прочностные расчеты, определены ключевые конструктивные параметры, включая количество лопастей, мощность двигателя и выбор материала. Разработанные модели созданы в CAD-системе Компас 3D и изготовлены методом 3D - печати с использованием PETG-пластика. Проведены испытания тяги импеллера в зависимости от оборотов двигателя, что позволило оптимизировать конструкцию для максимальной эффективности.
Ключевые слова: импеллер, беспилотное воздушное судно, аэродинамика, 3D-моделирование, Компас 3D, аддитивные технологии, тяга, испытания, APM FEM
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В данной статье рассматривается вопрос повышения производительности и масштабируемости транзакционных систем на примере архитектуры шардированного блокчейна. Особое внимание уделяется применению подхода, основанного на поисковых запросах — модели, в которой транзакционные намерения пользователя обрабатываются асинхронно и агрегированно. Это позволяет значительно снизить нагрузку на сеть и достичь высокой пропускной способности без ухудшения пользовательского опыта. Предлагаемая архитектура базируется на полностью контролируемых смарт-аккаунтах, встроенных кошельках и сторонней обработке поисковых запросов пользователя через специализированный модуль. В результате достигается масштабируемость, отвечающая требованиям высокочастотной торговли и автоматизированных децентрализованных приложений. Приводятся ключевые метрики эффективности и сценарии применения вне финансового сектора.
Ключевые слова: блокчейн, технологии распределенного реестра, транзакционные системы, распределенные системы