Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления

Приведены результаты исследований метода параметрической идентификации технологических объектов. Для условий реальных технологических процессов, когда невозможно проведение активного эксперимента, ставится задача идентификации каналов технологического объекта передаточными функциями непосредственно по данным с действующего объекта, не вмешиваясь в технологический процесс. Приведенный метод параметрической идентификации технологического объекта основан на аппроксимации его поведения динамической нейронной сетью. Нейронная сеть обучается на примерах функционирования технологического объекта. Модель эмулирует поведение технологического объекта и используется для проведения на ней опытов активного вычислительного эксперимента, позволяющего идентифицировать каналы передачи объекта. Например, модель позволяет получить отклик объекта на испытательное воздействие, в том числе и на периодическое. По полученной комплексной частотной характеристике с применением метода наименьших квадратов находят значения параметров передаточной функции исследуемого канала объекта. Представлены результаты параметрической идентификации теплообменника выработки пара узла охлаждения кубового остатка установки замедленного коксования нефтеперерабатывающего предприятия. Ставится задача идентифицировать модель, прогнозирующую температуру кубового остатка на выходе теплообменника. Изложены подходы к сбору и обработке экспериментальных данных. Представлены результаты обучения и тестирования нейросетевой модели технологического объекта. Нейросетевая модель технологического объекта использована для проведения вычислительного эксперимента по идентификации каналов объекта частотным методом. Построена имитационная модель технологического объекта, параметризированная предложенным способом. Модель протестирована на экспериментальных данных. Представленный подход к идентификации технологических объектов примени́м для объектов с непрерывным характером производства по данным наблюдений переменных в режимах эксплуатации. Найденные параметры передаточных функций каналов контролируемых возмущающих воздействий могут быть использованы для синтеза алгоритмов их компенсации в автоматических системах управления.

Основным и одним из ключевых факторов развития любого предприятия является инвестиционная деятельность. С помощью эффективного вложения капитала реализуются возможности потенциального роста и отдача от инвестированных средств. В качестве примера можно рассмотреть обновление существующей материально-технической базы, которая способствует повышению коэффициента полезного действия производства и, как следствие, снижение издержек. Кроме влияния непосредственно на предприятие высокая инвестиционная активность представляет собой обязательное условие для развития экономики страны, а также регионов. Вследствие использования изношенного оборудования и устаревших технологий компании несут более высокие переменные издержки на единицу продукции по сравнению с европейскими производителями. Следовательно, актуальность проблемы высокого износа основных производственных фондов (ОПФ) и недостаточного уровня инвестиций в обновление и создание активов российских электроэнергетических компаний определяет специфику работы, которая заключается в изучении инвестиционной активности предприятий энергетики как одной из самых капиталоемких отраслей экономики. В связи с этим возникает необходимость определения факторов стоимости компаний, влияющих на их инвестиционную активность. В связи с существующими проблемами электроэнергетики исследование будет сфокусировано на инвестициях в создание, модернизацию и обновление материальных активов. В статье рассмотрена методика определения факторов стоимости. Дана характеристика современного состояния российской энергетики и ее основных объектов. Далее выявлены основные направления инвестиционной деятельности. В данной статье рассматриваются инвестиции в основной капитал, целью которых являются обновление и увеличение существующей материально-технической базы. В заключительной части исследования проанализирована динамика фондового индекса ММВБ-энергетика, сделана выборка компаний, которые в дальнейшем использованы для построения модели.

Рассмотрено применение аналоговых интерфейсов (AFE) при построении интеллектуальных ЭКГ-сенсоров. Проблема сердечно-сосудистых заболеваний является одной из наиболее острых медицинских и социальных проблем. Одним из современных подходов к ее решению является мониторинг ЭКГ людей из группы риска с помощью специальных портативных устройств. Крупные компании по производству электронных компонентов уже поставляют на мировой рынок готовые решения для производства таких устройств в виде analog front-end. Авторами проанализированы характеристики и возможности схемотехнических решений от Analog Devices и Texas Instruments, а именно ADS1298ECG для построения на их основе ЭКГ-сенсора. Исследованы параметры энергопотребления и уровня шума ЭКГ интерфейса фирмы Texas Instruments. Рассмотрены особенности современного интеллектуального ЭКГ-сенсора и требования к ним для обеспечения должного уровня качества регистрации сигнала в различных условиях работы. Авторами предлагается алгоритм работы интеллектуального ЭКГ-сенсора, включающий шаги самотестирования и контроля сигнала в процессе регистрации. В статье предлагается работающий макет интеллектуального беспроводного ЭКГ-сенсора, построенный на основе выбранного аналогового интерфейса для работы под управлением микроконтроллера в составе сети сбора данных медицинского учреждения. В дальнейшем подобные устройства планируется использовать в качестве источника первичной информации для диагностики различных заболеваний сердца и анализа его электрической активности по данным электрокардиографии, а также в рамках единой беспроводной интеллектуальной сети медицинского учреждения или в режиме автономной работы. Учет рассмотренных особенностей применения analog front-end и использование предложенного алгоритма работы устройств регистрации ЭКГ позволят разрабатывать и внедрять в практическую работу современные мобильные системы мониторинга ЭКГ.

Описывается стандартный алгоритм электронной цифровой подписи, основанный на операциях над эллиптической кривой в конечном поле. Описываются последовательность действий, выполняемых при формировании электронной цифровой подписи, и последовательность действий, выполняемых при ее верификации. Рассматриваются основные параметры алгоритма электронной цифровой подписи, представляющие собой большие простые числа. Стандарт определяет только математические формулы для операций над эллиптической кривой и предлагает нижние границы для некоторых параметров, не устанавливая каких-либо конкретных алгоритмов выполнения этих операций. Ставится задача выбора параметра алгоритма формирования и верификации электронной цифровой подписи как задача выбора псевдослучайного простого числа большой размерности из широкого диапазона с последующей проверкой того, что выбранное число является простым. Указывается на то, что верхние границы параметров определяются в основном тремя факторами, к которым относятся требуемый уровень безопасности, допустимое время формирования и верификации электронной цифровой подписи и используемая аппаратная платформа. Рассматриваются способы формирования простых чисел. Анализируются достоинства и недостатки различных алгоритмов проверки сформированных чисел на простоту, включая тест, основанный на малой теореме Ферма, тест Соловея-Штрассена и тест Миллера-Рабина. Из анализа делается вывод о том, что более предпочтительным для поиска больших простых чисел представляется использование теста Миллера-Рабина, который по сравнению с тестом Соловея-Штрассена имеет меньшую вычислительную сложность и большую точность, хотя и обладает недостатком, состоящим в том, что он пропускает числа Кармайкла, которые не являются простыми. Для практических приложений предлагается последовательность шагов формирования одного из параметров алгоритма электронной цифровой подписи. С помощью аналогичной процедуры предлагается осуществлять поиск и других параметров стандартного алгоритма формирования электронной цифровой подписи.

В статье представлены результаты идентификации каналов блока подогрева сырой нефти установки атмосферно-вакуумной трубчатки (АВТ) нефтеперерабатывающего предприятия, представляющего собой систему теплообменников, с применением динамической нейронной сети (НС). Обученная НС-модель позволяет моделировать динамику технологического объекта (тренды изменения технологических параметров) и идентифицировать его с применением методов активного эксперимента на НС передаточными функциями. Одним из блоков установки АВТ является система теплообменных аппаратов, предназначенная для подогрева сырой нефти за счёт рекуперации тепла обращающихся на установке продуктов. В условиях изменяющихся расходов сырой нефти и греющих агентов, подаваемых в систему теплообменников с определенной технологической топологией их соединения, с целью повышения степени рекуперации тепла греющих агентов существуют задачи оптимизации топологии технологической схемы блока теплообменных аппаратов и распределения сырой нефти, поступающей тремя потоками. Для случая заданной структуры технологической схемы процесса и стабильной подачи общего потока нефти и греющих агентов задача решается методами статической оптимизации, целевой функцией в которой является теплосодержание потока подогретой нефти на выходе блока теплообмена. Тогда задача управления будет заключаться в стабилизации системами автоматического регулирования расходов потоков нефти на рассчитанных оптимальных значениях. Однако, например, при изменяющихся во времени расходах нерегулируемых потоков греющих агентов или при изменении расхода общего потока сырой нефти задача оптимизации должна решаться как динамическая с алгоритмами оптимального управления, которые предполагают наличие математических моделей динамики управляемого объекта.

Предложен подход к унификации и стандартизации (типизации) системных моделей управления (business model management (BPM)) производственными процессами в авиадвигателестрительной корпорации и реализации на этой основе типовых проектных решений, обеспечивающих возможность создания эффективной корпоративной системы процессного управления производством. Проводится анализ проблем управления производственными процессами в машиностроении в современных условиях. Отмечается, что современный период развития машиностроения характеризуется высокими темпами наращивания объемов производства при одновременном освоении новой продукции. Особенно остро эта проблема проявляется в условиях многономенклатурного производства, характеризующегося большим числом компонентов и уровней входимости в готовых изделиях (десятки и сотни тысяч наименований, десятки уровней входимости); сочетанием опытного и серийного типов производств; многообразием технологических процессов - литейные, кузнечные, штамповочные, механообрабатывающие, сборочные и др.; большим потоком конструкторских и технологических изменений. Такая ситуация приводит к экспоненциальному увеличению производственной и управленческой информации, которая приобретает свойства информационных ресурсов BIG DATA. В этих условиях интенсивного наращивания объемов производства и экспоненциального роста информации ужесточаются требования к достоверности данных как в производственных планах, так и в диспетчерских отчетах об их реализации. Отмечается, что в стандартах MRP(Material Requirements Planning) и ERP (Enterprise Recourse Planning) систем этот способ получил название «Замкнутый цикл MRP» (Closed loop MRP), его реализация требует формализации системы планирования и управления производством от построения до реализации типовых BPM-моделей. Анализируется пример построения развитой автоматизированной системы планирования и управления производством на Уфимском моторостроительном производственном объединении, обеспечивающей стабильность и ритмичность производственного процесса при выпуске продукции в заданном количестве и установленные сроки.