SCI Библиотека

Разработан алгоритм обнаружения отклонений в работе установок. Изучены и протестированы различные методы распознавания дефектов. Предложенный алгоритм состоит из сбора и обработки данных, анализа и разметки, создания статистических моделей и моделей машинного обучения, сравнения их качества и построения моделей прогнозирования.

Данная статья нацелена на определение наиболее эффективной модели машинного обучения для кластеризации данных вибродиагностики. Исследование включает анализ различных моделей и методов, таких как k-means, Agglomerative Clustering, TimeSeriesKMeans и CatBoost. Цель состоит в выборе метода, способного наилучшим образом выявить структуру данных и улучшить понимание особенностей вибрационных сигналов. Результаты исследования могут быть полезны для разработки эффективных систем мониторинга и диагностики оборудования, а также для повышения надежности и производительности технических систем.

Хлебопекарная промышленность является одной из важнейших отраслей пищевой индустрии, обеспечивающей население ценными продуктами питания. Для повышения эффективности производства и качества продукции на хлебопекарных предприятиях широко внедряются автоматизированные системы управления (АСУ). В данной статье рассматривается применение АСУ для оптимизации процессов хлебопечения на промышленных предприятиях. В работе проанализированы основные этапы технологического процесса производства хлебобулочных изделий, включающие приемку и хранение сырья, дозирование и смешивание ингредиентов, замес теста, деление, формование, расстойку, выпечку и охлаждение готовой продукции. Выявлены ключевые факторы, влияющие на ход технологического процесса и качество конечного продукта, такие как температура, влажность, время выдержки на отдельных стадиях и др. Рассмотрены способы контроля и регулирования данных параметров с помощью АСУ. Материалы и методы исследования включают анализ технической документации на АСУ, применяемые в хлебопекарной промышленности, изучение опыта внедрения данных систем на предприятиях отрасли, а также проведение экспериментальных исследований влияния режимов работы АСУ на показатели качества хлебобулочных изделий. В частности, проведены исследования по оптимизации дозирования основного сырья с помощью автоматических дозаторов с погрешностью ±1-2%, регулированию температурно-влажностных режимов в расстойных и печных агрегатах с точностью ±0,5°С и ±2% соответственно, а также контролю времени выдержки тестовых заготовок на отдельных технологических стадиях с точностью ±1-3 мин. Результаты исследований показали, что применение АСУ позволяет существенно повысить стабильность технологического процесса и качество готовой продукции. Так, снижение погрешности дозирования муки до ±1% обеспечивает уменьшение отклонений влажности теста от заданных значений в среднем на 0,3- 0,5%, а оптимизация параметров расстойки и выпечки хлеба приводит к повышению удельного объема изделий на 10-15% и улучшению структурно-механических свойств мякиша. Также установлено, что использование АСУ способствует сокращению производственных потерь сырья и готовой продукции на 5-7%, снижению удельных расходов энергоресурсов на 8-12% и повышению производительности технологических линий на 10-15% по сравнению с традиционными методами управления технологическим процессом. Таким образом, результаты проведенных исследований свидетельствуют о высокой эффективности применения АСУ для оптимизации процессов хлебопечения на промышленных предприятиях. Разработанные рекомендации по внедрению и эксплуатации данных систем могут быть использованы для повышения качества и конкурентоспособности продукции хлебопекарной отрасли.

В данной статье рассматриваются перспективы применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) для оптимизации технологических процессов в производстве. Целью исследования является анализ возможностей и ограничений использования ИИ в промышленности, а также выявление наиболее перспективных направлений его внедрения. В качестве материалов и методов исследования использовались обзор научной литературы по теме, анализ существующих примеров применения ИИ в производстве, а также экспертные интервью со специалистами в области ИИ и промышленного производства. Был проведен систематический поиск релевантных научных публикаций в базах данных Scopus, Web of Science и Google Scholar за период с 2010 по 2023 год. Ключевыми словами для поиска были «искусственный интеллект», «машинное обучение», «оптимизация производства», «промышленность 4.0» и др. Из найденных 2347 публикаций после анализа аннотаций было отобрано 156 наиболее релевантных работ для детального изучения. Кроме того, было проведено 12 глубинных интервью с экспертами длительностью от 40 до 90 минут. Результаты исследования показали, что применение ИИ позволяет значительно повысить эффективность производственных процессов. Наибольший потенциал ИИ демонстрирует в таких областях, как предиктивное обслуживание оборудования (снижение внеплановых простоев на 30-50%), оптимизация работы промышленных роботов (повышение производительности на 10-25%), интеллектуальное управление запасами (сокращение складских издержек на 20-40%), контроль качества на основе компьютерного зрения (выявление до 90% дефектов). Однако для успешного внедрения ИИ необходимо преодолеть ряд барьеров, в числе которых недостаток качественных данных для обучения моделей, дефицит квалифицированных кадров на стыке ИИ и производства, высокая стоимость решений и интеграции. В среднем внедрение комплексных систем ИИ на производстве занимает от 1 до 3 лет и окупается за 2-5 лет

В данной статье рассматривается применение робототехнических систем для автоматизации процессов загрузки и выгрузки хлебобулочных изделий в хлебопечках. Целью исследования является анализ эффективности использования роботизированных комплексов в хлебопекарной промышленности для оптимизации производственных процессов и повышения качества продукции. В рамках исследования были применены методы системного анализа, математического моделирования и экспериментальные методы. Материалами исследования послужили данные о существующих робототехнических системах для автоматизации процессов в хлебопекарной промышленности, а также результаты экспериментальных испытаний разработанного авторами робототехнического комплекса для загрузки и выгрузки хлебобулочных изделий. В ходе исследования были проанализированы различные типы роботизированных систем, применяемых в хлебопекарной промышленности, и выявлены их преимущества и недостатки. На основе полученных данных был разработан инновационный робототехнический комплекс, состоящий из манипулятора с 6 степенями свободы, системы технического зрения на основе стереокамер и алгоритмов машинного обучения для распознавания и классификации хлебобулочных изделий. Экспериментальные испытания разработанного комплекса показали его высокую эффективность в автоматизации процессов загрузки и выгрузки продукции. Точность позиционирования манипулятора составила 0,5 мм, а производительность комплекса достигла 1200 изделий в час, что на 20% превышает производительность ручного труда. Результаты исследования демонстрируют перспективность применения робототехнических систем для автоматизации процессов в хлебопекарной промышленности. Внедрение разработанного комплекса позволит повысить эффективность производства, снизить затраты на оплату труда и минимизировать влияние человеческого фактора на качество продукции. Дальнейшие исследования будут направлены на оптимизацию алгоритмов управления манипулятором и повышение точности распознавания изделий системой технического зрения.

Целью исследования является разработка концепции систематизации базы знаний и решении задач информационной кибербезопасности систем при принятии решений поискового характера на основе построения структурированной семантической модели контента терминологических словарей научно-теоретического характера, описывающих сложные активные системы.Методы исследования: статистический анализ, методы проверки гипотез, методы машинного обучения, модели надежности, модели оценочного типа, используемые при проверке показателей надежности, параметры поведенческих систем.Полученный результат: обсуждаются экспериментальные результаты применения оценочных моделей надежности и критериев согласия к разным размерам баз знаний и приводится оценка результатов измерения показателя надежности на этих компонентах с учетом интенсивности отказов. Разработаны математические модели для поддержания логической и физической целостности баз знаний киберсистем с использованием функции желательности и критериев согласия. Дано описание обобщенных алгоритмов функционирования компонентов оценивания и прогнозирования, а также их применимость для решения задач в области информационной безопасности. Предложена общая модель пространственной сети, в рамках которой субъект осуществляет управление рисками путем эффективного, в том или ином смысле, распределения имеющегося в его распоряжении однородного ресурса между ее узлами. Для реализации принятия решений рекомендованы более оптимистичные критерии, чем минимаксный критерий.Научная новизна: выделены и описаны основные требования по обеспечению надежного поведения и работоспособности информационной системы с использованием ориентированных баз данных. Постулируется, что наилучшая информационно-системная надежность достигается путем применения автоматизированных систем мониторинга с использованием баз знаний для постоянного наблюдения и периодического анализа объектов киберсистемы с отслеживанием динамики происходящих изменений в пространстве событий.

ассмотрена задача двумерной упаковки геометрических фигур сложных форм. Задачи данного класса отнесены к классу NP-трудных проблем комбинаторной оптимизации. Помимо этого, упаковка фигур сложных геометрических форм, является одним из наиболее сложных подтипов задачи двумерной упаковки. В связи с этим необходима разработка эффективных эвристических подходов к решению данной задачи. В статье дана постановка задачи, описаны ее основные особенности, приведены ограничения и условия характерные для данного подтипа задачи двумерной упаковки. Описан критерий для подсчета эффективности решения. Для решения данной задачи в статье предлагается архитектура комбинированного поиска, состоящая из двух метаэвристических вычислительных алгоритмов. В данной архитектуре в качестве оптимизационных методов были реализованы модифицированный генетический и роевой мультиагентный биоинспирированный алгоритм, основанный на поведении пчелиной колонии. Данные алгоритмы позволяют получать наборы квазиоптимальных решений за полиномиальное время. Приведены преимущества от использования предлагаемого подхода. Для проверки эффективности предложенного подхода был разработан программный продукт, который использует предложенную архитектуру и метаэвристические вычислительные алгоритмы при решении поставленной задачи. Разработка программного продукта велась на языке программирования C++ и написана в среде разработки Microsoft Visual Studio Code. Проведен вычислительный эксперимент на наборе тестовых примеров-бенчмарок. По результатам экспериментальных исследований сделан вывод об эффективности предложенного комбинированного поиска при решении задачи двумерной упаковки геометрических фигур сложных форм в сравнении с решениями, базирующимися на классических алгоритмах.

Рассматривается проблема генерации карт занятости окружающего пространства для робототехнических платформ по данным от мультиспектральной системы технического зрения. Целью работы является качественное улучшение генерируемой модели проходимости путем комплексирования геометрических и семантических данных от лидаров и стереокамер, а также прямых измерений скорости от радаров миллиметрового диапазона. Представленные алгоритмы и их модификации являются универсальными по отношению к источнику данных и не требуют физической синхронизации сенсоров. В исследовании решается задача построения как статических априорных, так и работающих в реальном масштабе времени динамических карт занятости. Предложен подход по объединению априорной семантической карты с генерируемой в процессе автономного движения робота. Описаны подходы к накоплению и обновлению семантической информации в картах. Также рассматривается задача обнаружения динамических препятствий в картах занятости на основе модифицированного алгоритма фильтрации частиц. Описанный в статье комбинированный метод увеличивает точность определения динамических препятствий и позволяет корректно детектировать препятствие даже в случае ошибки алгоритма определения динамики. Выделены метрики по количественной оценки карт занятости. Разработанный алгоритм был протестирован на открытых датасетах Semantic KITTI, nuScenes в автомобильном домене данных, а также на малом сервисном роботе-уборщике как в симуляторе CARLA, так и в реальных условиях с активным пешеходным движением. Программная реализация алгоритма работает в реальном масштабе времени на встраиваемых вычислителях Jetson AGX Xavier и Jetson AGX Orin.

В настоящее время актуальность использования криптоактивов стремительно растет. В последние годы торговля криптовалютой стала одной из наиболее обсуждаемых тем в мире финансов и инвестиций. Криптовалюты, такие как Биткоин, Эфириум, привлекают внимание миллионов людей благодаря своей инновационности, потенциалу высокой прибыли и возможности децентрализации. Технология блокчейн, на которой основаны криптовалюты, является одной из самых инновационных и перспективных технологий на рынке. Изучение торговли криптовалютами позволяет понять, как частные инвесторы и компании могут использовать блокчейн-технологии для инвестирования и развития своих бизнесов. Одной из главных причин популярности торговли криптовалютой является ее высокий уровень волатильности. Курс криптовалют может быстро меняться, что предоставляет возможности для получения прибыли. Данная статья направлена на исследование использования предиктивной аналитики для принятия решений в децентрализованных системах на примере торговли криптовалютами на централизованных и децентрализованных биржах. В настоящей работе проводится исследование децентрализованных и централизованных систем с целью дальнейшего создания систем поддержки принятия решений. Приведено общее описание и схемы работы децентрализованных и централизованных динамических систем на примере исследования криптобирж. Данная научная статья исследует типовую структуру централизованной и децентрализованной криптобиржи, анализируя основные компоненты и принципы ее функционирования. В статье рассматривается внутренняя организация биржи, включая систему хранения цифровых активов, механизмы выполнения сделок, обеспечение безопасности и управление рисками. Также обсуждается взаимодействие биржи с участниками рынка, а также регулирующими органами. Помимо этого, данная научная статья исследует правила и принципы работы трейдеров и маркет мейкеров на централизованных и децентрализованных криптобиржах. Рассматриваются основные стратегии и тактики, которые используют участники рынка для обеспечения ликвидности и оптимизации операций торговли. В статье проводится сравнение подходов к торговле на различных типах криптобирж с учетом их особенностей и влияния на ценовую динамику криптовалют. Представленные результаты могут способствовать более глубокому пониманию процессов в торговле криптовалютами и оптимизации стратегий принятия решений для инвесторов и торговцев на рынке криптоактивов.

Основным способом решения задач планирования и управления движением является использование интеллектуальных технологий. При этом интеллектуальные технологии применяются для решения задач постановки и корректировки целей управления и программы действий по реализации этих целей, а также для формирования алгоритма управления в условиях неопределенности, обусловленной различными факторами, в исполнительных элементах, подсистеме управления движением, подсистеме планирования и поведения. Данная работа посвящена актуальной проблеме математического моделирования и теории управления: задаче децентрализованного управления мультиагентной системой, состоящей из агентов, моделирующих поведение автономных роботов, с целью обеспечения движения группы роботов, развернутых в линию и в строю типа «конвой». В работе рассматриваются результаты исследований в сфере управления группой беспилотных летательных аппаратов, определены типы задач, которые могут выполняться группой воздушных роботов, выделены основные стратегии управления и их особенности. Сформированы общие позиции, необходимые для разработки детализированного алгоритма группового управления. Каждый робот должен ориентироваться в пространстве автономно без GPS по сигналам с собственной камеры или лидара (активного дальномера) определять помехи, выстраивать оптимальные пути движения и принимать решения, направленные на достижения цели и выполнения задачи. Управление осуществляется с помощью алгоритма альтернативной коллективной адаптации, основанного на идеях коллективного поведения объектов адаптации. Для реализации механизма адаптации параметрам вектора сопоставляются автоматы адаптации, моделирующие поведение объектов адаптации в среде. Разработана структура процесса альтернативной коллективной адаптации, под управлением которой осуществляется передвижение группы роботов в строю.