На кафедре АИСУ с 2010 года работает научное общество молодых ученых. Основной его задачей является вовлечение студентов в научную работу,  помощь аспирантам в реализации научных идей, а также развитие перспективных научных направлений, которые впоследствии оформятся в самостоятельные научные школы. На каждой встрече заслушивается доклад одного из членов общества, после чего присутствующие задают вопросы. Однако при этом главной целью является не «завалить» докладчика, отбив всякий интерес заниматься наукой, а наоборот – дать позитивную критику его работы, указав возможные направления дальнейших исследований.

Присоединиться к научному обществу может любой желающий. Заседания проходят каждую неделю. Уточнить время и место проведения очередной встречи можно у заместителя заведующего кафедрой АИСУ по науке к.т.н. Петрова В.А. (1 корпус, каб. 307, petrov.va@misis.ru).

Состав участников

Постоянные члены научного общества молодых ученых:

ФИО СТЕПЕНЬ, ЗВАНИЕ
1 Глущенко Антон Игоревич к.т.н., доцент
2 Полещенко Дмитрий Александрович к.т.н.,доцент
3 Халапян Сергей Юрьевич к.т.н.,доцент
4 Соловьев Антон Юрьевич к.т.н., доцент
5 Петров Владислав Анатольевич к.т.н.
6 Фомин Андрей Вячеславович к.т.н.
7 Цыганков Юрий Александрович ассистент
8 Олюнина Юлия Сергеевна аспирант
9 Анпилов Александр Олегович аспирант
10 Коврижных Олеся Александровна аспирант
11 Ласточкин Константин Андреевич магистрант

Направления работы и тематика семинаров:

1.
Разработка методов построения АСУ слабоформализуемыми технологическими объектами на основе синтеза нейросетевой поведенческой модели оператора. Исполнитель – к.т.н., доц. Халапян С.Ю. Целью является разработка нейросетевой модели, способной или заменить оператора при управлении технологическими процессами, или работать в виде системы советчика.

2. Разработка методов построения аппаратно-программного комплекса динамической оптимизации параметров линейных регуляторов для управления нелинейными объектами. Исполнители – к.т.н., доц.  Глущенко А.И., к.т.н. Фомин А.В., к.т.н. Петров В.А. Целью является разработка программно-аппаратного устройства на основе методологии нейронных сетей для оптимизации параметров локальных регуляторов в контурах управления технологическими процессами.

3. Разработка мультиагентной системы оперативного управления и технологической координации дискретно-непрерывных производств. Исполнитель – аспирант Коврижных О.А. Целью является получение методологии проектирования системы управления и технологической координации, позволяющей улучшить оперативное управление и технологическую координацию в сложно-структурированных дискретно-непрерывных производственных системах.

4. Разработка метода определения состояния сложных технологических агрегатов на основе анализа спектра сигнала вибрации. Исполнители - к.т.н., доц. Полещенко Д.А., Цыганков Ю.А. Целью является разработка метода анализа вибрационных сигналов, получаемых, например, с цапф мельницы, манипулятора защитной трубы установки стальковш-промковш при проведении разливки и др. с целью определения состояния агрегата и предотвращения его перехода в недопустимые режимы работы.

5. Разработка методов анализа биомедицинских сигналов. Исполнители – д.ф-м.н. Семенов М.Е., к.т.н. Соловьев А.Ю. Целью является разработка метода, позволяющего производить очистку биомедицинских сигналов, представленных в виде временных рядов, от шумов, а также позволяющего выделять полезные компоненты данных сигналов.

6. Разработка метода идентификации пользователя на основе анализа характеристик клавиатурного почерка. Исполнитель – Олюнина Ю.С. Целью является разработка подхода, позволяющего скрытно идентифицировать личность пользователя информационной системы в реальном масштабе времени.

7. Разработка метода стабилизации двухколесного балансирующего робота на основе применения нейронных сетей. Исполнители – к.т.н., доц.  Глущенко А.И., к.т.н. Петров В.А., Ласточкин К.А. Целью работы является повышение эффективности решения задачи управления перевернутым маятником, реализованным в виде двухколесного балансирующего робота (робота балансера), на основе применения нейронных сетей, обучение которых производится оперативно.