Научные школы


В рамках кафедры действуют три основных научных школы:

1. Электротехнические комплексы и системы. Представители: Молодых А.В. – к.т.н., доцент каф. АИСУ; Петров В.А. – асситент.

2. Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами. Представители: Полещенко Д.А. – к.т.н., доцент, каф. АИСУ; Кривоносов В.А. – к.т.н., доцент каф. АИСУ, Глущенко А.И. – к.т.н., доцент каф. АИСУ.

3. Информационные системы и технологии. Представители: Семенов М.Е. – д.ф-м.н., профессор каф. АИСУ; Боева Л.М. – к.т.н., доцент каф. АИСУ, Соловьев А.Ю. – к.т.н., доцент, Цуканов М.А. – к.т.н., доцент.


Направления исследований


1. Разработка способа построения АСУ слабоформализуемыми технологическими объектами на основе синтеза нейросетевой поведенческой модели оператора.

Целью является разработка нейросетевой модели, способной или заменить оператора при управлении технологическими процессами, или работать в виде системы советчика. Первоначально собираются данные о работе человека-оператора в реальных условиях в виде «вход-выход»: данные с датчиков, которые видит человек – его реакция на эти данные в виде управляющих воздействий. Затем эти данные используются для обучения нейронной сети, по результатам которого она становится способна повторять поведение человека.

2. Разработка способа построения аппаратно-программного комплекса динамической оптимизации параметров линейных регуляторов для управления нелинейными объектами.

Целью является разработка программно-аппаратного комплекса на основе нейронных сетей для настройки параметров локальных регуляторов в контурах управления технологическими процессами. Суть проблемы заключается в том, что в настоящее время управление технологическими агрегатами с изменяющимися параметрами ведется с помощью линейных локальных регуляторов, не способных в полной мере отслеживать такие изменения. Это приводит к ухудшению качества управления и снижению энергоэффективности агрегатов. Предлагается способ, позволяющий настраивать параметры локальных регуляторов в реальном времени и в соответствии с изменениями параметров агрегата и основывающийся на применении методов управления знаниями и нейронных сетей. Причем получаемое решение является программой, интегрируемой в существующий промышленный контроллер, что не требует закупки дополнительных технических средств для внедрения разработки.

3. Разработка мультиагентной системы оперативного управления и технологической координации дискретно-непрерывных производств.

Целью является получение методологии проектирования системы управления и технологической координации, позволяющей благодаря применению современных методов мультиагентных систем составлять и корректировать в реальном времени оперативные планы производства с учетом изменяющихся параметров внешней среды. Система решить проблему «узких мест» при планировании, оптимизировав загрузку наиболее часто используемых агрегатов и сократив простои технологического оборудования.

4. Разработка способа анализа видеосигнала с камер наблюдения с целью выявления нетипичного поведения объекта.

Целью является разработка способа, основанного на анализе видеосигнала с камер, наблюдающих за персоналом, с целью автоматического выявления в его работе операций, не связанных с профессиональной деятельностью. Метод может быть также применен в системах охраны. Анализа видеосигнала производится с помощью сверточных нейронных сетей.

5. Разработка способа анализа видеосигнала с камер с целью распознавания клейма на заготовке, загружаемой в печь нагрева металла перед прокатом с целью предотвращения смешивания заготовок различных марок.

В настоящее время оператор печи нагрева отвечает за то, чтобы в конкретный момент в печи находились заготовки одной марки. Смешивание металла различных марок является недопустимым, однако, в силу загруженности оператора, такие ситуации случаются, приводя к существенным простоям и, как следствие, экономическим потерям. Поэтому необходима система автоматического контроля клейма заготовки, на котором, в частности, указана марка металла, для полного исключения подобных ситуаций. Предлагается подход, основанный на применении сверточных нейронных сетей, позволяющий автоматически распознавать клеймо по видео сигналу с установленной на объекте камеры в условиях наличия помех.

6. Исследование, моделирование и оптимизация параметров систем управления электроприводами с целью реализации эффективных и энергосберегающих режимов на основе применения микропроцессорных систем.

Исследования посвящены применению частотно-регулируемого электропривода электромеханическими установками технологических объектов с переменной нагрузкой в системах водоснабжения, отопления, вентиляции, а также применению систем управления синхронными двигателями на базе системы «вентиль-двигатель», что позволит обеспечить уменьшение энергопотребления до 30%.

7. Разработка способа определения состояния перегруза шаровой мельницы на основе анализа спектра сигнала вибрации.

Целью является разработка способа анализа вибрационных сигналов, получаемых с цапф и/или барабана мельницы, для определения состояния перегруза мельницы. Данный подход позволит реализовать систему управления мельницей, которая сумеет поддерживать режим ее работы в области оптимума по производительности, что обеспечит повышение выхода годного продукта и снижение удельных энергозатрат.

8. Разработка способ управления скоростью вращения дисков вакуум-фильтра на основе анализа сигнала разряжения, создаваемого вакуум-насосом.

Основной проблемой построения системы автоматического управления вакуум-фильтром на сегодняшний день является значительная сложность оценки влажности кека в реальном времени. Поэтому для решения данной проблемы предлагается нейросетевую модель вакуум-фильтра. Она послужит основой для проектирования системы управления, включающей 4 контура: регулирования толщины (массы) осадка на секторе и скорости вращения дисков вакуум-фильтра; регулирования влажности кека на участке фильтрации и плотности пульпы питания. В целом, это приведет к повышению производительности вакуум-фильтра.

9. Разработка способа интеллектуального управления и оптимизации телекоммуникационных структур и логистических потоков на основе муравьиных алгоритмов.

Целью является разработка программного комплекса, реализующего метод интеллектуального управления и оптимизации телекоммуникационных структур и логистических потоков на основе муравьиных алгоритмов. Особенностью данных алгоритмов является высокая скорость поиска решения для транспортных задач высоких размерностей. Данный подход позволит сократить затраты на развертывание локальных сетей, время на доставку информационных пакетов получателям, а для логистических задач – облегчит процесс планирования перевозок при условии минимизации времени доставки грузов.

10. Разработка способа анализа биомедицинских сигналов.

Целью является разработка метода, позволяющего производить очистку биомедицинских сигналов, представленных в виде временных рядов, от шумов, а также выделять полезные компоненты данных сигналов. Данный подход позволит создавать переносное автономное оборудование для непрерывной медицинской диагностики состояния различных систем организма с целью выявления зарождающихся заболеваний и дистанционного информирования медицинского персонала.

11. Разработка способа автоматической отсечки шлака сталеразливочного ковша МНЛЗ №2.

Целью является предотвращение попадания шлака из стальковша в промковш при условии минимизации остатка металла в стальковше. Анализ ведется на базе информации с датчиков вибрации, установленных на манипуляторе защитной трубы стальковша и промковше, на основе использования современных (в т.ч. интеллектуальных) методов анализа данных. Система будет выдавать рекомендации оператору в момент требуемой отсечки шлака или непосредственно автоматически закрывать шибер стальковша, что позволит повысить качество производимого металла.

12. Разработка способа идентификации пользователя корпоративной информационной системы на основе анализа его клавиатурного почерка.

Целью является идентификация пользователя ПК для предотвращения несанкционированного доступа к информационным ресурсам предприятия. Анализ проводится скрыто с помощью интеллектуальных методов по ряду признаков клавиатурного почерка пользователя, являющегося индивидуальным для каждого человека.

13. Разработка способа повышения эффективности обогащения железной руды с целью повышения эффективности производства на основе нейросетевой оптимизации режимов работы оборудования.
Целью является повышение производительности участка обогащения железной руды при поддержании процентного содержания железа на заданном уровне. Оптимизация производится за счет согласования работы отдельных агрегатов на основе данных, полученных в результате нейросетевого моделирования работы всего участка обогащения.