Список статей

Возрастающая тенденция применения компьютерных технологий делает особенно актуальными методы цифровой обработки сигналов (ЦОС), преобразованных в числовые массивы данных. В большинстве своем они достаточно сложны, а их применение не всегда оправдано при решении широкого круга прикладных задач. Это обуславливает постоянный интерес к эвристическим алгоритмам, основанным на упрощенных подходах и позволяющим быстро получать приближенные оценки с наименьшей трудоемкостью. Широкий диапазон изменения параметров регистрируемых сигналов и ограниченность технических характеристик применяемых средств измерения часто приводят к значительному повышению уровня помех, на фоне которых полезный сигнал становится практически нераспознаваемым. В статье рассматривается способ математической обработки импульсного (одиночного) апериодического сигнала с высоким уровнем шумовой составляющей путем аппроксимации его формы кусочно-линейной функцией, параметры которой определяются по методу наименьших квадратов. Дано краткое обоснование этого способа на основе анализа стохастического характера шума и его влияния на полезный сигнал. Проведены численный анализ спектрального состава сигналов до и после обработки, а также количественная оценка в сравнении с другими распространенными методами – фильтрацией и когерентным усреднением. При этом показано, что кусочно- линейная аппроксимация формы позволяет эффективно отделить полезный сигнал от шумовой составляющей, не требует сложных алгоритмических конструкций, а ее реализация в виде программного кода возможна на любом языке высокого уровня. В общем случае предложенный способ одинаково применим к сигналам любого вида, но наибольшей эффективностью отличается при обработке одиночных апериодических импульсов, не имеющих возможности повторения. Предложенный подход может быть использован также в учебном процессе при изучении основ программирования и для решения экономических задач, основанных на определении линий тренда параметрическими методами. Продолжение...

Купить статью

Данная работа посвящена исследованию вопросов определения ценообразования для получения максимальной прибыли при продаже товаров, имеющих постоянную закупочную цену у производителей товаров или на складах хранения товаров, которые напрямую ведут отпуск товаров организациям и предприятиям, осуществляющим их продажу непосредственно потребителям. Варьированием цены продаж устанавливается зависимость интенсивности продаж за единицу времени от уровня наценки по отношению к закупочной цене для каждого вида покупаемых товаров. Конкретно рассмотрен случай линейной аппроксимации этой зависимости, который, как правило, реализуется при более эластичном либо при менее эластичном спросе на товары на интервалах спроса при их продаже через интернет-площадки и в розничных магазинах. Для более сложных аппроксимаций квадратичными и кубическими функциями функции спроса предлагаемый подход определения цен, основанный на поиске точек экстремума функций дохода и прибыли для каждого товара, не теряет своей общности. За единицу времени находятся: вид функции маржи; вид функции максимальной прибыли в зависимости от переменной величины – уровня наценки в цене продажи конкретного вида товара; вид функции максимального дохода (выручки) в зависимости от цены продажи конкретного вида товара. Определяются точки экстремума полученных функций. Доказаны теоремы о том, что определяемые точки экстремума являются точками максимума исследуемых функций, когда достигаются или максимальные доходы, или максимальная прибыль при продаже товаров их потребителям. Все общие величины данных функций находятся суммированием этих функций по всему множеству видов реализованных товаров за весь период продаж. Полученная информация используется для практической реализации стратегии эффективных продаж, обеспечивающей максимальные прибыли компаниям и фирмам, специализирующимся на продажах прямо потребителям покупаемых товаров. Предложен и теоретически обоснован прикладной методический подход к организации продаж товаров, обеспечивающий максимальную прибыль от продаж в области эластичного спроса, аппроксимируемого линейной функцией, при постоянной закупочной цене на товары. Продолжение...

Купить статью

В системах IIoT (Industrial Internet of Things), предназначенных для управления предприятием в режиме реального времени, требуется выполнить оперативную и интеллектуальную обработку больших данных и выдать сигнал управления на исполнительные устройства в предсказуемое время (порядка нескольких миллисекунд). Высокие скорости непрерывно генерируемых датчиками и сенсорами системы промышленного Интернета вещей больших данных усложняют получение управляющего воздействия в предсказуемое время. Цель исследования – разработка архитектуры комплекса систем IIoT для получения управляющего воздействия в предсказуемое время в режиме реального времени. Центральный вопрос задачи – скоростная обработка структурированных данных в месте их возникновения для решения противоречия между большим количеством непрерывно генерируемых нужных данных и необходимостью их обработки в предсказуемое время. Применена декомпозиция системы IIoT на отдельные системы IIoT по структурам применяемых ими данных с последующим синтезом в единый комплекс систем IIoT предприятия. Разработанная архитектура комплекса систем IIoT позволяет эффективно реализовать распределенное управление производственными процессами в предсказуемое время, выполнять оперативную и интеллектуальную обработку непрерывно генерируемых промышленными объектами огромных объемов данных разного формата. Комплекс систем IIoT состоит из отдельных систем промышленного Интернета вещей, каждая из которых имеет собственную структуру передаваемых данных и реализована на основе многоуровневой шины, которая обеспечивает высокую скорость передачи данных в структурированном виде, возможность присоединения к шине любого устройства IIoT и любой используемой программы, в том числе системы Big Data для выявления скрытых закономерностей в работе предприятия. Предложенное решение архитектуры комплекса систем IIoT на основе интеллектуальных датчиков и сенсоров позволяет обеспечить эффективное управление оборудованием предприятия и операциями технологических процессов в реальном времени с немедленным использованием найденных новых закономерностей в непрерывно поступающих новых данных. Решение создает основу для разработки и ввода в эксплуатацию эффективных систем IIoT. Продолжение...

Купить статью

Средствами имитационного компьютерного моделирования проанализирован эффективный вариант построения идентификатора скорости асинхронного двигателя электромеханической системы агломерационной машины. Приведена математическая и алгоритмическая основа адаптивного идентификатора скорости (АИС) асинхронного двигателя с короткозамкнутым ротором (АДКР). С использованием разработанного математического описания АИС с эталонной моделью и применением аппарата функций Ляпунова создана адекватная компьютерная имитационная модель. По сравнению с существующими способами построения идентификаторов в бездатчиковых асинхронных электроприводах предлагаемый вариант АИС позволяет учесть дискретный характер напряжения питания АДКР на выходе преобразователя частоты с широтно-импульсной модуляцией (ШИМ) выходного напряжения и изменение большего числа параметров схемы замещения. Устойчивость процесса идентификации скорости обеспечивается в широком диапазоне, достаточном для стабилизации скорости тележек по требованиям технологического процесса агломерационных машин. Как следствие, повышается точность идентификации скорости в статических и динамических режимах работы электропривода. Моделированием подтверждена работоспособность предлагаемого варианта идентификатора, предложены варианты настроек компонент АИС. Получены универсальные, важные для практического применения результаты, позволяющие как построить высокоточную систему идентификации скорости АДКР в целом, так и уточнить настройку коэффициентов предлагаемого варианта идентификатора в частности. Важным свойством разработанного варианта АИС является его работоспособность без потери точности на околонулевых и нулевых скоростях вращения и близком к номинальному моменте нагрузки на валу АДКР. В связи с этим практическое применение разработанного варианта, помимо привода агломерационной машины, возможно и в высокоточных системах позиционирования для электроприводов различного назначения. Продолжение...

Купить статью

В настоящее время методы машинного обучения широко используются для решения различных производственных задач, в частности задачи диагностики и прогнозирования дефектов серийно выпускаемых изделий. Одной из важнейших задач является диагностика и прогнозирование дефектов, на основе решения которой можно определять регламенты на параметры технологических процессов и применяемых сырьевых материалов, обеспечивающие минимальную вероятность образования брака и максимально высокое качество производимых изделий. Решение этой актуальной задачи с помощью нейросетевой модели показано на примере технологического процесса изготовления изделий из мелкодисперсного рудного материала. В основе предлагаемой модели – нейронная сеть, обученная на множестве исторических данных, включающих примеры изготовления изделий при разных наборах технологических параметров и сырьевого рудного материала. Прогнозируемый параметр – коробление изделия в одном из его сечений. Проектирование и обучение предлагаемой нейронной сети структуры позволило достигнуть коэффициента детерминации R2 между прогнозируемой и фактической величиной коробления 92 %. Путем проведения компьютерных экспериментов с использованием метода частичного замораживания входных параметров построены зависимости величины коробления от наиболее значимых параметров технологического процесса, в том числе от теплофизических и химико-энерготехнологических процессов обработки сырья. С помощью этих зависимостей определен регламент на наиболее значимые параметры производственного процесса, обеспечивающий получение изделия без нарушения допуска на величину коробления, заданного конструкторской документацией. Таким образом, на конкретном примере показана возможность с помощью нейросетевого моделирования решать задачи назначения регламента на параметры производственного процесса, соблюдение которого обеспечивает минимальное количество брака и, соответственно, более высокое качество партии изделий. Продолжение...

Купить статью

Существенный интерес в области применения машинного обучения для анализа медицинских изображений стимулирует поиск перспективных алгоритмов для решения рутинных диагностических задач в кардиологии. Применительно к сердечно- сосудистым патологиям такой процедурой является коронарная ангиография, оценивающая состояние сосудистого русла и наличие участков стенозирования. В настоящей работе продемонстрирован пример применения современных моделей нейросетей SSD MobileNet V2, SSD ResNet-50, Faster-RCNN Inception ResNet V2 в задаче локализации однососудистого поражения коронарной артерии на наборе клинических данных (3200 изображений). Показано, что наиболее точной по выбранной метрике mAP[0,5:0,95] явилась модель Faster-RCNN Inception ResNet V2, достигшая показателя 0,9434 и 0,95 для валидационной и тестовой выборок соответственно. Однако скорость обработки данных составила 0,363 секунды на один кадр, что эквивалентно 2,8 кадров/сек, т. е. значительно ниже частоты записи коронарографии (15 кадров/сек). Нейросети с более «простой» архитектурой продемонстрировали неудовлетворительное качество локализации стенозов, выраженное в низкой характеристике mAP[0,5:0,95]. Результаты данного исследования демонстрируют ключевую проблему применения алгоритмов машинного обучения на графических данных – высокая точность, которая может быть приемлемая для медицинских диагностических процедур, «декомпенсируется» длительным анализом изображений, вследствие чего использование немодифицированных архитектур нейросетей не обеспечивает обработки данных в режиме реального времени. Продолжение...

Купить статью