Список статей

Исследование направлено на повышение надежности сложных технических систем, включающих такой компонент, как асинхронный электродвигатель, посредством отслеживания их текущего состояния. Общая задача исследования заключается в обосновании возможности использовать для диагностики неисправности механической цепи электродвигателя такой фактор, как вектор тока статора, колебания которого берутся в качестве наблюдаемого параметра. Для обоснования правомерности такого решения привлечен аппарат математического моделирования с проведением вычислительного эксперимента. Для этого были предварительно сформулированы цель и условия его проведения, позволившие получить достаточную доказательную базу. Математическая модель асинхронного электродвигателя дополнена функциями импульсной нагрузки в форме рядов Фурье, представленной прямоугольными знакопеременными и знакопостоянными импульсами, частота следования которых равна частоте вращения вала электродвигателя. Для проведения вычислительного эксперимента были разработаны проблемно-­ориентированные алгоритм и Maple-программа. Оригинальной чертой математической модели, алгоритма и программы является увязка момента нагрузки с углом поворота ротора, что характерно для поврежденных механических цепей асинхронных электродвигателей. На математической модели выявлены эффекты воздействия на серийный асинхронный электродвигатель импульсов момента нагрузки от поврежденного подшипника, а также эффекты воздействия на него импульсов момента от периодических ударов, возникающих в поврежденной механической цепи. В обоих случаях зафиксированы колебания модуля вектора тока статора, совпадающие с частотой вращения ротора. Результаты вычислительного эксперимента свидетельствуют о том, что колебания тока статора позволяют достоверно судить о состоянии механической цепи электродвигателя. Материалы исследования могут быть использованы эксплуатирующими организациями для создания систем инструментального контроля текущего технического состояния парка асинхронных электродвигателей. Продолжение...

Купить статью

Анализ представленных постановок задач распределения вычислительных ресурсов показал, что к настоящему времени отсутствует формализация учета свой­ств геораспределенности, гетерогенности и динамики вычислительных сред при условии существования ограничения на время выполнения пользовательских задач. Цель данной статьи – разработка новой общей постановки задачи распределения вычислительных ресурсов для геораспределенных гетерогенных вычислительных сред с динамикой и комплекса методов для ее решения. Новизну результатов исследования составляет новая постановка задачи для указанного класса вычислительных сред, которая отличается от существующих комплексной интеграцией управляемых параметров использования вычислительных ресурсов на транзит данных и вычислительной сложности процедуры выделения ресурсов в формальную постановку задачи распределения вычислительных ресурсов, а также комплекс методов решения поставленной задачи, которые отличаются от существующих учетом параметров вычислительной сложности процедуры распределения вычислительной нагрузки и характеристик узлов транзитных участков сети. В рамках проведенного исследования используются методы дискретной оптимизации, в том числе итерационные стохастические численные методы оптимизации. Разработанный комплекс методов реализует сокращение использования вычислительных ресурсов в процессе функционирования вычислительной среды и, как следствие, прочих ресурсов, зависящих от загруженности вычислительных узлов. Результаты экспериментов подтверждают эффективность разработанного комплекса методов, позволяя почти в два раза сократить использование вычислительных ресурсов для процесса их выделения и снизить время выполнения комплекса задач при сохранении уровня загруженности устройств за счет подбора алгоритмической реализации обработки данных. Продолжение...

Купить статью

Настоящее исследование выполнялось в рамках проекта по разработке подсистемы прогнозирования ухудшения состояния пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями на платформе медицинской информационной системы «1С:Медицина.Больница». Актуальность поставленной задачи обусловлена особенно высокой опасностью данной группы заболеваний и необходимостью принятия своевременных решений о госпитализации или назначении лечения при возникновении риска ухудшения состояния пациента. Целью данной работы было создание инструмента, позволяющего лечащему врачу оперативно получать обоснованную оценку риска ухудшения состояния пациентов на основе имеющихся медицинских показателей. В рамках данного исследования был выполнен анализ более 30 тыс. записей, содержащих показатели здоровья пациентов, выгруженных из региональной медицинской информационной системы. Набор данных был размечен в соответствии с имеющейся в системе информацией о принятых врачебных решениях (лечащими врачами поликлиники и стационара). Отсутствие стандартизированного ввода значений показателей здоровья в используемой медицинской системе потребовало значительного объема работы по предварительной обработке входных данных и их подготовке для целей моделирования. Подготовленные данные использовались для построения предсказательной модели с применением методов машинного обучения. По результатам проведенных вычислительных экспериментов в качестве алгоритма обучения был выбран градиентный бустинг, подобраны оптимальные параметры этого алгоритма. Качество прогнозирования обученных моделей проверялось на данных размеченного набора, не участвовавших в процессе обучения. Показатели качества лучшей модели на тестовых данных составили precision = 0,87; recall = 0,96; ­ AUC-­ROC = 0,97. Реализована интеграция обученных моделей с автоматизированным рабочим местом лечащего врача в системе «1С:Медицина. Больница». Таким образом, разработан алгоритм обработки показателей здоровья пациента от выгрузки первичных данных из медицинской учетной системы до получения прогноза, учитывающий особенности хранения данных в используемой системе и позволяющий врачу оперативно получать информацию о выявленных случаях риска после каждого обновления значений показателей в системе. Показано, что стандартизация значений вводимых в систему результатов медицинских исследований поможет повысить качество прогнозирования за счет повышения устойчивости модели к изменениям входных данных. Продолжение...

Купить статью

Ишемическая болезнь сердца – опасное заболевание сердца, причиной которого является поражение коронарных артерий. В клинической практике для диагностики коронарных заболеваний основным методом визуализации является рентгеновская коронарная ангиография. Высокая стоимость и сложность анализа ее результатов кардиохирургом сделала необходимостью автоматизацию процесса обработки изображений и диагностики стенозов коронарных артерий. В работе рассмотрены модели глубокого детектирования, локализации и определения характеристик стенозов с использованием популярных моделей SSD, R-FCN, Faster-­RCNN, RetinaNet, EfficientDet. Модели были предварительно обучены на наборе изображений COCO и варьировались по архитектуре базовой нейронной сети. На используемых данных коронарной ангиографии проведены компьютерные эксперименты по обнаружению стеноза по рентгеновским изображениям. Данные состоят из 9378 клинически полученных видеопоследовательностей в результате проведенной инвазивной коронарной ангиографии в формате DICOM и размеченных на отдельные кадры для каждой видеозаписи, содержащие стеноз коронарной артерии. Всего аннотировано 1593 последовательности изображений с разрешением (512×512) пикселей. Проведен сравнительный анализ моделей по основным показателям их производительности: средняя точность mAP, время обработки изображения, количество параметров модели. Полученные результаты позволяют утверждать, что модели Faster R-CNN (ResNet101) и EfficientDet D4 (ResNet101) являются детекторами выбора в задаче обнаружения стеноза коронарных артерий. Они обладают высокой точностью детектирования и скоростью обработки изображений, а также относительно невысокими весами параметров по сравнению с другими моделями. Сравнительный анализ их характеристик с результатами других исследователей показал превосходство или сравнимые результаты, полученные в данной работе. Продолжение...

Купить статью

Представлены результаты исследования, целью которого являлась разработка структуры гибридной цифровой модели управления процессами переработки мелкорудного сырья, а также алгоритма преобразования технологических данных в соответствии с этой структурой, обеспечивающего повышение качества управления и, как следствие, экономическую эффективность переработки. Оригинальной идеей, положенной в основу гибридной цифровой модели, является применение нейронных обыкновенных дифференциальных уравнений (Neural ODE) для расчета динамики технологических объектов и реализуемых в них процессов. Neural ODE являются разновидностью физически-­мотивированных нейронных сетей, использующих физические законы в процессе своего обучения. Получаемая в результате цифровая интеллектуальная система машинного обучения способна с высокой точностью восстанавливать функцию динамики, используя данные наблюдений за технологическим объектом или процессом. Предложенная гибридная модель предусматривает совместное применение Neural ODE и имитационных Simulink-­моделей технологических процессов переработки мелкорудного сырья при расчете управляющих воздействий. Это позволяет быстро моделировать и анализировать реакцию динамических объектов на управляющие воздействия и оперативно вносить необходимые изменения, не дожидаясь реакции физического оригинала. Проведенные численные эксперименты показали, что применение Neural ODE в составе гибридной цифровой модели с высокой точностью воспроизводит динамику технологических объектов при различных начальных условиях. Для сравнения были проведены эксперименты с моделью, в которой вместо Neural ODE была использована рекуррентная нейронная сеть LSTM. Эксперименты продемонстрировали, что в последнем случае динамика моделировалась с высокой точностью только при исходных начальных условиях, а при их изменении происходила ее сильная деградация. В то же время применение Neural ODE вместо LSTM показало устойчиво высокую точность отображения динамики при указанных изменениях, что будет способствовать улучшению качества управления технологическими процессами переработки мелкорудного сырья и их экономической эффективности. Продолжение...

Купить статью

В статье рассмотрены задачи модернизации системы информационной безопасности распределенной вычислительной системы. В условиях роста агрессивности среды объекты, защищенность которых ранее считалась достаточной, теперь нуждаются в дополнительных мерах по защите. В качестве примеров можно привести значимые объекты критической информационной инфраструктуры, которые в настоящее время относятся к объектам госрегулирования. Для решения задачи синтеза компонентного состава систем информационной безопасности в статье предложен комплексный алгоритм, включающий шаги, на которых применяется различный математический аппарат. Использование такого подхода позволяет осуществить выбор приемлемого варианта совокупности программно-­технических средств, обеспечивающих возможность блокирования атак на заданном уровне защиты. Задачу предполагается решить на основе функциональных возможностей программно-­технических компонентов, их параметров и функциональных взаимосвязей. Новизна результатов исследования заключается в представлении дискретной модели системы информационной безопасности в виде симулятивной модели (частный случай стохастического программирования), позволяющей учесть функциональные особенности аппаратных и программных средств программно-­технических средств при модернизации системы информационной безопасности. Предложен алгоритм симуляции, учитывающий характеристики системы информационной безопасности, которые могут принимать как детерминированные, так и вероятностные значения. При этом введены необходимые определения, положения которых иллюстрируются численными примерами. Расчеты позволяют выявить наиболее дефицитные ресурсы, установить, насколько удачны специализация и структура системы информационной безопасности, оценить результаты изменений системы информационной безопасности, перераспределения ее функций и материальных средств. Продолжение...

Купить статью