Целью работы явилась разработка оригинальной архитектуры интегрированной информационной системы для анализа потенциала возобновляемых источников энергии (ИСАПВИЭ). Требуемая функциональность системы обусловила решение ряда задач по разработке соответствующих программных модулей, реализующих методы, модели и алгоритмы для оценки энергетического потенциала и экономической эффективности использования возобновляемых источников энергии (ВИЭ). Это потребовало решения следующих задач: выполнены адаптация существующих и разработка новых методов анализа потенциала ВИЭ на различных территориальных уровнях с применением современных технологий географических информационных систем и компьютерных технологий; разработаны модели для оценки и расчета потенциала возобновляемых энергетических ресурсов (ВЭР); адаптированы методики для оценки экономической эффективности принимаемых решений по использованию ВИЭ; разработана архитектура информационной системы и осуществлен выбор технологий и средств ее реализации; разработаны алгоритмы программных модулей и их взаимодействия в составе информационной системы. Отличительной особенностью архитектуры явились гибкость и открытость для расширения и реализации дополнительной функциональности, в частности разработки специальных алгоритмов и программных модулей взаимодействия с базой данных (БД) и графического Web-ориентированного пользовательского интерфейса, предоставляющего возможность работы с картографической информацией. Разработка и внедрение указанной системы является актуальной научной и практической задачей, решение которой создаст условия для расширения использования ВИЭ в Республике Беларусь (РБ) и повышения энергетической безопасности страны. Результаты проведенных исследований и выполненных разработок могут быть использованы в системе Министерства природных ресурсов и охраны окружающей среды РБ, в частности для ведения государственного кадастра ВИЭ и принятия управленческих решений.
Системный анализ и прикладная информатика
2017. — Выпуск 4
Содержание:
Рассматривается задача аналитического синтеза управляющего сигнала линейной динамической системой. В качестве критерия оптимизации предлагается рассматривать время перехода системы из начального состояния в заданное конечное состояние. Такой вид управления называется форсированным, обеспечивающим максимальное быстродействие системы. Рассматривается решение данной задачи на основе применения неопределенных множителей Лагранжа и принципа максимума Понтрягина. Получены выражения для матрицы переходов системы и управляющего сигнала в векторном виде.В качестве примера для оценки работоспособности предлагаемой методики рассматривается электропривод, описываемый широко распространенной математической моделью второго порядка. Представлены качественные иллюстрации работоспособности предлагаемого подхода, полученные путем моделирования в среде Mathcad и количественные характеристики изменения входных и выходных сигналов гипотетической системы управления. Показано, что применение форсированного управления не приводит к выходу переменных, характеризующих состояние системы, за пределы допустимых значений.Применение форсированного управления позволяет синтезировать закон управления в виде последовательности прямоугольных импульсов постоянной амплитуды, определяемой источником питания, переменной скважности и полярности. Такой подход может быть использован при управлении вентильными электродвигателями постоянного тока, применяемыми в различных системах слежения, применяемых на беспилотных летательных аппаратах.
Ключевые слова
Классический подход к проектированию гидроприводов включает в себя сложные расчёты и реальные испытания, что является ресурсоёмким процессом. Сократить затраты на проектирование позволяет внедрение в разработку имитационного моделирования и CAD/CAM/CAE/PDM комплексов автоматизации производственного цикла предприятий. Моделирование позволяет в едином ключе на системной основе использовать методологические достижения теории и практики гидроавтоматики для проектирования гидроустройств, накапливать в упорядоченной форме опыт проектирования и обеспечивать модельное сопровождение жизненного цикла этой продукции. В статье рассматривается современный подход к проектированию гидроприводов. Приведён пример предварительной оценки характеристик гидропривода на примере гидропривода подъёмно-мачтового устройства. На основе требований к подъёмно-мачтовым устройствам выбрана принципиальная и расчётная схемы гидропривода, а также составлена математическая модель. На основе математической модели разработана имитационная модель привода, состоящая из нескольких отдельных частей, связанных между собой. Части представляют собой смешенную структуру из блоков, которые описывают процессы в механических и гидравлических системах. Для визуального отображения создана анимированная 3D модель, которая позволяет наблюдать за ходом и результатами моделирования. В процессе расчётов получены графики зависимости положения каждого звена подъёмно-мачтового устройства от времени, а также давления и расхода на предохранительном клапане. Исходя из результатов моделирования, сделан вывод об адекватности применения моделей для оценки характеристик проектируемого гидропривода в первом приближении. Подобные модели рекомендуется разрабатывать использовать на этапах эскизного и технического проектирования.
Ключевые слова
Рассмотрены состояние автоматизации на существующих конструкциях грузовых автомобилей, вопросы применения микропроцессорных систем для их автоматизации. Отмечено, что в настоящее время большинство выпускаемых в СНГ грузовых автомобилей автоматизированы только частично. Автоматизацией охвачены: контроль, диагностика состояния систем и информация о них; управление запуском, частично контролем работой силовой установки; управление вспрыском топлива; управление энергоснабжением; управление тормозами, антиблокировочными системами, подушками безопасности; обеспечение климат-контроля; освещения. Рассмотрены области применения микропроцессорных систем в автомобилях и используемые для этого микроконтроллеры с учетом того, что сейчас требуется значительно расширить области автоматизации систем автомобилей. Проведен анализ систем и функций, подлежащих автоматизации для грузовых и специальных автомобилей. Рассмотрены вопросы применения микропроцессорных систем для получения экспериментальных данных по дорогам (микро и продольного профиля) и использование их при моделировании автомобиля, а также обеспечения дорожной безопасности: обеспечение дистанции между автомобилями, контроля слепыхзон; исключение засыпания водителя во время движения, уменьшение вредного воздействия от шумов и вибраций. Предложено комплексирование реализуемых функций и систем их управления. Дано краткое описание и обоснование целесообразности применения средств автоматизации на основе дешевых микропроцессорных модулей Arduino, позволяющее значительно сократить количество используемых микроконтроллеров. Приведены общие блок-схемы реализации задач тяговой динамики в пакете MatLab/Simulink, трансформирования и горизонтирования специальных машин с помощью МК Arduino. Даны рекомендации по этапному внедрению систем автоматизации для грузовых и специальных автомобилей.
Ключевые слова
Физическая величина отличается от нефизической величины способом измерения. Кроме того, при измерении физических величин рассматривают понятие одинаковых по величине объектов. Например, равновероятные исходы в классической теории вероятности или равенство цены деления измерительной шкалы. Для нефизической величины мы предлагаем проводить измерения путем субъективного оценивания в шкале порядка, а кроме того использовать понятие последовательности одинаково отличающихся объектов. Такой подход успешно используется в некоторых исследованиях для субъективной характеристики величины объектов. К примеру, последовательность звезд на небе различной яркости или уровни сложности теста. Номера членов такой последовательности назовем рейтингом. Определив рейтинг, можно найти значения величины, если считать, что одинаково отличающимся объектам соответствует одинаковый результат парного сравнения. Поскольку эксперт сравнивает объекты, не определяя величину объектов, то естественно предположить, что способ сравнения ему не известен. Это означает, что в качестве математической модели мы определили косвенный способ нахождения значений нефизической величины при неизвестном способе сравнения. Выбрав способ сравнения, каждому объекту можно поставить в соответствие число, которое будем называть субъективным размером объекта. В метрологии способов численного сравнения физических величин всего два - это разность и отношение. Поэтому при оценке субъективных величин ограничимся двумя способами - разностью и отношением размеров величин. В качестве примера применения теории анализируется функциональная связь, между физической величиной и нефизической величиной, устанавливаемая эмпирическими законами. Отмечается, что эмпирические законы Фехнера и Стивенса используют разность или отношение субъективных величин. Но разницу или отношения величин можно выразить через разность рейтингов. Поэтому есть возможность для каждого закона получить соотношение между разностью рейтингов и физической величиной. Совпадение двух законов Фехнера и Стивенса, после перехода к рейтингу, подтверждает адекватность нашей модели.
Ключевые слова
В статье представлена попытка объединения эволюционных алгоритмов и нейронных сетей при проектировании и обучении системы распознавания искажённых изображений текста.В течение последних десятилетий искусственные нейронные сети хорошо себя зарекомендовали во многих областях искусственного интеллекта, таких, например, как прогнозирование, оптимизация, анализ данных, распознавание образов и принятие решений. Тем не менее, традиционные эвристические подходы к разработке топологии многослойных нейронных сетей основываются на рекомбинации уже существующих нейросетевых архитектур. Такой подход позволяет решать широкий спектр задач, но подразумевает соблюдение специфических условий для качественной работы алгоритмов.Естественные аналоги подобных интеллектуальных систем в живой природе, однако, достаточно универсальны, чтобы адаптироваться практически к любой среде обитания.Несмотря на их чрезвычайную сложность и ограниченные возможности к исследованию их структур, известно, что эти конструкции были сформированы в результате эволюционного процесса. И если на сегодняшний день невозможно определить точную архитектуру связей в биологических нейросистемах, то, по крайней мере, можно попытаться воспроизвести сам процесс их формирования с целью получения более универсального алгоритма, чем те, что разработаны к настоящему моменту.В рассматриваемой работе окончательная структура ядра системы классификации образуется в результате эволюционного процесса, с учетом известных сегодня знаний об особенностях развития и строения нервной системы позвоночных.Использование описываемого подхода позволяет абстрагироваться от ограничений существующих нейросетевых алгоритмов, обусловленных сферой применения конкретных типов их структур.
Ключевые слова
Исследуется важность использования адаптированной DLP-системы в режиме «Блокирования» утечек конфиденциальной информации компании. Приведена схема перехвата событий информационной безопасности в режиме «Копирования», анализ которой отражает главный недостаток использования данного режима - работа DLP-системы происходит только с копиями конфиденциальных документов, в то время как оригиналы доставляются получателю. Такие случаи наносят компаниям огромный ущерб, поэтому передача особо критичной информации за пределы корпоративной сети является недопустимой.Предложено решение по переходу работы DLP-системы из режима «Копирования» в режим «Блокирования». Важно, чтобы работа DLP-системы не затрудняла выполнение сотрудниками компании штатных операций и не тормозила бизнес-процессы. Поэтому обязательным является проведение адаптации стандартной DLP-системы к специфике деятельности компании. После проводится переход адаптированной DLP-системы в режим «Блокирования».Разработаны: процедура перехода адаптированной DLP-системы из режима «Копирования» в режим«Блокирования», схемы перехвата событий DLP-системой для двух режимов. Проведено исследование основных каналов утечки конфиденциальной информации, выделены главные утечки по типу данных и по каналу передачи. Проведен анализ работы DLP-системы в режим «Блокирования» и сделаны выводы о необходимости такого перехода.
Ключевые слова
В данной статье предлагается новый подход к распознаванию высказываний на родном и иностранном языке на основе супрасегментарных явлений, которые составляют интонацию синтагмы. В каждом языке речь представляет собой разнообразное количество супрасегментных явлений, которые работая вместе, создают определенную окраску звучащей речи, интонационно выдавая при этом эмоциональную вовлеченность или отстраненность диктора. Любому языку, присущ разнообразный вариант интонационных контуров, которые впервые были определены как таковые Е. А. Брызгуновой, и используются в учебном пособии И. В. Одинцовой при обучении русскому языку как иностранному. Согласно данным семи базовым интонационным конструкциям Е. А. Брызгуновой, Б. М. Лобановым были созданы универсальные мелодические портреты (УМП), на базе которых возможна нормализация выражения во времени в соответствии с положением его предъядерной, ядерной и заядерной части. С помощью интонации передается информация на лингвистическом и паралингвистическом уровне. От правильного интонирования зависит многое: восприятие, понимание и смысл. Мысль, облаченная в слова с правильной звуковой волной, рождает в сознании человека правильное представление о сути вещей. Таким образом, исключается так называемая интерференция при изучении иностранного языка. Сегодня существует большая потребность в новых и инновационных компьютерных программах, которые обеспечивают изучение иностранного языка с учетом просодической структуры целевого языка. Представленная работа описывает лингвистические и акустические ресурсы, которые лежат в основе обучения интонации с помощью компьютера, а также алгоритм, согласно которому возможно проектирование компьютерной системы для анализа и интерпретации речевой интонации.
Ключевые слова
Целью данной работы является анализ методов, подходов, технологий, средств дистанционного обучения (ДО), использование как известных онлайн-сервисов так и представление новых. Обсуждена терминология в области ДО, даны различия между заочным и ДО. Проанализированы направления развития дистанционного обучения. Приведены технические и организационные составляющие ДО. Программы обучения в ДО реализуются посредством ПО, функции которых приведены. Рассмотрены характерные черты ДО, достоинства и недостатки. К достоинствам относятся самостоятельность, индивидуальность, независимость и т. д. Среди недостатков выделены: недостаточная индивидуально-психологическая и практическая составляющие, письменная форма обучения и т. д.Рассмотрены технологии в организации ДО в том числе ИТ. Деятельность преподавателя в ДО разделена на два этапа: решение методических и организационных проблем и реализация дистанционных курсов. Обсуждены разновидности онлайн-сервисов в области дистанционного обучения, такие как чат и веб-занятия, теле и видеоконференции, мультимедиа, телеприсутствие, роботообучение, веб-сервисы. Рассмотрены такие ИТ в ДО как CD-технология, сетевые и телевизионно-спутниковые и облачные технологии.Для развития ДО предложены модели интеграционных решений: RPC и EAI, объединяющее приложения на основе технологии удаленного вызова процедур (RPC) и интеграционного сервера (EAI); веб-сервисы и ESB, объединяющее веб-сервисы (WS) на основе топологии точка-точка и шины корпоративных сервисов. Дан состав онлайн-сервисов для ДО с использованием интеллектуальных технологий и облачных вычислений. Новым представлен метод интеграции в ДО на базе семантических веб-сервисов (SWWS), с поддержкой представления знаний на базе онтологий и обработки знаний с помощью агентов.
Ключевые слова
Искусственные нейронные сети (ИНС) в настоящее время находят широкое применение в задачах управления и прогнозирования. Целью данной работы является реализация искусственной нейронной сети для управления виртуальными объектами в компьютерной игре в футбол. Для достижения указанной цели необходимо решить круг задач, связанных с математическим моделированием ИНС, алгоритмизацией и программной реализацией. В работе рассматриваются вопросы математического моделирования искусственной нейронной сети методом обратного распространения ошибки, приведены алгоритмы для расчета нейронов и для обучения ИНС. Программная реализация искусственной нейронной сети была выполнена на языке JavaScript с использованием библиотеки Node. js, которая взяла на себя роль сервера для управления процессом игры. Также использовались некоторые функции библиотеки Underscore. js для работы с массивами данных. Обучающая выборка состояла из более чем 1000 наборов входов и выходов, максимально отражая все возможные ситуации. Описаны результаты программной реализации искусственной нейронной сети на примере управления виртуальными футболистами для компьютерной игры. Результаты работы показывают, что ИНС с достаточно большой скоростью в режиме реального времени выдает необходимое направление для движения игрока. Использование искусственной нейронной сети позволило снизить использование процессорного времени, что является крайне важным в задачах, где требуется быстрое принятие решений, ведь сложные вычисления и алгоритмы предсказания не всегда могут вложиться в 20 мс, что чревато пропусками ходов и проигрышами. Смоделированная искусственная нейронная сеть и реализованный алгоритм ее обучения могут применяться для решения других задач, для чего необходимы только новые данные окружающего мира.
