1. Оптимизация процессов интеллектуального управления в реальном времени на физической модели робота-манипулятора с помощью генетического алгоритма [№3 за 2024 год]
Катулин М.С., Решетников А.Г., Рябов А.Р., Ульянов С.В.
При разработке интеллектуальной системы управления возникает необходимость подбора оптимальных параметров, при которых эта система будет достигать цели управления. Для подбора параметров используют математическую модель или аналогичные методы. В данной работе рассматривается проблема настройки системы интеллектуального управления с недоопределенными параметрами. В качестве примера использована система управления четырехзвенным роботом-манипулятором в контуре обратной связи на основе системы машинного зрения. Наглядно продемонстрирована работа системы управления, для которой характерно наличие внешних факторов, влияющих на ее поведение и не всегда подлежащих учету. В рассматриваемом примере это люфты приводов, ошибки/неточности работы системы машинного зрения или внезапное изменение положения цели. В работе подробно описаны устройство робота-манипулятора, система машинного зрения и используемые регуляторы. На первом шаге настройки системы искомые параметры подобраны эмпирически, затем выполнена оптимизация с применением генетического алгоритма. Представлен способ применения генетического алгоритма для оптимизации параметров системы управления на физическом объекте в реальном времени. Рассмотрены алгоритмические особенности применяемого генетического алгоритма, в том числе реализации функции пригодности. Приведены результаты оптимизации и сделан сравнительных анализ работы системы с разными параметрами. Продемонстрирована возможность реализации подобных систем и применения генетических алгоритмов в реальном времени. Представлены методы технологии проектирования интеллектуальных систем, которые могут быть перенесены и на другие объекты управления.

2. Использование метода валидации выделением особенностей для сопоставления наборов экспериментальных или смоделированных данных [№3 за 2024 год]
Шайманов Н.Ю., Авраамов В.П., Иванов А.А., Куксенко С.П.
Данная работа посвящена методу валидации выделением особенностей (FSV), широко используемому зарубежными специалистами в области радиотехники и электроники при количественной оценке совпадения двух наборов данных (например, при сопоставлении результатов компьютерного моделирования и эксперимента). Для этого создано новое свободно распространяемое программное средство на основе метода FSV, представлены теоретические сведения о методе, а также примеры его использования. Так, приведено описание процедуры сопоставления данных методом FSV. Отмечены особенности разбиения данных на поддиапазоны, основы получения мер разности между наборами и интерпретации рассчитанных мер при построении оценочных гистограмм. Разработана блок-схема, наглядно описывающая алгоритм работы метода FSV и специфику его программной реализации. Используя эту блок-схему, на языке C++ разработано программное средство на основе метода FSV. Приведены сведения об инструментах разработки программного средства, его программной архитектуре, графическом интерфейсе пользователя, а также о функциональных возможностях. Даны примеры использования метода FSV в виде гистограмм глобальной меры разности, полученных при сопоставлении четырех наборов данных, описывающих сложные и нелинейные частотные зависимости: напряжения в многосвязной линии передачи, эффективности экранирования металлического корпуса, модуля коэффициента передачи проводной структуры, напряженности электрического поля снаружи резонатора со щелью. В результате показано, что разработанное программное средство и метод FSV позволяют получить достоверную количественную оценку совпадения двух наборов данных даже тогда, когда их качественное визуальное сопоставление затруднительно.

3. Применение реализованных в MATLAB методов Big Data в задаче выделения геомагнитных пульсаций типа Pc3 из данных INTERMAGNET [№3 за 2024 год]
Коробейников А.Г.
При решении фундаментальных и прикладных задач в различных предметных областях широко применяется система MATLAB. С использованием реализованных в MATLAB методов технологии Big Data решена и рассмотренная в данной статье задача выделения геомагнитных пульсаций типа Pc3 из данных, поставляемых магнитными обсерваториями, входящими в международную сеть INTERMAGNET. Задача решается в несколько этапов. На первом этапе выполняется предобработка исходных данных. В данном случае это удаление выбросов. На втором этапе производится проектирование полосового цифрового фильтра оптимального порядка с бесконечно-импульсной характеристикой (БИХ-фильтр) методом Золотарева–Кауэра. Параметры фильтра задаются исходя от диапазона периода геомагнитных пульсаций Pc3 – 10–45 секунд. На следующем этапе осуществляется прогон предобработанного набора данных через спроектированный БИХ-фильтр с последующим устранением не-линейного искажения фазы фильтра. Выбор метода проектирования обусловлен следующими характеристиками разработанного БИХ-фильтра: наличие уравновешенного поведения пульсаций АЧХ как в полосе пропускания, так и в полосе задержки; ослабление требований к форме амплитудно-частотной характеристики в полосе задержки, позволяющее добиться быстрого перехода между полосой пропускания и полосой задержки; минимальные порядок и сложность БИХ-фильтра, спроектированного по методу цифровых фильтров Золотарева. Одним из требований при решении задачи является условие применения реализованных в MATLAB технологий Big Data. Это требование обусловлено большим объемом исходных данных: непрерывная съемка данных о состоянии гео-магнитного поля по четырем каналам в течение целого года с частотой съема, равной одной секунде. Полученные результаты можно использовать для решения как прикладных задач, например, анализ состояния космической по-годы, так и фундаментальных, например, дальнейшее развитие теории геомагнитных пульсаций. Проектирование полосового БИХ-фильтра и расчеты проводились в MATLAB R2023b.

4. Программная реализация алгоритмов для создания прототипов баз знаний на основе визуального моделирования и трансформаций [№3 за 2024 год]
Дородных Н.О., Юрин А.Ю.
В работе описывается специализированная веб-ориентированная программная система Knowledge Modeling System (KMS), рассчитанная на экспертов и системных аналитиков. Система обеспечивает возможность построения визуальных концептуальных моделей в форме диаграмм переходов состояний, деревьев событий и отказов, а также автоматического получения кода баз знаний на основе их преобразования. Полученные таким способом базы знаний могут быть применены в качестве прототипов при дальнейшей разработке интеллектуальных систем. Созданная система основана на принципах визуального моделирования и модельных трансформаций. Последний принцип обеспечивает возможность описания соответствия между элементами различных моделей (нотаций) и их преобразования. Для формирования операторов преобразования (трансформации) концептуальных моделей описаны их модели (метамодели), включающие основные элементы и отношения. Трансформации наглядно представлены в виде набора соответствий между элементами моделей и реализованы на языке общего назначения PHP. В качестве целевых языков определены CLIPS и OWL2 DL. Приводится описание разработанной системы, включая метод создания баз знаний на основе преобразования концептуальных моделей, основные функции, архитектуру. Реализованный метод включает этапы построения концептуальной модели предметной области, представления концептуальных моделей в формате XML, анализа XML-структуры модели, формирования модели онтологии или продукций, модификации полученных знаний, генерации кода базы знаний на целевом языке. Представлены примеры использования системы KMS в контексте создания прототипов баз знаний в области техногенной безопасности в части решения задач диагностирования и прогнозирования технического состояния объектов и систем: описания динамики развития аварии при истечении нефти из резервуара и планирования алгоритма анализа отказа.

5. Организация хранения данных функционирования объектов киберфизических систем [№3 за 2024 год]
Коростелев Д.А., Подвесовский А.Г., Захарова А.А.
В статье представлены результаты исследований в области организации и программной поддержки хранения данных функционирования объектов киберфизических систем, получаемых в ходе экспериментов. Определены основные особенности их хранения: использование специализированных форматов, хранение больших объемов данных разной степени структурированности, поддержка универсальных структурированных форматов данных, хранение сведений о структуре самих экспериментов и сценариях их проведения. Проанализированы технологии построения систем хранения и специализированные форматы данных, учитывающие эти особенности. Предложен подход к построению программной системы хранения и предобработки экспериментальной информации о функционировании объектов киберфизической системы. Архитектура и особенности реализации системы рассмотрены на примере хранения данных экспериментов с группами совместно действующих беспилотных мобильных средств при решении задач перемещения в пространстве и транспортировки грузов. Архитектура предполагает наличие серверного приложения и веб-клиента, взаимодействующего с ним с помощью API-интерфейса, построенного на основе принципов REST. В состав серверного приложения также входят подсистема предобработки результатов экспериментов и конвертер форматов источников данных. Для хранения экспериментальной информации предложено использовать двухуровневую структуру модели данных. Верхний уровень предназначен для хранения информации о структуре и параметрах экспериментов и реализован в виде БД в системе PostgreSQL. На нижнем уровне осуществляется хранение потоковой информации, получаемой от первичных источников данных. Данный уровень реализован в виде облачного хранилища, построенного на основе Яндекс Облака с использованием технологии S3. Результаты апробации разработанной системы при проведении реальных экспериментов подтвердили обоснованность выбранных архитектурных решений. Практическая значимость выполненных исследований и разработок заключается в развитии подходов к построению масштабируемых программных систем хранения данных функционирования объектов киберфизических систем, что способствует систематизации задач и сценариев управления этими объектами при разработке новых технологий и инструментов управления.

6. Применение MATLAB/GNU Octave для расчета погонных параметров многопроводных линий передачи методом моментов [№3 за 2024 год]
Максимов А.Е., Снетков П.П., Иванов А.А., Куксенко С.П.
В данной статье описан разработанный с использованием языка программирования MATLAB/GNU Octave прототип программного средства для расчета (экстракции) первичных погонных параметров (матриц коэффициентов электростатической и электромагнитной индукции) многопроводных линий передачи с произвольным поперечным сечением, любым числом диэлектрических слоев и проводников на каждом слое. В созданном прототипе используется численный метод моментов. Реализованы равномерная и два способа неравномерной сегментации границ поперечных сечений линий передачи (сегментация с учащением в углах и проекционная), а также три способа ее итерационного учащения (учащение всех сегментов, только тех сегментов, длина которых превышает установленное пороговое значение, и сегментов с наибольшей плотностью заряда). Реализованы четыре метода решения получаемых матричных уравнений: LU-разложение, Bl-BiCGStab, Bl-IDR(S) и Bl-GMRES. После экстракции параметров выполняется их проверка на физичность. Разработанный прототип также способен осуществлять многовариантный анализ, то есть автоматическую итерационную экстракцию параметров линии передачи при изменении по определенному правилу входных данных (геометрических и электрофизических параметров). На основе результатов многовариантного анализа может быть выполнен расчет основных статистических характеристик, таких как математическое ожидание, дисперсия, среднеквадратическое отклонение и доверительный интервал. Выполнена верификация прототипа, показавшая, что экстрагированные параметры согласуются с аналогичными из других программных средств. Большая гибкость конфигурирования, модульность, различные методы сегментации и решения матричного уравнения позволяют использовать как прототип в целом, так и его отдельные модули для исследовательских и академических задач. Применяя вычисленные первичные параметры линии, можно легко рассчитать ее параметры рассеяния.

7. Модификация алгоритма поиска кратчайших путей GH-графа для анализа сложных технических систем [№3 за 2024 год]
Зяблова Е.Р.
В работе предложен один из подходов к моделированию сложных технических систем на примере решения задачи формирования зон влияния объектов системы охраны протяженного периметра. Подход основан на использовании так называемого GH-графа (нечеткого графа с разнотипными вершинами и множественными и разнотипными связями) и определенных алгоритмических средств. В рамках данного исследования выполнен синтез модифицированного алгоритма Форда–Беллмана поиска кратчайших путей GH-графа. Модифицированный алгоритм позволяет анализировать разнотипные информационные потоки в сложных технических системах. От других его отличает возможность поиска расстояний для полных или усеченных множеств вершин и/или связей графа, например, для связей заданного типа. Предложено списковое представление множественных и разнотипных связей GH-графа. Сформулированы критерии поиска кратчайших путей в GH-графе: критерий 1 – выбор типа (типов) вершин, участвующих в работе алгоритма, критерий 2 – выбор типов (векторов) связей. При этом имеется возможность оставить полные множества вершин и связей модели в списковом представлении графа. Определено значение вычислительной сложности модифицированного алгоритма, которое не превышает значение сложности исходного алгоритма Форда–Беллмана. Время работы предложенного алгоритма снижается за счет использования в GH-графе множественных связей в виде вектора, позволяющих объединять ряд разнотипных связей. Результатом работы модифицированного алгоритма является матрица расстояний с учетом полных или усеченных множеств вершин и/или связей для последующего вычисления метрических характеристик графовой модели средствами, определенными ранними исследованиями. Предложенные подходы к моделированию сложных технических систем для решения поставленной задачи подробно рассмотрены на примере определения зоны влияния технических устройств (квадрокоптеров) на объекты системы и выбора подходящей модели квадрокоптера. Приводится описание программной реализации модуля вычисления характеристик графа.

8. Основные принципы работы обобщенной регрессионной нейронной сети при заполнении пропущенных значений в наборах данных [№3 за 2024 год]
Татарникова Т.М., Боженко В.В.
В статье обсуждается актуальность заполнения пропущенных значений в исходном наборе данных на этапе их предобработки при решении задач анализа данных и машинного обучения. Предложено применение обобщенной регрессионной нейронной сети для решения задачи заполнения пропущенных значений в наборе исходных данных, что в сравнении со статистическим методом на основе среднего или медианного значения по столбцу предполагает учет возможных зависимостей между данными. Рассмотрены основные принципы работы обобщенной регрессионной нейронной сети, особенности ее архитектуры, преимущества и недостатки. Показано, что преимуществами обобщенной регрессионной нейронной сети являются быстрое обучение на небольшом объеме входных данных и прогнозирование пропущенных значений благодаря возможности аппроксимации сложных функций. Приведен алгоритм использования обобщенной регрессионной нейронной сети для восстановления пропусков. Алгоритм обучения нейронной сети является однопроходным, во время которого настраиваются веса связей между слоями сети, параметр радиальной базисной функции и скорость обучения. Целью обучения нейронной сети является минимизация ошибки прогнозирования, в качестве которой выбрана среднеквадратичная ошибка. Предложена схема заполнения пропущенных значений статистическим методом. Приведен алгоритм применения схемы заполнения пропусков, основанный на определении среднего по имеющимся значениям признака, то есть по данным, расположенным выше заполняемой ячейки столбца-признака. Прогнозирование пропущенных значений статистическим методом также оценивалось с помощью среднеквадратической ошибки. Продемонстрированы результаты обучения модели обобщенной регрессионной нейронной сети и применения статистического метода на валидационном наборе данных. Сравнение результатов заполнения пропущенных значений двумя методами показало преимущество обобщенной регрессионной нейронной сети на значительном (большом) наборе данных.

9. Функциональное моделирование двух сложных конкурирующих систем для обоснования выбора рациональной структуры исследуемой системы [№3 за 2024 год]
Долгов Н.В., Ильин В.А.
Классическое функциональное моделирование на качественном уровне выполняется на основе анализа структуры связей между отдельными функциями моделируемого процесса без учета их взаимодействия с другими системами, в том числе взаимного воздействия отдельных функций двух и более систем. В представленной статье дается общий анализ функционального моделирования двух сложных взаимодействующих систем с антагонистическими целями. При взаимодействии этих систем одна из них целенаправленно атакует другую, а противоположная сторона защищается, пассивно или активно противодействуя этим атакам, то есть существует определенная конкуренция между системами. В качестве примера рассмотрен некий абстрактный процесс, представленный в нотации технологии IDEF0 и являющийся функциональной моделью двух сложных взаимодействующих систем с антагонистическими целями. Интерпретируя эту модель как орграф, осуществляется формирование матрицы связей функций моделируемого процесса, на основе которой выводятся математические зависимости определения эффективности функциональной модели двух сложных взаимодействующих систем с антагонистическими целями.

10. Реберная раскраска кубического графа в задаче распараллеливания расчетов на неструктурированной поверхностной расчетной сетке [№3 за 2024 год]
Гуличева А.А., Рыбаков А.А.
В статье рассмотрен вопрос повышения производительности работы конечно-объемных численных методов на вычислительных системах с общей памятью. В этих методах на этапе расчета перетекания потоков консервативных величин через границы расчетных ячеек возможны конфликты по данным, что приводит к снижению производительности, особенно при большом количестве одновременно работающих потоков. Для устранения конфликтов по данным предлагается решение, основанное на разбиении множества обрабатываемых границ ячеек расчетной сетки на подмножества без конфликтов и на обработке этих множеств по отдельности. Решение рассматривается на примере расчетов на поверхностных неструктурированных расчетных сетках, для которых поставленная задача сводится к задаче построения реберной раскраски кубического графа. Для построения реберной раскраски кубического графа применены два алгоритма: тривиальный линейный алгоритм раскраски в пять цветов и алгоритм построения раскраски Тейта в три цвета. Проводится сравнение двух алгоритмов раскраски, а также замеряется влияние предложенного подхода на эффективность распараллеливания расчетов на поверхностной расчетной сетке. Использование подхода избавления от зависимостей по данным с помощью реберной раскраски кубического графа протестировано на численной задаче расчета обледенения поверхности тела. Запуски выполнялись на микропроцессоре Intel Xeon Phi с большим количеством параллельных потоков. Результаты показали, что при возрастании количества потоков до 144 и более эффективность распараллеливания при использовании реберной раскраски вдвое выше, чем при обычном подходе по устранению зависимостей с помощью директив OpenMP.

| 1 | 2 ►