Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения (ГУАП)

Постановка проблемы: в настоящее время повсеместно повышаются требования к объектам проектирования в сочетании с сокращением сроков их разработки. Однако для проектирования электронных блоков командных при- боров применяется методика, основанная на последовательном маршруте проектирования, приводящая к дефектам, увеличению сроков и цены разработки, особенно на наиболее ответственном раннем этапе проектирования. В то же время все большее распространение получает подход модельного проектирования (model-based design), свободный от этих недостатков. Наиболее часто модельное проектирование применяется при создании встраиваемых систем реального времени, к которым относятся цифровые регуляторы командных приборов. Цель: разработка структуры, формирование аппаратных и программных блоков автоматизированного рабочего места проектировщика цифровых регуляторов командных приборов, позволяющего снизить количество дефектов, стоимость и сроки разработки за счет применения модельного проектирования. Результаты: разработана структура автоматизированного рабочего ме- ста проектировщика цифровых регуляторов командных приборов с применением программно-аппаратных средств National Instruments. Особенностью предложенного автоматизированного рабочего места является возможность его развертывания с минимальными затратами времени и трудовых ресурсов. Для рабочего места адаптированы мето- ды параллельной декомпозиции звеньев передаточных функций для реализации цифровых регуляторов на базовых матричных кристаллах и программируемых логических интегральных схемах, позволяющие реализовывать регуля- торы с параллельной архитектурой, а также алгоритмы построения цифровых регуляторов на базе дельта-оператора, которые обеспечивают возможность синтеза регуляторов при жестких ограничениях на разрядность вычислительного устройства и период дискретизации, производить параметрическую оптимизацию цифровых регуляторов командных приборов. Практическая значимость: разработанное автоматизированное рабочее место позволит повысить произ- водительность труда проектиро вщика цифровых регуляторов командных приборов, качество получаемых регуляторов и приборов в целом.

Постановка проблемы: одной из главных задач обеспечения работы Международной космической станции является управление грузопотоком. Для планирования грузопотока требуется учитывать множество различных по своей природе факторов, критериев, правил, предпочтений и ограничений. Любое важное событие ведет к цепочке перепланирования многих других связанных действий. Целью работы является проведение исследования и анализа для классификации основных событий, возникновение которых приводит к согласованному изменению поблочного грузопотока. Методы: адаптивное перепланирование поблочного грузопотока российского сегмента Международной космической станции, которое инициируется событиями, с применением мультиагентных технологий и онтологий, где принимается во внима- ние динамический баланс интересов всех сторон с учетом основных ограничений и предпочтений участников процесса адаптивного планирования грузопотока в ответ на поступающие события в режиме реального времени. Результаты: выявлено, что возникновение любых важных событий приводит к перепланированию размещения грузов на транспорт- ных грузовых кораблях «Прогресс» и транспортных пилотируемых кораблях «Союз». Представлены сценарии обработки приведенных событий планировщиком поблочного грузопотока российского сегмента Международной космической станции. Практическая значимость: обработка приведенных событий реализована в интерактивной мультиагентной системе построения программы полета, грузопотока и расчета ресурсов российского сегмента Международной космической станции. Внедрение системы позволило повысить эффективность процесса планирования и снизить риски по управлению и обслуживанию российского сегмента Международной космической станции.

Постановка проблемы: как правило, мониторинг состояния дамб с использованием датчиков, установленных в дамбу, заключается в сравнении измерений датчиков с заранее определенными пороговыми значениями, получен- ными в результате анализа или моделирования структуры дамбы. Этот способ позволяет обнаружить лишь простые случаи разрушения дамбы, например переливание гребня дамбы. Более сложные случаи, вызванные процессами внутренней эрозии, такой способ обнаружить не позволяет. Цель: разработка и апробация алгоритма обнаружения аномального состояния дамбы, вызванного процессами внутренней эрозии. Результаты: предлагаемый алгоритм об- наружения аномального состояния основан на моделировании передаточной функции между измеряемыми сигналами уровня воды и пóрового давления внутри дамбы. Одноклассовый классификатор «нейронные облака» используется для оценки нелинейной, нечеткой функции принадлежности ошибки модели к области нормального состояния. Обучение классификатора «нейронные облака» производится на исторических данных о нормальном поведении дамбы, получен- ных с датчиков, установленных в дамбе. Нечеткий выход классификатора, изменяющийся от 0 до 1, позволяет давать оценку близости текущего состояния дамбы к аномальному. Апробация алгоритма проводилась на реальных данных, полученных в ходе натурного эксперимента. Практическая значимость: результаты исследований и алгоритмические решения использованы компанией «Сименс» в компоненте искусственного интеллекта при разработке системы мони- торинга состояния дамб.

Постановка проблемы: рекомендующие системы широко используются в современных системах электронной коммерции, помогая пользователям ориентироваться в многообразии предлагаемых товаров и услуг. Наибольшее распространение получили централизованные архитектуры построения таких систем. Однако централизация влечет за собой ряд недостатков, среди которых — необходимость передачи пользователем сведений о предпочтениях стороне, осуществляющей эксплуатацию такой системы, и наличие единой точки отказа. Цель: построение децентрализованной рекомендующей системы, в которой для формирования рекомендаций используется сходство предпочтений пользовате- лей (коллаборативная фильтрация), но полные сведения о предпочтениях хранятся только на узле, контролируемом самим пользователем, и не передаются другим узлам. Результаты: предложена архитектура децентрализованной реко- мендующей системы, включающая структурированную одноранговую сеть, в которой каждый узел соответствует одному пользователю и хранит профиль его предпочтений, и специальный узел для информационного согласования участников сети. В качестве механизма, обеспечивающего, с одной стороны, поиск пользователей со схожими предпочтениями, а с другой стороны, ограниченное раскрытие информации о предпочтениях, используется локально-чувствительное хеши- рование. Для повышения уровня приватности пользователей в одноранговой сети применяется схема анонимизации. Практическая значимость: предложенный подход является достаточно универсальным и может быть использован для построения систем коллаборативной фильтрации в различных прикладных областях.

Введение: существующие на сегодняшний день алгоритмы приема сверхширокополосных сигналов, как прави- ло, не учитывают наличие импульсных помех в канале. Это приводит к потере их работоспособности, что существен- но ограничивает область применения сверхширокополосных систем передачи данных на индустриальных объектах. Цель исследования: разработка и анализ эффективных алгоритмов приема сверхширокополосного сигнала на фоне импульсных помех. Результаты: предложена модель импульсной помехи, для которой была разработана оптимальная схема принятия решений о передаваемом сообщении. Несмотря на то, что данная схема является трудно реализу- емой, ее анализ позволил определить нижнюю границу для вероятности возникновения битовой ошибки. Проведен сравнительный анализ оптимального алгоритма и алгоритмов, наиболее часто используемых в современных трансиве- рах сверхширокополосных систем передачи данных: корреляционного приема и приема с двоичным квантованием. По результатам сравнения разработан перечень рекомендаций по областям применения рассмотренных алгоритмов: приемник с двоичным квантованием является эффективным в области низких значений отношения сигнал/помеха при большой скважности помеховых импульсов. Рекомендуемой областью применения корреляционного приемника явля- ются высокие значения отношения сигнал/помеха при их малой скважности. Практическая значимость: результаты ис- следования могут быть использованы разработчиками беспроводных решений по сбору и обработке данных, планиру- ющих применение сверхширокополосных систем передачи данных на предприятиях с высоким уровнем индустриаль- ных помех.

Постановка проблемы: обнаружение воздушных объектов с использованием постороннего источника подсвета вы- зывает необходимость обеспечения согласованного приема сигналов с априорно неизвестными параметрами. Мето- ды приема сигналов в условиях априорной параметрической неопределенности приводят к адаптивным алгоритмам. Цель: получение алгоритмов совместного обнаружения и оценивания неизвестных параметров сигнала, представляю- щего собой аддитивную смесь частотно-модулированного сигнала с неизвестным значением несущей частоты, изменя- ющейся крутизной частотной модуляции, случайным отклонением фазы и частоты и белого шума. Результаты: с исполь- зованием уравнений нелинейного обнаружения и оценивания для предложенной модели сигнала получены алгоритмы работы и реализующая их структура оценочно-корреляционного приемного устройства, в котором можно выделить блок нелинейной фильтрации и блок обнаружения. По мере уточнения оценок неизвестных параметров перестраиваемый гетеродин подстраивается под сигнал, содержащийся во входном колебании.

Постановка проблемы: в области искусственного интеллекта при проектировании многомодальных инфокомму- никационных систем и человеко-машинных интерфейсов крайне актуальны вопросы объединения разнородной ин- формации (текстовой, акустической, визуальной и иных типов), поступающей как от пользователей, так и к ним по раз- личным входным и выходным каналам коммуникации. Основная проблема при разработке и использовании многомо- дальных инфокоммуникационных систем заключается в том, что для них необходимы эффективные и надежные методы и технологии автоматического распознавания сигналов от каждой модальности, а также многомодального объединения информации и принятия решений. Цель: аналитический обзор научных методологических основ построения интеллекту- альных инфокоммуникационных систем, опирающихся на многомодальные человеко-машинные интерфейсы. Резуль- таты: представлен широкий спектр современной научно-технической литературы, описывающей результаты мировых научных исследований по данной теме за последнее десятилетие. Комплексный анализ существующих стратегий и ма- тематических методов обработки и интеграции многомодальной информации (на основе раннего, позднего и гибридно- го подходов к объединению), учета взаимной корреляции и синхронизации модальностей показал, что для большинства прикладных задач разработаны адекватные и эффективные способы объединения и разделения модальностей, которые должны грамотно применяться на этапе проектирования интеллектуальных систем

Постановка проблемы: для описания процессов функционирования и прогнозирования состояния неисправных, но работоспособных сложных технических объектов, находящихся в условиях нестационарного воздействия факторов внешней среды, часто используется математический аппарат, учитывающий нелинейный и вероятностный характер процессов функционирования его подсистем, например автоматы с памятью, вероятностные автоматы или логико- вероятностные модели. При этом низкая достоверность прогнозных моделей дискретных состояний обусловлена ста- тистическими свойствами обучающей выборки. Цель работы — повысить достоверность класса прогнозных моделей дискретных состояний нелинейных динамических систем, получаемых на основе последовательного статистического обучения при заданном времени их обучения. Результаты: сформулирована общая постановка задачи синтеза ней- росетевой прогнозной модели, использующей кодированную информацию о дискретных состояниях нелинейной дина- мической системы, с учетом ограничений на время ее обучения. Разработан алгоритм обучения прогнозной модели, учитывающий требования к ее применению. Предложен алгоритм максимизации энтропии обучающей выборки, позво- ляющий значимо повысить достоверность нейросетевой прогнозной модели дискретных состояний с последовательным обучением и улучшить данный показатель по сравнению с наилучшей авторегрессионной полиномиальной моделью. Приведен пример прогнозной модели дискретных состояний бортовой аппаратуры космического аппарата в условиях нештатного функционирования. Практическая значимость: разработанные алгоритмы позволяют сравнительно быстро синтезировать достоверную прогнозную модель на основе кодированной информации о состояниях дискретной дина- мической системы при низком значении энтропии исходной обучающей выборки. Рекомендовано использовать разра- ботанные алгоритмы в бортовых комплексах управления летательных аппаратов для синтеза автоматов, описывающих сложные процессы функционирования бортовых систем, в том числе в условиях нештатного функционирования.