Научно-исследовательская работа
На кафедре выполнялись поисковые фундаментальные исследования в соответствии с тематическим планом госбюджетных исследований университета по темам: "Исследование и разработка систем автоматического контроля, регулирования и управления процессами намотки, размотки и транспортирования текстильных материалов" и "Автоматизация технологических процессов отделочного производства".
В течение последних лет кафедрой выполняется большой объем исследований по разработке и теоретическому обоснованию новых принципов построения систем автоматического управления инновационными технологиями изготовления оптических волокон.
Аналогичные исследования проводились в рамках хоздоговорных тем с общим объемом 500000 рублей.
Например:
НИР №09-625-31 _«Разработка, исследование и теоретическое обоснование новых принципов построения систем автоматического управления технологическими процессами оптических волокон.
Руководитель: Ю.Д.Румянцев, Ответственный исполнитель А.Н.Тимохин.
НИР №11-223-31 Система автоматического управления процессом MCVD.
Руководитель: Ю.Д.Румянцев, Ответственный исполнитель А.Н.Тимохин.
Прикладные исследования проводились в рамках хоздоговорных НИР с текстильной фирмой "Купавна" - внедрение современного электротехнического оборудования, с ОАО "ВНИИХТ" – разработка систем автоматического контроля и управления процессами производства оптического волокна, а также работа с ЗАО "МЕТРОТЕКС" связанная с выбором и адаптацией современных интеллектуальных электроприводов для автоматизации технологических процессов в текстильной промышленности.
Основные результаты проводимых исследований изложены в научных изданиях. Например:
В монографиях:
- А.Б. Козлов, Ю.Н. Королев, Ю.Д. Румянцев, А.А. Ермаков, А.Н. Тимохин. Оптоэлектронные первичные преобразователи на базе световодной техники: Монография. - М: ГОУВПО "МГТУ им. А.Н.Косыгина", 2009. - 274 с.
- Козлов А.Б., Румянцев Ю.Д., Тимохин А.Н., Круглова С.В. Автоматизация процесса производства оптических волокон. - М.: МГТУ им. А.Н Косыгина, 2005.- 192 с, илл.
В учебниках и учебных пособиях:
1. Козлов А.Б., Румянцев Ю.Д., Тимохин А.Н., Ермаков А.А., Захаркина С.В., Макаров А.А. Основы управления технологическими процессами текстильных производств: учебное пособие. – М.: ГОУВПО «МГТУ им. А. Н. Косыгина», 2009 г. – 224 с.
2. Ермаков А.А., Захаркина С.В., Козлов А.Б., Макаров А.А., Румянцев Ю.Д., Рыжкова Е.А., Тимохин А.Н., Себина Л.П. Технические средства автоматизации текстильных производств. Часть 1: учебное пособие. – М.: МГТУ им. А.Н. Косыгина, 2012. - 227 с.
3. Поляков А.Е., Чесноков А.В., Филимонова Е.М. Электрические машины, электропривод и системы интеллектуального управления электротехническими комплексами: учебное пособие. – М.: ФОРУМ: ИНФРА-М, 2015. – 224 с. – (Высшее образование. Бакалавриат).
4. Рыжкова Е.А., Ермаков А.А., Годунов М.В. Автоматизация технологических процессов и производств:лабораторный практикум. – М.: МГУДТ, 2015. – 80 с.
5. Рыжкова Е.А., Ермаков А.А. Основы микропроцессорной техники, основы программирования микроконтроллеров, интерфейсы: лабораторный практикум. – М.: МГУДТ, 2015. – 80 с.
6. Захаркина С.В., Макаров А.А., Рыжкова Е.А. Интегрированные системы проектирования и управления: лабораторный практикум. – М.: МГУДТ, 2015. – 80 с.
7. Рыжкова Е.А., Ермаков А.А., Захаркина С.В. Диагностика и надежность современных автоматических систем: учебное пособие. – М.: МГУДТ, 2015. –256 с.
8. Румянцев Ю.Д., Тимохин А.Н., Виниченко С.Н., Захаркина С.В. Теория автоматического управления: сборник задач и упражнений. – М.: МГУДТ, 2015. – 80 с.
9. Чесноков А.В., Поляков А.Е., Филимонова Е.М. Теоретические положения и тестирование базовых знаний по электротехнике: учебное пособие. – М.: ФОРУМ: ИНФРА-М, 2016. – 164 с. – (Высшее образование. Бакалавриат).
10. Виниченко С.Н., Годунов М.В. Метрология в вопросах и ответах: учебное пособие. – М.: МГУДТ, 2016. – 48 с.
11. Рыжкова Е.А., Захаркина С.В. Программирование промышленных контроллеров: лабораторный практикум. – М.: МГУДТ, 2016. – 48 с.
12. Тимохин А.Н., Румянцев Ю.Д. Анализ и синтез систем автоматического управления в программе MatLab для магистров по направлению подготовки 15.04.04: учебное пособие. – М.: МГУДТ, 2016. – 80 с.
13. Захаркина С.В., Рыжкова Е.А., Власенко О.М. Интегрированные системы. Проектирование и управление. Часть 2: методические указания. – М.: МГУДТ, 2016. – 96 с.
14. Ермаков А.А., Годунов М.В. Монтаж, наладка и эксплуатация систем управления:учебное пособие. – М.: МГУДТ, 2016. – 64 с.
15. Румянцев Ю.Д., Рыжкова Е.А., Годунов М.В., Тимохин А.Н., Чесноков А.В. Учебное пособие по дипломному проектированию. – М.: МГУДТ, 2016. – 96 с.
16. Румянцев Ю.Д., Рыжкова Е.А.,Захаркина С.В., Иванов М.С. Учебное пособие по всем видам практик.– М.: МГУДТ, 2016. – 96 с.
17. Власенко О.М., Виниченко С.Н., Годунов М.В. Сборник задач по автоматике: учебное пособие – М.: МГУДТ, 2016. – 96 с.
18. Чесноков А.В., Поляков А. Е., Филимонова Е.М. Лабораторный практикум по электротехнике и электронике. – М.: МГУДТ, 2016. – 80 с.
19. Румянцев Ю.Д., Виниченко С.Н., Захаркина С.В. Лабораторный практикум по цифровой электронике: методические указания. – М.: МГУДТ, 2016. – 80 с.
20. Румянцев Ю.Д., Захаркина С.В. Элементы и системы автоматизации: лабораторный практикум. – М.: МГУДТ, 2016. – 48 с.
В диссертационных работах аспирантов кафедры и многочисленных статьях, тезисах докладов на международных и российских конференциях, а также в различных научных сборниках.
В диссертационных работах аспирантов кафедры и многочисленных статьях, тезисах докладов на международных и российских конференциях, а также в различных научных сборниках.
Совместно с ведущим Научно-исследовательским институтом химической технологии " (ОАО "ВНИИХТ") открыт Научно-образовательный центр. Научно-образовательный центр (НОЦ) создан для объединения и координации усилий по проведению совместных научных исследований в области автоматизации процессов и технологий ядерного топливного цикла, интеграция науки и образовательного процесса на основе новых научных знаний, повышение качества подготовки специалистов, подготовка научных и научно-педагогических кадров высшей квалификации.
На кафедре ведется подготовка аспирантов и докторантов по спец. 05.13.06 "Автоматизация и управления технологическими процессами и производствами", которые защищаются на докторском Совете Д212.139.03.
Помимо этого, основными научными направлениями являются:
-
оптимизация эффективности работы текстильного производства за счет управления скоростными режимами электротехнических систем технологического оборудования;
-
разработка аналитических и машинных методов исследования проблем энергосбережения в системах вторичного электропитания и способов управления электроемкими текстильными объектами.
По первому направлению работы ведутся под руководством проф. Полякова А.Е. По указанной тематике опубликовано более 150 научно-технических статей, из них 5 монографий и книга. Им получено 10 авторских свидетельств и патентов.
По второй избранной тематике опубликовано более 120 печатных работ и получено 20 авторских свидетельств. Подготовлена и издана монография.
На период 2011-2013 г.г. заключен хозяйственный договор №11-204-32 «Разработка технических решений и методов расчета энергосберегающих режимов электромеханических систем с параметрическим электроприводом» (научный руководитель проф. Поляков А.Е.)
В части развития технологической платформы по направлению энергосберегающие технологии и обеспечения высокого уровня фундаментальных исследований по заданию Министерства образования и науки РФ в период до 2014 года планируется к выполнению НИР «Разработка научных методов и технологий для исследования сложных управляемых электротехнических комплексов».
Проведенные исследования показали, что энергосберегающий эффект электромеханических систем (ЭМС) обеспечивается за счет:
- построения и использования многопроцессорных систем;
- разработки и реализации алгоритмов параллельных вычислений;
- комбинированного использования генетических алгоритмов и методов минимизации, для которых характерна линейная скорость сходимости. При этом использовались упрощенные математические модели, а решение задач выполнялось в режиме on-line;
- использования робастных методов, устойчивых к наличию погрешностей в исходной информации;
- обучения нейронной сети при обеспечении учета сложной поверхности функции качества и адаптации к изменению режима;
- использования рекуррентных нейронных сетей типа Хопфилда-Лагранжа, в которых точные измерения учитываются в виде ограничений типа равенств, и многослойных рекуррентных нейронных сетей, в которых реализуется распараллеливание вычислительного процесса и используется преимущественно аналоговая или аналогово-цифровая элементная база с высоким быстродействием.
Целью работы являются:
- разработка и применение научных методов и технологий для исследования сложных управляемых электротехнических комплексов текстильного оборудования;
- выявление тенденций развития оперативного управления на основе интеллектуальных принципов с ориентацией на существующие технические средства с учетом их перспективного развития и на адаптацию составляющих модели к особенностям конкретной технологической задачи и цели управления.
По материалам исследований опубликованы две монографии, более 30 статей в центральных органах печати, получены два патента на полезную модель; результаты докладывались на 10 международных конференциях.
Предлагается решение фундаментальной научной проблемы, связанной с исследованием сложных динамических объектов, управляемых фаззи-коррекцией с применением технологии нейронных сетей.
В целях повышения качества управления электромеханическими системами (ЭМС) в настоящее время широко используются управляющие устройства повышенного порядка, к которым в первую очередь относятся регуляторы состояний и полиномиальные регуляторы. Качественные показатели указанных устройств могут быть реализованы на практике только при наличии средств автоматической настройки, позволяющих системе адаптироваться к изменению параметров управления.
Существующие методы анализа и расчета энергосберегающих режимов включают в себя процедуру идентификации объекта управления в явном или неявном виде. Задача идентификации при этом решается в реальном масштабе времени, что предъявляет высокие требования к сходимости и быстродействию применяемых алгоритмов. Вместе с тем классические методы решения данной задачи требуют проведения многочисленных экспериментов на объекте управления.
Для обеспечения заданного уровня надежности функционирования динамических объектов существует необходимость совершенствования систем управления путем разработки новых подходов, в том числе, основанных на методах искусственного интеллекта и принципах адаптивного управления.
Эффективность решения задач оперативного управления динамическими объектами зависит от учета их особенностей, в первую очередь к ним следует отнести требования обеспечения быстродействия в темпе реального процесса, устойчивости процедур решения к изменению погрешностей каналов измерения, способности к работе с нечетко обусловленными задачами. Эти особенности влияют на математическое и программное обеспечение, а также на используемую вычислительную базу, являющимися составляющими процедуры применения искусственного интеллекта в системах управления.
На первом этапе исследований в целях сокращения длительности идентификации до минимального значения, равного времени переходного процесса в ЭМС, предлагается использовать искусственную нейронную сеть (ИНС), анализирующую динамические характеристики объекта управления. Для формирования сети необходимо располагать априорной информацией о структуре ЭМС и диапазоне изменения её параметров. По результатам одного эксперимента ИНС способна провести идентификацию и дать оценку вектора параметров объекта управления.
Нестабильность работы сложных динамических систем как правило определяется техническим состоянием управляемого комплекса и отсутствием информации о процессах, протекающих при различных режимах эксплуатации.
Для анализа неустановившихся переходных процессов в сложных динамических объектах на втором этапе исследований планируется разработать метод, основанный на нечеткой логике и нейронных сетях. Математическая теория нечетких множеств позволяет описывать нечеткие понятия и знания, оперировать ими и делать заключения и выводы. Нечеткое управление наиболее эффективно, когда технологические процессы являются сложными для анализа с помощью общепринятых классических методов или когда доступные источники информации интерпретируются некачественно, неточно или неопределенно.
На третьем этапе исследований оптимизацию переходных процессов предполагается осуществить используя теорию «гибридных сетей», в которых выводы могут быть сделаны на основе аппарата нечеткой логики, а соответствующие функции принадлежности подстраиваются с использованием алгоритмов обучения нейронных сетей, например, алгоритма обратного распространения ошибки. Такие сети позволяют осуществлять быстрое и надежное управление, когда переходные процессы являются сложными для расчета и анализа классическими методами теории автоматического управления.
Ожидаемые результаты НИР: Разработка теоретических основ положений и методов анализа и оптимизации режимов работы энергоемких динамических объектов с использованием особенностей нечеткого моделирования в средах Matlab и fuzzyTECH.
Результаты НИР позволяют разработать методы расчета и оптимизации энергосберегающих режимов управляемых электротехнических комплексов с использованием универсальных систем компьютерной математики и специального программного инструментария. Применение указанных положений и методов позволяет синтезировать неустойчивые энергетические процессы, объединенные в единый программный комплекс, который может быть применен для исследования динамических объектов с крутильно-мотальными и транспортирующими механизмами. Технико-экономический эффект может быть обеспечен за счет внедрения разработанных научных методов, технологий и элементов энергосберегающих управляемых комплексов.
Разработанные в ходе исследований положения и методы расчета и оптимизации систем на базе технологий нечеткого моделирования будут приведены к алгоритмически завершенному виду, допускающему их непосредственное практическое применение. Предполагается разработка программ, реализующих технологию нечеткого моделирования сложных динамических объектов.
Результаты работы будут использованы в лекционных курсах, читаемых кафедрой электротехники для студентов текстильного университета (специальность 220200 — Автоматизированные системы обработки информации; специальность 210200 — Автоматизация технологических процессов текстильных производств), в дипломном проектировании, а так же при подготовке аспирантов и соискателей.
По данной тематике в период до 2015 года планируется защита трех кандидатских диссертаций, а также издание двух монографий и учебного пособия с грифом. (проф. Поляков А.Е.)
Группа студентов работает строго по плану под руководством проф. Полякова А.Е. Совместно со студентами за последние два года опубликовано 15 научно-технических статей. На кафедральном туре Всероссийской конференции заслушивается не менее 8-9 докладов, два лучших из них представляются на факультетский тур.