Применение возобновляемых источников энергии, подключаемых к сети через силовой преобразователь, становится причиной возникновения определенных вызовов, которые связаны
с обеспечением надежного и устойчивого функционирования как самих генерирующих объектов, так и энергосистемы в целом. Основным фактором, обусловливающим возникновение подобного рода вызовов, является динамический отклик данных источников, который напрямую зависит от структуры и параметров настройки системы автоматического управления силовым преобразователем. При этом применение классической структуры системы управления с замкнутым контуром регулирования фазы на текущий момент не позволяет достигнуть наилучшего функционирования возобновляемых источников энергии в широком многообразии схемно-режимных условий работы энергосистем. В связи с этим одним из наиболее перспективных направлений в области развития систем управления силовым преобразователем является разработка концепции управления на основе виртуального синхронного генератора. Цель данной статьи заключалась в обзоре существующих реализаций концепции виртуального синхронного генератора и их классификации. Для этого был проведен комплексный анализ литературных источников, в которых приводятся различные схемно-алгоритмические решения. Результатом работы являются приведенная информация о возможных вариантах реализации концепции виртуального синхронного генератора, а также их экспериментальное сравнение. Практическая значимость заключается в оценке функционирования систем управления на основе концепции виртуального синхронного генератора при возмущениях, позволяющей выработать определенные направления развития в данной области.

Ключевые слова: возобновляемые источники энергии, силовой преобразователь, автоматическое управление, система управления, виртуальный синхронный генератор.

Аскаров Алишер Бахрамжонович (Томск, Россия) – аспирант отделения электроэнергетики и электротехники Инженерной школы энергетики Национального исследовательского Томского политехнического университета (634050, Томск, пр. Ленина, 30, e-mail: aba7@tpu.ru).

Суворов Алексей Александрович (Томск, Россия) – кандидат технических наук, доцент отделения электроэнергетики и электротехники Инженерной школы энергетики Национального исследовательского Томского политехнического университета (634050, Томск,
пр. Ленина, 30, e-mail: suvorovaa@tpu.ru).

Андреев Михаил Владимирович (Томск, Россия) – кандидат технических наук, доцент, доцент отделения электроэнергетики
и электротехники Инженерной школы энергетики Национального исследовательского Томского политехнического университета (634050, Томск, пр. Ленина, 30, e-mail: andreevmv@tpu.ru).

Гусев Александр Сергеевич (Томск, Россия) – доктор технических наук, профессор, профессор отделения электроэнергетики и электротехники Инженерной школы энергетики Национального исследовательского Томского политехнического университета (634050, Томск, пр. Ленина, 30, e-mail: gusev_as@tpu.ru).

1. Анализ влияния возобновляемых источников энергии с силовыми преобразователями на процессы в современных энергосистемах / Н.Ю. Рубан, А.Б. Аскаров, М.В. Андреев, А.В. Киевец, В.Е. Рудник // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2020. – № 36. – P. 7–30. DOI: 10.15593/2224-9397/2020.4.01
2. Фролов М.Ю., Фишов А.Г., Энхсайхан Э. Совместимость динамических характеристик традиционной и электронной генерации в электроэнергетических системах // Вестник Иркутск. гос. техн. ун-та. – 2019. – Т. 23, № 6 (149). – С. 1175–1186. DOI: 10.21285/1814-3520-2019-6-1175-1186
3. Воропай Н.И. Направления и проблемы трансформации электроэнергетических систем // Электричество. – 2020. – № 7. – С. 12–21. DOI: 10.24160/0013-5380-2020-7-12-21
4. ERCOT subsynchronous resonance topology and frequency scan tool development / Y. Cheng, S. Huang, J. Rose, V.A. Pappu, J. Conto // IEEE Power and Energy Society General Meeting. – 2016. – P. 1–5. DOI: 10.1109/PESGM.2016.7741951
5. Яндульский А.С., Марченко А.А., Нестерко А.Б. Оценка динамических характеристик многомашинных электроэнергетических систем на основе данных системы мониторинга переходных режимов // Научные труды Винниц. нац. техн. ун-та. – 2014. – № 4. – С. 1–9.
6. Илюшин П.В., Симонов А.В. О функционировании распределенных источников энергии с силовыми преобразователями в составе энергосистем и изолированных энергорайонов // Релейная защита и автоматизация. – 2020. – № 2 (39). – С. 30–38.
7. Оценка влияния ветроэлектростанций на изменение суммарной инерции электроэнергетической системы / И.А. Разживин, Н.Ю. Рубан, В.Е. Рудник, А.С. Гусев // Вестник Иркутск. гос. техн. ун-та. – 2021. – Т. 25, № 2 (157). – С. 220–234. DOI: 10.21285/1814-3520-2021-2-220-234
8. Power system inertia estimation: Review of methods and the impacts of converter-interfaced generations / B. Tan, J. Zhao, M. Netto, V. Krishnan, V. Terzija, Y. Zhang // International Journal of Electrical Power and Energy Systems. – 2022. – № 134. – 107362. DOI: 10.1016/j.ijepes.2021.107362
9. Климаш В.С., Тху Йе М. Обобщенное математическое описание и моделирование тиристорных преобразователей, ведомых сетью // Электротехнические системы и комплексы. – 2016. – № 4 (33). – С. 78–86. DOI: 10.18503/2311-8318-2016-4(33)-78-86
10. Definition and classification of power system stability – revisited & extended / N. Hatziargyriou [et al.] // IEEE Transactions on Power Systems. – 2021. – № 36 (4). – P. 3271–3281. DOI: 10.1109/TPWRS.2020.3041774
11. Li Y., Fan L., Miao Z. Wind in weak grids: low-frequency oscillations, subsynchronous oscillations, and torsional interactions // IEEE Transactions on Power Systems. – 2020. – № 35 (1). – P. 109–118. DOI: 10.1109/TPWRS.2019.2924412
12. Subsynchronous interaction between direct-drive PMSG based wind farms and weak AC networks / H. Liu [et al.] // IEEE Transactions on Power Systems. – 2017. – № 32 (6). – P. 4708–4720. DOI: 10.1109/TPWRS.2017.2682197
13. Grid forming inverter modeling, control and applications / D.B. Rathnayake [et al.] // IEEE Access. – 2021. – № 9. – P. 114781–114807. DOI: 10.1109/ACCESS.2021.3104617
14. Шескин Е.Б. Проблемы использования потенциала возобновляемых источников энергии для регулирования частоты в электрических системах // Известия НТЦ Единой энергетической системы. – 2019. – № 1 (80). – С. 97–104.
15. Chen M., Zhou D., Blaabjerg F. Modelling, implementation, and assessment of virtual synchronous generator in power systems // Journal of Modern Power Systems and Clean Energy. – 2020. – № 8 (3). – P. 399–411. DOI: 10.35833/MPCE.2019.000592
16. D'Arco S., Suul J.A., Fosso O.B. Control system tuning and stability analysis of virtual synchronous machines // IEEE Energy Conversion Congress and Exposition. – 2013. – P. 2664–2671. DOI: 10.1109/ECCE.2013.6647045
17. Wang D., Wu H. Application of virtual synchronous generator technology in microgrid // IEEE 8th International Power Electronics and Motion Control Conference. – 2016. – P. 3142–3148. DOI: 10.1109/IPEMC.2016.7512798
18. D'Arco S., Suul J.A., Fosso O.B. A Virtual synchronous machine implementation for distributed control of power converters in SmartGrids // Electric Power Systems Research. – 2015. – № 122. – P. 180–197. DOI: 10.1016/j.epsr.2015.01.001
19. Sequence impedance modeling and stability comparative analysis of voltage-controlled VSGs and current-controlled VSGs / W. Wu [et al.] // IEEE Transactions on Industrial Electronics. – 2019. – № 66 (8). – P. 6460–6472. DOI: 10.1109/TIE.2018.2873523
20. Impedance analysis and stabilization of virtual synchronous generators with different DC-Link voltage controllers under weak grid / J. Guo [et al.] // IEEE Transactions on Power Electronics. – 2021. – № 36(10). – P. 11397–11408. DOI: 10.1109/TPEL.2021.3070038
21. A grid-connected inverter with virtual synchronous generator model of algebraic type / Y. Hirase, K. Abe, K. Sugimoto, Y. Shindo // Electrical Engineering in Japan. – 2013. – № 184 (4). – P. 10–21. DOI: 10.1002/eej.22428
22. Rajamand S. Synchronous generator control concept and modified droop for frequency and voltage stability of microgrid including inverter-based DGs // Journal of Electrical Engineering and Technology. – 2020. – № 15 (3). – P. 1035–1044. DOI: 10.1007/s42835-020-00383-z
23. D'Arco S., Suul J.A. Virtual synchronous machines – classification of implementations and analysis of equivalence to droop controllers for microgrids // IEEE Grenoble Conference. – 2013. – P. 1–7. DOI: 10.1109/PTC.2013.6652456
24. Mandrile F., Carpaneto E., Bojoi R. Grid-Feeding inverter with simplified virtual synchronous compensator providing grid services and grid support // IEEE Transactions on Industry Applications. – 2021. – № 57 (1). – P. 559–569. DOI: 10.1109/TIA.2020.3028334
25. Adaptive reactive power control of PV power plants for improved power transfer capability under ultra-weak grid conditions / D. Yang, X. Wang, F. Liu, K. Xin, Y. Liu, F. Blaabjerg // IEEE Transactions on Smart Grid. – 2019. – № 10 (2). – P. 1269–1279. DOI: 10.1109/TSG.2017.2762332
26. Wang X., Yue M., Muljadi E. PV generation enhancement with a virtual inertia emulator to provide inertial response to the grid // IEEE Energy Conversion Congress and Exposition. – 2014. – P. 17–23. DOI: 10.1109/ECCE.2014.6953370
27. Hesse R., Turschner D., Beck H.-P. Micro grid stabilization using the virtual synchronous machine (VISMA) // Renewable Energy and Power Quality Journal. – 2009. – № 1 (7). – P. 676–681. DOI: 10.24084/repqj07.472
28. Baruwa M., Fazeli M. Impact of virtual synchronous machines on low-frequency oscillations in power systems // IEEE Transactions on Power Systems. – 2021. – № 36 (3). – P. 1934–1946. DOI: 10.1109/TPWRS.2020.3029111
29. Low-voltage ride-through control strategy for a virtual synchronous generator based on smooth switching / K. Shi, W. Song, P. Xu, R. Liu, Z. Fang, Y. Ji // IEEE Access. – 2017. – № 6. – P. 2703–2711. DOI: 10.1109/ACCESS.2017.2784846
30. Comparison of methods for implementing virtual synchronous machine on inverters / Y. Chen, R. Hesse, D. Turschner, H.-P. Beck // Renewable Energy and Power Quality Journal. – 2012. – № 1 (10). – P. 734–739. DOI: 10.24084/REPQJ10.453
31. Пронин М.В., Воронцов А.Г., Крутяков Е.А. Силовые полностью управляемые полупроводниковые преобразователи (моделирование и расчет). – СПб.: Электросила, 2003. – 171 с.
32. Performance assessment of grid-forming and grid-following converter-interfaced battery energy storage systems on frequency regulation in low-inertia power grids / Y. Zuo, Z. Yuan, F. Sossan, A. Zecchino, R. Cherkaoui, M. Paolone // Sustainable Energy, Grids and Networks. – 2021. – № 27. – 100496. DOI: 10.1016/j.segan.2021.100496
33. Аскаров А.Б., Суворов А.А., Андреев М.В. Применение всережимного моделирующего комплекса для энергосистем с распределенной генерацией // Вестник Иркутск. гос. техн. ун-та. – 2019. – Т. 23. – № 1 (144). – С. 75–89. DOI: 10.21285/1814-3520-2019-1-75-89
34. Танфильев О.В., Филиппова Т.А., Танфильева Д.В. Особенности параметрирования автоматики ликвидации асинхронного хода в неполнофазных режимах // Научный вестник Новосибир. гос. техн. ун-та. – 2018. – № 2 (71). – С. 175–187. DOI: 10.17212/1814-1196-2018-2-175-187
35. Gkountaras A., Dieckerhoff S., Sezi T. Evaluation of current limiting methods for grid forming inverters in medium voltage microgrids // IEEE Energy Conversion Congress and Exposition. – 2015. – P. 1223–1230. DOI: 10.1109/ECCE.2015.7309831
36. Mo O., D'Arco S., Suul J.A. Evaluation of virtual synchronous machines with dynamic or quasi-stationary machine models // IEEE Transactions on Industrial Electronics. – 2017. – № 64 (7). – P. 5952–5962. DOI: 10.1109/TIE.2016.2638810

Развитие промышленной магниетермической технологии производства губчатого титана сдерживается из-за сложности технологии процесса восстановления тетрахлорида титана магнием и недостаточной производительности аппаратов восстановления. В приведенной работе рассматривается решение данной проблемы путем совершенствования управления температурой зон экзотермической реакции промышленных аппаратов восстановления. Цель: синтез робастной системы управления с типовым линейным регулятором, обеспечивающей повышение качества управления температурой зон экзотермической реакции промышленных аппаратов и улучшение за счет этого технологических показателей процесса восстановления. Методы: зоны экзотермической реакции рассматриваются как объекты управления с интервальной параметрической неопределенностью. Синтез робастного управления заключается в нахождении такого заданного значения температуры типового регулятора, которое гарантировало бы поддержание максимально допустимой температуры объектов управления при любых изменениях их динамических параметров из известного диапазона. При этом найденное гарантирующее заданное значение температуры типового регулятора должно обеспечивать интенсификацию процесса восстановления, а также разделение в ходе технологического процесса восстановителя (магния) и побочного продукта реакции (хлорида магния). Для этого предложено использовать типовые ПИ-регуляторы с робастными настройками, рассчитанными для наихудшего режима функционирования объектов управления, при котором в системе управления имеет место наибольшая ошибка регулирования температуры. Модификацией известных инженерных методов расчета автоматических регуляторов получены простые аналитические соотношения, связывающие робастные настройки ПИ-регулятора температуры и динамические параметры объектов в наихудшем режиме функционирования. Исследованы режимы работы системы управления при воздействиях на объект по каналу регулирования «мощность воздушного охлаждения – температура зоны экзотермической реакции» и каналу внешнего возмущения «скорость подачи тетрахлорида титана – температура зоны экзотермической реакции». Результаты: выполненное в пакете MatLab имитационное моделирование режимов работы разработанной системы управления показало, что предложенная система позволяет повысить качество управления температурой зоны экзотермической реакции: ошибка регулирования снижается с 29 до 9 °С, повышается гарантирующее заданное значение температуры с 871 до 891 °С, обеспечивается режим непрерывного изменения мощности воздушного охлаждения зоны экзотермической реакции в зависимости от скорости подачи в аппарат тетрахлорида титана. Практическая значимость: результаты имитационного моделирования подтверждают возможность применения разработанной системы для совершенствования управления температурой зон экзотермической реакции промышленных аппаратов восстановления. Практическая реализация системы управления позволит повысить производительность процесса восстановления тетрахлорида титана магнием и снизить энергозатраты.

Ключевые слова: восстановление тетрахлорида титана магнием, зона экзотермической реакции, типовой регулятор, робастная настройка регулятора, гарантирующее заданное значение температуры.

Кирин Юрий Петрович (Березники, Россия) – кандидат технических наук, доцент кафедры «Химическая технология и экология» Березниковского филиала Пермского национального исследовательского политехнического университета (618404, Березники, ул. Тельмана, 7,
e-mail: u.p.kirin@yandex.ru).

Бильфельд Николай Васильевич (Березники, Россия) – кандидат технических наук, доцент кафедры «Автоматизация технологических процессов» Березниковского филиала Пермского национального исследовательского политехнического университета (618404, Березники, ул. Тельмана, 7, e-mail: atp@bf.pstu.ru).

Тихонов Вячеслав Александрович (Березники, Россия) – кандидат технических наук, доцент кафедры химической технологии
и экологии Березниковского филиала Пермского национального исследовательского политехнического университета (618404, Березники,
ул. Тельмана, 7, e-mail: vtihonov@bf.pstu.ru).

1. Родякин В.В., Гегер В.Э., Скрыпнюк В.М. Магниетермическое производство губчатого титана. – М.: Металлургия, 1971. – 216 с.
2. Листопад Д.А. Усовершенствование магниетермического процесса получения титана губчатого с целью снижения поступления примесей // Технологический аудит и резервы производства. – 2012. – № 3/1(5). – С. 13–14.
3.  Нечаев В.Н.,  Цаплин А.И. Обзор способов получения губчатого титана // Титан. – 2015. – №3 (49). – С. 4–13.
4. Современные направления совершенствования и развития производства губчатого титана / Ю.П. Кирин, А.В. Затонский, В.Ф. Беккер, Н.В. Бильфельд // Титан. – 2003. – № 2 (13). – С. 11–16.
5. Интенсификация технологического режима процесса восстановления в аппарате производительностью 4,5–5 т губчатого титана за цикл / А.Б. Танкеев, Д.А. Рымкевич, О.А. Путина [и др.] // Титан. –2007. – № 1. – С. 3–8.
6. Тарасов А.В. Металлургия титана. – М.: Академкнига, 2003. – 328 с.
7. Путин А.А., Путина О.А. О нерасслоении магния и хлорида магния в аппаратах для получения титана // Титан. – 1993. – № 3. – С. 5–7.
8. Тихонов В.А., Лебедев А.А., Кирин Ю.П. Эвристические методы совершенствования процесса восстановления титана // Научно-технический вестник Поволжья. – 2014. – № 3. – С. 236–242.
9. Нечаев В.Н. Тепломассоперенос в реакторе получения пористого титана магниетермическим методом: дис. … канд. техн. наук. – Пермь, 2014. – 109 с.
10. Теймуразов А.С., Фрик П.Г. Численное исследование конвекции расплавленного магния в аппарате восстановления титана // Вычислительная механика сплошных сред. – 2015. – Т. 8, № 4. – С. 433–444.
11. Карасев Т.О., Теймуразов А.С. Моделирование турбулентной конвекции жидкого магния в аппарате восстановления титана в рамках подходов RANS И LES // Вычислительная механика сплошных сред. – 2019. – Т. 12, № 4. – С. 353–365.
12. Карасев Т.О., Теймуразов А.С., Перминов А.В. Численное исследование теплоотдачи стенки титанового реактора при воздушном охлаждении // Вычислительная механика сплошных сред. – 2020. – Т. 13, № 4. – С. 424–436.
13. Электромагнитные измерения уровня жидкого металла в замкнутых объемах / Р.И. Халилов, С.Ю. Хрипченко, П.Г. Фрик [и др.] // Измерительная техника. – 2007. – № 8. – C. 41–44.
14. Inductive system for reliable magnesium level detection in a titanium reduction reactor / N. Krauter, S. Eckert, T. Gundrum, F. Stefani, T. Wondrak, P. Frick, R. Khalilov, A. Teimurazov // Metall. Mater. Trans. B. – 2018. – Vol. 49. – P. 2089–2096.
15. Качественный анализ динамики позиционного регулирования температуры процесса восстановления титана / Ю.П. Кирин, А.В. Затонский, В.Ф. Беккер, Н.В. Бильфельд // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. – 2008. – № 10. – С. 54–56.
16. Кирин Ю.П., Тихонов В.А. Робастное управление процессом восстановления тетрахлорида титана магнием // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2019. – № 29. – С. 118–135.
17. Пушкарев М.И., Гайворонский С.А. Параметрический синтез ПИ-регулятора линейной САУ на основе коэффициентных оценок степени устойчивости и заданной добротности // Известия Томск. политехн. ун-та. – 2012. – Т. 320, № 5. – С. 85–89.
18. Ezangina T.A., Gayvoronskiy S.A. Robust control of complex dynamic units with interval parameters // IEEE Proceedings of 2nd International Conference on Systems and Computer Science (ICSCS 2013). – France, 26–27 August 2013. – P. 201–204.
19. Лютов А.Г. Оптимизация систем управления сложными мехатронными объектами в условиях структурно-параметрической неопределенности // Интеллектуальные системы в производстве. – 2006. – № 2. – С. 15–25.
20. Кабальнов Ю.С., Лютов А.Г., Насибуллин Ф.Г. Синтез систем управления в условиях интервальной параметрической неопределенности // Известия вузов. Авиационная техника. – 2000. – № 1. – С. 7–10.
21. Копелович А.П. Инженерные методы расчета при выборе автоматических регуляторов. – М.: Металлургиздат, 1960. – 190 с.
22. Автоматический контроль и регулирование в черной металлургии: справочник / сост. М.Д. Климовицкий, А.П. Копелович. – М.: Металлургия, 1967. – 467 с.
23. Туринский З.М. Регулятор температуры прокалки материала во вращающейся печи барабанного типа // Цветные металлы. – 2000. – № 11–12. – С. 111–115.
24. Туринский З.М. Управление металлургическими объектами с высокопараметрической динамикой // Цветные металлы. – 2001. – № 9–10. – С .102–108.
25. Голинко И.М., Кулаков Г.Т., Ковриго Ю.М. Методы расчета оптимальных настроек систем управления по каналу возмущения // Энергетика. Известия высших учебных заведений и энергетических объединений СНГ. – 2014. – № 5. – С. 61–72.
26. Кирин Ю.П. Изучение реакции восстановления четыреххлористого титана магнием в промышленных аппаратах // Наука в решении проблем Верхнекамского промышленного региона: сб. науч. тр. – Березники: Изд-во БФ ПГТУ, 1998. – Вып. 1. – С. 35–40.

В настоящее время цифровые устройства интенсивно развиваются и применяются
в различных сферах науки и техники. В частности, они используются в тех областях, где аппаратура подвергается негативным факторам воздействия и где существуют высокие требования по надежности. К негативным факторам можно отнести радиацию, перепады температур, электромагнитные воздействия, скачки напряжения и др. Нарушение функционирования таких систем может повлечь за собой значительные издержки. В статье приводится небольшой исторический обзор основных этапов становления надежности как науки и выделяются ее направления. В начале статьи рассматриваются основные факторы, негативно влияющие на надежность аппаратуры. Далее материал посвящен методам и подходам обеспечения надежности, посредством резервирования, средств контроля, методам защиты от негативного излучения. Также нами предлагается задача оптимального перераспределения интенсивности отказов между подсистемами, которое способствует оптимальному выигрышу в надежности. Решается данная задача с помощью методов оптимизации. Таким образом, цель исследования состоит в формулировании принципов решения данной задачи и нахождения оптимального алгоритма ее решения. Методы решения: детерминированный алгоритм обобщенного приведенного градиента и эволюционный алгоритм, реализованные с помощью пакета Microsoft Excel. Результатом является нахождение набора оптимального перераспределения функций между подсистемами, а также выделение основных достоинств и недостатков применения детерминированных и стохастических алгоритмов в задачах подобного рода. Практическая значимость заключается возможности применения принципов данной задачи к задачам увеличения надежности с помощью оптимального распределения объектов.

Ключевые слова: надежность, отказоустойчивость, перераспределение интенсивностей отказов.

Бурдышев Иван Васильевич (Пермь, Россия) – аспирант кафедры «Автоматика и телемеханика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: iburdyshev@mail.ru).

Тюрин Сергей Феофентович (Пермь, Россия) – заслуженный изобретатель Российской Федерации, доктор технических наук, профессор кафедры «Автоматика и телемеханика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: tyurinsergfeo@yandex.ru), профессор кафедры «Математическое обеспечение вычислительных систем» Пермского государственного национального исследовательского университета (614990, Пермь, ул. Букирева, 15).

1. ГОСТ 27.002–2015. Надежность в технике. Основные понятия. Термины и определения. (Введ. 2017–03–01). – М.: Стандатинформ, 2016. – 23 с.
2. Тимошенков С.П., Симонов Б.М., Горошко В.Н. Основы теории надежности: учебник и практикум. – 1-е изд. – М.: Юрайт, 2015. – 445 с. (Бакалавр. Академический курс).
3. Анализ методов обеспечения пассивной отказоустойчивости цифровых устройств и систем / С.Ф. Тюрин [и др.] // Вестник Пермского национального исследовательского университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2011. – № 5. – С. 143–153.
4. Neumann J. Von. Probabilistic logic and the synthesis of reliable organisms from unreliable components. Automata studies / C. Shannon and J. McCarthy (eds). – Princeton University Pressio. – 1956. – P. 43–98.
5. Маслова Н.А. Методы оценки эффективности систем защиты информационных систем // Искусственный интеллект. – 2008. – № 4. – С. 253–264.
6. Авиженис А. Отказоустойчивость – свойство, обеспечивающее постоянную работоспособность цифровых систем // Тр. Ин-та инженеров по электротехнике и радиоэлектронике. – 1978. – Т. 66, № 10. – С. 5–15.
7. Avizienis A., Laprie J.-C. Dependable computing: from concepts to application // IEEE Trans. on Computers. – 1986. – № 74 (5). – Р. 629–638.
8. Шубинский И.Б. Надежные отказоустойчивые информационные системы. Методы синтеза. – М., 2016. – 544 с.
9. Методология проектирования радиационно-стойких микросхем на основе БМК для космических аппаратов / А.С. Басаев [и др.] // Проблемы разработки перспективных микро-и наноэлектронных систем (МЭС): сб. тр. всерос. науч.-техн. конф. – Зеленоград: Изд-во Ин-та проблем проектирования в микроэлектронике РАН, 2008. – № 1. – С. 1–8.
10. Анализ методов обеспечения пассивной отказоустойчивости цифровых устройств и систем / С.Ф. Тюрин [и др.] // Вестник Пермского национального исследовательского университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2011. – № 5. – С. 143–153.
11. Тюрин С.Ф. Статическая оперативная память на основе отказоустойчивой ячейки базового матричного кристалла // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2016. – № 1 (17). – С. 16–27.
12. Тюрин С.Ф. Радиационно-устойчивая ячейка SRAM // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2014. – № 4 (12). – С. 14–30.
13. Дианов В.Н. Диагностика и надежность автоматических систем. – М.: Изд-во МГИУ, 2005. – 160 с.
14. Sparkes Matthew. The Perseverance rover runs on processors used in iMacs in the 1990s. – New Scientist, 2021, 26 Febr.
15. Hecht Jeff. Hubble telescope loses another gyroscope. – New Scientist, 2007, 6 September.
16. Надежность и эффективность в технике: справочник: в 10 т. / pед. совет: В.С. Авдуевский (председат.) [и др.]. – М.: Машиностроение, 1986–1990. – Т. 9: Техническая диагностика. – М.: Машиностроение, 1987. – 352 с.
17. Kshirsagar R.V., Patrikar R.M. Design of a novel fault-tolerant voter circuit for TMR implementation to improve reliability in digital circuits. Microelectron // Reliab. – 2009. – 49. – Р. 1573–1577. [CrossRef]
18. Arifeen T., Hassan A.S., Lee J.-A. A fault tolerant voter for approximate triple modular redundancy // Electronics. – 2019. – Vol. 8, № 3. – P. 332.
19. Тюрин С.Ф., Прохоров А.С. Отказоустойчивая программируемая логическая матрица // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2017. – № 23. – С. 45–58.
20. Каменских А.Н. Разработка библиотеки высоконадежных элементов на основе резервирования на транзисторном уровне // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2021. – № 1(37). – С. 153–167.
21. Функционально-полный толерантный элемент / С.Ф. Тюрин [и др.] // Науч.-техн. ведомости Санкт-Петербург. гос. политехн. ун-та. – 2011. – № 115. – C. 24–30.
22. Кон Е.Л., Фрейман В.И. Подходы к тестовому диагностированию цифровых устройств // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2012. – № 6. – С. 231–241.
23. Cперанский Д.В., Скобцов Ю.А., Скобцов В.Ю. Моделирование, тестирование и диагностика цифровых устройств. – М.: ИНТУИТ, 2016. – 439 с.
24. Aranda L.A., Sánchez-Macián A., Maestro J.A. ACME: A tool to improve configuration memory fault injection in SRAM-based FPGAs // IEEE Access. – 2019. – Vol. 7. – P. 128153–128161.
25. Impact of scaling on neutron-induced soft error in SRAMs from a 250 nm to a 22 nm design rule / E. Ibe, H. Taniguchi, Y. Yahagi, K. Shimbo, T. Toba // IEEE Trans. Electron Devices. – Jul. 2010. – Vol. 57, № 7. – P. 15271538.
26. Estimating soft processor soft error sensitivity through fault injection / N.A. Harward, M.R. Gardiner, L.W. Hsiao, M.J. Wirthlin // Proc. IEEE 23rd Annu. Int. Symp. Field-Program. Custom Comput. Mach. (FCCM). – May 2015. – P. 143150.
27. Тюрин С.Ф., Громов О.А., Каменских А.Н. Программный комплекс исследования методов повышения надежности // Вестник ИжГТУ им. М.Т. Калашникова. – 2012. – № 2(54). – С. 153–156.

Современная система управления ИОПП характеризуется высокой интенсивностью обновления, увеличением объема поступающей информации, расширением ее источников и способов передачи, развитием интегрированных процессов управления на основе внедрения корпоративных информационных систем, передового программного обеспечения, IT-технологий, профессиональной подготовки специалистов информационного обеспечения. В то же время практика свидетельствует
о неполном задействовании всех возможностей ныне функционирующих систем управления ИОПП. Имеющиеся информационные технологии и ресурсы используются недостаточно эффективно. Существуют проблемы согласования информационных ресурсов и наличия специалистов, способных
и готовых их использовать. Решение данной проблемы может быть реализовано путем более детального анализа существующей системы управления ИОПП, на основе которого будет построена модель совершенствование системы. Цель исследования: заключается в совершенствовании системы управления информационным обеспечением промышленного предприятия на основе анализа ключевых параметров подсистем управления ИОПП. Методы: системный и интегральный подходы, позволяющие комплексно рассмотреть процесс совершенствования системы управления информационным обеспечением на промышленном предприятии в цифровую эпоху и применять: синтез факторного и доминантного анализа для систематизации наиболее значимых факторов ИОПП, сложившихся в информационной среде; матричный метод НДДВ-анализа и метод экспертного оценивания
в целях определения подсистем ИОПП, подлежащих процедурам оценки, и критериев их оценивания; методы и принципы интегрального исчисления экономических процессов в части разработки
и обоснования авторского коэффициента эффективности информационной системы промышленного предприятия; методы прогнозирования для выявления текущих и перспективных трендов в развитии промышленного предприятия. Результаты: на базе предложенного матричного метода НДДВ-анализа и метода балльных оценок были реализованы исследования, которые позволили: определить подсистемы ИОПП, подлежащие процедурам оценки, и критерии их оценивания; распределить показатели оценки в группы по критериям НДДВ; выявить «узкие места», на которых должно быть сосредоточено управленческое воздействие менеджмента промышленного предприятия; осуществлять выбор критериев и показателей, исходя из специфики конкретного промышленного предприятия. Практическая значимость: результаты исследований использованы при разработке рекомендаций по совершенствованию системы управления ИОПП. Они позволяют более эффективно распределить имеющиеся информационные ресурсы и организовать их взаимодействие.

Ключевые слова: информационное обеспечение, параметры подсистем управления, экспертное оценивание, система информационного обеспечения, методы оценки соответствия критериев.

Бочкарев Алексей Михайлович (Пермь, Россия) – старший преподаватель кафедры «Автоматика и телемеханика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: albo-73@mail.ru).

Фрейман Владимир Исаакович (Пермь, Россия) – доктор технических наук, доцент, профессор, заместитель заведующего кафедрой «Автоматика и телемеханика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: vfrey@mail.ru).

1. Бажанова М.И., Кувшинов М.С. Факторы формирования эффективной инновационной среды промышленного предприятия для industry 4.0 // Вестник Южно-Урал. гос. ун-та. Сер. Экономика и менеджмент. – 2019. – Т. 13, № 1. – С. 110–119.
2. Бочкарев А.М. Актуализация совершенствования систем информационного обеспечения промышленного предприятия // Креативная экономика. – 2019. – Т. 13. – № 6. – С. 1205–1214.
3. Леонов В.М., Гольцев Ю.М. Разработка подходов обеспечения информационной безопасности на режимных предприятиях // Известия ТулГУ. Технические науки. – 2010. – № 2-2. – С. 210–217.
4. Соловьева И.А., Мостовщикова И.А. Командное управление как фактор повышения конкурентоспособности предприятия // Региональная конкурентоспособность и образование в контексте глобальных вызовов: сб. ст. междунар. науч.-практ. конф. IV Уральского вернисажа науки и бизнеса / Челябин. гос. ун-т. – Челябинск, 2017. – С. 360–365.
5. Кацуро Д.А. К информационной поддержке обеспечения экономической безопасности на предприятии // Современные наукоемкие технологии. – 2014. – № 4. – С. 138.
6. Бочкарев А.М. Особенности структурного подхода к системе информационного обеспечения производственной деятельности предприятия // Конкурентоспособность в глобальном мире: экономика, наука, технологии. – 2017. – № 11 (58). – С. 570–574.
7. Фирсова И.А. Информационное обеспечение как необходимое условие внедрения проектного подхода к управлению предприятием // Инновационное развитие экономики. – 2012. – № 4(10). – С. 60–65.
8. Матвейкин И.В., Извозчикова В.В. Методологическое и информационное обеспечение управления предприятиями в период становления информационной экономики / Оренбург. гос. аграр. ун-т. – Оренбург, 2011. – 168 с.
9. Файзрахманов Р.А., Полевщиков С.И., Мордышева А.С. Особенности комплексной автоматической оценки качества выполнения упражнений на компьютерном тренажере оператора производственно-технологической системы // Инженерный вестник Дона. – 2014. – Т. 31, № 4–1. – С. 119.
10. Факторная среда развития отраслей промышленного сектора экономики / В.И. Гайдук, Е.В. Гришин, О.Н Бунчиков., Д.М. Мирошников // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубан. гос. аграр. ун-та. – 2016. – № 119. – С. 1036–1052.
11. Кон Е.Л., Фрейман В.И., Южаков А.А. Реализация алгоритмов дешифрации результатов безусловного и условного поиска при проверке уровня освоения элементов дисциплинарных компетенций // Образование и наука. – 2013. – № 10 (109). – С. 17–36.
12. Фрейман В.И., Кон Е.Л., Южаков А.А. Подход к разработке образовательных программ подготовки магистров // Образовательные ресурсы и технологии. – 2014. – № 2 (5). – С. 29–34.
13. Фрейман В.И. Реализация одного алгоритма условного поиска элементов компетенций с недостаточным уровнем освоения // Информационно-управляющие системы. – 2014. – № 2 (69). – С. 93–102.
14. Кон Е.Л., Фрейман В.И., Южаков А.А. Новые подходы к подготовке специалистов в области инфокоммуникаций // Вестник Поволж. гос. технолог. ун-та. Сер. Радиотехнические и инфокоммуникационные системы. – 2015. – № 1 (25). – С. 73–89.
15. Коршунов Г.И., Фрейман В.И. Модели и методы оценки соответствия показателей качества продукции и результативности подготовки специалистов // Фундаментальные исследования. – 2015. – № 12–6. – С. 1116–1120.
16. Иванова Т.Е., Зарецкий А.Д. Промышленные технологии и инновации. – СПб.: Питер, 2018. – 480 с. – URL: chttps://elibrary.ru/item.asp?id=35401779
17. Мильнер Б.З. Системный подход к организации управления. – М.: Экономика. – 1983. – 184 с.
18. Лаврищева Е.Е. К вопросу обеспечения доступности информационного ресурса предприятия // Экономика образования. – 2012. – №4. – С. 135–139.
19. Лапаева О.А. Информационное обеспечение управления инновационными процессами на предприятии // Вестник ЧелГУ. – 2005. – № 1. – С. 49–57.
20. Миролюбова Т.В. Мировой и национальный рынки информационных ресурсов: современные особенности и влияние на экономику // Научно-техническая информация. Сер. 1: Организация и методика информационной работы. – 2015. – № 9. – С. 2–22.
21. Молодчик А.В., Севастьянов В.П. О возможностях самофинансирования инновационных программ промышленных предприятий // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Социально-экономические науки. – 2016. – № 1. – С. 62–77.
22. Саенко В.Г., Демидова И.А. Обоснование модели информационного обеспечения устойчивого экономического развития промышленного предприятия // Управление проектами и развитие производства. – 2008. – № 3. – С. 44–51.
23. Севастьянов Ю.С. Научные и организационные основы информационной деятельности. – М.: Радио и связь, 1983. – 184 с.
24. Спешилова Н.В., Мажарова Е.А., Андриенко Д.А. Автоматизация обработки экономической информации с применением информационных технологий. – Оренбург, 2018. – 224 с.
25. Фатхутдинов Р.А. Производственный менеджмент: учебник для вузов. – 4-е изд. – СПб.: Питер, 2003. – 491 с.

Корпоративные информационные системы (КИС) в настоящее время играют такую же важную роль, какую сыграло в свое время появление вычислительных машин. История развития данных систем насчитывает более 60 лет, и в современном мире перед руководителями компаний особенно остро встает вопрос об инструментарии успешного управления бизнесом. Одной из ключевых тенденций в области развития КИС является применение мобильных технологий. Однако недостаточная систематизация знаний в данной области на основе научных подходов обусловливает низкий уровень внедрения мобильных технологий в КИС. Поэтому цель статьи состоит в аналитическом обзоре случаев применения мобильных технологий в КИС. Для этого был проведен соответствующий анализ научных статей и грантов в области развития данной концепции. Результатом работы является представленная информация о понятии мобильных облачных вычислений, их преимуществах и недостатках, описание существующих архитектур построения систем на основе данных вычислений, а также о моделях мобильных облачных услуг (сервисов) и анализе существующих ограничений, препятствующих широкому применению мобильных технологии в ERP-системах. Практическая значимость заключается в возможности использования полученной информации для формирования новой модели корпоративных информационных систем класса ERP на базе мобильных и облачных вычислений, позволяющей исключить или минимизировать недостатки существующей традиционной модели ERP.

Ключевые слова: облачные ERP-системы, мобильные ERP-системы, облачные вычисления, мобильные облачные вычисления.

Жужгов Максим Викторович (Пермь, Россия) – аспирант кафедры «Радиоэлектроника и защита информации» Пермского государственного национального исследовательского университета (614068, Пермь, ул. Букирева, 15, e-mail: mzhuzhgov@inbox.ru).

Семёнов Виталий Анатольевич (Пермь, Россия) – доктор физико-математических наук, доцент, профессор кафедры «Радиоэлектроника и защита информации» Пермского государственного национального исследовательского университета (614068, Пермь, ул. Букирева, 15, e-mail: semenov@psu.ru).

1. Monk E.F., Wagner B.J. Concepts in enterprise resource planning. – Boston, Cengage Learning, 2013.
2. Семёнов В.А. Проектирование систем корпоративного управления. – 2-е изд. – Пермь: Изд-во Перм. гос. нац. исслед. ун-та, 2012. –  88 с.
3. Mobile ERP: Taking ERP ROI into your own hands [Электронный ресурс]. – URL: https://www.netatwork.com/sage-erp-x3/docs/food_beverage/ march-2015/White-paper-Improving-traceability-with-mobile-ERP.pdf (дата обращения: 28.06.2021).
4. Cloud computing and enterprise resource planning systems [Электронный ресурс]. – URL: https://www.researchgate.net/publication/ 290021767_Cloud_Computing_and_Enterprise_Resource_Planning_Systems (дата обращения: 22.11.2021).
5. Облачные ERP-cистемы [Электронный ресурс]. – URL: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Облачные_ERP-cистемы (дата обращения: 07.04.21).
6. Panorama consulting – Home page [Электронный ресурс]. – URL: https://www.panorama-consulting.com/company/ (дата обращения: 24.10.2021).
7. Panorama consulting solutions releases 2014 ERP: Report [Электронный ресурс]. – URL: https://www.panorama-consulting.com/ company/press-releases/panorama-consulting-solutions-releases-2014-erp-rep-ort/ (дата обращения: 24.10.2021).
8. Panorama Consulting Group 2020 ERP Report [Электронный ресурс]. – URL: https://www.panorama-consulting.com/resource-center/2020-erp-report/ (дата обращения 24.10.2021).
9. Tsai W., Bai X., Huang Y. Software-as-a-service (SaaS): Perspectives and challenges // Science China. Information Sciences. – March, 2014. – Vol. 57, № 5. – P. 1–15. DOI: 10.1007/s11432-013-5050-z
10. Hillman Willis T., Hillary Willis‐Brown A. Extending the value of ERP // Industrial Management & Data Systems. – February, 2002. – Vol. 102, № 1. – P. 35–38. DOI: 10.1108/02635570210414640
11. Survey: mobile apps increase enterprise performance and productivity advantages, top three mobile app strategies gain momentum [Электронный ресурс]. – URL: https://ipadcto.com/2011/01/05/survey-mobile-apps-increase-enterprise-performance-and-productivity-advantages-top-three-mobile-app-strategies-gain-momentum/ (дата обращения: 22.11.2021).
12. Stieglitz S., Brockmann T. Increasing organizational performance by transforming into a mobile enterprise // MIS Quarterly Executive. – December, 2012. – Vol. 11. – № 4. – P. 189–204.
13. Dabkowski A., Jankowska A.M. Comprehensive framework for mobile ERP system // 14th International Workshop on Database and Expert Systems Applications. – October, 2003. – P. 890–894. DOI: 10.1109/DEXA.2003.1232134.
14. Adoption of mobile ERP in traditional-ERP organizations: the effect of computer self- efficacy emergent research forum paper [Электронный ресурс]. – URL: https://www.researchgate.net/publication/311558302_Adoption_of_Mobile_ERP_in_Traditional-ERP_Organizations_The_Effect_of_Computer_Self-_Efficacy_Emergent_Research_Forum_Pa­per (дата обращения: 10.07.21).
15. BYOD and the growing demand for mobile ERP [Электронный ресурс]. – URL: https://www.manmonthly.com.au/features/byod-and-the-growing-demand-for-mobile-erp/ (дата обращения: 21.11.2021).
16. Gelogo Y., Kim H.-K. Mobile integrated enterprise resource planning system architecture // International Journal of Control and Automation. – March, 2014. – Vol. 7, № 3. – P. 379–388. DOI: 10.14257/ijca.2014.7.3.36
17. Pavin R.D.P., Klein A.Z. Organizational consequences of the adoption of mobile erp systems: case studies in Brazil // Journal of Information Systems and Technology Management. – May, 2015. – Vol. 12, № 2. – P. 219–232. DOI: 10.4301/S1807-17752015000200002
18. Adaptive visualisation of geographic information on mobile devices [Электронный ресурс]. – URL: https://www.researchgate.net/publication/200622119_Mobile_Cartography_-_Adaptive_Visualisation_of_Geographic_Information_on_Mobile_Devices (дата обращения: 25.09.2021).
19. Weiser M. The computer for the 21st Century // IEEE Pervasive Computing. – Jan.–March, 2002. – Vol. 1, № 1. – P. 19–25. DOI: 10.1109/MPRV.2002.993141
20. Mallya K.R. Secure learning in the mobile cloud // IEEE International Conference on Advances in Computer Applications (ICACA). – October, 2016. – P. 125–130. DOI: 10.1109/ICACA.2016.7887936
21. Al-Janabi S., Al-Shourbaji I., Shojafar M. Mobile cloud computing: challenges and future research directions // The 10th International Conference on the Developments on eSystems Engineering (DeSe 2017) in Paris, France. – June, 2017. – P. 62–67. DOI: 10.1109/DeSE.2017.21
22. A survey of mobile cloud computing: Architecture, applications, and approaches / H.D. Thai, C. Lee, D. Niyato, P. Wang // Wireless Communications and Mobile Computing. – December, 2013. – Vol. 13, № 18. – P. 1587–1611. DOI: 10.1002/wcm.1203
23. Somula R.S., Sasikala R. A survey on mobile cloud computing: mobile computing+ cloud computing (MCC= MC+ CC) // Scalable Computing: Practice and Experience. – December, 2018. – Vol. 19, № 4. – P. 309–337. DOI: 10.12694/scpe.v19i4.1411
24. Zhang J., de la Roche G. Femtocells: technologies and deployment. – November, 2009.– P. 328. DOI: 10.1002/9780470686812
25. The case for VM-Based cloudlets in mobile computing / M. Satyanarayanan, P. Bahl, R. Caceres, N. Davies // IEEE Pervasive Computing. – October, 2009. – Vol. 8. – № 4. – P. 14–23. DOI: 10.1109/MPRV.2009.82
26. Femtocell based green power consumption methods for mobile network / A. Mukherjee, S. Bhattacherjee, S. Pal, De. Debashis // Computer Networks. – January, 2013. – Vol. 57, № 1. – P. 162–178. DOI: 10.1016/j.comnet.2012.09.007
27. Anwesha M., Debashis D. Congestion detection, prevention and avoidance strategies for an intelligent, energy and spectrum efficient green mobile network // Journal of Computational Intelligence and Electronic Systems. – June, 2013. – Vol. 2, № 1. – P. 1–19. DOI: 10.1166/jcies.2013.1044
28. Anwesha M., Debashis D. A cost-effective location tracking strategy for femtocell based mobile network // Proceedings of The 2014 International Conference on Control, Instrumentation, Energy and Communication (CIEC). – January, 2014. – P. 533–537. DOI: 10.1109/CIEC.2014.6959146
29. Mukherjee A., Gupta P., Debashis D. Mobile cloud computing based energy efficient offloading strategies for femtocell network // Applications and Innovations in Mobile Computing (AIMoC). – February, 2014. – P. 28–35. DOI: 10.1109/AIMOC.2014.6785515
30. Anwesha M., Debashis D.  Femtocell based green health monitoring strategy // XXXIth URSI General Assembly and Scientific Symposium (URSI GASS). – August, 2014. – P. 1–4. DOI: 10.1109/URSIGASS.2014.6929187
31. Anwesha M., Debashis D. A novel cost-effective and high-speed location tracking scheme for overlay macrocell-femtocell network // XXXIth URSI General Assembly and Scientific Symposium (URSI GASS). – August, 2014. – P. 1–4. DOI: 10.1109/URSIGASS.2014.6929184
32. Raei H., Yazdani N. Analytical performance model for mobile network operator cloud // The Journal of Supercomputing. – December, 2015. – Vol. 73, № 3. – P. 1274–1305.
33. Tsai J.-L., Lo N.-W. A privacy-aware authentication scheme for distributed mobile cloud computing services // IEEE Systems Journal. – September, 2015. – Vol. 9, № 3. – P. 805–815. DOI: 10.1109/JSYST.2014.2322973
34. Elazhary H. A cloud-based framework for context-aware intelligent mobile user interfaces in healthcare applications // Journal of Medical Imaging and Health Informatics. – December, 2015. – Vol. 5, № 8. – P. 1680–1687. DOI: 10.1166/jmihi.2015.1620
35. Angin P., Bhargava B., Helal S. A mobile-cloud collaborative traffic lights detector for blind navigation // Proceedings of the 2010 Eleventh International Conference on Mobile Data Management. – January, 2010. – P. 396–401. DOI: 10.1109/MDM.2010.71
36. La H.J., Kim S.D. A conceptual framework for provisioning context-aware mobile cloud services // Proceedings of the 2010 IEEE 3rd International Conference on Cloud Computing. – August, 2010. – P. 466–473. DOI: 10.1109/CLOUD.2010.78
37. Enabling adaptive high-frame-rate video streaming in mobile cloud gaming applications / J. Wu, C. Yuen, N.-M. Cheung, J. Chen, C.W. Chen // IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. – December, 2015. – Vol. 25, № 12. – P. 1988–2001. DOI: 0.1109/TCSVT.2015.2441412
38. A cloud-manager-based re-encryption scheme for mobile users in cloud environment: a hybrid approach / A.N. Khan, M.M. Kiah, M. Ali, S. Shamshirband // Journal of Grid Computing. – December, 2015. – Vol. 13, № 4. – P. 651–675.
39. Tu S., Huang Y. Towards efficient and secure access control system for mobile cloud computing // China Communications. – December, 2015. – Vol. 12, № 12. – P. 43–52. DOI: 10.1109/CC.2015.7385527
40. A trustworthy access control model for mobile cloud computing based on reputation and mechanism design / H. Lin, L. Xu, X. Huang, W. Wu, Y. Huang // Ad Hoc Networks. – July, 2015. – Vol. 35 – P. 51–64. DOI: 10.1016/j.adhoc.2015.07.007
41. Efficient attribute-based comparable data access control / Z. Wang, D. Huang, Y. Zhu, B. Li, C.-J. Chung // IEEE Transactions on Computers. – December, 2015. – Vol. 64, № 12. – P. 3430–3443. DOI: 10.1109/TC.2015.2401033
42. Huang D., Xing T., Wu H. Mobile cloud computing service models: a user-centric approach // IEEE Network. – September, 2013. – Vol. 27, № 5. – P. 6–11. DOI: 10.1109/MNET.2013.6616109
43. Exploring challenges in mobile cloud computing: an overview / A. Tuli, M. Sharma, A. Bansal, N. Hasteer // The Next Generation Information Technology Summit (4th International Conference). – January, 2013. – P. 496–501. DOI: 10.1049/cp.2013.2364
44. Dijiang Huang, H. Wu. Mobile cloud computing. – Morgan Kaufmann, 2018. DOI: 10.1016/C2015-0-06313-4
45. Bernsteiner R., Kilian Di., Ebersberger B. Mobile cloud computing for enterprise systems: a conceptual framework for research // International Journal of Interactive Mobile Technologies (iJIM). – April, 2016. – Vol. 10, № 2. – P. 72–76. DOI: 10.3991/ijim.v10i2.5511
46. Hayes B., Kotwica. K. Bring your own device (BYOD) to work. – Elsevier Inc., 2013. DOI: 10.1016/C2012-0-07723-X

В проектах, где нет возможности использовать нейронную сеть в рамках одного устройства, целесообразно применять метод синтеза каскада из устройств, который бы позволял реализовать распределенную (блочную) нейронную сеть. Целью исследования является разработка метода синтеза устройств реализации искусственных нейронных сетей на программируемой логике, ориентированных на туманные вычисления. Основой для создания рассматриваемых устройств выступает искусственная нейронная сеть, которую требуется разделить на несколько блоков. Каждый из этих вычислительных блоков исполняется на отдельном физическом устройстве. Связь между блоками осуществляется с помощью стандартных каналов и протоколов. Методика исследования базируется на математическом моделировании нейронной сети, которая будет пригодной для работы в режиме туманных вычислений, методах алгоритмизации и программирования, которые позволят реализовать необходимые алгоритмические структуры. В результате исследования формируется алгоритм разделения монолитной нейронной сети на каскад блоков нейронной сети, адаптированной для туманных вычислений в устройствах на программируемой логике, который позволит реализовать метод синтеза устройств нейросетевого распознавания. В статье рассмотрена математическая модель, ставшая отправной точкой для алгоритмов. Сформулирован и реализован алгоритм: разделения монолитной нейронной сети на каскад блоков нейронной сети, адаптированной для туманных вычислений в устройствах на программируемой логике и вычисления результатов работы нейронной сети в новом формате, адаптированный для туманных вычислений. Предложен оригинальный формат хранения нейронной сети, созданный для предлагаемых алгоритмов.

Ключевые слова: алгоритм, искусственная нейронная сеть, программируемая логика, туманные вычисления, принятие решений, устройство нейросетевого распознавания, метод синтеза, математическая модель.

Бахтин Вадим Вячеславович (Пермь, Россия) – аспирант, младший научный сотрудник кафедры «Автоматика и телемеханика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: bakhtin_94@bk.ru).

1. Teerapittayanon S., McDanel B., Kung H.T. Distributed deep neural networks over the cloud, the edge and end devices // IEEE 37th International Conference on Distributed Computing Systems (ICDCS). – 2017. – P. 328–339. DOI: 10.1109/ICDCS.2017.226
2. Deep learning in the fog / A. Sobecki, J. Szymański, D. Gil, H. Mora // International Journal of Distributed Sensor Networks. – 2019. – Vol. 15, iss. 8. DOI: 10.1177/1550147719867072
3. An efficient binary convolutional neural network with numerous skip connections for fog computing / L. Wu, X. Lin, Z. Chen, J. Huang, H. Liu, Y. Yang // IEEE Internet of Things Journal. – 2021. – Vol. 8, № 14. – P. 11357–11367. DOI: 10.1109/JIOT.2021.3052105
4. Бахтин В.В. Математическая модель искусственной нейронной сети для устройств на плис и микроконтроллерах, ориентированных на туманные вычисления // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника. Информационные технологии, системы управления. – 2021. – № 40. – С. 109–129.
5. Akhmetzyanov K., Yuzhakov A. Waste sorting neural network architecture optimization // International Russian Automation Conference (RusAutoCon). – 2019. – P. 1–5. DOI: 10.1109/RUSAUTOCON.2019.8867749
6. Akhmetzyanov K.R., Yuzhakov A.A., Kokoulin A.N. Neural network development based on knowledge about environmental influence // IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus). – 2020. – P. 218–221. DOI: 10.1109/EIConRus49466.2020.9039226
7. Бахтин В.В. Модификация алгоритма идентификации и категоризации научных терминов с использованием нейронной сети // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. – 2019. – Т. 21, № 3. – С. 14–19.
8. Aazam Mohammad, Zeadally Sherali, Harras Khaled. Fog computing architecture, evaluation, and future research directions // IEEE Communications Magazine. – 2018. – № 56. – P. 46–52. DOI: 10.1109/MCOM.2018.1700707
9. Surbiryala J., Rong C. Cloud Computing: History and Overview // IEEE Cloud Summit. – 2019. – P. 1–7. DOI: 10.1109/CloudSummit47114.2019.00007
10. Zhang W., Xiao K. Communication mode of computer cluster network in cloud environment based on neural computing // 5th International Conference on Computing Methodologies and Communication (ICCMC). – 2021. – P. 48–52. DOI: 10.1109/ICCMC51019.2021.9418350
11. An application placement technique for concurrent iot applications in edge and fog computing environments / M. Goudarzi, H. Wu, M. Palaniswami, R. Buyya // IEEE Transactions on Mobile Computing. – 2021. – Vol. 20, № 4. – P. 1298–1311. DOI: 10.1109/TMC.2020.2967041
12. Fog computing: a comprehensive architectural survey / P. Habibi, M. Farhoudi, S. Kazemian, S. Khorsandi, A. Leon-Garcia // IEEE Access. – 2020. – Vol. 8. – P. 69105–69133. DOI: 10.1109/ACCESS.2020.2983253
13. Priyabhashana H.M.B., Jayasena K.P.N. Data analytics with deep neural networks in fog computing using tensorflow and Google cloud platform // 14th Conference on Industrial and Information Systems (ICIIS). – 2019. – P. 34–39. DOI: 10.1109/ICIIS47346.2019.9063284
14. Гафаров Ф.М., Галимянов А.Ф. Искусственные нейронные сети и приложения: учеб. пособие. – Казань: Изд-во Казан. ун-та, 2018. – С. 121.
15. Fast deep neural networks with knowledge guided training and predicted regions of interests for real-time video object detection / W. Cao, J. Yuan, Z. He, Z. Zhang, Z. He // IEEE Access. – 2018. – Vol. 6. – P. 8990–8999. DOI: 10.1109/ACCESS.2018.2795798
16. Yasnitsky L.N., Yasnitsky V.L. Technique of design of integrated economic and mathematical model of mass appraisal of real estate property by the example of Yekaterinburg housing market // Journal of Applied Economic Sciences. – 2016. – Vol. 11, № 8. – P. 1519–1530.
17. Ясницкий Л.Н. Интеллектуальные системы. – М.: Лаборатория знаний, 2016.
18. Bakhtin V., Isaeva E. Developing an algorithm for identification and categorization of scientific terms in natural language text through the elements of artificial intelligence // 14th International Scientific-Technical Conference on Actual Problems of Electronic Instrument Engineering (APEIE) – 44894. Proceedings. – Novosibirsk, 2018. – P. 384–390.
19. Isaeva E., Bakhtin V., Tararkov A. Collecting the database for the neural network deep learning implementation // Digital Science. DSIC18 2018. Advances in Intelligent Systems and Computing / T. Antipova, A. Rocha (eds). – 2019. – Vol. 850. – P. 12–18. Springer, Cham. DOI: 10.1007/978-3-030-02351-5_2
20. Bakhtin V.V., Isaeva E.V. New TSBuilder: shifting towards cognition // IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus). – 2019. – P. 179–181. DOI: 10.1109/EIConRus.2019.8656917
21. Bakhtin V.V., Isaeva E.V., Tararkov A.V. TSBuilder 2.0: improving the identification accuracy due to synonymy // IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus). – 2020. – P. 225–228. DOI: 10.1109/EIConRus49466.2020.9039207
22. Bakhtin V.V., Isaeva E.V., Tararkov A.V. TSMiner: from TSBuilder to ecosystem // IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (ElConRus). – 2021. – P. 221–224. DOI: 10.1109/ElConRus51938.2021.9396569
23. Isaeva E., Bakhtin V., Tararkov A. Formal cross-domain ontologization of human knowledge // Information Technology and Systems. ICITS 2020. Advances in Intelligent Systems and Computing / Á. Rocha, C. Ferrás, C. Montenegro Marin, V. Medina García (eds). – 2020. – Vol. 1137. – P. 94–103. Springer, Cham. DOI: 10.1007/978-3-030-40690-5_10
24. Бахтин В.В., Подлесных И.А. Алгоритм построения графа совместной работы каскадов устройств нейросетевого распознавания, реализующих блочные нейронные сети // Сб. матер. IX Междунар. науч. конф., посв. 85-лет. проф. В.И. Потапова. – Омск, 2021. – С. 277–278.
25. Каменских А.Н., Тюрин С.Ф. Методика комбинированного резервирования асинхронных нейронных сетей // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. – 2016. – № 8. – С. 36–40.

Научная работа по созданию манипулятора для погрузки-выгрузки инвалидного кресла в/из багажника автомобиля водителя-инвалида является достаточно востребованной, поскольку направлена на то, чтобы водитель автомобиля с ограниченными возможностями, пользующемуся инвалидной коляской, без посторонней помощи мог получить свободу в перемещении. Для реализации такого проекта требуется решить ряд задач: разработать конструкцию манипулятора; получить математическое описание прямой задачи кинематики для всех звеньев манипулятора; на основании последней найти решение обратной задачи манипулятора и, наконец, сформировать систему автоматического управления приводами манипулятора. Данная работа посвящена решению второй задачи на основе уже разработанной авторской кинематической схемы манипулятора и выбранных его приводов. Цель: решение расширенной прямой задачи кинематики специального шестизвенного манипулятора, связывающей угловую ориентацию и положение в пространстве переносимого инвалидного кресла и других звеньев манипулятора в зависимости от степени отработки силовых приводов. Методы: указанная задача решается с использованием известного метода на основе представления Денавита–Хартенберга, только в отличие от известных подобных решений здесь рассматривается расширенная задача – прямая задача кинематики для всех звеньев. Кроме того, определяются угловые положения звеньев в абсолютном пространстве на основе углов вращения Эйлера. Результаты: задача решается поэтапно. Вначале считается, что углы поворота шарниров являются независимыми (присоединенными) переменными. Находится решение прямой задачи кинематики для всех шести звеньев по отдельности. Далее определяется взаимосвязь вращения всех шарниров от четырех силовых приводов. Получены диапазоны изменения углового движения сочленений манипулятора. Практическая значимость: полученные результаты будут использоваться для решения обратной задачи кинематики, дающей законы управления приводами для обеспечения движения кресла манипулятора по назначенной траектории с учетом ограничений и с заданным угловым положением в абсолютном пространстве, связанным с автомобилем.

Ключевые слова: манипулятор, инвалидное кресло, кинематические соотношения, представление Денавита–Хартенберга.

Круглов Сергей Петрович (Иркутск, Россия) – доктор технических наук, профессор кафедры «Автоматизация производственных процессов» Иркутского государственного университета путей сообщения (664009, Иркутск, ул. Чернышевского, 15, e-mail: Kruglov_SP@irgups.ru).

Иванченко Степан Александрович (Иркутск, Россия) – аспирант кафедры «Автоматизация производственных процессов» Иркутского государственного университета путей сообщения (664056, Иркутск, ул. Чернышевского, 15, e-mail: stefanfobos@gmail.com).

Ковыршин Сергей Владимирович (Иркутск, Россия) – кандидат технических наук, доцент кафедры «Автоматизация производственных процессов» Иркутского государственного университета путей сообщения (664074, Иркутск, ул. Чернышевского 15, e-mail: Kovyrshin_sv@irgups.ru).

1. Apparatus for lifting a wheelchair onto the roof of an automobile: Patent US 4440540 A / D. Gottlieb, E. Zer. Apr. 3, 1984. – URL: https://patents.google.com/patent/US4440540A/
2. Wheelchair dockage and storage system: Patent US 4565482 A / G.W. Baker. Jan. 21, 1986. – URL: https://patents.google.com/patent/US4565482A/en?oq=US+4565482A+
3. Collapsible wheel-chair and apparatus for lifting the wheel-chair into and out from an automobile: Patent US 4661035 A / J.-E. Danielsson. Apr. 28, 1987. – URL: https://patents.google.com/patent/US4661035A/
4. Trunk loading apparatus for wheelchair: Patent US 4753567 A / N.S. Achee. Jun. 28, 1988. – URL: https://patents.google.com/patent/US4753567A
5. Car and a device for inserting and taking out a wheel chair from a luggage compartment: Patent EP 0563892 A1 / D. Shtekler. Mar. 3, 1993. – URL: https://patents.google.com/patent/EP0563892A1/
6. Wheelchair lift apparatus: Patent US 5308214 A / J.E. Crain, M.T. Cadis, J.J. Todd, L.J. Teal. May 3, 1994. – URL: https://patents.google.com/patent/US5308214A
7. Mechanism for insertion of a wheelchair into a car: Patent WO 2006/006145 A1 / A. Krichevsky. Jan. 01, 2006. – URL: https://patents.google.com/patent/WO2006006145A1/en?assignee=igor+gaghis&oq=igor+gaghis++
8. Assist device: Patent US 2007/0189885 A1 / A.J. Madormo, J.S. Ptacek. Aug. 16, 2007. – URL: https://patents.google.com/patent/ US20070189885A1/en?inventor=Anthony+Madormo
9. Wheelchair loading system: Patent US 10500110 B2 / T. Taschner. Dec.10, 2019. – URL: https://patents.google.com/patent/US10500110B2/en
10. Иванченко С.А., Круглов С.П., Ковыршин С.В. Устройство для крепления манипулятора для погрузки-выгрузки инвалидного кресла из багажного отсека автомобиля [Электронный ресурс] // Молодая наука Сибири: электрон. науч. журн. – 2020. − № 2(8). – URL: http://mnv.irgups.ru/ustroystvo-dlya-krepleniya-manipulyatora-dlya-pogruzki-vygruzki-invalidnogo-kresla-iz-bagazhnogo (дата обращения: 01.02.2021).
11. Шахинпур М. Курс робототехники: пер. с англ. – М.: Мир, 1990. – 527 с.
12. Фу К., Гонсалес Р., Ли К. Робототехника: пер. с англ. – М.: Мир, 1989. – 624 с.
13. Зенкевич С.Л., Ющенко А.С. Основы управления манипуляционными роботами: учебник для вузов. − М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2004. − 480 с.
14. Разработка управляющих программ промышленных роботов / А.С. Климчик, Р.И. Гомолицкий, Ф.В. Фурман, К.И. Сёмкин; Белорус. гос. ун-т информатики и радиоэлектроники. – Минск, 2008.
15. Борисов О.И., Громов В.С., Пыркин А.А. Методы управления робототехническими приложениями / Университет ИТМО. – СПб., 2016.
16. Методика определения рабочей области перемещения видеокамеры многозвенным манипулятором / В.В. Завьялов, А.И. Кимяев, А.Е. Мусатов, О.С. Роганова, М.И. Ходненко, В.В. Шеваль // Известия Тульск. гос. ун-та. Технические науки. – 2020. – № 4. – С. 127–136. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metodika-opredeleniya-rabochey-oblasti-peremescheniya-videokamery-mnogozvennym-manipulyatorom (дата обращения: 01.09.2021).
17. Эпштейн Ю.П. Управление роботами-манипуляторами лесных машин // Труды лесоинженерного факультета ПетрГУ. – 1999. – № 2. – С. 198–203. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/upravlenie-robotami-manipulyatorami-lesnyh-mashin (дата обращения: 01.09.2021).
18. Иванченко С.А., Круглов С.П. Математическая модель манипулятора для погрузки-выгрузки инвалидного кресла из багажного отсека автомобиля [Электронный ресурс] // Молодая наука Сибири: электрон. науч. журн. − 2020. − № 4. – URL: https://mnv.irgups.ru/ toma/410-2020 (дата обращения: 25.05.2021).
19. Уточнение математической модели манипулятора для загрузки-выгрузки инвалидного кресла в багажник автомобиля [Электронный ресурс] / С.А. Иванченко, В.Г. Щёкина, Р.А. Богданов, С.П. Круглов, С.В. Ковыршин // Молодая наука Сибири: электрон. науч. журн. – 2021. – № 1(11) 2021. –  URL: https://mnv.irgups.ru/toma/111-2021 (дата обращения: 07.06.2021).
20. Бронштейн И.Н., Семендяев К.А. Справочник по математике для инженеров и учащихся вузов. – М.: Наука, 1986. – 544 с.

Проблема реализации нейронных сетей на малопроизводительных устройствах рассматривалась во множестве работ различных авторов по всему миру. В этих работах приводятся методы и алгоритмы имплементации нейронных сетей на микроконтроллерах, ПЛИС и иных устройствах. Целью исследования является разработка метода синтеза устройств реализации искусственных нейронных сетей на программируемой логике, ориентированных на туманные вычисления. Основой для создания рассматриваемых устройств выступает искусственная нейронная сеть, которую потребуется разделить на несколько блоков. Каждый из этих вычислительных блоков исполняется на отдельном физическом устройстве. Связь между блоками осуществляется с помощью стандартных каналов и протоколов. Методика исследования базируется на математическом моделировании нейронной сети, схемотехническом моделировании каскада устройств нейросетевого распознавания, алгоритмизации и программировании декомпозиции и запуска блочной нейронной сети, анализе полученных результатов эксперимента. В результате исследования планируется получить метод синтеза устройств реализации искусственных нейронных сетей на программируемой логике, ориентированных на туманные вычисления. В статье рассмотрен сформулированный метода синтеза устройств. Реализованы электрические схемы функциональной работы блочных нейронных сетей на каскадах вычислительных устройств различной размерности. Разработаны программы, выполнявшиеся на микроконтроллерах для реализации нейросетевых вычислений, проведены конфигурация и настройка микроконтроллеров. Осуществлены экспериментальные запуски каскадов устройств и получены подтверждения работоспособности и эффективности метода синтеза устройств.

Ключевые слова: схемотехническое моделирование; метод синтеза; искусственная нейронная сеть; программируемая логика; туманные вычисления; AVR; устройство нейросетевого распознавания; микроконтроллер; Proteus.

Тюрин Сергей Феофентович (Пермь, Россия) – заслуженный изобретатель Российской Федерации, доктор технических наук, профессор, профессор кафедры «Автоматика и телемеханика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: tyurinsergfeo@yandex.ru); профессор кафедры «Математическое обеспечение вычислительных систем» Пермского государственного национального исследовательского университета (614990, Пермь, ул. Букирева, 15).

Бахтин Вадим Вячеславович (Пермь, Россия) – аспирант, младший научный сотрудник кафедры «Автоматика и телемеханика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: bakhtin_94@bk.ru), старший преподаватель кафедры «Информационная безопасность
и системы связи» Пермского государственного национального исследовательского университета (614990,  Пермь, ул. Букирева, 15).

Подлесных Иван Александрович (Пермь, Россия) – аспирант кафедры «Автоматика и телемеханика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: podlesnihwork@gmail.com); математик ДИР ИТЦ АО «Новомет-Пермь» (614065, Пермь, ш. Космонавтов, 395).

1. Руднев В.А. Применение микроконтроллеров для реализации нейронных сетей // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Сер.: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. – 2012. – № 23. – С. 181–183.
2. Quantization and deployment of deep neural networks on microcontrollers / P.E. Novac [et al.] // Sensors. – 2021. – Vol. 21, № 9. – P. 2984. DOI: 10.3390/s21092984
3. Cotton N.J., Wilamowski B.M., Dundar G. A neural network implementation on an inexpensive eight bit microcontroller // 2008 International Conference on Intelligent Engineering Systems. – 2008. – P. 109–114. DOI: 10.1109/INES.2008.4481278
4. A power efficient neural network implementation on heterogeneous FPGA and GPU devices / Y. Tu [et al.] // 2019 IEEE 20th International Conference on Information Reuse and Integration for Data Science (IRI). – 2019. – P. 193–199. DOI: 10.1109/IRI.2019.00040
5. An application placement technique for concurrent IoT applications in edge and fog computing environments / M. Goudarzi [et al.] // IEEE Transactions on Mobile Computing. – 2020. – Vol. 20, № 4. – P. 1298–1311. DOI: 10.1109/TMC.2020.2967041
6. Бахтин В.В. Модификация алгоритма идентификации и категоризации научных терминов с использованием нейронной сети // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. – 2019. – Т. 21, № 3. – С. 14–19.
7. Bakhtin V.V., Isaeva E.V. New TSBuilder: shifting towards cognition // 2019 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus). – 2019. – P. 179–181. DOI: 10.1109/EIConRus.2019.8656917
8. Bakhtin V.V., Isaeva E.V., Tararkov A.V. TSMiner: from TSBuilder to ecosystem // 2021 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (ElConRus). – 2021. – P. 221–224. DOI: 10.1109/ElConRus51938.2021.9396569
9. Yasnitsky L.N., Yasnitsky V.L. Technique of design for integrated economic and mathematical model for mass appraisal of real estate property. Study case of Yekaterinburg housing market // Journal of Applied Economic Sciences. – 2016. – Vol. 11, № 8. – P. 1519–1530.
10. Deep learning in the fog / A. Sobecki [et al.] // International Journal of Distributed Sensor Networks. – 2019. – Vol. 15, № 8. DOI: 10.1177/1550147719867072
11. Akhmetzyanov K.R., Yuzhakov A.A., Kokoulin A.N. Neural network development based on knowledge about environmental influence // 2020 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus). – 2020. – P. 218–221. DOI: 10.1109/EIConRus49466.2020.9039226
12. Бахтин В.В., Подлесных И.А. Алгоритм построения графа совместной работы каскадов устройств нейросетевого распознавания, реализующих блочные нейронные сети // Сборник материалов IX Междунар. науч. конф., посв. 85-лет. проф. В.И. Потапова. – Омск, 2021. – С. 277–278.
13. Бахтин В.В. Математическая модель искусственной нейронной сети для устройств на ПЛИС и микроконтроллерах, ориентированных на туманные вычисления // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2021. – № 40. – P. 109–129.
14. The construction of single-chip microcomputer virtual experiment platform based on proteus / W. Xinhuan [et al.] // 2010 5th International Conference on Computer Science & Education. – 2010. – P. 609–611. DOI: 10.1109/ICCSE.2010.5593538
15. Su B., Wang L. Application of Proteus virtual system modeling (VSM) in teaching of microcontroller // 2010 International Conference on E-Health Networking Digital Ecosystems and Technologies (EDT). – 2010. – Vol. 2. – P. 375–378. DOI: 10.1109/EDT.2010.5496343
16. Chen J., Yang S. Application of Proteus software in MCU teaching // 2011 Second International Conference on Mechanic Automation and Control Engineering. – 2011. – P. 6359–6362. DOI: 10.1109/MACE.2011.5988496
17. Mostafa G. Design of a single chip Digital Weighing Machine using ATmega32 microcontroller architecture // 2015 International Conference on Advances in Electrical Engineering (ICAEE). – 2015. – P. 93–96. DOI: 10.1109/ICAEE.2015.7506804
18. Design and realization of a single-phase inverter with numerical control based on an Atmega32 / M. El Ouariachi [et al.] // 2017 14th International Multi-Conference on Systems, Signals & Devices (SSD). – 2017. – P. 239–244. DOI: 10.1109/SSD.2017.8166982
19. PID-Neural controller based on AVR Atmega128 / X.K. Pham [et al.] // 2008 10th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision. – 2008. – P. 1573–1576. DOI: 10.1109/ICARCV.2008.4795759
20. Fryza T. Basic C code implementations for AVR microcontrollers // 2007 14th International Workshop on Systems, Signals and Image Processing and 6th EURASIP Conference focused on Speech and Image Processing, Multimedia Communications and Services. – 2007. – P. 434–437, DOI: 10.1109/IWSSIP.2007.4381134
21. A convolutional neural network fully implemented on fpga for embedded platforms / M. Bettoni [et al.] // 2017 New Generation of CAS (NGCAS). – 2017. – P. 49–52. DOI: 10.1109/NGCAS.2017.16
22. Huynh T.V. Deep neural network accelerator based on FPGA // 2017 4th NAFOSTED Conference on Information and Computer Science. – 2017. – P. 254–257. DOI: 10.1109/NAFOSTED.2017.8108073
23. Faggin F. Neural network hardware // IJCNN International Joint Conference on Neural Networks, 1992. – Vol. 1. – P. 153. DOI: 10.1109/IJCNN.1992.287238
24. Hong H.J. From cloud computing to fog computing: unleash the power of edge and end devices // 2017 IEEE international conference on cloud computing technology and science (CloudCom). – 2017. – P. 331–334. DOI: 10.1109/CloudCom.2017.53
25. Wadhwa H., Aron R. Fog computing with the integration of internet of things: Architecture, applications and future directions // IEEE Intl Conf on Parallel & Distributed Processing with Applications, Ubiquitous Computing & Communications, Big Data & Cloud Computing, Social Computing & Networking, Sustainable Computing & Communications (ISPA/IUCC/BDCloud/SocialCom/SustainCom). – 2018. – P. 987–994. DOI: 10.1109/BDCloud.2018.00144

Рассматриваются бионические протезы и перспективы применения в них линейных двигателей. По ранее установленным требованиям к параметрам предлагаемых к использованию цилиндрических линейных вентильных двигателей проведён расчет, приведены его результаты, построены примерные 3D-модели двигателя и его компонентов. Цель исследования: расчет
и проектирование управляемого цилиндрического линейного вентильного двигателя для бионического протезирования, использующего в качестве источника питания малогабаритный источник постоянного тока, который можно разместить непосредственно в корпусе протеза. Методы: Расчет выполнялся в среде Mathcad, поскольку использовался итерационный подход для получения необходимых параметров машины. Для построения 3D-моделей применялась среда с открытым исходным кодом. Результаты: расчет показал возможность создания цилиндрического линейного вентильного двигателя для использования в приводах бионических протезов. Были получены трехмерные модели двигателя, его компонентов и их расположения в предполагаемом корпусе протеза. Корпус протеза рассчитан на замещение предплечья и кисти. Двигатели пригодны для дальнейшего применения в проектировании протезов и позволяют предварительно оценить расположение двигателей в протезе с целью последующего улучшения компоновки, повышения унификации, ремонтопригодности и потенциально для разработки модульной конструкции с быстросъемными элементами. Практическая значимость: расчет цилиндрического линейного двигателя малой мощности показал возможность применения данного типа двигателей в приводных механизмах бионических протезов средних размеров с потенциалом к применению в протезах цельной конечности, а также потенциал в дальнейшей миниатюризации и использования таких двигателей в различных исполнительных устройствах.

Ключевые слова: протезирование, бионические протезы, расчёт, электрические машины, линейный двигатель.

Плюснин Александр Павлович (Пермь, Россия) – студент Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: plus20100@mail.ru).

Опарин Денис Андреевич (Пермь, Россия) – старший преподаватель кафедры «Электротехника и электромеханика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский проспект, 29, e-mail: dlowarp@gmail.com).

Опарина Анастасия Владимировна (Пермь, Россия) –  заведующая питомником в компании ООО «Зеленый мир» (614089, Пермь, ул. Самаркандская, 54, e-mail: rikana18@yandex.ru).

1. Рудьковский Д.Н., Кан Д.В. Анализ рынка современных бионических протезов // Молодежь и современные информационные технологии: сб. тр. XV Междунар. науч.-практ. конф. студ., аспир. и молод. учёных (Томск, 4–7 декабря 2017 г.). – Томск: Изд-во Нац. исслед. Томск. политехн. ун-та, 2017. – С. 272–273.
2. Славуцкий Я.Л. Физиологические аспекты биоэлектрического управления протезами. – М.: Медицина, 1982. – 288 с.
3. Bebionic User Guide [Электронный ресурс]. – URL: https://www.ottobockus.com/media/local-media/prosthetics/upper-limb/files/14112_bebionic_user_guide_lo.pdf (дата обращения: 10.05.2021).
4. I-Limb Ultra [Электронный ресурс]. – URL: https://media.ossur.com/image/upload/v1573570126/product-documents/en-us/PN20267/catalogs/PN20267_i-Limb_Ultra.pdf (дата обращения: 10.05. 2021).
5. Протезирование. Верхние конечности [Электронный ресурс]. – URL: https://www.ottobock.ru/media/local-media/for-specialists/prosthetics/646k6-prostheses-upper-limb-catalogue.pdf (дата обращения: 10.05. 2021).
6. Открытый проект OpenBionics [Электронный ресурс]. – URL: https://openbionicslabs.com/ (дата обращения: 10.02.2022).
7. Poddar S., Cummiskey D., Kang J. A Cable-actuated Prosthetic Emulator for Transradial Amputees // International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC). – 2021. – P. 4529–4532.
8. A Method for calculating a cylindrical linear valve motor with permanent magnets for an electric drive of a grinding machine / A.D. Korotaev, N.V. Zhuzhgov, E.A. Chabanov, A.T. Klyuchnikov, A.L. Pogudin, P.V. Kuleshov // Russian Electrical Engineering. – 2021. – Vol. 92, № 11. – P. 644–649.
9. Спеченные NdFeB (неодим-железо-бор) магниты [Электронный ресурс]. – URL: http://www.tulamagnit.ru/spech.htm (дата обращения: 10.02.2022).
10. Мишин Д.Д. Магнитные материалы: учеб. пособие. – М.: Высшая школа, 1981. – 335 с.
11. Копылов И.П. Математическое моделирование электрических машин: учебник для вузов по специальности «Электромеханика». – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Высшая школа, 1994. – 318 с.
12. Зечихин Б.С., Журавлев С.В., Ситин Д.А. Расчетные коэффициенты синхронных машин с редкоземельными магнитами // Электричество. – 2009. – № 3. – C. 35–40.
13. Ключников А.Т., Коротаев А.Д., Чирков Д.А. Метод расчета магнитной цепи цилиндрического линейного вентильного двигателя по схеме замещения // Информационно-измерительные и управляющие системы. – 2016. – Т. 14, № 9. – С. 64–69.
14. Расчет характеристик цилиндрического линейного вентильного двигателя / В.В. Шапошников, Р.О. Токарев, А.Д. Коротаев, Е.А. Чабанов // Инновационные технологии: теория, инструменты, практика. – 2018. – Т. 1. – С. 375–382.
15. Мирзин А.М., Коротаев А.Д., Шутемов С.В. Усилие тяжения цилиндрического линейного вентильного двигателя с постоянными магнитами между статором и вторичным элементом // Современные проблемы науки и образования. – 2013. – № 6. – 185 с.
16. Ключников А.Т., Коротаев А.Д., Шутемов С.В. Моделирование цилиндрического линейного вентильного двигателя // Электротехника. – 2013. – № 11. – С. 14–17.
17. Овчинников И.Е. Вентильные электрические двигатели и привод на их основе (малая и средняя мощность): курс лекций. – СПб.: КОРОНА-Век, 2007. – 336 с.
18. Проектирование электрических машин: учебник для вузов / под ред. И.П. Копылова. – 4-е изд., перераб. и доп. – М.: Юрайт, 2011. – 767 с. – (Основы наук).
19. Чирков Д.А., Коротаев А.Д., Ключников А.Т. Расчет основных параметров цилиндрического линейного вентильного двигателя по схеме замещения // Автоматизация в электроэнергетике и электротехнике. – 2016. – Т. 1. – С. 144–149.
20. Беляев Е.Ф., Шулаков Н.В. Дискретно-полевые модели электрических машин: учеб. пособие. Ч. I. – Пермь: Изд-во Перм. гос. техн. ун-та, 2009. – 457 с.
21. Вольдек А.И., Попов В.В. Электрические машины. Машины переменного тока: учебник для вузов. – СПб.: Питер, 2008.
22. Бинс К., Лауренсон П. Анализ и расчет электрических и магнитных полей. – М.: Энергия, 1970. – 376 с.
23. Гольдберг О.Д., Гурин Я.С., Свириденко И.С. Проектирование электрических машин. – М.: Высшая школа, 1984. – 431 с.
24. Универсальный метод расчета электромагнитных процессов в электрических машинах / А.В. Иванов-Смоленский, Ю.В. Абрамкин, А.И. Власов [и др.]; ред. А.B. Иванов-Смоленский. – М.: Атомэнергоиздат, 1986. – 216 с.
25. Тимашев Э.О., Чирков Д.А., Коротаев А.Д. Рабочие характеристики цилиндрического линейного вентильного двигателя // Электротехника. – 2018. – № 11. – C. 27–31.
26. Свечарник Д.В. Линейный электропривод. – М.: Энергия, 1979. – 152 с.
27. Соколов М.М., Сорокин Л.К. Электропривод с линейными двигателями. – М.: Энергия, 1974. – 136 с.
28. Шутемов С.В. Исследование цилиндрического линейного вентильного электродвигателя для погружного бесштангового насоса // Фундаментальные исследования. – 2016. – № 12–4. – С. 800–805.

В сфере электротехники встречается большое количество разнообразных потребителей
и источников. Эти потребители и источники оказывают друг на друга взаимное влияние. Это влияние проявляется в изменении величины напряжения питания и потребляемого тока. Широкое распространение получили асинхронные машины ввиду их простой конструкции, высокой надежности, возможности питания от сети трехфазного переменного напряжения, низкой стоимости. В статье рассматривается применение асинхронных машин и подтверждается  целесообразность использования статического синхронного компенсатора для уменьшения нагрузки на электрическую сеть и компенсации реактивной составляющей в узле нагрузки. Цель исследований: рассмотрение способа компенсации реактивной мощности в узле нагрузки с использованием устройства «СТАТКом». Методы: исследования пусковых характеристик двух асинхронных двигателей от источников питания, параллельно которому подключается статическое устройство компенсации реактивной мощности «СТАТКом», выполнялись с применением разработанных математических моделей асинхронного двигателя, источника электропитания, устройства компенсации «СТАТКом». Результаты: исследования подтвердили, что при использовании «СТАТКома» напряжение сети незначительно отличалось от номинального, пусковые токи снизились и были близки к номинальным значениям, реактивная мощность двигателей увеличилась в 2 раза, уменьшилось время переходного процесса пуска асинхронных двигателей. Практическая значимость: анализ данных, полученных при исследованиях, а именно: время пуска, величина пускового тока и напряжения питания асинхронных двигателей, величина компенсируемой реактивной мощности, позволит в дальнейшем оптимально настраивать электроэнергетические системы, содержащие асинхронные двигатели, используемые на объектах, удаленных от источников электричества большой мощности, с целью повышения эффективности использования электросетей и электрооборудования.

Ключевые слова: «СТАТКом», асинхронная машина, электрическая сеть, компенсация реактивной мощности, пуск двигателя, переходный процесс, пусковой ток.

Мальцев Илья Анатольевич (Пермь, Россия) – студент Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29); инженер Научно-исследовательского отдела ЗАО «Научно-исследовательское производственное объединение» (НИПО) (614081, Пермь, ул. Голева, 9а, e-mail: malcevilia18.08.1997@mail.ru).

Тюленев Михаил Евгеньевич (Пермь, Россия) – начальник Научно-исследовательского отдела ЗАО «Научно-исследовательское производственное объединение» (НИПО) (614081, Пермь, ул. Голева, 9а,
e-mail: tyulenyov@yandex.ru).

Чабанов Евгений Александрович (Пермь, Россия) – кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры «Электротехника и электромеханика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: ceapb@mail.ru).

1. Байниязов Б.А., Мухамедин А.Н. К вопросу о повышении пропускной способности высоковольтных линий электропередачи в условиях Республики Казахстан // Молодой ученый. – 2020. – № 20 (310). – С. 87–90.
2. Вольдек А.И. Электрические машины: учебник для вузов. – 2-е изд. перераб. и доп. – Л.: Энергия, 1974. – 840 с.
3. Иваницкий В.А., Тюленёв М.Е. Электротехника и электроника: учеб. пособие. – Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, –2012. – 228 с.
4. Колосов С.В., Рыжков С.В. Повышение пропускной способности ВЛ: анализ технических решений / ЗАО НТЦ «Электросети». – М., 2020. – 36 с.
5. Куро Ж. Современные технологии повышения качества энергии при ее передаче и распределении // Новости электротехники. – 2016. – № 1. – С. 31–35.
6. Железко Ю.С. Потери электроэнергии. Реактивная мощность. Качество электроэнергии: руководство для практ. расчетов. – М.: ЭНАС, 2019. – 456 с.
7. Шулаков Н.В. Электрические Машины: конспект лекций. – Пермь: Изд-во Перм. гос. техн. ун-та, 2008. – 325 с.
8. Сипайлов Г.А., Кононенко Е.В., Хорьков К.А. Электрические машины (спец. курс). – М.: Высшая школа, 1987. – 287 с.
9. Магомедов А.М., Герейханов Р.К. Способ увеличения показателей качества электроэнергии на предприятиях и распределительных сетях // Технические науки: проблемы и перспективы: материалы III Междунар. науч. конф. (г. Санкт-Петербург, июль 2015 г.). – СПб.: Свое издательство, 2018. – С. 62–67.
10. Шидловский А.К., Федий В.С. Регулируемые источники реактивной мощности // Электричество. – 2009. – № 1. – С. 15–20.
11. Кузьмин С.В. Система управления статическим компенсатором реактивной мощности для симметрирования трёхфазной нагрузки // Молодой ученый. – 2018. – № 6 (65). – С. 175–179.
12. Кукарекин Е.А., Хацевский К.В. Устройство компенсации реактивной мощности типа D-STATCOM для распределительных сетей 6–10 кВ // Научное сообщество студентов XXI столетия. Технические науки: сб. статей. – Новосибирск: АНС СибАК, 2016. – С. 219–224.
13. Марикин А.Н., Кузьмин С.В., Виноградов С.А. Применение преобразования Парка – Горева для управления статическим компенсатором реактивной мощности тяговой сети переменного тока // Вестник РГУПС. – 2019. – № 2. – С. 47–54.
14. Бубенчиков А.А., Данилов Д.И., Шевченко Д.Ю. Обзор методов повышения пропускной способности линий электроэнергетических систем // Молодой ученый. – 2016. – № 28.2 (132.2). – С. 18–23.
15. Букреев С.В., Беклемишев А.М. Математические модели электротехнических комплексов буровых установок, учитывающие взаимное влияние системы электроснабжения и техническое состояние главных электроприводов исполнительных механизмов // Молодой ученый. – 2017. – № 20 (79). – С. 110–114.
16. Щеглов Н.В. Современные подходы к совершенствованию и развитию воздушных линий электропередачи // Линии электропередачи 2010: проектирование строительство опыт эксплуатации и научно технический прогресс: материалы Четвертой Рос. науч.-прак. конф. с междунар. участ. – Новосибирск, 2010. – С. 64–70.
17. Копылов И.П. Математическое моделирование электрических машин. – М.: Высшая школа, 1987. – 248 с.
18. Козлов М. Д. Векторное управление активным выпрямителем напряжения // Молодой ученый. – 2016. – № 9 (113). – С. 184–189.
19. Васильев А.С., Лашманов О.Ю. Основы программирования в среде MatLab. – СПб.: Изд-во Ун-та ИТМО, 2016. – 82 с.
20. Герман-Галкин С.Г. Matlab & Simulink. Проектирование мехатронных систем на ПК. – СПб.: Корона – ВЕК, 2018. – 368 с.
21. Герман-Галкин С.Г. Виртуальная лаборатория полупроводниковых систем в среде MatLab-Simulink: учебник. – СПб.: Лань, 2019. –448 с.
22. Кочкин В.И., Нечаев, О.П. Применение статических компенсаторов реактивной мощности в электрических сетях энергосистем и предприятий. – М.: НЦ «ЭНАС», 2017. – 248 с.
23. Нестеров А.С., Васильев П.Ф., Кобылин В.П. Анализ и расчет пропускной способности воздушных линий электропередачи // Вестник ЮУрГУ. Сер.: Энергетика. – 2018. – Т. 18, № 1. – С. 21–26.
24. Методика расчета цилиндрического линейного вентильного двигателя с постоянными магнитами для электропривода шлифовального станка / А.Д. Коротаев, Н.В. Жужгов, Е.А. Чабанов, А.Т. Ключников, А.Л. Погудин, П.В. Кулешов // Электротехника. – 2021. – № 11. – С. 9–14.
25. Цилиндрический линейный вентильный двигатель для добычи нефти бесштанговым методом / К.А. Конев, А.О. Фурина, А.Д. Коротаев, Е.А. Чабанов // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2021. – № 39. – С. 150–168. DOI: 10.15593/2224-9397/2021.3.08
26. Чабанов Е.А., Коротаев А.Д. Конструкция и технология изготовления цилиндрического линейного вентильного двигателя с постоянными магнитами для электропривода шлифовального станка // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2021. – № 40. – С. 93–108. DOI: 10.15593/2224-9397/2021.4.06