Рассмотрена проблема нестабильного напряжения у трёхфазных потребителей электроэнергии при их питании от трансформаторных подстанций напряжением 10/0,4 кВ. Современные промышленные потребители получают электроэнергию, не отвечающую установленным стандартам качества и оказывающую неблагоприятное влияние на электрооборудование. Одним из направлений решения указанной проблемы по повышению качества питающего напряжения является применение устройств регулирования и стабилизации напряжения. Однако эти устройства как среди отечественных, так и мировых разработок по техническим параметрам на сегодняшний день перестают соответствовать критериям обновления современных электрических систем. Целью исследования является усовершенствование управляемого стабилизатора переменного напряжения с трёхфазным звеном повышенной частоты трансформаторных подстанций 10/0,4 кВ, который обеспечивает высокое качество напряжения у потребителей без ухудшения энергетических показателей в сети и нагрузке. Методы исследования и результаты: интегральным исчислением получены аналитические соотношения для действующего значения напряжения на нагрузке
и его первой гармоники в процессе стабилизации, на основании которых выполнено построение регулировочных характеристик стабилизатора напряжения при управлении двухмостовым транзисторным инвертором напряжения. Гармонический анализ показал, что улучшение качества напряжения при регулировании на нагрузке достигается применением шестиподдиапазонного способа управления. На созданной имитационной модели в среде MatLab/Simulink проведен комплекс исследований пусковых, установившихся и переходных процессов в составе трансформаторной подстанции. Стабилизация напряжения на нагрузке производилась в замкнутой системе автоматического регулирования с обратной связью по напряжению при различных возмущающих факторах (отклонения напряжения в сети и на нагрузке). Проведенные численные эксперименты на модели с высокой достоверностью показали работоспособность управляемого стабилизатора
в различных режимах работы с улучшением внешних характеристик трансформаторной подстанции, подтвердивших целесообразность его применения в составе подстанции. Практическая значимость: усовершенствованный управляемый стабилизатор с автоматической системой регулирования и улучшенными характеристиками для трансформаторной подстанции позволит обеспечить высококачественное напряжение, в таких промышленных системах электроснабжения, для которых точность и цикличность являются важными критериями для выпускаемой продукции.

Ключевые слова: электрическая система, FACTS, трансформаторная подстанция, силовой трансформатор, транзисторный выпрямитель, инвертор напряжения, управляемый стабилизатор напряжения, звено повышенной частоты.

Климаш Владимир Степанович (Комсомольск-на-Амуре, Россия) – доктор технических наук, профессор, профессор кафедры «Промышленная электроника» Комсомольского-на-Амуре государственного университета (681013, Комсомольск-на-Амуре, пр. Ленина 27,
e-mail: klimash@yandex.ru).

Константинов Андрей Михайлович (Хабаровск, Россия) – кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры «Системы электроснабжения» Дальневосточного государственного университета путей сообщения (680021, Хабаровск, ул. Серышева, 47, e-mail: kams@festu.khv.ru).

1. Концепция интеллектуальной электроэнергетической системы России с активно-адаптивной сетью. (Редакция 5.0). – М.: Изд-во: НТЦ ФСК ЕЭС, 2012. – 238 с.
2. Концепция Цифровая трансформация 2030. (Одобрена Советом директоров ПАО «Россети» 21 декабря 2018, протокол № 336). – 31 с.
3. Glanzmann G. FACTS: flexible alternating current transmission systems // EEH – Power Systems Laboratory ETH Zürich. – 14 January 2005. – 31 p. DOI: 10.3929/ETHZ-A-004891251
4. СТО 56947007-29.240.019-2009. Методика оценки технико-экономической эффективности применения устройств FACTS в ЕНЭС России (Утв. ОАО «ФСК ЕЭС» от 22 января 2009 № 22р). – М., 2009. – 37 с.
5. Тихонов А.В. Моделирование устройств FACTS при оценивании состояния современных ЭЭС: автореф. дис. … канд. техн. наук: 05.14.02 / Тихонов Александр Владимирович. – Иркутск, 2017. – 25 с.
6. Компенсация реактивной мощности в электрических распределительных сетях переменного тока на базе батарей статических конденсаторов / В.Н. Крысанов, Н.В. Ситников, Н.И. Королев [и др.] // Вестник Воронеж. гос. техн. ун-та. – 2018. – Т. 14. – № 6. – С. 61–67.
7. Fazal M., Waleed Raza M., Khan S. Faizullah. Reactive Power Compensation by Power Capacitor Method // Engineering Technology Open Access Journal. – 2018. – Vol. 1, № 3. – P. 1–4. DOI: 10.19080/ETOAJ.2018.01.555565
8. Reactive Power Compensation Technologies: State-of-the-Art Review / J. Dixon, L. Moran, J. Rodriguez, R. Domke // Proceedings of the IEEE. – Dec. 2005. – Vol. 93, № 12. – P. 2144–2164, DOI: 10.1109/JPROC.2005.859937
9. Controlling power system parameters through reactive power (VAr) compensation [Электронный ресурс]. – URL: https://electrical-engineering-portal.com/reactive-power-var-compensation (дата обращения: 04.06.2022).
10. Александров Г.Н., Лунин В.П. Управляемые реакторы: учеб. пособие. – 3-е изд. – СПб.: Изд-во Центра подготовки кадров энергетики, 2005. – 199 с.
11. СТО 34.01-3.2-010-2017. Устройства регулирования напряжения трансформатора под нагрузкой (РПН). Общие требования. (Утв. и введ. в действ. распоряж. ПАО «Россети» от 28.02.2017) / ПАО «Россети». – М., 2017. – 22 с.
12. Haibin Zhou1, Xiaojiang Yan, Guanwei Liu. A review on voltage control using on-load voltage transformer for the power grid // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. – 2019. – Sci. 252 032144. – Р. 1–10. DOI: 10.1088/1755-1315/252/3/032144
13. CTO 34.01-3.2-013-2017. Вольтодобавочные трансформаторы. Общие технические требования. (Утв. и введ. в действ. распоряж. ПАО «Россети» от 02.08.2017) / ПАО «Россети». – М., 2017. – 42 с.
14. Власов С.П. Дополнительные возможности вольтодобавочного трансформатора // Электротехника. – 2016. – № 9. – С. 26–30.
15. Machowski J., Bialek J.W., Bumby J.R. Power system dynamics: stability and control. – 2 nd ed. – John Wiley & Sons, Ltd. – 2008. – 629 p.
16. Арзуманов И. СТАТКОМ – основа регулирования реактивной мощности в интеллектуальной энергосистеме // Энергия единой сети. – 2012. – № 2(2). – С. 4–13.
17. Sen K.K. STATCOM-Static synchronous compensator: theory, modeling, and applications // IEEE Power Engineering Society. – 1999 Winter Meeting. Cat. No.99CH36233. DOI: 10.1109/pesw.1999.747375
18. Добрусин Л.А. Тенденции применения фазоповоротных трансформаторов в электроэнергетике // Силовая электроника. – 2012. – Т. 4. – № 37. – С. 60–66.
19. Analysis and simulation of UPFC in electrical power system for power flow control / G. Shahgholian, M. Mahdavian, M. Janghorbani, I. Eshaghpour, E. Ganji // 2017 14th International Conference on Electrical Engineering/Electronics, Computer, Telecommunications and Information Technology (ECTI-CON). – 2017. – P. 62–65. DOI: 10.1109/ECTICon.2017.8096173
20. Dynamic Performance of a Back-to-Back HVDC Station Based on Voltage Source Converters / M. Khatir, S.A. Zidi, S. Hadjeri, M.K. Fellah // Journal of Electrical Engineering. – 2010. – 61(1). – P 29–36. DOI: 10.2478/v10187-010-0004-9
21. Зинин Ю., Смирнов Ю., Яковлев В. Разработка программируемого блока управления мощными трёхфазными стабилизаторами напряжения типа СТС // Силовая электроника. – 2013. – № 1. – С. 78–83.
22. Пат. 2709186 РФ, H02M 5/458, G05F 1/30. Стабилизатор трёхфазного синусоидального напряжения со звеном повышенной частоты / Климаш В.С., Константинов А.М.; патентооблад. Дальневосточ. гос. ун-т путей сообщения (ДВГУПС). – № 2019117459; заявл. 04.06.2019; опубл. 17.12.2019. Бюл. № 35. – 6 с.
23. Kadir Vardar, Tolga Stirgevil, Eytip Akpmar. Rapid prototyping applications on three-phase PWM rectifier and shunt active power filter // Electrical and Electronics Engineering 2009. – ELECO 2009. International Conference on. – P. 258–262. DOI:10.1109/ELECO.2009.5355298
24. Климаш В.С. Вольтодобавочные устройства для компенсации отклонений напряжения и реактивной энергии с амплитудным, импульсным и фазовым регулированием: монография. – Владивосток: Дальнаука, 2002. – 141 с.
25. ГОСТ 32144-2013. Электрическая энергия. Совместимость технических средств электромагнитная. Нормы качества электрической энергии в системах электроснабжения общего назначения – принят Межгос. советом по стандарт., методолог. и сертифик. (протокол №55-П от 25 марта 2013 г.). – М.: Стандартинформ, 2014. – 16 с.

Малая горизонтально-осевая ветроэнергетическая установка (ГО ВЭУ) представляет собой энергетическую систему, которая работает при повышенной турбулентности ветра. Работа посвящена проблеме моделирования малой ГО ВЭУ как системы, в условиях аэродинамического обтекания турбины под углом к оси вращения. Цель исследования: разработка комплексной математической модели ветроэнергетической системы (ВЭС), позволяющей применять более сложные модели аэродинамики турбины при меньших вычислительных затратах. Методы: функциональное моделирование путём структурирования расчёта по функциональному признаку. Рассмотрена малая ГО ВЭУ с переменной скоростью вращения на базе синхронного генератора
с постоянными магнитами, подключённого к батарее через импульсный преобразователь постоянного напряжения повышающе-понижающего действия и диодный выпрямитель. Результаты: на базе предложенного метода функционального моделирования разработана оригинальная комплексная модель ГО ВЭУ малой мощности. Результаты моделирования показали, что условия несоосного обтекания влияют как на амплитудно-частотные характеристики параметров ВЭС, так и на эффективность преобразования кинетической энергии ветра в электрическую. Анализ явления наложения фактора несоосного обтекания турбины на факторы тени мачты и изменения скорости ветра с высотой показали, что при наложении факторов форма колебания параметров ВЭС зависит от плоскости несоосности. Выделены основные этапы потерь мощности в ВЭС. Выявлено, что потери мощности в генераторе пропорциональны выработке ГО ВЭУ. С ростом угла рассогласования снижается эффективность турбины, и разность между начальным коэффициентом мощности турбины и итоговым коэффициентом мощности ВЭС на больших скоростях ветра снижается. Практическая значимость: за счёт более рационального распределения вычислительных затрат предложенный метод функционального моделирования позволяет повысить точность прогноза эксплуатационных нагрузок и качество проектирования малых ГО ВЭУ.

Ключевые слова: несоосное обтекание, горизонтально-осевая ветроэнергетическая установка, синхронный генератор, мачта, колебание параметров ВЭС, синхронный генератор с постоянными магнитами.

Афанасьева Надежда Александровна (Ростов-на-Дону, Россия) – аспирантка кафедры «Производственная безопасность» Донского государственного технического университета (344003, Ростов-на-Дону,
пл. Гагарина, 1, e-mail: nadezhda.a.afanasieva@gmail.com).

Дудник Виталий Владимирович (Ростов-на-Дону, Россия) – доктор технических наук, профессор кафедры «Производственная безопасность» Донского государственного технического университета (344003, Ростов-на-Дону, пл. Гагарина, 1, e-mail: vvdudnik@mail.ru).

1. Gsänger S., Pitteloud J. Small wind world report 2014: tech. rep. – Bonn, 2014.
2. Wan S., Cheng L., Sheng X. Effects of yaw error on wind turbine running characteristics based on the equivalent wind speed model // Energies. – 2015. – Vol. 8, № 7. – P. 6286–6301. DOI: 10.3390/en8076286
3. Kragh K.A., Hansen M.H. Load alleviation of wind turbines by yaw misalignment // Wind Energy. – 2014. – Vol. 17, № 7. – P. 971–982. DOI: 10.1002/we.1612
4. Ciupăgeanu D.A., Lăzăroiu G., Barelli L. Wind energy integration: Variability analysis and power system impact assessment // Energy. – 2019. – Vol. 185. – P. 1183–1196. DOI: 10.1016/j.energy.2019.07.136
5. Modeling of a variable speed wind turbine with a permanent magnet synchronous generator / A. Rolan [et al.] // 2009 IEEE international symposium on industrial electronics. – 2009. – P. 734–739. DOI: 10.1109/ISIE.2009.5218120
6. IEA Wind TCP Task 27 Small Wind Turbine Technical Report: tech. rep. 09/2018. 62 p.
7. IEA Wind IEA Wind TCP RP19: Micro-siting Small Wind Turbines for Highly Turbulent Sites, Expert Group Report on Recommended Practices: tech. rep. 10/2018. – 59 p.
8. Qian Y., Zhang Z., Wang T. Comparative study of the aerodynamic performance of the new MEXICO rotor under yaw conditions // Energies. – 2018. – Vol. 11, № 4. – P. 833. DOI: 10.3390/en11040833
9. Final Report of IEA Wind Task 29 Mexnext (Phase 1): tech. rep. 2011 / J. Schepers [et al.].
10. Wind tunnel experiments on wind turbine wakes in yaw: redefining the wake width / J. Schottler [et al.] // Wind energy science. – 2018. – Vol. 3, № 1. – P. 257–273. DOI: 10.5194/wes-3-257-2018, 2018
11. Noyes C., Qin C., Loth E. Tower shadow induced blade loads for an extreme‐scale downwind turbine // Wind Energy. – 2020. – Vol. 23, № 3. – P. 458–470. DOI: 10.1002/we.2415
12. Emeksiz C., Cetin T. In case study: Investigation of tower shadow disturbance and wind shear variations effects on energy production, wind speed and power characteristics // Sustainable Energy Technologies and Assessments. – 2019. – Vol. 35. – P. 148–159. DOI: 10.1016/j.seta.2019.07.004
13. Разработка программно-технических средств моделирования ветроэнергетической установки 4-го типа / И.А. Разживин [и др.] // Вестник Иркутск. гос. техн. ун-та. – 2020. – Т. 24, № 1. – С. 183–194. DOI: 10.21285/1814-3520-2020-1-183-194
14. Optimal Power Control for a PMSG Small Wind Turbine in a Grid-Connected DC Microgrid / D. Zammit, C.S. Staines, A. Micallef, M. Apap // 2018 5th International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT). – 2018. – P. 32–37. DOI: 10.1109/CoDIT.2018.8394779
15. Sørensen J.N., Okulov V., Ramos-García N. Analytical and numerical solutions to classical rotor designs // Progress in Aerospace Sciences. – 2022. – Vol. 130. – P. 100793. DOI: 10.1016/j.paerosci.2021.100793
16. Arvindan A.N., Abinaya B. THD Mitigation in line currents of 6-pulse diode bridge rectifier using the delta-Wye transformer as a triplen harmonic filter // Proc. NPSC. – 2010. – Vol. 10. – P. 210–215.
17. Visintini R. Rectifiers // CAS – CERN Accelerator School and CLRC Daresbury Laboratory: Specialised CAS Course on Power Converters / ed. by D. Brandt. – Geneva: CERN, 2006. – P. 133–185. DOI: 10.5170/CERN-2006-010
18. Dao N.D., Lee D.C., Lee S. A simple and robust sensorless control based on stator current vector for PMSG wind power systems // IEEE Access. – 2018. – Vol. 7. – P. 8070–8080. DOI: 10.1109/ACCESS.2018.2889083
19. Ghoshal S., Banerjee S., Chanda C.K. Modeling and Performance Evaluation of MPPT-Based PMSG Wind Energy Conversion System with Boost Converter in MatLab/Simulink Environment // Sustainable Energy and Technological Advancements. Springer. – Singapore. – 2022. – P. 15–28. DOI: 10.23940/ijpe.22.01.p8.6370
20. Steady-State Performance of Grid Connected PMSG Wind-Turbine Using New ZDC Control Under Asymmetrical Voltage Sags / B. Kaveri [et al.] // International Journal of Progressive Research in Science and Engineering. –2020. – Vol. 1, № 5. – P. 11–14. DOI: 10.1109/MPER.2001.4311278
21. Афанасьев А.М., Голембиовский Ю.М. Определение энергетических показателей импульсных преобразователей в режимах непрерывного и прерывного протекания тока накопительной индуктивности // Вопросы электротехнологии. – 2015. – № 4 (9). – С. 64–70.
22. Interleaved Modulation Scheme With Optimized Phase Shifting for Double-Switch Buck-Boost Converter / M. Duan [et al.] // IEEE Access. – 2021. – Vol. 9. – P. 55422–55435. DOI: 10.1109/ACCESS.2021.3071314
23. Chen X., Khan I. A Tutorial on Current Controlled DC-DC Converter used in Microgrid System // 2019 IEEE 16th International Conference on Smart Cities: Improving Quality of Life Using ICT & IoT and AI (HONET-ICT). – 2019. – P. 232–234. DOI: 10.1109/HONET.2019.8908027
24. Tangler J.L., Somers D.L. Quiet airfoils for small and large wind turbines: pat. USA. 8197218. – 2012.
25. Ragheb M., Ragheb A.M. Wind turbines theory – The Betz equation and optimal rotor tip speed ratio // Fundamental and advanced topics in wind power / ed. by R. Carriveau. – 2011. – Vol. 1, № 1. – P. 19–38. DOI: 10.5772/21398

Качество автоматизации технологических процессов различных промышленных агрегатов в существенной степени определяется характеристиками соответствующих систем управления электроприводов (СУЭП). К данным характеристикам относятся устойчивость, точность, быстродействие и другие динамические показатели, которые должны, по возможности, оставаться в пределах требуемых значений при изменении параметров СУЭП. Коэффициент передачи СУЭП оказывает максимальное влияние на указанные характеристики. Информация о текущем значении коэффициента передачи позволит осуществить анализ работы электропривода, а также сформировать корректирующие воздействия на алгоритм управления в условиях параметрических возмущений и обеспечить требуемое качество функционирования. В этой связи идентификация коэффициента передачи СУЭП является актуальной задачей. Цель исследования: разработка метода идентификации коэффициента передачи СУЭП на основе беспоискового градиентного алгоритма. Методы: метод беспоискового (аналитического) определения идентифицируемого параметра путем вычисления градиента показателя качества и организации его движения к экстремуму с применением программной среды MatLab Simulink. Показателем качества является квадрат невязки между действительным и эталонным значением выходной координаты СУЭП. Результаты: идентификация СУЭП постоянного тока разработанным методом без учета внешних возмущений позволила получить оценку коэффициента передачи с погрешностью, не превышающей 0,01%. Изменение нагрузки на валу вносит значительную погрешность в результат идентификации. Разработан способ компенсации момента сопротивления, обеспечивающий высокую робастность метода идентификации к данному возмущению. Результаты моделирования в программной среде MatLab показали малую чувствительность метода как к параметрическим, так и координатным возмущениям, которые не оказывают существенного влияния на установившееся значение оценки коэффициента передачи. Практическая значимость: предложенный в работе метод обеспечивает идентификацию коэффициента передачи электропривода в условиях влияния возмущений различной природы, что дает возможность анализа и контроля работы электропривода, а также поддержания требуемого режима функционирования путем формирования соответствующих корректирующих воздействий.

Ключевые слова: идентификация, коэффициент передачи, электропривод, градиентный алгоритм, оптимизация, возмущение, невязка.

Малёв Николай Анатольевич (Казань, Россия) – кандидат технических наук, доцент кафедры «Приборостроение и мехатроника» Казанского государственного энергетического университета (420066, Казань, ул. Красносельская, 51, e-mail: maleeev@mail.ru).

Погодицкий Олег Владиславович (Казань, Россия) – кандидат технических наук, доцент кафедры «Приборостроение и мехатроника» Казанского государственного энергетического университета (420066, Казань, ул. Красносельская, 51, e-mail: pogoditskiy.ov@mail.ru).

Хуснутдинов Азат Назипович (Казань, Россия) – кандидат технических наук, доцент кафедры «Электротехнические комплексы
и системы» Казанского государственного энергетического университета (420066, Казань, ул. Красносельская, 51, e-mail: khusnutdinov.an.kgeu@mail.ru)

1. Rajpurohit T., Haddad W.M. Stochastic Finite-Time Partial Stability, Partial-State Stabilization, and Finite-Time Optimal Feedback Control // Mathematics of Control, Signals, and Systems. – 2017. – Vol. 29, № 2. – Art. 10. DOI: 10.1007/s00498-017-0194-9
2. Golestani M., Mohammadzaman I., Yazdanpanah M.J. Robust Finite-Time Stabilization of Uncertain Nonlinear Systems Based on Partial Stability // Nonlinear Dynamics. – 2016. – Vol. 85, № 1. – P. 87–96. DOI: 10.1007/s11071-016-2669-5
3. Lazily adapted constant kinky inference for nonparametric regression and model-reference adaptive control / J.P. Calliess [et al.] // Automatica. – 2020. – Vol. 122. – P. 109216. DOI: 10.1016/j.automatica.2020.109216
4. Jammazi C., Abichou A. Controllability of Linearized Systems Implies Local Finite-Time Stabilizability: Applications to Finite-Time Attitude Control // IMA Journal of Mathematical Control and Information. – 2018. – Vol. 35, № 1. – P. 249–277. DOI: 10.1093/imamci/dnw047
5. Method of analysis and monitoring of the electromechanical converters parameters based on a linear integral criterion using sensitivity models / N.A. Malev, A.I. Mukhametshin, O.V. Pogoditsky, W.M. Mwaku // E3S Web of Conferences. – EDP Sciences, 2019. – Vol. 124. – P. 02005. DOI: 10.1051/e3sconf/201912402005
6. Малёв Н.А., Погодицкий О.В., Малацион А.С. Метод формирования Q-таблиц для автоматизированного контроля параметров электромеханических преобразователей с применением линейного интегрального критерия // Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. – 2020. – № 22 (2). – С. 86–97. DOI: 10.30724/1998-9903-2020-22-1-86-97
7. Park Y. Robust and Optimal Attitude Stabilization of Spacecraft with External Disturbances // Aerospace Science and Technology. – 2005. – Vol. 9, № 3. – P. 253–259. DOI: 10.1016/j.ast.2005.01.002
8. Saushev A.V. Solution of problems of parametric optimization and control of electric drives state based on information about operability area boundary // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. – IOP Publishing. – 2018. – Vol. 327, № 5. – P. 052029. DOI: 10.1088/1757-899X/327/5/052029.
9. Deisenroth M.P., Fox D., Rasmussen C.E. Gaussian processes for data – efficient learning in robotics and control // IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence. – 2015. – Vol. 37, № 2. – P. 408–423. DOI: 10.1109/TPAMI.2013.218
10. Furtat I., Fradkov A., Tsykunov A. Robust synchronization of linear dynamical systems with compensation of disturbances // International Journal of Robust and Nonlinear Control. – 2014. – Vol. 24, № 17. – P. 2774–2784. DOI: 10.1002/rnc.3024
11. Ostroverkhov M., Pyzhov V., Korol S. Control of the electric drive under conditions of parametric uncertainty and coordinates' interrelation // 2017 International Conference on Modern Electrical and Energy Systems (MEES). – IEEE, 2017. – P. 64–67.
12. Анисимов А.А. Параметрическая оптимизация электромеханических систем с регуляторами и наблюдателями состояния // Вестник Иванов. гос. энергетич. ун-та. – 2016. – № 2. – С. 21–26. DOI: 10.17588/2072-2672.2016.2.021-026
13. Кучер Е.С., Комазенко М.А., Ромащенко А.И. Синтез систем векторного управления малочувствительных к изменениям параметров асинхронного электропривода // Доклады Акад. наук высш. школы Рос. Федерации. – 2017. – № 2 (35). – С. 61–72. DOI: 10.17212/1727-2769-2017-2-61-72
14. Modeling and control architecture of an autonomous mobile aerial platform for environmental monitoring / S. Jatsun [et al.] // 2019 International Conference on Information Systems and Computer Science (INCISCOS). – IEEE, 2019. – P. 177–182. DOI: 10.1109/INCISCOS49368.2019.00036
15. Ginsberg K.S. Towards the Foundations of the Structural Identification Methodology of Large-Scale Technical Objects for Designing Automatic Control Systems // 2019 Twelfth International Conference" Management of large-scale system development"(MLSD). – IEEE, 2019. – P. 1–5. DOI: 10.1109/MLSD.2019.8911037
16. Рутковский В.Ю., Глумов В.М. Особенности динамики адаптивной системы управления с нелинейной эталонной моделью // Автоматика и телемеханика. – 2017. – № 4. – С. 92–105.
17. Analysis of parametric sensitivity and structural optimization of modal control systems with state controllers / A.A. Anisimov, D.G. Kotov, S.V. Tararykin, V.V. Tyutikov // Journal of Computer and Systems Sciences International. – 2011. – Vol. 50, № 5. – P. 698–713. DOI: 10.1134/S1064230711040034
18. Афанасьев А.Ю., Макаров В.Г., Загирова В.Н. Идентификация параметров и частоты вращения ротора асинхронного двигателя на основе функций чувствительности // Математические методы в технике и технологиях – ММТТ. – 2020. – Т. 6. – С. 128–131.
19. Саушев А.В., Бова Е.В. Показатели качества и критерии оптимальности при структурно-параметрическом синтезе автоматизированных электроприводов // Вестник Гос. ун-та морск. и речн. флота им. адм. С.О. Макарова. – 2019. – Т. 11. – № 2. – С. 380–395. DOI: 10.21821/2309-5180-2019-11-2-380-395
20. Малёв Н.А., Погодицкий О.В., Цветкович А.М. Особенности применения теории чувствительности для анализа влияния параметрических возмущений на динамические свойства электромеханических преобразователей // Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. – 2019. – Т. 21, № 6. – С. 101–110. DOI: 10.30724/1998-9903-2019-21-6-101-110
21. Экспериментально-аналитическая идентификация математической модели электромеханического преобразователя постоянного тока с применением метода наименьших квадратов / Н.А. Малёв, А.И. Мухаметшин, О.В. Погодицкий, А.Г. Городнов // Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. – 2019. – T. 21, № 4. – С. 113–122. DOI: 10.30724/1998-9903-2019-21-4-113-122
22. Methods of Optimizing the Troubleshooting Parameters of Electric Power Facilities / L.S. Sabitov, P.P. Pavlov, V.P. Fandeyev [et al.] // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. – IOP Publishing. – 2020. – Vol. 915. – P. 012047. DOI: 10.1088/1757-899X/915/1/012047
23. Comprehensive Test Procedure for Digital Instruments and Devices of Automated Versatile Systems / E.M. Khusnutdinova, P.P. Pavlov, V.P. Fandeyev [et al.] // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. – IOP Publishing. – 2020. – Vol. 915. – P. 012032. DOI: 10.1088/1757-899X/915/1/012032
24. Сольницев Р.И., Каримов А.И., Каримов Т.И. Синтез цифровых регуляторов гироскопических командных приборов // Гироскопия и навигация. – 2017. – Т. 25, № 1 (96). DOI: 10.17285/0869-7035.2017.25.1.108-118
25. Сташинов Ю.П. К вопросу о настройке системы управления электропривода постоянного тока на модульный оптимум. Ч. 1 // Электротехника. – 2016. – № 1. – С. 2–7.

Ситуационный подход является неотъемлемой частью исследований, направленных на повышение качества управления в организационных системах. Представляет большой интерес его развитие в направлении создания комплексной методологии для проектирования систем поддержки принятия решений. В качестве иллюстрации применения этой методологии выбран один из ключевых процессов менеджмента качества – аудит качества. Цель исследования: решение важной актуальной проблемы повышения эффективности принятия решений в процессе аудита качества в сфере менеджмента качества за счёт использования ситуационно-онтологического метода для прогноза развития системы в реальном времени. Методы: системный, ситуационный, структурно-функциональный подходы к проектированию систем. Результаты: в статье проведён онтологический обзор становления подходов к проектированию сложных систем от работ Поспелова до современных ситуационно-онтологических методов моделирования. На основании современных подходов в данной области для методологии менеджмента качества построена адаптированная методология. Разработан пример применения ситуационно-онтологической методологии для процесса аудита качества, точки принятия решений при классификации обнаружений аудита. Для решения поставленных задач были построены модели функционального, ситуационного
и сценарного уровней, позволившие продемонстрировать, что ситуационно-онтологическая методология как метод исследования позволяет решать поставленные научно-практические задачи. Практическая значимость: результаты исследований используются при подготовке решений на УНПП «Молния».

Ключевые слова: структуры моделей знаний, ситуационно-онтологическая методология разработки систем поддержки принятия решений, формальный графоаналитический язык, аудит качества.

Антонов Вячеслав Викторович (Уфа, Россия) – доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой «Автоматизированные системы управления» Уфимского государственного авиационного технического университета (450001, Уфа, ул. Карла Маркса, 12, e-mail: antonov.v@bashkortostan.ru).

Конев Константин Анатольевич (Уфа, Россия) – кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры «Автоматизированные системы управления» Уфимского государственного авиационного технического университета (450001, Уфа, ул. Карла Маркса, 12, e-mail: sireo@rambler.ru).

Куликов Григорий Геннадьевич (Уфа, Россия) – технический директор АО УНПП «Молния» (450052, Уфа, ул. Зенцова, 70, e-mail: grigmolniya@gmail.com).

1. Вачугов Д.Д. Основы менеджмента. – М.: Высшая школа, 2005. – 377 с.
2. Поспелов Д.А., Пушкин В.Н. Мышление и автоматы. – М: Советское радио, 1972. – 22 с.
3. Поспелов Д.А. Принципы ситуационного управления // Известия РАН СССР. Техническая кибернетика. – 1971. – № 2. – С. 10–17.
4. Клыков Ю.И. Ситуационное управление большими системами. – М.: Энергия, 1974. – 136 с.
5. Беллман Р., Заде Л. Вопросы принятия решений в расплывчатых условиях // Вопросы анализа и процедуры принятия решений. – М.: Мир, 1976. – 46 с.
6. Коренев Г.В. Цель и приспособляемость движения. – М.: Наука, 1974. – 528 с.
7. Васильев В.И. Интеллектуальные системы защиты информации. – М.: Машиностроение, 2012. – 171 с.
8. Массель Л.В. Проблемы создания интеллектуальных систем семиотического типа для стратегического ситуационного управления в критических инфраструктурах // Информационные и математические технологии в науке и управлении: научный журнал. – 2016. – № 1. – С. 7–27.
9. Ильясов Б.Г., Миронов В.В., Юсупова Н.И. Модели предупреждения критических режимов управляемых объектов в условиях неопределенности: препринт. – Уфа: Изд-во УНЦ РАН, 1994. –  52 с.
10. Миронов В.В., Юсупова Н.И., Шакирова Г.Р. Ситуационно-ориентированные базы данных: концепция, архитектура, xml-реали­зация // Вестник УГАТУ. Сер. Управление, вычислительная техника и информатика. – 2010. – T. 14, № 2. – С. 233–244.
11. Юсупова Н.И. Критические ситуации и принятие решений при управлении в условиях помех. – Уфа: Гилем, 1997. – 112 с.
12. Куликов Г.Г., Конев К.А., Суворова В.А. Теория систем и системный анализ: учеб. пособие. – Уфа: Изд-во УГАТУ, 2012. – 159 с.
13. Черняховская Л.Р., Федорова Н.И. Ситуационный подход к управлению взаимодействием сложных процессов на основе онтологического инжиниринга // Информационные и математические технологии в науке и управлении: труды XX Байкальск. всерос. конф. Т. 3. – Иркутск, 2015. – С. 166–174.
14. Конев К.А., Шакирова Г.Р. Применение метаситуационного моделирования для описания социально-экономических процессов в сфере образования // Науч.-техн. вестник информац. технологий, механики и оптики. – 2014. – № 3 (91). – С. 163–171.
15. Юсупов И.Ю. Автоматизированные системы принятия решений. – М.: Наука, 1983. – 87 с.
16. Юсупов И.Ю., Парфенов И.И., Горшечников А.В. Автоматизированное управление ситуациями в АПК. – Уфа: Башкир. кн. изд-во, 1988. – 207 с.
17. Куликов Г.Г., Набатов А.Н., Речкалов А.В. Автоматизированное проектирование информационно-управляющих систем. Системное моделирование предметной области: учеб. пособие. – Уфа: Изд-во УГАТУ, 1998. – 103 с.
18. Silver B. BPMN Method and Style: A levels-based methodology for BPM process modeling and improvement using BPMN 2.0. – Cody-Cassidy, 2009.
19. Федоров И.Г. Нотация BPMN 2.0. Стандарт ISO/IEC 19510:2013 для создания исполняемых моделей бизнес-процессов: учебник. – М.: Изд-во РЭУ им. Г.В. Плеханова, 2018. – 272 с.
20. Основы концепции онтологического моделирования бизнес-процессов для задач принятия решений / К.А. Конев, В.В. Антонов, Д.А. Ризванов, С.Г. Селиванов, Н.С. Бакусова // Современные наукоемкие технологии. – 2020. – № 12–1. – С. 71–77.
21. Ситуационно-онтологическая методология принятия решений на примере бизнес-процессов авиаприборостроительного предприятия / В.В. Антонов, К.А. Конев, Г.Г. Куликов, В.А. Суворова // Вестник Южно-Урал. гос. ун-та. Сер. Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. – 2021. – Т. 21, № 1. – С. 102–115.
22. Zachman J. A Framework for Information Systems Architecture // IBM Systems Journal. – 1987. – Vol. 26, № 3. – P. 276–292.
23. ГОСТ Р ИСО 19011–2021. Оценка соответствия. Руководящие указания по проведению аудита систем менеджмента. – М.: Стандартинформ, 2021. – 36 c.
24. Антонов В.В., Конев К.А. Интеллектуальный метод поддержки принятия решений в типовой ситуации // Онтология проектирования. – 2021. – Т. 11, № 1 (39). – С. 126–136.
25. Антонов В.В., Конев К.А., Куликов Г.Г. Трансформация модели системы поддержки принятия решений для типовых ситуаций с применением интеллектуальных и аналитических методов // Вестник Южно-Урал. гос. ун-та. Сер. Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. – 2021. – Т. 21, № 3. – С. 14–25.
26. Кудряшова Э.Е. Методы и модели проектирования информационных систем: монография. – М.: Изд-во Акад. естествознания, 2009. – 128 с.
27. Богуславский И.М., Диконов В.Г., Тимошенко С.П. Онтология для поддержки задач извлечения смысла из текста на естественном языке // Информационные технологии и системы. – 2012. – С. 152–161.
28. Муртазина М.Ш. Интеллектуальная поддержка принятия решений в области инженерии требований на основе онтологических моделей представления знаний: дис. … канд. техн. наук: 05.13.10. – Новосибирск, 2019. – 227 с.
29. Антонов В.В., Конев К.А. Система поддержки принятия решений для бизнес-процесса внутреннего аудита качества предприятия // Онтология проектирования. – 2022. – Т. 12, № 1 (43). – С. 106–116.

Актуальность и цели: оценка психоэмоционального состояния человека сегодня является важной социально-значимой проблемой для каждого государства, поскольку напрямую связана с формированием здорового образа жизни населения и профилактикой психических расстройств. Целью исследования является повышение эффективности оценки психоэмоциональных состояний человека по речевым сигналам. Объектом исследования является информативное пространство характеристик речевых сигналов. Предметом исследования являются скрытые информативные параметры речи, релевантные психоэмоциональным состояниям человека. Материалы
и методы: в работе использовалась уникальная технология частотно-временного анализа для разложения нестационарных данных, не требующая априорной информации об анализируемом сигнале, – декомпозиция на эмпирические моды. Программная реализация способа была выполнена в среде математического моделирования © MatLab (MathWorks). Результаты: разработан способ выявления скрытых информативных параметров речи, основанный на равномерном делении исходного речевого сигнала на фрагменты, декомпозиции фрагментов на эмпирические моды, формировании набора информативных (модовых и комбинированных) речевых сигналов. Целью формирования информативных речевых сигналов является расширение информативного пространства характеристик исходного сигнала, необходимых для выявления скрытых информативных параметров. Представлены краткое описание разновидностей методов декомпозиции, их преимущества и недостатки. Подробно описан функционал предлагаемого способа и представлены результаты исследования. Выводы: исследование заключалось в сравнении результатов сегментации речь/пауза, полученных посредством анализа параметров новых информативных (модовых и комбинированных) сигналов и исходного речевого сигнала. Из результатов исследования следует, что разработанный способ обеспечивает выявление скрытых информативных параметров
и расширение информативного пространства исходного речевого сигнала; уменьшение ошибок
1-го и 2-го рода, демонстрирующее уровень информативности выявленных скрытых параметров
и их релевантность задаче сегментации речь/пауза. Применение способа для выявления скрытых информативных параметров речи позволит повысить эффективность оценки психоэмоциональных состояний человека.

Ключевые слова: обработка речевых сигналов, информативные параметры речи, декомпозиция на эмпирические моды, психоэмоциональное состояние человека, эмоции.

Алимурадов Алан Казанферович (Пенза, Россия) – кандидат технических наук, директор студенческого научно-производственного бизнес-инкубатора Пензенского государственного университета (440026, Пенза, ул. Красная, 40, e-mail: alansapfir@yandex.ru).

Тычков Александр Юрьевич (Пенза, Россия) – доктор технических наук, профессор кафедры «Радиотехника и радиоэлектронные системы» Пензенского государственного университета (440026, Пенза,
ул. Красная, 40, e-mail: tychkov-a@mail.ru).

Чураков Пётр Павлович (Пенза, Россия) – доктор технических наук, профессор, профессор кафедры «Информационно-измерительная техника и метрология» Пензенского государственного университета (440026, Пенза, ул. Красная, 40, e-mail: churakov-pp@mail.ru).

Порезанов Богдан Андреевич (Пенза, Россия) – студент (специалитет) кафедры «Радиотехника и радиоэлектронные системы» Пензенского государственного университета (440026, Пенза, ул. Красная, 40,
e-mail: bogdan.porezanov@yandex.ru).

Стешкин Илья Олегович (Пенза, Россия) – студент (специалитет) кафедры «Радиотехника и радиоэлектронные системы» Пензенского государственного университета (440026, Пенза, ул. Красная, 40,
e-mail: ilya_steshkin@mail.ru).

Платонов Кирилл Егорович (Пенза, Россия) – студент (специалитет) кафедры «Радиотехника и радиоэлектронные системы» Пензенского государственного университета (440026, Пенза, ул. Красная, 40,
e-mail: platonov.1408@mail.ru).

Баранова Анастасия Валерьевна (Пенза, Россия) - студент (магистрант) кафедры «Документоведение и архивоведение» Пензенского государственного университета (440026, Пенза, ул. Красная, 40, e-mail: anastasiyabar@mail.ru).

Бофанова Наталья Сергеевна (Пенза, Россия) – кандидат медицинских наук, доцент кафедры «Неврология, нейрохирургия и психиатрия» Пензенского государственного университета (440026, Пенза,
ул. Красная, 40, e-mail: neurology-pgu@mail.ru).

1. Schuller B.W., Batliner A.M. Computational Paralinguistics: Emotion, Affect and Personality in Speech and Language Processing. – New York: Wiley, 2013. – 344 p.
2. Schuller B.W. Speech emotion recognition // Communications of the ACM. – 2018. – Vol. 61. – № 5. – P. 90–99.
3. Huang, N.E., Zheng Sh., Steven R.L. The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis // Proceedings of the Royal Society of London. – 1998. – A 454. – P. 903–995.
4. Алимурадов А.К. Повышение эффективности сегментации речевых сигналов на основе энергетического оператора Тигера // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. – 2021. – № 3 (37). – С. 80–92.
5. Способ повышения эффективности сегментации речь/пауза на основе метода декомпозиции на эмпирические моды / А.К. Алимурадов, А.Ю. Тычков, П.П. Чураков, А.В. Агейкин, А.В. Кузьмин, М.А. Митрохин, И.А. Чернов // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. – 2021. – № 2 (58). – С. 24–43.
6. Mi X., Liu H., Li Y. Wind speed prediction model using singular spectrum analysis, empirical mode decomposition and convolutional support vector machine // Energy Conversion and Management. – 2019. – Vol. 180. – P. 196–205.
7. The impact of global warming on enso variability in climate records / Z. Wu, E. Schneider, Z. Hu, L. Cao // Tech. report, Cent. Ocean. Stud. –2001. – Vol. 110. – 25 p.
8. Lee T., Ouarda T.B.M.J. Multivariate Nonstationary Oscillation Simulation of Climate Indices With Empirical Mode Decomposition // Water Resources Research. – 2019. – Vol. 55. – № 6. – P. 5033–5052.
9. Empirical mode decomposition vs. wavelet decomposition for the extraction of respiratory signal from single-channel ECG: A comparison / D. Labate, F.La Foresta, G. Occhiuto, F.C. Morabito, A. Lay-Ekuakille, P. Vergallo // IEEE Sensors Journal. – 2013. – Vol. 13, № 7. – P. 2666–2674.
10. The removal of wall components in doppler ultrasound signals by using the empirical mode decomposition algorithm / Y. Zhang, Y. Gao, L. Wang, J. Chen, X. Shi // IEEE Transactions on Biomedical Engineering. – 2007. – Vol. 54, № 9. – P. 1631–1642.
11. EMG signal filtering based on Empirical Mode Decomposition / A.O. Andrade, S. Nasuto, P. Kyberd, C.M. Sweeney-Reed, F.R. Van Kanijn // Biomedical Signal Processing and Control. – 2006. – Vol. 1, № 1. – P. 44–55.
12. Schlotthauer G., Torres M.E., Rufiner H.L. A new algorithm for instantaneous F0 speech extraction based on ensemble empirical mode decomposition // 2009 17th European Signal Processing Conference (Aug. 24–28, 2009). – UK, Glasgow. – P. 2347–2351.
13. Bouzid A., Ellouze N. Empirical mode decomposition of voiced speech signal // First International Symposium on Control, Communications and Signal Processing (March 21–24, 2004). – Tunisia, Hammamet. – P. 603–606.
14. Sethu V., Ambikairajah E., Epps J. Empirical mode decomposition based weighted frequency feature for speech-based emotion classification // 2008 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (31 March–4 April, 2008). – Las Vegas, NV, USA. – P. 5017–5020.
15. Ali M., Prasad R. Significant wave height forecasting via an extreme learning machine model integrated with improved complete ensemble empirical mode decomposition // Renewable and Sustainable Energy Reviews. – 2019. – Vol. 104. – P. 281–295.
16. Designing a multi-stage multivariate empirical mode decomposition coupled with ant colony optimization and random forest model to forecast monthly solar radiation / R. Prasad, M. Ali, P. Kwan, H. Khan // Applied Energy. – 2019. – Vol. 236. – P. 778–792.
17. Chu Y.Y., Xiong W.H., Chen Wei. Speech Emotion Recognition Based on EMD in Noisy Environments // Advanced Materials Research. – 2013. – Vol. 831. – P.460– 466.
18. Automatic speech emotion recognition using an optimal combination of features based on EMD-TKEO / L. Kerkeni, Y. Serrestou, K. Raoof, M. Mbarki, M.A. Mahjoub, C. Cleder // Speech Communication. – 2019. – Vol. 114. – P. 22–35.
19. Emotion recognition based on EMD-Wavelet analysis of speech signals / C. Shahnaz, S. Sultana, S.A. Fattah, R. H.M. Rafi, I. Ahmmed, W.-P. Zhu, M.O. Ahmad // 2015 IEEE International Conference on Digital Signal Processing (DSP) (July 21–24, 2015). – Singapore. – P. 307–310.
20. EMD-TEO Based Speech Emotion Recognition / X. Li, Xin Li, X. Zheng, D. Zhang // Life System Modeling and Intelligent Computing. – 2010. – P. 180– 189.
21. Zhaohua W., Huang N.E. Ensemble empirical mode decomposition: A noise-assisted data analysis method // Advances in Adaptive Data Analysis. – 2009. – № 1 (1). – P. 1– 41.
22. Colominasa M.A., Schlotthauera G., Torres M.E. Improved complete ensemble EMD: a suitable tool for biomedical signal processing // Biomed. Signal Proces. – 2014. – Vol. 14. – P. 19–29.
23. Алимурадов А.К., Фокина Е.А., Журина А.Е. Исследование влияния длительности анализируемых речевых сигналов на частотно-избирательные свойства декомпозиции на эмпирические моды // Новые информационные технологии и системы: сб. науч. ст. XVI Междунар. науч.-техн. конф. (Пенза, 27–29 ноября 2019 г.). – Пенза: Изд-во ПГУ, 2019. – С. 201–205.
24. Алгоритм сегментации речь/пауза на основе декомпозиции на эмпирические моды и одномерного расстояния Махаланобиса / А.К. Алимурадов, А.Ю. Тычков, П.П. Чураков, А.В. Агейкин, А.П. Кулешов, И.А. Чернов // Труды МФТИ. – 2021. – Т. 13, № 3 (51). – С. 4–22.
25. National University of Entre Ríos. The Laboratory of Signals and Nonlinear Dynamics, Faculty of Engineering [Электронный ресурс]. – URL: http://www.bioingenieria.edu.ar/grupos/ldnlys (дата обращения: 01.05.2021).

Контроль качества между этапами производства активных волоконных световодов является важной частью ввиду сложности самого процесса в целом. Базовый этап производства стеклянных заготовок волоконного световода, представляющий собой реализацию метода модифицированного химического парофазного осаждения, несмотря на высокотехнологичность, является трудноконтролируемым на предмет равномерности осаждения всех примесей и требует тщательного контроля на выходе. Частью подобного контроля является автоматизированный комплекс люминесцентной фотометрии сердцевины, позволяющий определять однородность концентрации активной примеси. В свою очередь, вычислительная база и система управления являются здесь основополагающими для получения адекватных результатов измерения. Цель исследования: разработать вычислительную систему и сопутствующую ей систему управления автоматизированным комплексом контроля однородности концентрации активной примеси в заготовках для получения адекватных результатов и их повторяемости. Методы: реализация предмета исследования методом программной инженерии при имеющейся механико-оптической системы с необходимыми датчиками и двигателями. Сами результаты измерений корректируются при использовании отдельных вычислительных блоков, берущих за основу результаты моделирования физических процессов. Результаты: предложены результаты измерений заготовки упомянутым комплексом с целью иллюстрации повторяемости измерений и потенциальных возможностей системы. Обсуждаются итоги проведенных исследований, а также место системы в комплексе контроля производства активных волоконных световодов в целом. Практическая значимость: результаты данного исследования лежат в основе реальной системы, интенсивно использующейся на производстве активных волоконных световодов. Измерения, осуществляемые системой управления, вкупе с коректирующими вычислениями позволяют осуществлять отбраковку некондиционных заготовок активных волоконных световодов до последующих дорогостоящих этапов производства. Такой подход позволяет значительно удешевить производство на фоне высокой стоимости сырья и экплуатации оборудования.

Ключевые слова: системы управления, активные волоконные световоды.

Латкин Павлович Константин (Пермь, Россия) – старший преподаватель кафедры «Общая физика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: latkin.k.p@ya.ru).

Первадчук Владимир Павлович (Пермь, Россия) – доктор технических наук, профессор, профессор кафедры «Прикладная математика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: pervadchuk@mail.ru).

Константинов Юрий Александрович (Пермь, Россия) – кандидат технических наук, заведующий лабораторией фотоники Пермского федерального исследовательского центра Уральского отделения Российской академии наук (614990, Пермь, ул. Ленина, 13а, e-mail: yuri.al.konstantinov@ro.ru).

1. Doping of silica glass with fluorine by the modified chemical vapor deposition method / A. Andreev, V. Bureev, M. Eronyan, I. Kryukov,
T. Mazunina, M. Serkov // Glass Physics and Chemistry. – 2013. – № 39. –
P. 285–286. DOI: 10.1134/S1087659613030024

2.  Влияние структуры пористого слоя кварцевого стекла на процесс изготовления активных оптических волокон методом пропитки /
А.С. Вахрушев, Д.И. Нурмухаметов, О.Л. Вохмянина, И.С. Азанова, М.В. Яшков // Прикладная фотоника. – 2020. – Т. 7, № 1. – С. 55–61. DOI: 10.15593/2411-4367/2020.1.05

3. Повышение оптических и прочностных свойств активного кварцевого волоконного световода / М.К. Цибиногина, Я.М. Шарипов, М.К. Осипчук, К.Д. Пищальников, К.И. Гагарина, И.А. Перетрухина // Прикладная фотоника. – 2020. – Т. 7, № 1. – С. 49–54. DOI: 10.15593/2411-4367/2020.1.04

4. Hui R. Introduction to fiber-optic communications. – Cambridge: Academic Press, 2020. – 123 p.

5. Новые области применения систем волоконно-оптических датчиков / А.А. Ларин, М.Ю. Федотов, С.В. Бухаров, В.И. Резниченко // Прикладная фотоника. – 2017. – № 4. – С. 311–324. DOI: 10.15593/2411-4367/2017.04.06

6. Pevec S., Lenardič B., Donlagic D. Miniature, all-silica, fiber optics sensors produced by selective etching of phosphorus doped silica glass // Proceedings. – 2018. – 2(13). – P. 1095. DOI: 10.3390/proceedings2131095

7. Erbium- and magnesium-codoped silica-based transparent glass ceramic core fiber made by FCVD and flash vaporization / J. Lupi, M. Ude,
S. Trzesien, B. Lenardič, H. Guillon, W. Blanc, B. Dussardier // International Conference on Fibre Optics and Photonics. – 2014. – Paper T2B.6. DOI: 10.1364/PHOTONICS.2014.T2B.6

8. Linear stability analysis of nonisothermal glass fiber drawing /
J. Philippi, M. Bechert, Q. Chouffart, C. Waucquez, B. Scheid // Physical Review Fluids. – 2022. – Vol. 7. – P. 043901. DOI: 10.1103/PhysRevFluids.7.043901

9. Multimaterial and flexible devices made by fiber drawing / A. Stefani, B. Kuhlmey, M. Large, J. Hayashi, S. Farajikhah, I. Rukhlenko,
A. Runge, S. Fleming // 22nd International Conference on Transparent Optical Networks. – 2020. – P. 1–3. DOI: 10.1109/ICTON51198.2020.9203327

10. Курков А.С., Дианов Е.М. Непрерывные волоконные лазеры средней мощности // Квантовая электроника. – 2004. – № 34:10. –
C. 881–900.

11. Усилительные свойства активных световодов с высокой концентрацией ионов эрбия / А.Ю. Плоцкий, А.С. Курков, М.Ю. Яшков, М.М. Бубнов, М.Е. Лихачев, А.А. Сысолятин, А.Н. Гурьянов, Е.М. Дианов // Квантовая электроника. – 2005. – Т. 35, № 6. – С. 559–562.

12. Анализ производства и потребления редкоземельных металлов в странах ЕС и БРИКС / А.Е. Череповицын, С.В. Федосеев, А.Б. Тесля, Е.Ю. Выболдина // Цветные металлы. – 2015. – № 5 (869). – С. 5–10. DOI: 10.17580/tsm.2015.05.01

13. Sen R., Dhar A. An improved method of fabricating rare earth doped optical fiber // Selected Topics on Optical Fiber Technology. – 2012. – P. 83–94. DOI: 10.5772/28734

14. Пелконен, Я. Производство заготовок для вытяжки оптических волокон // Фотоника. – 2015. – № 4 (52). – С. 38–40.

15. High-resolution distributed-gain measurements in erbium-doped fibers / J.P. Von Der Weid, R. Passy, B. Huttner, O. Guinard, N. Gisin // IEEE Photonics Technol. Lett. – 1998. – Vol. 10, № 7. – P. 949–951. DOI: 10.1109/68.681280

16. Полностью волоконный рефлектометр временной области для измерения длины активных эрбиевых волоконных световодов /
М.Е. Белокрылов, Ю.А. Константинов, К.П. Латкин, Д. Клод, Д.А. Селезнев, А.А. Степин, Ю.А. Конин, В.А. Щербакова, Р.Р. Кашина // Приборы и техника эксперимента. – 2020. – № 4. – С. 45–50. DOI: 10.31857/S0032816220050018

17. Micro-characterisation of erbium-doped fibers using a Raman confocal microscope / F. Sidiroglou, S.T. Huntington, A. Roberts, G.W. Baxter // Optics Express. – 2005. – 13. – P. 5506–5512. DOI: 10.1364/OPEX.13.005506

18. Sidiriglou F., Roberts A., Baxter G.W. Investigation of erbium dopant distribution in silica optical fibers with fluorescence-based measurements using a near-field scanning microscope // Optical Engineering. – 2014. – 53(12). – P. 126104. DOI: 10.1117/1.OE.53.12.126104

19. Special Optical Fiber Preform Layers 3D-Reconstruction / Y.A. Kons­tantinov, K.P. Latkin, F.L. Barkov, A.S. Smirnov, M.M. Poskrebyshev,
V.P. Pervadchuk, D.B. Vladimirova, Y.A. Konin, A.I. Garanin, V.V. Burdin // Scientific Visualization. – 2017. – Vol. 9, № 4. – P. 47–58. DOI: 10.26583/sv.9.4.05

20. Метод измерения абсолютной концентрации ионов эрбия
в преформе активного волокна / К.П. Латкин, А.С. Смирнов, Ю.А. Константинов, В.В, Бурдин // Вестник Перм. федерал. исслед. центра. – 2018. – № 4. – С. 21–26. DOI: 10.7242/1998-2097/2018.4.3

21. Автоматизированные распределенные методы исследования анизотропных волоконных световодов, легированных ионами эрбия / Ф.Л. Барков, В.В. Бурдин, А.С. Смирнов, К.П. Латкин, Ю.А. Константинов, Я.Д. Токарева, М.В. Ременникова // Наука и современность. – 2016. – С. 96–101.

22. Оценка мощности люминесценции сердцевины заготовки волоконных световодов для измерения концентрации активных ионов / К.П. Латкин, В.В. Бурдин, Ю.А. Константинов, А.С. Смирнов,
В.П. Первадчук // Фотон-экспресс. – 2019. – № 6 (158). – С. 170–171. DOI: 10.24411/2308-6920-2019-16085

23. Vivona M., Zervas M.N. Instrumentation for simultaneous non-destructive profiling of refractive index and rare-earth-ion distributions in optical fiber preforms // Instruments. – 2018. – 2(4), 23. DOI: 10.3390/instruments2040023

24. Разработка оптического метода анализа концентрации гидроксильных групп в образцах из чистого кварца в области длины волны 1400 нм / В.В. Бурдин, Д. Клод, Ю.А. Константинов, А.С. Смирнов, В.П. Первадчук // Прикладная фотоника. – 2018. – Т. 5, № 4. –
С. 420–434. DOI: 10.15593/2411-4367/2018.4.09

25. Многостадийный контроль качества активных волоконных световодов / В.В. Бурдин, Ю.А. Константинов, Д. Клод, К.П. Латкин, М.Е. Белокрылов, А.И. Кривошеев, М.К. Цибиногина // Приборы и техника эксперимента. – 2021. – № 5. – С. 138–146. DOI: 10.31857/S0032816221050037

Чтобы получать качественные соединения при электронно-лучевой сварке (ЭЛС), необходимо проводить данный процесс при оптимальных параметрах ЭЛС. Актуальность данной задачи в том, что основным методом отработки режимов сварки и выбора оптимальных параметров ЭЛС является сварка образцов изделия. Применение прототипа системы поддержки принятия технологических решений для процесса ЭЛС позволит получить готовые решения для сварки изделия
и минимизировать затраты на отработку технологического решения для процесса ЭЛС. Цель исследования: сокращение времени подбора оптимальных технологических параметров процесса электронно-лучевой сварки изделий и повышение качества сварных соединений. Результаты: разработанный прототип системы поддержки принятия технологических решений для процесса ЭЛС состоит из трех программных частей: ПО технолога, ПО моделирования ЭЛС и базы данных. В качестве средств реализации программы были выбраны системы управления базами данных MySQL и программирования Embarcadero RAD Studio. Связующим звеном программных компонентов прототипа выступает база данных, позволяющая хранить и обрабатывать результаты математического и имитационного моделирования, набор готовых технологических решений, а также информацию о свариваемых деталях, параметрах техпроцесса и результатах сварки. Практическая значимость: данный прототип предоставляет пользователю возможность не только протоколировать технологический процесс сварки, но и выбирать готовые технологические решения, осуществлять моделирование процесса ЭЛС по заданным технологическим параметрам и находить технологические параметры для новых деталей. Применение предложенного прототипа позволяет минимизировать затраты предприятия на отработку технологического процесса ЭЛС,
а также создать информационную базу по проведенным сваркам изделий и готовым технологическим решениям процесса ЭЛС.

Ключевые слова: электронно-лучевая сварка, электронный луч, моделирование процесса, технологические параметры сварки, прототип.

Мурыгин Александр Владимирович (Красноярск, Россия) – доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой «Информационно-управляющие системы» Сибирского государственного университета науки и технологий им. акад. М.Ф. Решетнева (660037, Красноярск, пр. им. газеты «Красноярский рабочий», 31, e-mail: avm514@mail.ru).

Тынченко Вадим Сергеевич (Красноярск, Россия) – кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры «Информационно-управляющие системы» Сибирского государственного университета науки и технологий им. акад. М.Ф. Решетнева (660037, Красноярск,
пр. им. газеты «Красноярский рабочий», 31, e-mail: vadimond@mail.ru).

Курашкин Сергей Олегович (Красноярск, Россия) – аспирант кафедры «Информационно-управляющие системы» Сибирского государственного университета науки и технологий им. акад. М.Ф. Решетнева (660037, Красноярск, пр. им. газеты «Красноярский рабочий», 31, e-mail: scorpion_ser@mail.ru).

Бочаров Алексей Николаевич (Красноярск, Россия) – кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры «Информационно-управляющие системы» Сибирского государственного университета науки и технологий им. акад. М.Ф. Решетнева (660037, Красноярск, пр. им. газеты «Красноярский рабочий», 31, e-mail: sibalexbo@gmail.com).

1. Саломатова Е.С. Электронно-лучевая сварка – от изобретения до наших дней // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Машиностроение, материаловедение. – 2013. – № 1. – С. 74–87.
2. Состояние и перспективы развития электронно-лучевой сварки / В.В. Башенко, В. Б. Вихман, А.Н. Козлов, И.С. Гайдукова // Технологии и оборудование электронно-лучевой сварки 2008: материалы Первой Санкт-Петербург. междунар. науч.-техн. конф. – СПб: Агентство «Вит-Принт», 2008. – С. 5–21.
3. Zhiqiang Li, Chen Wei. Application progress of power beam processing technology in aeronautical industry // Acta Aeronautica et Astronautica Sinica. – 2022. – 43(4): 526882 (in Chinese). DOI: 10.7527/S1000-6893. 2022. 26882
4. Управление электронно-лучевой сваркой / В.Д. Лаптенок, А.В. Мурыгин, Ю.Н. Серегин, В.Я. Браверман; под ред. В.Д. Лаптенка. – Красноярск: САА, 2000. – 234 с.
5. Валь Маттиас. Обработка элементов силовых передач электронным лучом с малой деформацией и эффектом нескольких процессов // Технологии и оборудование ЭЛС – 2011: материалы Санкт-Петербург. междунар. науч.-техн. конф. – СПб: Изд-во Политехн. ун-та, 2011. – С. 15–26.
6. Sandhya V., Naga Phani Sastry M., Hema Chandra Reddy K. Influence of welding speed, voltage, and beam current on the microstructure and mechanical properties of electron beam-welded titanium radial joints, materials today: Proceedings. – URL: https://doi.org/10.1016/j.matpr.2022.04.808
7. Simulation model of the electron beam welding process for the formation of the effective technological parameters during the welding of aerospace structures / S. Kurashkin, V. Bukhtoyarov, A. Myrugin, A. Bocharov, Y. Seregin, D. Rogova // 2022 21st International Symposium INFOTEH-JAHORINA (INFOTEH). – IEEE, 2022. – Р. 1–5.
8. Путилова А.О., Голубев В.В. Предотвращение специфических дефектов ЭЛС при сварке изделий больших толщин [Электронный ресурс] // Актуальные проблемы авиации и космонавтики: материалы
9. V Междунар. науч.-практ. конф., посв. Дню космонавт. / Сиб. ГУ им. М.Ф. Решетнева. – Красноярск, 2019. – С. 553–555. – URL: https://apak.sibsau.ru/page/materials Электронно-лучевая сварка: монография / Г.М. Младенов, Д.Н. Трушников, В.Я. Беленький, Е.Г. Колева. – Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2014. – 374 с.
10. Григорьев В.В., Муравьев В.И., Бахматов П.В. Исследование возникновения специфических дефектов электронно-лучевой сварки (ЭЛС) титановых сплавов // Сварочное производство. – 2019. – С. 36–42.
11. Modeling and optimization of electron beam welding of steels / G. Mladenov, E. Koleva, V.Ya. Belenky, D.N. Trushnikov // Bulletin of the Perm National Research Polytechnic University. Mechanical engineering, materials science. – 2014. – Vol. 16, № 4. – P. 7–21.
12. Experimental investigations, inputoutput modeling, and optimization of spiking phenomenon in electron beam welding of ETP copper plates / P.K.C. Kanigalpula, S. Jaypuria, D.K. Pratihar, M.N. Jha // Measurement. – 2018. – Vol. 129, № 1. – P. 302–318.
13. Optimization possibility of beam scanning for electron beam welding: Physics understanding and parameters selection criteria / M. Luo, R. Hu, T. Liu, B. Wu, S. Pang // International Journal of Heat and Mass Transfer. – 2018. – Vol. 127, № 1. – P. 1313–1326.
14. Multicriterial optimization strategies for electron beam welding processes / E. Koleva, L. Koleva, Dm. Trushnikov, G. Kolev, Z. Petrova // Journal of Physics: Conference Series 2240. – 2022. – 012038 p. – URL: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/2240/1/012038. DOI:10.1088/1742-6596/2240/1/012038
15. Применение параллельных вычислений для исследования испарения при электронно-лучевой сварке / Е.С. Саламатова, Д.Н. Трушников, А.И. Цаплин, В.Я. Беленький // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Аэрокосмическая техника. – 2014. – № 39. – С. 96–108.
16. Саломатова Е.С., Трушников Д.Н., Цаплин А.И. Моделирование процессов испарения при электронно-лучевой сварке с динамическим позиционированием электронного пучка // Известия Тульск. гос. ун-та. Технические науки. – 2015. – № 6–2. – С. 124–133.
17. Влияние теплофизических свойств материалов на выбор режима ЭЛС / В.С. Грибков, В.Н. Мартынов, А.С. Кожеченко, А.В. Щербаков // Электрометаллургия. – 2015. – № 9. – С. 30–35.
18. Захаров А.С., Беленький В.Я. Перевод процесса изготовления изделия с автоматической аргонодуговой сварки на электронно-лучевую. Подбор режима ЭЛС // Электрофизические методы обработки в современной промышленности: материалы V Междунар. науч.-практ. конф. молод. ученых, аспир. и студ. / Перм. нац. исслед. политехн. ун-т. – Пермь, 2022. – С. 401–404.
19. Mathematical modelling of waveguide paths by electron-beam welding / S. Kurashkin [et al.] // Procedia Computer Science. – 2022. – Т. 200. – P. 83–90.
20. Электронно-лучевая сварка колес зубчатых из теплоустойчивой стали ЭИ – 415 / А.В. Свиридов, А.С. Воробьев, В.Н. Батраков, А.Л. Каменева // Электронно-лучевая сварка и смежные технологии: материалы IV Междунар. конф. / Науч.-исслед. ун-т «МЭИ». – М., 2021. – С. 192–208.
21. Исаев С.Л. Повышение качества сварного шва тонкостенных паяных оболочек из коррозионностойкой стали // Современные материалы, техника и технологии: материалы 5-й Междунар. науч.-практ. конф. – Курск: Университетская книга, 2015. – С. 61–64.
22. Коновалов А.В. Теория сварочных процессов. – М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана. 2007. – 52 с.
23. Программная система математического моделирования процесса электронно-лучевой сварки / А.В. Мурыгин, В.С. Тынченко, С.О. Курашкин, А.Н. Бочаров, В.Е. Петренко // Сибирский аэрокосмический журнал. – 2021. – № 2. – Т. 22. – С. 261–274.
24. MySQL [Электронный ресурс]. – URL: https://www.mysql.com/ (дата обращения: 01.05.2021).
25. MySQL для больших данных / Ш. Чаллавала, Дж. Лакхатария, Ч. Мехта, К. Патель. – М.: ДМК Пресс, 2018. – 226 с.

Объектом исследования является децентрализованный электротехнический комплекс (ЭТК) нефтегазодобывающего предприятия с объектами распределенной генерации. Предметом исследования является процесс генерации и потребления электрической энергии элементами децентрализованного ЭТК нефтегазодобывающего предприятия. Процесс генерации в ЭТК представлен газотурбинными электростанциями, работающими на попутном нефтяном газе, процесс потребления электроэнергии представлен объектами электроснабжения и объектами механизированной добычи нефти. Цель: разработка мультиагентной системы (МАС) управления для обеспечения надежности режима функционирования ЭТК нефтегазодобывающего предприятия. Под надежностью функционирования подразумевается нормативный баланс генерируемой и потребляемой мощности в электрической сети. Результаты: разработана структура связи элементов ЭТК в рамках МАС, сформирован алгоритм решения задачи оптимизации электрических режимов в терминах мультиагентных систем, рассмотрен массив данных о топологии сети и мощностях объектов нефтегазодобывающих предприятий, выбраны схемы замещения и модели элементов ЭТК, проанализированы возможные режимы функционирования элементов, созданы сценарии поведения агентов мультиагентной системы. Практическая значимость: выполнен анализ типичных ЭТК нефтегазодобывающих предприятий, выполнена классификация моделей газотурбинных установок для реализации в МАС, предложена структура МАС управления ЭТК для решения задач обеспечения надежности режима функционирования и утилизации попутного нефтяного газа.

Ключевые слова: электротехнический комплекс, мультиагентная система управления, газотурбинная электростанция, моделирование электрических режимов.

Павлов Николай Владимирович (Пермь, Россия) – аспирант, младший научный сотрудник кафедры «Микропроцессорные средства автоматизации» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29,
e-mail: pnv@msa.pstu.ru).

Петроченков Антон Борисович (Пермь, Россия) – доктор технических наук, доцент, заведующий кафедрой «Микропроцессорные средства автоматизации» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: pab@msa.pstu.ru).

1. Khalghani M.R., Verma V., Khushalani Solanki S., Solanki J.M. Resilient networked control of inverter-based microgrids against false data injections // Electronics. – 2022. – 11(5):780. – URL: https://doi.org/10.3390/electronics11050780
2. Barik P.K., Shankar G., Sahoo P.K. Investigations on split-source inverter based shunt active power filter integrated microgrid system for improvement of power quality issues // J. Electr. Eng. Technol. – 2022. – URL: https://doi.org/10.1007/s42835-022-00999-3
3. Винокур В.М., Кавалеров Б.В., Петроченков А.Б. Программный комплекс для математического моделирования автономных мини-электростанций // Электричество. – 2007. – № 3. – C. 2–7.
4. A multi-agent deep reinforcement learning approach enabled distributed energy management schedule for the coordinate control of multi-energy hub with gas, electricity, and freshwater / Guozhou Zhang, Weihao Hu, Di Cao, Zhenyuan Zhang, Qi Huang, Zhe Chen, Frede Blaabjerg // Energy Conversion and Management. – 2022. – Vol. 255. – 115340. – URL: https://doi.org/10.1016/j.enconman.2022.115340
5. A Multi-Agent Framework for Operation of a Smart Grid / Ruchi Gupta, Deependra Kumar Jha, Vinod Kumar Yadav, Sanjeev Kumar // Energy and Power Engineering. – 2013. – № 5. – P.1330–1336.
6. Marcos Tostado-Véliz, Salah Kamel, Francisco Jurado. Power flow solution of Ill-conditioned systems using current injection formulation: analysis and a novel method // International Journal of Electrical Power & Energy Systems. – 127(106669). DOI: 10.1016/j.ijepes.2020.106669
7. Bernd M. Buchholz, Zbigniew A. Styczynski. Smart grids – fundamentals and technologies in electricity networks // Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2014. – 396 с.
8. Павлов Н.В., Петроченков А.Б., Ромодин А.В. Мультиагентный подход к моделированию систем электроснабжения с распределенной генерацией // Электротехника. – 2021. – № 11. – С. 2–8.
9. Pavlov N.V., Petrochenkov A.B. Multi-agent approach to modeling of electrotechnical complexes elements at the oil and gas production enterprises // 2021 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (ElConRus) [Electronic resource]: [Proc. Conf.]; Jan. 26–28, 2021, St. Petersburg, Moscow, Russia / IEEE Russia North-West section, IEEE Russia section, St. Petersburg Electrotechn. Univ. LETI, National Research Univ. of Electronic Technology MIET, Glyndwr Univ. – [S. l.]: IEEE, 2021. – P. 1504–1508. – URL: https:// iee-explore.ieee.org/document/9396506 (дата обращения: 25.05.2021). DOI: 10.1109/ElConRus51938.2021.9396506
10. Pavlov N.V., Romodin A.V., Petrochenkov A.B. Ensuring reliability in the operational management of the power supply system modes of the mineral industries enterprises // Proceedings of the 2020 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (ElConRus): [Proc. Conf.]; Jan. 27–30, 2020, St. Petersburg, Moscow, Russia / IEEE Russia North-West section, IEEE Russia section, St. Petersburg Electrotechn. Univ. LETI, National Research Univ. of Electronic Technology MIET, Glyndwr Univ. – [S. l.]: IEEE, 2020. – P. 1287–1290.
11. Development of methods for modeling of oil and gas producing enterprises electrotechnical complexes / A.V. Romodin, D.Y. Leyzgold, S.V. Mishurinskikh, N.V. Pavlov, A.S. Semenov // Journal of Physics: Conference Series. – 2021. – Vol. 1886. – Art. 012003. – 7 p.
12. Тюкин И.Ю., Терехов В.А. Адаптация в нелинейных динамических системах. – СПб: ЛКИ, 2008. – 384 с. (Сер. Синергетика: от прошлого к будущему).
13. Обеспечение надежности расчетов по планированию и оперативной коррекции графиков потребления электрической мощности / А.С. Полижаров, Б.И. Макоклюев, А.В. Антонов, А.А. Басов, Ю.Э. Алла // Энергия единой сети. – 2021. – № 2 (57). – 58 с.
14. Активное управление электрической сетью на базе концепции цифрового двойника / Н.В. Томин, В.Г. Курбацкий, В.А. Борисов, С.П. Музалев // Энергия единой сети. – 2021. – № 2 (57). – 42 с.
15. Петроченков А.Б., Ромодин А.В., Хорошев Н.И. Об одном формализованном методе оценки управленческих решений (на примере управления электротехническими объектами) // Научно-технические ведомости СПбГПУ. – 2009. – № 5 (87). – С. 166–171.
16. Петроченков А.Б. О подходах к оценке технического состояния электротехнических комплексов и систем // Известия высших учебных заведений. Машиностроение. – 2012. – № 12. – С. 16–21.
17. Кабышев А.В., Обухов С.Г. Расчет и проектирование систем электроснабжения: справ. материалы по электрооборудованию: учеб. пособие / Томск. политехн. ун-т. – Томск, 2005. – 168 с.
18. Приказ Министерства энергетики РФ от 23 июня 2015 г. N 380 «О порядке расчета значений соотношения потребления активной и реактивной мощности для отдельных энергопринимающих устройств (групп энергопринимающих устройств) потребителей электрической энергии» // Доступ из справ.-правовой системы КонсультантПлюс.
19. Rowen W.I. Simplified Mathematical Representations of single-shaft gas turbines in mechanical drive services // Turbo Mach. Int. – 1992. – Vol. 33, № 5. – P. 26–32.
20. Dynamic models package „Standard-1“, GMB Dynamic models for PSS® Soft-ware product suite, Revision 1.7 / October 2012.
21. Kavalerov B.V., Petrochenkov A.B., Odin K.A., Tarasov V.A. A method for development of software packages for mathematical simulation of electric power systems // Russian Electrical Engineering. – 2015. – Vol. 86. – № 6. – P. 331–338. DOI: 10.3103/S1068371215060085
22. Working group on prime mover and energy supply models for system dynamic performance studies. Dynamic models for combined cycle plants in power system stud-ies. – IEEE Trans. Power Syst, 1994. – Vol. 9, № 3. – P. 1698–1708.
23. Kunitomi K., Kurita A., Okamoto H. Modeling Frequency Dependency of gas turbine output // Power Eng. Soc. Winter Meet. – 2001. –IEEE. – Vol. 00, № C. – P. 678–683.
24. CIGRE Task Force C4.02.25. Modeling of Gas Turbines and Steam Turbines in Combined Cycle Power Plants. December, 2003.
25. Power System Dynamic Performance Committee, Power System Stability Subcom-mittee. Dynamic Models for Turbine-Governors in Power System Studies. – IEEE PES Re-source Center, 2013.
26. NERC MOD-027-1 – List of Acceptable Models for Use in Dynamic Simulation, PJM Interconnection. – 2014. – P. – P. 1–6.
27. Бахмисов, О.В. Выбор моделей газотурбинных и парогазовых установок для расчётов переходных процессов в электроэнергетической системе: дис. … канд. тех. наук: 05.14.02. – М., 2018. – 135 с.
28. ГОСТ 27430-87 (МЭК 34-10). Машины электрические вращающиеся, Условные обозначения для описания синхронных машин // Доступ из справ.-правовой системы КонсультантПлюс.
29. Гуревич Ю.Е., Илюшин П.В. Особенности расчетов режимов в энергорайонах с распределенной генерацией: монография. – Н. Новгород: Изд-во НИУ РАНХиГС, 2018. – 280 с.

Развитие авиационной промышленности и летательных аппаратов напрямую зависит реализации систем автоматического управления (САУ) газотурбинных двигателей (ГТД). Создание распределенной САУ авиадвигателя является сложной задачей, требующей широкого комплекса исследовательских и проектных работ, так как ГТД является нелинейным объектом с неопределенным математическим описанием (недетерминированный объект). Цифровое управление ГТД не исключает проблем, связанных с неопределенностью управления параметрами объекта при обычной работе и при наличии помех. Необходимо брать во внимание инерционные свойства двигателя, встроенных эталонных моделей, а также обеспечивать требуемый запас устойчивости. Цель исследования: синтез нового алгоритма построения адаптивного нечеткого регулятора
с применением нейронечеткой технологии. Методы: предлагается новый подход построения адаптивных нейронечетких регуляторов для управления недетерминированными объектами
в системе MISO. Рассмотрена модификация адаптивных нейронечетких регуляторов на базе Anfis-сети, где применен адаптивный фаззификатор с треугольными функциями принадлежности, вершины которых перемещаются согласно среднеарифметическому значению «пройденного» пути,
а основания соответствуют нормированному интервалу 0–1. Нечеткая композиция выполнена
с помощью полиномов Сугено с настройкой по методу наименьших квадратов и дефаззификация по методу средневзвешенного значения. Результаты: разработанная модификация построения адаптивного нейронечеткого регулятора на базе Anfis-сети, сети с сохранением адаптации
к внешним возмущениям в системе MISO обеспечивает сокращение времени переходного процесса более 9,5 % по сравнению с Anfis-сетью до модификации, а также уменьшение перерегулирования для отдельных контуров в ходе эксперимента с системой автоматического управления авиационного газотурбинного двигателя. Практическая значимость: результаты выполненных исследований могут быть использованы для построения адаптивных нейронечетких регуляторов
с целью управления нестационарными объектами и объектами с неполным (недостаточным) математическим описанием, в том числе в управлении камерой сгорания ГТД. Это позволяет существенно снизить неопределенность в работе камеры сгорания, обеспечив минимум выделения вредных веществ и гарантированную тягу летательного аппарата.

Ключевые слова: нейронечеткое управление, Anfis-сеть, метод наименьших квадратов, полиномы Сугено, метод средневзвешенного значения, фаззификатор, дефаззификатор

Никулин Вячеслав Сергеевич – аспирант кафедры «Автоматика и телемеханика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29,
e-mail: kalif23@yandex.ru)

1. Леготкина Т.С., Хижняков Ю.Н. Модификация метода активной адаптации объектов // Нейрокомпьютеры, разработка, применение. – М., 2017. – № 6. – С. 39–44.
2. Леготкина Т.С., Хижняков, Ю.Н. Модификация метода центроида // Вестник Ижев. гос. техн. ун-та. – 2011. – № 1. – С. 122–125.
3. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечёткие системы / пер. с польск. И.Д. Рудинского. – М.: Горячая линия–Телеком, 2006. – 452 c.
4. Хижняков Ю.Н. Нечеткое, нейронное и гибридное управление: учеб. пособие. – Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2013. – 303 с.
5. Takagi T., Sugeno M. Fuzzy identification of systems and applications to modeling and control // IEEE Trans. On SMC. – 1985. – 15.– P. 116–132. (Industrial application of fuzzy logic control).
6. Гостев В.И. Проектирование нечетких регуляторов для систем автоматического управления. – СПб: БХВ-Петербург, 2011. – 416 с.
7. Гостев В.И. Системы управления с цифровыми регуляторами: справочник. – Киев: Тэхника, 1990. – 280 с.
8.  Пегат А. Нечёткое моделирование и управление: пер. с англ. – М.: Бином, 2009. – 798 с.
9. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / пер. с польск. И.Д. Рудинского. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 344 с.
10. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MatLab и FuzzyTech. – СПб: БХВ-Петербург, 2005. – С. 736.
11. Штовба С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MatLab. – М.: Горячая линия–Телеком, 2007. – 288 с.
12. Адаптивный виртуальный измеритель вредных веществ в камере сгорания ГТД с применением нечеткой логики / В.С. Никулин [и др.] // Труды МАИ: электрон. журнал. – 2020. – № 116. – URL: http://www.mai.ru/science/trudy/published.php?ID=48577
13. Девятков В.В. Системы искусственного интеллекта: учеб. пособие для вузов. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001. – 352 с. (Сер. Информатика в техническом университете).
14. Ярушкина Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем: учеб. пособие. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 320 с.
15. Хижняков Ю.Н., Южаков А.А. Нейронечеткий регулятор частоты газотурбинного двигателя // Приборы. – 2010. – № 5. – С. 17–21.
16. Бобырь М.В., Кулабухов С.А. Дефаззификация вывода из базы нечетких правил на основе метода разности площадей // Вестник компьютерных и информационных технологий. – 2015. – № 9. – С. 32–41.
17. Антонов В.Н., Терехов В.А., Тюкин И.Ю. Адаптивное управление в технических системах: учеб. пособие. – СПб: Изд-во С.-Петерб. ун-та, 2001. – 244 с.
18. Лихтарников Л.М., Сукачева Т.Г. Математическая логика: курс лекций. Задачник-практикум. – СПб.: Лань, 1999. – 288 с.
19. Синяков А.Н., Шаймарданов Ф.А. Системы автоматического управления ЛА и их силовыми установками. – М.: Машиностроение, 1991. – 320 с.
20. Zadeh L.A. Outline of a New Approach to Analysis of Complex Systems and Decision Processes // 1EEE Trans. Syst. Man Cybern. SMC-1. – 1973. – P. 28–44.
21. Применение нечеткой логики для создания имитационной модели управляющих действий летчика / Д.В. Верещиков, В.А. Волошин, С.С. Ивашков, Д.В. Васильев // Труды МАИ. – 2018. – № 99. – URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=91926
22. Терехов В.А. Нейросетевые системы управления. – М.: Высшая школа, 2002. – 183 с.
23. Усков А.А., Кузьмин А.В. Интеллектуальные технологии управления. Искусственные нейронные сети и нечеткая логика. – М.: Горячая линия–Телеком, 2004. – 143 с.
24. Mamdani E.H. Application of fuzzy algorithms for the control of a simple dynamic plant // Proc. IEEE. – 1974. – P. 121–159.
25. Jang J.-S.R. ANFIS: Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System // IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. – May/June 1993. – 23(3). – P. 665–685.
26. Васильев В.И., Идрисов И.И., Макаров А.С. Вопросы синтеза и технической реализации нейросетевых алгоритмов управления газотурбинным двигателем // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. – 2010. – № 5. – С. 44–52.

Обеспечение безопасности важных государственных объектов Российской Федерации занимает особое место в системе обеспечения национальной безопасности страны. Это определяется как их значимостью для жизнедеятельности общества и государства, так и тяжестью последствий в случаях аварий, катастроф и террористических акций на этих объектах. На данном этапе построения системы безопасности, в частности системы физической защиты (СФЗ), включает
в себя инженерно-технические средства защиты, службу безопасности объекта и нормативно-правовые документы. Для эффективного функционирования безопасности важных государственных объектов необходима разработка соответствующих методов и моделей, обеспечивающих адекватную реакцию сил, средств и подсистем безопасности на чрезвычайные ситуации. Вопросы организации, функционирования, управления инфраструктурой и обеспечения комплексной безопасности важных государственных объектов, особенно в кризисных ситуациях, недостаточно изучены и требуют специального рассмотрения. Одним из методов, позволяющих изучить и смоделировать конкретную ситуацию, является метод моделирования принятия решения. Настоящее исследование направлено на разработку методов и моделей, ориентированных на совершенствование управления принятия решений в системе обеспечения безопасности, в условиях информационной неопределенности с целью предотвращения возникновения чрезвычайных ситуаций. Цель: совершенствование управления принятия решений в системе обеспечения безопасности важных государственных объектов с использованием методов и моделей. Результаты: в данной работе впервые создана авторская динамическая модель, принятия уровневого управленческого решения в системе обеспечения безопасности важных государственных объектов. Разработана методика проведения экспертного анализа состояния безопасности системы физической защиты важных государственных объектов (на основе имитационной модели в виде программного продукта)
с получением количественных оценок результативности. Сформулированы научно-обоснованные технические и технологические решения, позволяющие создавать эффективные системы обеспечения комплексной безопасности важных государственных объектов. Практическая значимость: авторские методики внедрены на важные государственные объекты, в том числе и на все атомные электростанции станции Российской Федерации.

Ключевые слова: комплексная безопасность, методы, модели, силы охраны, нарушители, важные государственные объекты, столкновения сил охраны и нападения.

Олейник Александр Сергеевич (Москва, Россия) – кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры «Управление органами внутренних дел в особых условиях» Академии управления МВД России (125171, Москва, ул. Зои и Александра Космодемьянских, 8, e-mail: Asoleynik@mail.ru).

1. Кузьминых С.И. Системный подход к обеспечению комплексной безопасности объектов информатизации топливно-энергетического комплекса // Информационные ресурсы России. – 2018. – № 3.
2. Олейник А.С. Совершенствование безопасности важных государственных объектов с помощью математически-игровых методов // Экология и развитие общества. – 2020. – № 4. – С. 9–14.
3. Олейник А.С. Методика обработки результатов вычислительных экспериментов с применением ситуационного моделирования // Экология и развитие общества. – 2020. – № 4. – С. 62–67.
4. Олейник А.С. Методы и модели принятия решений по охране и обороне важных государственных объектов: монография. – М.: Изд-во Акад. управления МВД России, 2017.
5. Олейник А.С. Применение методов системного анализа, математического моделирования и специального программного обеспечения для создания комплексных систем безопасности и антитеррористической защиты объектов: монография. – М.: Изд-во ЦНТБ пищ. пром-ти, 2017.
6. Цыгичко В.Н. Руководителю о принятии решения: монография. – М.: Красанд, 2010.
7. Цыгичко В.Н. Модели в системе принятия военно-стратегических решений в СССР. – М.: Империум-Пресс, 2005.
8. Цыгичко В.Н. Обеспечение безопасности критических инфраструктур в США (аналитический обзор) // Труды Института системного анализа РАН. – М., 2006.
9. Баленко С.В. Модели и методы управления операциями специального назначения. – М.: Раритет, 2002.
10. Качанов С.А. Технологии повышения безопасности объектов повышенного риска // Технологии гражданской безопасности. – 2013.
11. Качанов С.А. Технологии комплексной обработки пространственных данных в интересах защиты населения и территорий от угроз природного и техногенного характера // Технологии гражданской безопасности. – 2017.
12. Качанов С.А. Национальный центр управления в кризисных ситуациях в системе антикризисного управления России // Наука и безопасность. – 2012.
13. Козьминых С.И. Математическое моделирование информационной безопасности органа внутренних дел // Актуальные вопросы управления в социально-экономических системах: сб. науч. тр. всерос. науч. семинара. – М., 2018. – С. 41–51.
14. Козьминых С.И. Методические основы проектирования и внедрения интегрированных систем безопасности на объектах информатизации топливно-энергетического комплекса // Информационные ресурсы России. – 2018. – С. 2–7.
15. Козьминых С.И. Информационное противоборство и геополитика // Информационная безопасность в банковско-финансовой сфере: сб. науч. работ участ. ежегод. междунар. молодеж. науч.-практ. конф. в рамках V Междунар. форума «Как попасть в пятерку?». – М., 2018. – С. 8–13.
16. Акимов В.А., Бедило М.В., Сущев С.П. Исследование чрезвычайных ситуаций природного, техногенного и биолого-социального характера современными научными методами: монография. – М.: Изд-во Всерос. НИИ по проблемам гражд. обор. и чрезвыч. ситуац. МЧС России, 2021.
17. Акимов В.А. Приложение общей теории безопасности к исследованию чрезвычайных ситуаций природного, техногенного и биолого-социального характера // Технологии гражданской безопасности. – 2021. – С. 13–28.
18. Риски и правовые возможности нацпроектов в РФ: моделирование безопасности / А.С. Олейник [и др.] // International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering (Scopus). – 2019 – P. 21.
19. Олейник А.С. Анализ современных программных средств оценки уязвимости системы обеспечения безопасности объектов топливно-энергетического комплекса // Информационные ресурсы России. – М., 2019. – № 6. – С. 7–12.
20. Риски, прогнозирование и правовые возможности ситуационного анализа для управления в социально-экономических системах / А.С. Олейник [и др.] // Journal of Advanced Research in Dynamical and Control Systems. – 2020. – P. 12.
21. Блокчейн-технологии в управлении социально-экономи­ческими системами: исследование юридической практики / А.С. Олейник [и др.] // Revista inclusiones. – 2020. – P. 10.
22. Умный город: интеграция информационных и коммуникационных технологий с целью развития окружающей среды и устойчивости экосистем / А.С Олейник [и др.] // Journal of Environmental Management and Tourism. – 2020. – P. 7.
23. Модели потери работы социально-экономических систем / А.С. Олейник [и др.] // Revista inclusiones. – 2020. – P. 17.
24. Олейник А.С. Методика использования математической модели для совершенствования принятия решений в системе обеспечения безопасности важных государственных объектов // Вестник экономической безопасности. – 2018. – № 3. – С. 301–304.
25. Олейник А.С. Моделирование безопасности и защищённости критически важных объектов // Железнодорожный транспорт: ежемес. науч.-теор. техн.-экон. журнал. – 2017. – № 9. – С. 56–57.