Рассматривается вопрос непрерывного регулирования напряжения на высокой стороне двухтрансформаторной  подстанции с одним двухподдиапазонным реакторно-тиристорным регулятором напряжения при изменении тока нагрузки и его влияния на показатели качества электроэнергии и эффективность энергопотребления в системах промышленного электроснабжения. Цель исследования: поддержание напряжения у потребителей на номинальном значении, уменьшение дополнительного расхода электроэнергии и повышение надежности питания потребителей при повышении тока нагрузки. В результате достижения поставленной цели улучшается эффективность работы силовых трансформаторов подстанции и потребителей электроэнергии, а также обеспечивается надежность питания и нормальная работа потребителей, сохраняется срок службы трансформаторов. Практическая значимость работы заключается в новом принципе построения двухтрансформаторной подстанции с одним двухподдиапазонным реакторно-тиристорным регулятором напряжения и способе непрерывного регулирования напряжения при изменении тока нагрузки. Для проведения исследований стационарных и динамических процессов двухтрансформаторной  подстанции использовался метод математического моделирования с применением программного средства MatLab. На модели двухтрансформаторной подстанции выполнена апробация способа непрерывного регулирования напряжения на входе подстанции на основе предложенного регулятора напряжения. Результаты: исследование проводилось в среде MatLab на разработанной модели двухтрансформаторной подстанции с одним двухподдиапазонным реакторно-тиристорным регуля­тором напряжения мощностью 1000 кВ·А и напряжением 6 / 0,4 кВ при номинальном, промежуточном и максимальном уровне нагрузки. Результаты численных экспериментов в стационарных и динамических процессах подтверждали, что предлагаемый регулятор напряжения поддерживает уровень напряжения у потребителей на номинальном значении и сохраняет высокое значение энергетической эффективности установки.

Ключевые слова: двухтрансформаторная подстанция, коэффициент загрузки, высоковольтный выключатель, двухподдиапазонный реакторно-тиристорный регулятор напряжения, системы импульсно-фазового управления, активно-индуктивная нагрузка, выключатель нагрузки, качество электроэнергии и энергетические показатели.

Табаров Бехруз Довудходжаевич (Комсомольск-на-Амуре, Россия) – кандидат технических наук, доцент кафедры «Автоматизация промышленных установок» Комсомольского-на-Амуре государственного университета (681013, Хабаровский край, Комсомольск-на-Амуре, пр. Ленина, 27, e-mail: office@knastu.ru).

1. Гужов Н.П., Ольховский В.Я., Павлюченко Д.А. Системы электроснабжения: учеб. пособие. – Новосибирск: Изд-во НГТУ,
2006. – С. 154.

2. Кабышев А.В. Электроснабжение объектов. Ч. 1: Расчет электрических нагрузок, нагрев проводников и электрооборудования: учеб. пособие. – Томск: Изд-во Томск. политехн. ун-та, 2007. – С. 185.

3. Карманова Т.Е. Приемники и потребители электрической энергии систем электроснабжения: учеб. пособие / САФУ им. М.В. Ло­моносова. – Архангельск, 2015. – С. 120.

4. Головкин П.И. Энергосистема и потребители электрической энергии. – М.: Энергоатомиздат, 1979.

5. ГОСТ 113109-67. Нормы качества электрической энергии у ее приемников, присоединенных к электрическим сетям общего назначения. – М.: Изд-во стандартов, 1967.

6. Железко Ю.С. Выбор мероприятий по снижению потерь электроэнергии в электрических сетях: руководство для практ. расчётов. – М.: Энергоатомиздат, 1989. – С. 173.

7. Федоров А.А., Каменева В.В. Основы электроснабжения промышленных предприятий: учебник для вузов. – 4-е изд., перераб.
и доп. – М.: Энергоатомиздат,1984. – С. 472.

8. Адонц Г.Т., Арутюнян А.А. Методы расчёта и способы снижения расхода электроэнергии в электрических сетях энергосистем. – Ереван, 1986.

9. Зельцбург Л.М., Карпова Э.Л. О методике определения годовых нагрузочных потерь электроэнергии // Электричество. – 1989. – № 11. – С. 49–52.

10. Комлев Ю.М. Способ учёта корреляции графиков активной
и реактивной нагрузки головного участка разомкнутой сети 6–110 кВ при расчёте потерь электроэнергии // Электричество. – 1985. – № 11. – С. 46–49.

11. Цигельман И.Е. Электроснабжение гражданский зданий
и коммунальных предприятий: учебник для электромехан. спец. техникумов. – 3-е изд., испр. и доп. – М.: Высшая школа, 1988. – С. 319.

12. Сергеенков Б.Н., Киселев В.М., Акимова Н.А. Электрические машины: трансформаторы: учеб. пособие для электромех. спец. вузов / под. ред. И.П. Копылова. – М.: Высшая школа, 1989. – С. 352.

13. Маркушевич Н.С. Регулирование напряжения и экономия электроэнергии. – М.: Энергоатомиздат,1984.

14. Мельников Н.А., Солдаткина Л.А. Регулирование напряжения в электрических сетях. – М.: Энергия, 1968. – С. 152.

15. Устройство для включения, выключения и регулирования напряжения трансформаторной подстанции: пат. 2667481 Рос. Федерация, МПК Н02Р 13/00 / Климаш В.С., Табаров Б.Д.; заявл. 14.12.2017; опубл. 20.09.2018. Бюл. № 26.

16. Способ включения, выключения и регулирования напряжения трансформаторной подстанции: пат. 2622890 Рос. Федерация, МПК Н02Р 13/00. Климаш В.С., Табаров Б.Д.; заявл. 20.10.2016; опубл. 21.06.17. Бюл. № 18.

17. Блочно-модульная модель двухтрансформаторной подстанции с двухподдиапазонным реакторно-тиристорным устройством: св-во РФ № 2022611670 о регистрации программ для ЭВМ / Климаш В.С., Табаров Б.Д.; опубл. 31.01.2021. Бюл. № 2.

18. Klimash V.S., Tabarov B.D. The Method and Structure of Switching on and off, and Regulating the Voltage of a Transformer Substation // 2018 International Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies (FarEastCon). – 2018. – P. 18393187. DOI: 10.1109FarEastCon.2018.8602876

19. Klimash V.S., Tabarov B.D. Application of a reactor-thyristor device at a transformer substation // Lecture notes in networks and systems. – Germany, 2021. – P. 614–621.

20. 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.

Совершенствование алгоритмов преобразования электроэнергии силовыми полупроводниковыми преобразователями является наиболее эффективным способом обеспечения требуемого качества напряжения в точке их подключения к питающей сети. Статья посвящена анализу гармонических искажений токов в 18-пульсной схеме подключения трёх трёхуровневых активных выпрямителей напряжения (АВН) с запрограммированной формой переменного напряжения.
В качестве исследуемого объекта для получения исходных данных и анализа качества токов была выбрана силовая схема главного электропривода рабочих валков прокатной клети толстолистового стана. Особенностью данной схемы является то, что синхронный двигатель каждого рабочего валка подключается к питающей сети на основе трёх фазосдвигающих трансформаторов со сдвигами вторичных напряжений 0° (треугольник/треугольник), 20° (треугольник/многоугольник) и –20° (треугольник/многоугольник). В период промышленной эксплуатации объекта наблюдались периодические перегревы фазосдвигающих трансформаторов. На момент возникновения перегревов применялась форма переменного напряжения АВН с удалением 17
и 19 гармоник. Цель исследования: провести анализ причины возникновения и предложить рекомендации по снижению перегревов трансформаторов. Методы: с помощью программного обеспечения MatLab/Simulink разработана имитационная модель объекта исследования для оценки параметров качества электроэнергии. Результаты: проведена оценка коэффициентов нелинейных искажений и коэффициентов гармоник в спектрах токов вторичных обмоток трансформаторов и сети при трёх запрограммированных формах переменного напряжения АВН. Анализ полученных результатов определил наилучшую форму напряжения АВН с удалением 5, 7, 17 и 19 гармоник для снижения нагрева фазосдвигающих трансформаторов. Практическая значимость: представленные результаты и методика могут быть использованы для повышения эффективности преобразования электроэнергии и обеспечения электромагнитной совместимости.

Ключевые слова: силовая электроника, широтно-импульсная модуляция, преобразователь, предварительно запрограммированная ШИМ, удаление выделенных гармоник.

Маклаков Александр Сергеевич (Пермь, Россия) – кандидат технических наук, доцент, старший научный сотрудник Управления научной и инновационной деятельности Южно-Уральского государственного университета (454080, Челябинск, пр. Ленина, 76, e-mail: alexandr.maklakov.ru@ieee.org).

Лисовская Татьяна Александровна (Москва, Россия) – старший преподаватель кафедры «Электротехника» Московского политехнического университета (107023, Москва, Большая Семёновская ул., 38, e-mail: tati.lisa1625@gmail.com).

Цзин Тао (Китай) – кандидат технических наук, факультет механики и электротехники Китайского университета Цзиляна, e-mail: jingtao19940214@gmail.com

1. Medium-voltage drives: Challenges and the existing technology / H. Abu-Rub, S. Bayhan, M. Malinowski, S. Moinoddin, J. Guzinski // IEEE Power Electronics Magazine. – 2016. – Vol. 3(2). – P. 29–41.
2. The essential role and the continuous evolution of modulation techniques for voltage-source inverters in the past, present, and future power electronics / J.I. Leon, S. Kouro, L.G. Franquelo, J. Rodriguez, B. Wu // IEEE Transactions on Industrial Electronics. – 2016. – Vol. 63, № 5. – P. 2688–2701.
3. Coordinated management of electrical energy in a steelworks and a wind farm / G.A. Orcajo, J.R. Diez, J.M. Cano, J.G. Norniella, J.F. Pedrayes González, C.H Rojas // IEEE Transactions on Industry Applications. – 2022. – Vol. 58. – № 4. – P. 5488–5502.
4. Jing T., Maklakov A.S. A review of voltage source converters for energy applications // Proc. 2018 International Ural Conference on Green Energy. – Oct. 2018. – P. 275–281.
5. Retrofit of a hot rolling mill plant with three-level active front end drives / G. Alonso Orcajo, D.J. Rodríguez, J.M. Cano, J.G. Norniella, G.P. Ardura, T.R. Llera, R.D. Cifrián // IEEE Transactions on Industry Applications. – 2018. – Vol. 54, № 3. – P. 2964–2974.
6. Wu B., Narimani M. High-power converters and AC drives. New Jersey. – 2 nd ed. – Wiley-IEEE Press, 2017. – 480 p.
7. Rodriguez, J. Multilevel converters: An enabling technology for high-power applications / J. Rodriguez, L.G. Franquelo, S. Kouro, J.I. Leon, R.C. Portillo, M.A.M. Prats, M.A. Perez // Proc. IEEE. – 2009. – Vol. 97, № 11. – P. 1786–1817.
8. Rodriguez J., Jih-Sheng Lai, Peng F.Z. Multilevel inverters: a survey of topologies, controls, and applications // IEEE Transactions on Industrial Electronics. – 2002. – Vol. 49, № 4. – P. 724–738.
9. Брованов С.В. Методика расчета энергетических показателей качества преобразования энергии в трехуровневом инверторе напряжения // Научный вестник НГТУ. – 2009. – № 3 (36). – С. 131–142.
10. Николаев А.А., Гилемов И.Г. Улучшение качества напряжения в электрических сетях с активными выпрямителями за счет выбора оптимальных таблиц углов переключения ШИМ // Электротехнические системы и комплексы. – 2019. – № 4(45). – С. 35–42.
11. Николаев А.А., Гилемов И.Г., Денисевич А.С. Анализ влияния различных алгоритмов ШИМ активных выпрямителей многоуровневых ПЧ на устойчивость работы при провалах напряжения // Электротехнические системы и комплексы. – 2018. – № 3(40). – С. 55–62.
12. Николаев А.А., Гилемов И.Г. Разработка и исследование усовершенствованного алгоритма ШИМ активного выпрямителя с изменяемыми таблицами углов переключения // Вестник Иванов. гос. энергетич. ун-та. – 2020. – № 6. – С. 48–56.
13. Цзин Тао. Разработка методов расчёта и алгоритма смены предварительно запрограммированных широтноимпульсно модулируемых последовательностей переключений полупроводниковых модулей трёхфазного трёхуровневого активного выпрямителя напряжения с фиксирующими диодами: дис. … канд. техн. наук. 05.09.12 / Цзин Тао. – Челябинск, 2021.
14. Hoevenaars A., Farbis M., McGraw M. Active harmonic mitigation: What the manufacturers don't tell you // IEEE Industry Applications Magazine. – 2020. – Vol. 62. – P. 41–51.
15. Nikolaev A.A., Gilemov I.G. The dynamic operation investigation of an active rectifier control system with igct-thyristor switching angle table selection function // 2022 International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM). – 2022. – P. 492–497.
16. Providing electromagnetic compatibility of high-power frequency converters with active rectifiers at internal power supply system of cherepovets steel mill / A.A. Nikolaev, I.G. Gilemov, M.V. Bulanov, V.I. Kosmatov // Proceedings of the International Scientific Technical Conference Alternating Current Electric Drives. – Ekaterinburg, Russia. – 2021.
17. Nabae A.A, Takahashi I., Akagi H. New neutral-point-clamped PWM inverter // IEEE Transactions on Industrial Applications. – 1981. – Vol. IA–17, iss. 5. – P. 518–523.
18. Mohammed S.A., Abdel-Moamen M.A, Hasanin B. A review of the state-of-the-art of power electronics for power system applications // International Journal of Electronics and Communication Engineering. – 2013. – Vol. 1, № 1. – P. 43–52.
19. Enjeti P.N., Ziogas P.D., Lindsay J.F. Programmed PWM techniques to eliminate harmonics: A critical evaluation // IEEE Transactions on Industry Applications. – 1990. – Vol. 26, № 2. – P. 302–316.
20. Opposition-based quantum bat algorithm to eliminate lower-order harmonics of multilevel inverters / J. Islam, S.T. Meraj, A. Masaoud, M.A. Mahmud, A. Nazir, M.A. Kabir, M.M. Hossain, F. Mumtaz // IEEE Access. – 2021. – Vol. 9. – P. 103610–103626.
21. Dahidah M.S.A., Konstantinou G., Agelidis V.G. A review of multilevel selective harmonic elimination PWM: Formulations, solving algorithms, implementation and applications // IEEE Transactions on Power Electronics. – 2015. – Vol. 30, № 8. – P. 4091–4106.
22. Храмшин Т.Р., Крубцов Д.С., Корнилов Г.П. Математическая модель силовой схемы главных электроприводов прокатных станов // Электротехника: сетевой электронный научный журнал. – 2014. – Вып. 1, № 1. – С. 3–7.
23. Jing T., Maklakov A.S., Gasiyarova O.A. Research on Selective Harmonic Elimination Technique based on Particle Swarm Optimization // 2019 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus). – Saint Petersburg and Moscow, Russia, 2019. – P. 694–700. DOI: 10.1109/eiconrus.2019.8656834
24. Dynamic and steady state response analysis of selective harmonic elimination in high power inverters / J. Cheng, T. Xu, D. Chen, G. Chen // IEEE Access. – 2021. – Vol. 9. – P. 75588–75598.
25. Chengwu L., Dong B. Research on AFE technology in multi-inverter system // Proc. 5th International Conference on Measuring Technology and Mechatronics Automation; 16–17 January 2013. – Hong Kong, China. – P. 875–878.

Статья посвящена решению задачи управления перемещением груза в компьютерном тренажерном комплексе (КТК) для обучения операторов перегрузочных кранов. Актуальность исследования обусловлена высокой потребностью различных отраслей экономики РФ в высококвалифицированном персонале и потребностью решения проблемы импортозамещения в части разработки автоматизированных систем управления в профессиональном образовании. Цель исследования: повышение эффективности процесса обучения и переобучения операторов технологических установок (на примере перегрузочных машин) посредством разработки математических моделей, алгоритмов и программных модулей советующей системы КТК. Методы: для разработки советующей системы КТК использовались методы математического моделирования, теории управления, нечеткой логики. Для построения математической модели перегрузочного крана с целью имитации реального технологического процесса в КТК использовались уравнения Эйлера–Лагранжа второго рода. Программная реализация моделей и алгоритмов выполнена на языке Python. Результаты: разработаны и программно реализованы модели и алгоритмы формирования последовательности управляющих (советующих) воздействий на основе нечеткой логики для перемещения груза в виртуальной производственной среде КТК, отличающиеся использованием множества динамических параметров, определяющих показатели перегрузочного процесса, характеристики крана и конкретного оператора. Данные параметры влияют на вид функций принадлежности и базу нечетких правил и, как следствие, на результат расчета управляющих воздействий. Практическая значимость: применение КТК с советующей системой, основанной на разработанных моделях и алгоритмах, повысит эффективность обучения операторов технологических установок посредством целенаправленного формирования советующих воздействий с учетом множества значимых показателей перегрузочного процесса.

Ключевые слова: компьютерный тренажерный комплекс, советующая система, перегрузочный процесс, управляющие воздействия, нечеткая логика.

Тютюных Артем Александрович (Пермь, Россия) – аспирант кафедры «Информационные технологии и автоматизированные системы» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: artbox1g@gmail.com).

1. Имитационный динамический тренажер для отработки процессов в топочных устройствах паровых котлов / Е.А. Бойко, С.В. Пачковский, В.Н. Вольнев, Д.В. Сургутский // Теплоэнергетика. – 2022. –
№ 4. – С. 81–92.

2. Долотин Ю.Г., Коростелев Д.А. Концепция проектирования интерактивных компьютерных тренажеров и их применение в учебном процессе // Ученые записки Орлов. гос. ун-та. – 2021. – № 3 (92). –
С. 176–184.

3. Обухов А.Д. Разработка адаптивных тренажерных комплексов на основе нейросетевой архитектуры информационных систем // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2021. – № 37. – С. 5–26.

4. Файзрахманов Р.А., Полевщиков И.С., Тютюных А.А. Развитие математического и программного обеспечения компьютерных тренажерных комплексов операторов технологических установок // Актуальные проблемы повышения эффективности и безопасности эксплуатации горно-шахтного и нефтепромыслового оборудования: материалы VII Междунар. науч.-практ. конф. «Горная и нефтяная электромеханика – 2021»; Пермь, 19–21 октября 2021 г. / под общ. ред. д-ра техн. наук Г.Д. Трифанова. – Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2021. – С. 124–129.

5. Файзрахманов Р.А., Полевщиков И.С. Автоматизированное управление формированием профессиональных навыков оператора роботизированной системы с использованием нечеткой логики // Инженерный вестник Дона. – 2015. – № 4. – URL: ivdon.ru/ru/magazine/
archive/n4y2015/3283

6. Command shaping for nonlinear crane dynamics / D. Blackburn,
W. Singhose, J. Kitchen, V. Patrangenaru, J. Lawrence, K. Tatsuaki,
T. Ayako // Journal of Vibration and Control. – 2010. – Vol. 16, № 4. –
P. 477–501.

7. Advanced command shaping algorithm for nonlinear tower crane dynamics / D. Blackburn, W. Singhose, J. Kitchen, V. Patrangenaru, J. Lawrence // The 8th International Conference on Motion and Vibration Control (MOVIC 2006). – 2006.

8. Anti-sway techniques in feedback control loop of a gantry crane system A comparative assessment of PD and PD-type fuzzy logic controller / M.A. Ahmad, A.N.K. Nasir, M.S. Najib, H. Ishak // 2009 4th IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications. Xi'an. – 2009. –
P. 2483–2487.

9. Файзрахманов Р.А., Тютюных А.А., Полевщиков И.С. Математическое, алгоритмическое и программное обеспечение задачи расчета управляющих воздействий на основе нечеткой логики при моделировании перемещения груза в тренажере портального крана // Инженерный вестник Дона. – 2022. – № 1. – URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n1y2022/7384

10. Алгоритмы подавления колебаний грузов подъемно-транс­портных механизмов с использованием нечеткой логики функционирования / О.А. Шведова, А.С. Шмарловский, А.В. Марков, Т.В. Тарасевич // Доклады Белорус. гос. ун-та информатики и радиоэлектроники. – 2014. – № 1 (79). – С. 65–71.

11. Денисов И.В., Мещеряков В.А., Итяксова В.С. Моделирование системы нечеткого управления рабочим процессом стрелового крана // Омск. науч. вестник. – 2009. – № 3 (83). – С. 123–126.

12. Описание движения механизмов мостового крана уравнениями Лагранжа II рода / С.С. Енин, Е.Я. Омельченко, А.В. Белый,
Н.В. Фомин // Вестник Магнитогор. гос. техн. ун-та им. Г.И. Носова. – 2017. – Т. 15, № 3. – С. 68–73.

13. Лобов Н.А. Динамика грузоподъемных кранов. – М.: Машиностроение. – 1987. – 160 с.

14. Шмидт И.А., Калинин И.А., Пономарева Н.А. ПИД-подобный нечеткий регулятор в САР расхода жидкости // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2021. – № 38. – С. 67–89.

15. Хижняков Ю.Н., Никулин В.С., Сторожев С.А. Адаптивный нечеткий подход к управлению уровнем нефти-сырца в сепараторе дожимной насосной станции // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2020. – № 35. – С. 57–70.

16. Симонова Л.А., Гавариева К.Н. Разработка базы знаний для системы нечеткого логического вывода процесса прецизионной штамповки // Научно-технический вестник Поволжья. – 2020. – № 1. – С. 62–64.

17. Семенов А.М., Тагирова Л.Ф., Тагиров В.К. Использование нечетких экспертных систем при разработке адаптивных человекомашинных интерфейсов // Научно-технический вестник Поволжья. – 2019. – № 7. – С. 71–74.

18. Карасев А.В., Николаева Ю.В., Сугоняев К.В. Экспериментальные исследования быстроты сенсомоторных реакций человека // Здоровье спорт, реабилитация. – 2016. – Т. 2, № 2. – С. 8–12.

19. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MatLab
и fuzzyTECH. – СПб.: БХВ-Петербург, 2005. – 736 с.

20. Леденева Т.М., Черменев Д.А. Влияние методов дефаззификации на нечеткую классификацию // Вестник Воронеж. гос. техн.
ун-та. – 2012. – Т. 8, № 8. – С. 24–27.

Практика создания систем искусственного интеллекта (ИИ) показывает, что экспертные системы могут эффективно использоваться в медицинской сфере. Основными проблемами создания и применения экспертных систем (ЭС) на практике являются: объяснение полученных результатов в терминах, понятных пользователю; организация диалога с пользователем при помощи интуитивно понятного интерфейса; актуализация знаний. Причем актуализация знаний является важнейшей проблемой. Пополнение знаний в экспертной система в ручном режиме является трудоемкой задачей и в значительной мере зависит от подбора экспертов и от квалификации инженера по знаниям. Цель исследования: варианты автоматического заполнения экспертной системы на основе анализа находящихся в свободном доступе знаний позволяют решить проблемы актуализации. В особенности это актуально для динамически меняющейся предметной области. Поэтому важное значение приобретает обработка текстов медицинского характера, изначально написанных на естественном языке. Целью обработки являются извлечение знаний и формализация их на основе выбранной модели знаний, после чего результат агрегируется в экспертную систему классической структуры. Методы и результаты: в статье рассмотрен механизм выделения системы правил из слабоформализованных документов и формирование на ее основе правил экспертной медицинской системы. Для извлечения правил использованы методы корпусной лингвистики, морфологический анализ на основе открытых библиотек для языка Python, графовые методы оценки связей в системе правил. Практическая значимость: результат будет использован для оценки результатов тестирования на антигены SARS-CoV-2 при разработке прототипа-демонстратора технологии экспресс-тестирования на антигены широкого спектра вирусов в рамках проекта «Приоритет 2030», подпроект №4 «Человекоцентричные технологии и сервисы».

Ключевые слова: экспертная система, система правил, автоматическое выделение правил, медицина, механизм извлечения связей.

Долгова Елена Владимировна (Пермь, Россия) – доктор экономических наук, профессор кафедры «Информационные технологии
и автоматизированные системы» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: itas@pstu.ru).

Комягина Оксана Владимировна (Пермь, Россия) – АО Медицинский центр «Философия красоты и здоровья» (614017, Пермь,
ул. Ким, 64, e-mail: itas@pstu.ru).

Костарев Сергей Николаевич (Пермь, Россия) – доктор технических наук, профессор кафедры «Информационные технологии и автоматизированные системы» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: itas@pstu.ru).

Курушин Даниил Сергеевич (Пермь, Россия) – кандидат технических наук, доцент кафедры «Информационные технологии и автоматизированные системы» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: daniel@kurushin-perm.ru).

Соболева Ольга Владимировна (Пермь, Россия) – кандидат филологических наук, доцент кафедры «Иностранные языки, лингвистика и перевод» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: itas@pstu.ru).

Татарникова Наталья Александровна (Пермь, Россия) – заведующая кафедрой «Инфекционные болезни» Пермского государственного аграрно-технологического университета (614000, Пермь,
ул. 25 Октября, 10, e-mail: itas@pstu.ru).

Файзрахманов Рустам Абубакирович (Пермь, Россия) – доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой «Информационные технологии и автоматизированные системы» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: itas@pstu.ru).

1. Головин П.А., Нечаев В.А., Нечаев Д.А. Экспертные системы для классификации болезней в медицинской диагностике // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. – 2006. – Т. 6, № 6.
2. Головин П.А., Нечаев В.А., Нечаев Д.А. Экспертные системы для классификации болезней в медицинской диагностике // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. – 2006. – № 29.
3. Artificial Intelligence Rheumatology Consultant System Ontology // NCBO BioPortal. – URL: https://bioportal.bioontology.org/ontologies/AI-RHEUM (дата обращения: 28.02.2022).
4. Mycin – Wikipedia. – URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Mycin (дата обращения: 28.02.2022).
5. Васильченко В.А., Бурковский В.Л. Структура экспертной системы оперативной диагностики и лечения заболеваний легких // Вестник ВГТУ. – 2016. – № 1.
6. Молчанов А.Ю. Выбор структуры построения экспертной системы мониторинга режимов электроэнергетической системы // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2010. – № 1.
7. Манучарян Л.А. Метод формирования правил для извлечения сложных связей из произвольного текста // Перспективы развития информационных технологий. – 2011. – № 5.
8. Большакова Е.И., Ефремова Н.Э., Шариков Г.Ф. Инструментальные средства для разработки систем извлечения информации из русскоязычных текстов // Новые информационные технологии в автоматизированных системах. – 2015. – № 18.
9. Мошков И.С. Автоматическое извлечение знаний о таксономиях из текста на естественном языке // Вестник Самар. гос. техн. ун-та. Сер. Технические науки. – 2011. – № 1.
10. Курушин Д.С., Леонов Е.Р., Соболева О.В. О возможном подходе к автоматическому построению денотатного графа гипертекста // Информационная структура текста. – М.: Амирит, 2018. – С. 113–118.
11. GitHub – igor-shevchenko/rutermextract: Term extraction for Russian language. – URL: https://github.com/igor-shevchenko/rutermextract (дата обращения: 28.02.2022).
12. Морфологический анализатор pymorphy2. – URL: https://pymorphy2.readthedocs.io/en/stable/user/guide.html (дата обращения: 28.02.2022).
13. Обозначения для граммем (русский язык) – Морфологический анализатор pymorphy2. – URL: https://pymorphy2.readthedocs.io/en/stable/user/grammemes.html (дата обращения: 28.02.2022).
14. DuckDuckGo – Privacy, simplified. – URL: https://duckduckgo.com/ (дата обращения: 28.02.2022).
15. Ricardo Caferra. Logic for Computer Science and Artificial Intelligence. – John Wiley & Sons, 2013. – 537 p.
16. Биологический материал. – URL: https://wikijaa.ru/wiki/Bio­logical_material (дата обращения: 27.04.2022).
17. Долгова Е.В. Распознавание как этап создания модели технической системы // Вестник Перм. гос. техн. ун-та. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2009. – № 3. – С. 102–105.
18. Трехмерное моделирование челюстно-лицевых имплантов / Е.В. Ерискина, Е.В. Долгова, Р.А. Файзрахманов, В.П. Василюк // Математические методы в технике и технологиях. – 2020. – Т. 7. – С. 46–50.
19. Ретроспективное исследование дефектов и деформаций челюстей / В.П. Василюк, Е.В. Долгова, Р.А. Файзрахманов, Г.И. Штраубе // Уральский медицинский журнал. – 2019. – № 12. – С. 26–29.
20. Омельчнченко Я. Эволюционные нейросети на языке Python. – М.: ДМК, 2020.
21. Постолит А. Основы искусственного интеллекта в примерах на Python. – СПб: БХВ-Петербург, 2022.
22. Roberto Pasolini. Learning methods and algorithms for semantic text classification across multiple domains. – 2015. – 198 p.
23. Федюшкин Н.А., Федосин С.А. Краткий обзор методов и моделей интеллектуального анализа текста // Проблемы и достижения в науке и технике: сб. науч. тр. по итогам междунар. науч.-практ. конф. – Омск, 2017. – № 4. – 102 с.
24. Федюшкин Н.А., Федосин С.А. Основные технологии интеллектуального анализа текста // Развитие технических наук в современном мире: сб. науч. тр. по итогам междунар. науч.-практ. конф. – Воронеж. – 2016. – № 3. – 128 с.
25. Соловьев А.Н. Язык, мышление и современные системы понимания речи // Вестник СПбГУ. Сер. Биология (3). – CПб.: Изд-во СПбГУ, 2008. – Вып. 1.

Электроэнергетика играет важнейшую роль в промышленности и обеспечении повседневной жизни населения. Основная проблема в данной области кроется в необходимости достижения требуемых показателей качества выработки электроэнергии, которые в значительной мере зависят от системы управления. Традиционным путем решения данной проблемы является использование математических моделей объектов управления, с помощью которых можно синтезировать и настраивать регуляторы системы автоматического управления. В последнее время все более широкое распространение получает использование искусственных нейронных сетей для синтеза моделей. Альтернативным вариантом использования искусственных нейронных сетей является их применение в качестве модели устройства управления в составе системы автоматического управления.Цель исследования: разработка нейросетевого регулятора синхронным генераторам для улучшения показателей качества выработки электроэнергии. Результаты: в статье для исследования применения искусственных нейронных сетей в задачах выработки электроэнергии был выбран регулятор возбуждения синхронного генератора как основного и существенного элемента системы электроснабжения. Рассматривается построение нейрорегулятора для системы возбуждения синхронного генератора на основе метода подражающего нейроуправления. Проведены эксперименты для получения обучающего набора данных. Предложена искусственная нейронная сеть с заданным количеством нейронов в входном и выходном слое, выполнено ее обучение. Результаты обучения проверены в замкнутом контуре при работе синхронного генератора на выделенную статическую нагрузку. В результате удалось получить существенное улучшение качества переходного процесса по напряжению в системе «синхронный генератор – статическая нагрузка» и добиться автоматизации процессов синтеза и настройки регулятора за счет применения нейросетевых технологий.

Ключевые слова: электроэнергетика, синхронный генератор, показатели качества, система автоматического управления, математическая модель, испытания, объект управления, устройство управления, искусственные нейронные сети.

Кавалеров Борис Владимирович – доктор технических наук, доцент, заведующий кафедрой «Электротехника и электромеханика», Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: kbv@pstu.ru).

Заборовцев Евгений Андреевич (Пермь, Россия) – студент Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: zbrvtsv@ya.ru); ООО «ЛУКОЙЛ-ПЕРМЬ», инженер-энергетик 1-й категории, Оса.

Заборовцева Марина Алексеевна (Пермь, Россия) – студентка Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: KolpMA@yandex.ru); ПАО «Пермская научно-производственная приборостроительная компания», Завод электроники, инженер-технолог (614990, Пермь, ул. 25 Октября, 106).

Килин Григорий Александрович (Пермь, Россия) – старший преподаватель кафедры «Электротехника и электромеханика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: thisisforasm@rambler.ru).

Суслов Артем Игоревич (Пермь, Россия) – аспирант кафедры «Электротехника и электромеханика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: suslov_ai@mail.ru).

1. Баландин Д.В., Городецкий С.Ю. Классические и современные методы построения регуляторов в примерах: электронное учебно-метод. пособие. – Н. Новгород, 2012.
2. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. Оценивание параметров и состояния. – М.: Мир, 1975. – 685 с. 
3. Бобцов А.А., Пыркин А.А. Адаптивное и робастное управление с компенсацией неопределенностей. – СПб.: Изд-во НИУ ИТМО, 2013. – 135 c.
4. Фахразиев И.З., Зацаринная Ю.Н. Экономические и технологические преимущества использования газотурбинных установок на ТЭС // Вестник Казан. технолог. ун-та. – 2013. – Т. 16. – № 3. – С. 291–292. 
5. Галашов Н.Н. Эффективность применения газовых турбин на ТЭС для привода собственных нужд // Известия Томск. политехн. ун-та. – 2008. – № 4. – С. 48–50.
6. Газотурбинные электростанции (ГТЭС) [Электронный ресурс] // Все об электротехнике. – URL: http://www.gigavat.com/pgu_gtes.php (дата обращения: 20.10.2022).
7. Газотурбинные установки [Электронный ресурс]: Выставка электрооборудования. – URL: https://www.elektro-expo.ru/ru/articles/gazoturbinnay.(датаобращения: 25.10.2022).
8. Автоматизация настройки регуляторов газотурбинных мини-электростанций при компьютерных испытаниях / А.И. Полулях, И.Г. Лисовин, Б.В. Кавалеров, А.А. Шигапов // Автоматизация в промышленности. – 2011. – № 6. – С. 14–17. 
9. Исследование взаимовлияния систем управления газотурбинной установкой и электрогенератором при автоматизированной настройке регуляторов / А.И. Полулях, И.Г. Лисовин, Б.В. Кавалеров, А.А. Шигапов // Вестник Воронеж. гос. техн. ун-та. – 2011. – Т. 7, № 11. – С. 129–132. 
10. ГОСТ 32144-2013. Электрическая энергия. Совместимость технических средств электромагнитная. Нормы качества электрической энергии в системах электроснабжения общего назначения [Электронный ресурс]. – URL: https://docs.cntd.ru/document/1200104301 (дата обращения: 05.11.2022).
11. Чернодуб А.Н., Дзюба Д.А. Обзор методов нейроуправления // Проблемы программирования. – 2011. – № 2. – С. 79–94.
12. Харченко И.В. Нейроуправление // Электромеханотроника и управление. – 2020. – С. 53–53.
13. Омату С., Халид М., Юсоф Р. Нейроуправление и его приложения. – М.: ИПРЖР, 2000. – С. 121–132.
14. Моделирование нейроуправления скоростью дождевальных машин / Д.А. Соловьев [и др.] // Аграрный научный журнал. – 2020. – № 7. – С. 81–84.
15. Воскобойников Д.В. Имитационное моделирование физических процессов основных систем ГТУ с конвертированными авиационными ГТД // Фундаментальные исследования. – 2015. – № 2–18. – С. 3926–3930.
16. Гольберг Ф.Д., Батенин А.В. Математические модели газотурбинных двигателей как объектов управления. – М.: Изд-во МАИ, 1999. – 82 с.
17. Жернаков С.В., Равилов Р.Ф. Идентификация обратной многорежимной модели ГТД по параметрам его масляной системы на основе технологии нейронных сетей // Вестник Ижевск. гос. техн. ун-та им. М.Т. Калашникова. – 2011. – № 3. – С. 126–129.
18. Килин Г.А., Кавалеров Б.В. Разработка математической модели газотурбинной электростанции на основе технологии нейронных сетей // Климовские чтения – 2016: перспективные направления развития двигателестроения: сб. докл. междунар. науч.-техн. конф. – СПб.: Скифия-принт, 2016. – С. 229–233.
19. Килин Г.А., Кавалеров Б.В. Перспективы использования нейросетевых технологий в задаче получения математических моделей системы «газотурбинная установка – синхронный генератор» // Автоматизация в электроэнергетике и электротехнике. – 2016. – Т. 1. – С. 51–55. 
20. Килин Г.А. Преимущества нейронных сетей в задачах получения математических моделей ГТУ-ЭЭС // Тр. IX Междунар. (XX Всерос.) конф. по автоматизирован. электроприводу АЭП–2016: г. Пермь, 3–7 октября 2016 г. – Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2016. – С. 52–55.
21. Килин Г.А., Зиятдинов И.Р., Кавалеров Б.В. Использование нейросетевой модели для настройки автоматических регуляторов газотурбинной электростанции // Известия Урал. гос. горного ун-та. – 2016. – С. 66–69. 
22. Ждановский Е.О., Кавалеров Б.В., Килин Г.А. Разработка нейросетевой модели газотурбинной электростанции для настройки регуляторов газотурбинной установки // Фундаментальные исследования. – 2017. – Т. 3, № 12 . – С. 479–485. 
23. Роберт К. Основные концепции нейронных сетей: пер. с англ. – М.: Вильямс, 2001. – 288 с.
24. Нейронные сети для начинающих: многопредмет. науч. электрон. журнал [Электронный ресурс]. – URL: https://m.habr.com/ru/post/312450/ (дата обращения: 29.04.2020). 
25. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. – 2-е изд. – М.: Вильямс, 2006. – 1104 с.
26. Программный комплекс «Комплекс математических моделей электрогенератора и электросети»: св-во о гос. регистр. программы для ЭВМ № 2011611839 РФ / А.Б. Петроченков, Б.В. Кавалеров, А.А. Шигапов, К.А. Один, А.И. Полулях, А.С. Ситников, И.Г. Лисовин, Е.Н. Ширинкина (дата регистрации: 28.02.2011).
27. Тейл Г. Экономические прогнозы и принятие решений // Статистика. – 1971. – 488 с.
28. Абрамов Р.В. Гиперпараметры нейронных сетей // Научно-исследовательская работа обучающихся и молодых ученых. – 2018. – С. 270–272.
29. Шолтанюк С.В. Влияние гиперпараметров нейронной сети на её численную обусловленность // Цифровая трансформация. – 2020. – № 1. – С. 43–50.

Технологические процессы промышленных предприятий являются источниками выбросов мелкодисперсных пылевых частиц в атмосферу, опасных для здоровья человека. Для оценки
и контроля выбросов необходимы разработка и модернизация методов мониторинга качества атмосферного воздуха. Наиболее информативными и надежными методами оценки загрязнения являются систематические измерения на стационарных постах, и задача выбора месторасположения поста является очень важной. Мы предлагаем портативную систему измерения концентрации пыли, позволяющую определить наилучшие места для размещения постов. Цель исследования: разработка портативной установки для анализа пылевого загрязнения воздуха и модернизация алгоритма выбора местоположения постов мониторинга при использовании портативной установки. Методы: использование методов оптического распознавания объектов, таких как нейронные сети, для количественного и морфологического анализа частиц. Результаты: предложена модификация алгоритма выбора оптимальных точек размещения постов мониторинга при использовании портативного измерительного устройства, позволяющая выявить наилучшие локации. Разрабатываемое портативное устройство позволяет непрерывно анализировать пробы воздуха, привязывая полученные результаты к координатной сетке, для составления предварительной («грубой») картограммы концентраций загрязнений по веществам и выделять локальные максимумы для размещения постов мониторинга. В сравнении с исходным алгоритмом выбора местоположения постов, при котором выполнялся забор только нескольких проб на территории (в точках, не соответствующих максимумам), и выполнялось полноценное исследование с последующей аппроксимацией результатов по территории, предлагаемая модификация алгоритма опирается на результаты реальных замеров и не допускает пропуска (сглаживания) максимумов. Практическая значимость: разработанное устройство и алгоритм позволяют ускорить составление предварительной картограммы распределения концентраций веществ за счет использования оптических методов распознавания по сравнению с традиционными методиками, подразумевающими полноценный длительный анализ нескольких проб и дальнейшую аппроксимацию результатов.

Ключевые слова: PM2.5, PM10, распознавание объектов, иерархическое распознавание.

Кокоулин Андрей Николаевич (Пермь, Россия) – кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры «Автоматики и телемеханики» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: a.n.kokoulin@at.pstu.ru).

Май Ирина Владиславовна (Пермь, Россия) – доктор технических наук, профессор, заместитель директора по научной работе ФБУН «Федеральный научный центр медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения» (614000, Пермь, ул. Монастырская, 82, e-mail: may@fcrisk.ru).

Загороднов Сергей Юрьевич (Пермь, Россия) – старший научный сотрудник ФБУН «Федеральный научный центр медико-профилак­тических технологий управления рисками здоровью населения» (614000, Пермь, ул. Монастырская, 82, e-mail: zagorodnov@fcrisk.ru).

1. ГОСТ 17.2.4.05-83 (СТ СЭВ 3846-82). Атмосфера. Гравиметрический метод определения взвешенных частиц пыли [Электронный ресурс]. – URL: http://docs.cntd.ru/document/1200012793

2. РД 52.04.186-89. Руководство по контролю загрязнения атмосферы (утв. Госкомгидрометом и Минздравом СССР) // Доступ из справ.-правовой системы КонсультантПлюс.

3. РД 52.04.893-2020. Массовая концентрация взвешенных веществ в пробах атмосферного воздуха. Методика измерений гравиметрическим методом [Электронный ресурс]. – URL: http://docs.cntd.ru/
document/565233912

4. Методические проблемы мониторинга мелкодисперсных частиц в атмосферном воздухе населённых мест / сост. А.О. Карелин,
А.Ю. Ломтев, Н.А. Мозжухина, А.О. Карелин, Г.Б. Еремин, В.А. Никонов // Гигиена и санитария. – 2016. – 95 (10). – С. 985–988.

5. Список городов России с наибольшим уровнем загрязнения атмосферного воздуха [Электронный ресурс]. – URL: http://voeikov­mgo.ru/?option=com_content&view=article&id=681:rc20150423&catid=15: resursy&lang=ru

6. Разовые концентрации загрязняющих веществ (далее – ЗВ), измеряемые в режиме on-line (в долях ПДКмр) [Электронный ресурс]. – URL: https://www.krasecology.ru/

7. Мониторинг загрязнения атмосферного воздуха г. Казани [Электронный ресурс]. – URL: http://www.tatarmeteo.ru/ru/monitoring-okruzhayushhej-sredyi/monitoring-zagryazneniya-atmosfernogo-vozduxa-kazani.html

8. Фаблов С.А. Производственный экологический контроль в области охраны атмосферного воздуха // Аллея науки. – 2018. – Т. 5,
№ 10 (26). – С. 13–18.

9. Костюченко М.Н., Волохова Л.Т., Степанюк В.Д. Волохова М.Н. Производственный экологический контроль на хлебопекарных предприятиях в области охраны атмосферного воздуха // Хлебопечение России. – 2018. – № 4. – С. 12–16.

10. Об охране окружающей среды: Федеральный закон от 10.01.2002 N 7-ФЗ (последняя редакция) [Электронный ресурс]. – URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_34823/

11. Об утверждении требований к содержанию программы производственного экологического контроля, порядка и сроков представления отчета об организации и о результатах осуществления производственного экологического контроля: приказ Министерства природных ресурсов и экологии Российской Федерации от 18.02.2022 № 109 [Электронный ресурс]. – URL: http://publication.pravo.gov.ru/Document/
View/0001202202250023

12. О санитарно-эпидемиологическом благополучии населения: Федеральный закон № 52-ФЗ от 30.03.1999 г. (ред. от 26.07.2019).
Ст. 45: Социально-гигиенический мониторинг [Электронный ресурс]. – URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_22481

13. Об организации лабораторного контроля при проведении социально-гигиенического мониторинга: письмо Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека
№ 0100/10460-06-32 от 01.10.2006 г. [Электронный ресурс]. – URL: http://50.rospotrebnadzor.ru/293/-/asset_publisher/U8Fg/content/письмо-от-02- 10-2006-№-0100-10460-06-32

14. Platform for monitoring and analysis of air quality in environments with large circulation of people / P.H. Soares, J.P. Monteiro, H.F. Freitas, R. Zenko Sakiyama, C.M. Andrade // Environmental Progress and Sustainable Energy. – 2018. – Vol. 37, № 6. – P. 2050–2057.

15. Показатели качества воздуха для здоровья / А. Гайер, Л. Адамкевич, Д. Муха, А. Бадыда // Инженерия пожарной и экологической безопасности. – Львов; Украина, 2018. – URL: https://www.matec-conferences.org/articles/matecconf/abs/2018/106/matecconf_fese2018_00002/matecconf_fese2018_00002.html

16. Методические подходы к выбору точек и программ наблюдения за качеством атмосферного воздуха в рамках социально-гигиенического мониторинга для задач федерального проекта «Чистый воздух» / Н.В. Зайцева, И.В. Май, С.В. Клейн, Д.В. Горяев // Анализ рисков для здоровья. – 2019. – № 3. – С. 4–17. DOI: 10.21668/health.risk/2019.3.01

17. Зайцева Н.В., Май И.В., Клейн С.В. Оптимизация программ наблюдения за качеством атмосферного воздуха селитебных территорий в системе социально-гигиенического мониторинга на базе пространственного анализа и оценки риска для здоровья населения [Электронный ресурс] // Пермский медицинский журнал. – 2010. – № 2. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/optimizatsiya-programm-nablyude­niya-za-kachestvom-atmosfernogo-vozduha-selitebnyh-territoriy-v-sisteme-sotsialno-gigienicheskogo (дата обращения: 23.12.2022).

18. Волкодаева М.В. Использование геоинформационных технологий для задач оптимизации размещения станций мониторинга качества атмосферного воздуха // Записки Горного института. – 2015. –
Т. 215. – С. 107–114. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/
ispolzovanie-geoinformatsionnyh-tehnologiy-dlya-zadach-optimizatsii-razmescheniya-stantsiy-monitoringa-kachestva-atmosfernogo (дата обращения: 23.12.2022).

19. Оценка рисков для здоровья населения г. Владивостока при контакте с атмосферным воздухом / П.В. Кику, В.Ю. Ананьев, Д.С. Сигаев, Н.С. Ситтер, В.Д. Богданова, Ю.С. Завьялова // Заметки ученого. – 2015. – № 3. – С. 157–160.

20. Оптимизация региональной системы мониторинга атмосферного воздуха на примере г. Нижнекамска / Е.И. Игонин, А.П., Шлычков А.Р. Шагидуллин, Р.Р. Шагидуллин // Российский журнал прикладной экологии. – 2016. – № 3 (7). – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/
optimizatsiya-regionalnoy-sistemy-monitoringa-atmosfernogo-vozduha-na-primere-g-nizhnekamska (дата обращения: 23.12.2022).

21. Методы расчетов рассеивания выбросов вредных (загрязняющих) веществ в атмосферном воздухе (утв. приказом Минприроды России от 06.06.2017 г. № 273) // Доступ из справ.-правовой системы КонсультантПлюс.

22. Kokoulin A.N., Yuzhakov A.A., Kokoulin R.A. Multiscale Optical PM2.5 Particles Recognition and Sorting System in Dust Probes // 5th International Conference on Smart and Sustainable Technologies (SpliTech). – Split, Croatia, 2020. – P. 1–6. DOI: 10.23919/SpliTech49282.2020.9243759

23. Fast and accurate image super-resolution with deep laplacian pyramid networks / Wei-Sheng Lai, Jia-Bin Huang, Narendra Ahuja, Ming-Hsuan Yang. – URL: https://arxiv.org/abs/1710.01992

24. Handheld Multi-Frame Super-Resolution / Bartlomiej Wronski, Ignacio Garcia-Dorado, Manfred Ernst [et al.] // ACM Transactions on Graphics. – 2019. – Vol. 38, № 4. – URL: https://doi.org/
10.1145/3306346.3323024

25. Second-order attention network for single image super-resolution / T. Dai, J. Cai [et al.]. – URL: http://openaccess.thecvf.com/content_
CVPR_2019/papers/DaiSecond-Order_Attention_Network_for_Image_Su­per-Resolution_CVPR_paper.pdf

26. Sh. Kong, Ch. Fowlkes Image reconstruction with predictive filter flow. – URL: https://arxiv.org/pdf/1811.11482v1.pdf

В результате повсеместного развития новых технологий процесс производственной деятельности в настоящее время претерпевает значительнейшие изменения. Для поддержания необходимого уровня конкурентоспособности предприятиям промышленности необходимо проводить оптимизацию своего производственного процесса, одним из способов которого является концепция «бережливого производства». Концепция бережливого производства имеет в своем арсенале ряд методов. При этом широко распространенным инструментом является картирование потока создания ценности. Получаемая в результате применения данного инструмента карта потока является базисом для составления общего плана по внедрению процесса «бережливого производства» на предприятии. Цель исследования: обобщить имеющиеся литературные данные, касающиеся применения карты потока создания ценности на производственных предприятиях,
и выявить наиболее перспективные направления развития в области применения данного инструмента бережливого производства. Методы и результаты: рассматривается процесс зарождения и развития данного инструмента как за рубежом, так и в России. Изучен вопрос появления термина «карта потока создания ценности» и рассмотрен момент распространения данного термина на широкую аудиторию. Показано, что с течением времени интерес к данному инструменту растет как в зарубежной, так и в российской практике. Отмечено, что большое количество работ по данной теме имеет теоретическую направленность, прикладных же работ, посвященных созданию карт потока, относительно невелико. Приведены исследование динамики количества работ по данной теме и их качественный состав. Показано, что ряд российских авторов не удовлетворяются лишь стандартным построением карты потока и делают попытки либо сочетания данного метода с другими, либо доработки их под конкретные условия. Также выявлено, что не все авторы придерживаются канонического процесса построения карт, зачастую применяя нестандартные или нетипичные обозначения на карте потока создания ценностей. В процессе исследования определены три основных направления, которые сформировались сегодня в процессе применения карты потока создания ценности. Первое из них связано с вопросами алгоритмизации и унификация процесса построения карт потока, второе – с изменением процесса построения самой карты с целью нивелирования недостатков, проявляющихся при традиционном использовании карты потока. Третье направление преследует целью разработку наиболее подходящей системы оценки эффективности происходящих процессов. Кроме того, в настоящее время предпринимаются попытки реализовать процесс построения карт программным способом.

Ключевые слова: концепция «бережливого производства», карта потока создания ценностей, библиографический обзор.

Жумашева Бибигуль Капуовна (Оренбург, Россия) – аспирантка Оренбургского государственного университета (460018, Оренбург,
пр. Победы, 13, e-mail: zhumasheva.bk@mail.ru).

Акимов Сергей Сергеевич (Оренбург, Россия) – старший преподаватель Оренбургского государственного университета (460018, Оренбург, пр. Победы, 13, e-mail: sergey_akimov_work@mail.ru).

1. Абросимова Е.С. Перспективы повышения производительности труда птицефабрики «Томская» АО «Аграрная группа» с помощью применения инструментария LEAN production // Экономика России в XXI веке: сб. науч. тр. XII Всерос. науч.-практ. конф. «Экономические науки и прикладные исследования»: в 2 т. / под ред. Г.А. Барышевой, Л.М. Борисовой. – Томск: Изд-во Томск. политехн. ун-та, 2015. – С. 3–8.
2. Азизов Л.Д., Николаева Н.Г., Горюнова С.М. Оптимизация процессов на предприятии сферы управления // Вестник Технологич. ун-та. – Казань, 2020. – Т. 23. – № 6. – С. 90–93.
3. Акимов С.С., Трипкош В.А. Производственные процессы в карте потока создания ценностей // Актуальные проблемы экономической деятельности и образования в современных условиях: сб. науч. тр. XIII Междунар. науч.-практ. конф.; Оренбург, 25 апреля 2018 г. – Оренбург: Изд-во ООО «Научно-инновационный центр», 2018. – С. 235–239.
4. Акимов С.С., Жумашева Б.К. Минимизация временных потерь на производстве при построении карт потока создания ценности // Научно-технический вестник Поволжья. – 2021. – № 6. – С. 83–85.
5. Акимов С.С., Жумашева Б.К. Построение карт потока создания ценности на основе онтологического подхода // Онтология проектирования. – 2022. – Т. 12. – № 3 (45). – С. 405–417.
6. Акимов С.С., Трипкош В.А. Сравнение некоторых методов оценки тяжести хвостов при идентификации закона распределения // Современные наукоемкие технологии. – 2021. – № 2. – С. 9–13.
7. Анутова О.Н., Федоськина Л.А. Повышение эффективности потока создания ценности продукции ОАО «МордовАгроМаш» // Системное управление. – 2012. – № 2 (15). – С. 1.
8. Ахтулов А.Л., Ахтулова Л.Н., Стадольская Т.И. Использование карт потока создания ценности как средство постоянного улучшения деятельности организации // Омский научный вестник. – 2013. – № 5 (122). – С. 40–46.
9. Белыш К.В. Применение расчета коэффициента ОЕЕ в картировании потока создания ценности // Экономика и предпринимательство. – 2014. – № 4–2 (45–2). – С. 557–560.
10. Белыш К.В., Давыдова Н.С. Алгоритм составления карты потока создания ценности на промышленном предприятии // Вестник Удмурт. ун-та. Сер. Экономика и право. – 2015. – № 2–1. – С. 7–13.
11. Васильева С.Е., Крайнева Р.К., Бачинский А.Г. Управление процессами на основе картографирования потока создания ценности // Азимут научных исследований: экономика и управление. – 2017. – Т. 6. – № 2 (19). – С. 49–51.
12. LEAN и ERP решения в учреждениях здравоохранения / А.Ю. Вафин, Г.Ф. Мингалеев, Р.Ф. Гайфуллин, Х.И. Фаттахов, Д.О. Рощин // Развитие российского здравоохранения на современном этапе: сб. науч. тр. всерос. мед. науч.-практ. конф.; Мурманск, 28–29 марта 2013. – Мурманск: Изд-во ЗАО «Нетсл Консалтинг», 2013. – С. 13–20.
13. Вершинина И.В. Использование средств визуализации производственного процесса при внедрении бережливого производства // Перспективное развитие науки, техники и технологий: сб. науч. ст. 8-й Междунар. науч.-практ. конф.; Курск, 24–25 октября 2018 г. / отв. ред. А.А. Горохов. – Курск: Изд-во Юго-Запад. гос. ун-та, 2018. – С. 49–52.
14. Видякина О. Карта потока создания ценности в университете // Интеллектуальная собственность. Промышленная собственность. – 2015. – № 11. – С. 44–52.
15. Волкова С.В., Губарев А.В. Проблемы внедрения концепции бережливого производства в трубной промышленности и пути их решения // Современные наукоемкие технологии. – 2018. – № 10. – С. 27–31.
16. Гришкова Д.Ю. Мероприятия по увеличению пропускной способности железнодорожного участка // Фундаментальная и прикладная наука: состояние и тенденция развития: сб. ст. III Междунар. науч.-практ. конф.; Петрозаводск, 5 марта 2020 г. – Петрозаводск: Изд-во Междунар. центра науч. партнер. «Новая наука» (ИП Ивановская Ирина Игоревна), 2020. – С. 82–86.
17. Гуньков С.А., Акимов С.С. Построение карты потока создания ценностей в системе бережливого производства предприятия // Университетский комплекс как региональный центр образования, науки и культуры: материалы всерос. науч.-метод. конф.; Оренбург, 31 янв. – 2 февр. 2018 г. – Оренбург: Изд-во Оренбург. гос. ун-та, 2018. – С. 654–657.
18. Гуньков С.А., Акимов С.С. Разработка программного продукта для построения карты создания ценности // Программные продукты и системы. – 2020. – № 2. – С. 204–209.
19. Давыдова Н.С., Клочков Ю.П. Модель управления внедрением системы «Бережливое производство» на предприятии // Вестник Удмурт. ун-та. Сер. Экономика и право. – 2012. – Вып. 4. – С. 32–35.
20. Дауров В.С., Кожевников Д.В., Фель А.В. Совместное использование логистических концепций для реорганизации внутрипроизводственных материальных потоков // Логистика и управление цепями поставок. – 2013. – № 2 (55). – С. 54–61.
21. Дирко С.В. Картирование потока создания ценности в цепи поставок вторичных металлов // Логистические системы в глобальной экономике. – 2017. – № 7. – С. 122–126.
22. Дроговоз П.А., Четвергов С.В. Анализ внедрения инструментов системы бережливого производства на российских и европейских промышленных предприятиях // Инженерный журнал: наука и инновации. – 2014. – № 10 (34). – С. 13.
23. Дырина Е.Н. Применение технологий бережливого производства в розничной торговле // В мире научных открытий. – 2015. – № 7.10 (67). – С. 3654–3664.
24. Елагина В.Б., Царева Г.Р. Применение картирования потока создания ценности как инструмента бережливого производства // Век качества. – 2021. – № 3. – С. 94–107.
25. Жирнова Н.С. Совершенствование производственного процесса на основе карты потока создания ценности // Экономика и управление предприятиями, отраслями, комплексами в условиях инновационного развития: сб. науч. тр. IV Междунар. науч.-практ. конф.; Тверь, 27 февраля 2018 г. / под общ. ред. О.М. Дюжиловой, Г.Г. Скворцовой. – Тверь: ООО «СФК-офис», 2018. – С. 60–65.
26. Жумашева Б.К., Акимов С.С., Сердюк А.И. Алгоритм реализации карты потока создания ценности // Университетский комплекс как региональный центр образования, науки и культуры: сб. материалов всерос. науч.-метод. конф.; Оренбург, 26–27 января 2022 г. – Оренбург: Изд-во Оренбург. гос. ун-та, 2022. – С. 1532–1535.
27. Жумашева Б.К. Сердюк А.И., Акимов С.С. Анализ технологических маршрутов на основе проектирования карт потока создания ценности // Компьютерная интеграция производства и ИПИ-технологии: сб. материалов X Всерос. конф.; Оренбург, 18–19 ноября 2021 г. – Оренбург: Изд-во Оренбург. гос. ун-та, 2021. – С. 102–105.
28. Зобкова Е.Ю., Козлова А.В. Повышение эффективности процесса технического обслуживания на основе построения карты потока создания ценности // Качество в производственных и социально-экономических системах: сб. науч. тр. 9-й Междунар. науч.-техн. конф.: в 2 т.; Курск, 16 апреля 2021 г. / отв. ред. Е.В. Павлов. – Курск: Изд-во Юго-Запад. гос. ун-та, 2021. – С. 228–231.
29. Иванов К.А. Преобразуем обычное производство в «бережливое производство»: из цехов автомобилестроительных компаний в офисы // Российское предпринимательство. – 2009. – № 12-1. – С. 68–75.
30. Ковалев М.И., Кичигин Д.М. Управление ключевыми показателями деятельности входного контроля покупной продукции с применением электронного документооборота // Качество в производственных и социально-экономических системах: сб. науч. тр. 4-й Междунар. науч.-техн. конф. / Юго-Западный государственный университет. – Курск, 2016. – С. 211–216.
31. Ковалева Н.Н., Сычев Е.В. Социальное прогнозирование посредством карты потока создания ценностей // Стратегия развития учетно-аналитических и контрольных систем в механизме управления современными бизнес-процессами коммерческих организаций: междунар. экон. форум «Бакановские чтения». – Орел, 2014. – С. 254–259.
32. Кочнева А.А., Селезнева А.В., Казбекова И.Т. Разработка карты потока создания ценности на базе высшего учебного заведения // Современные проблемы науки и образования. – 2015. – № 1–1. – С. 340.
33. Кретова Н.Н. Использование концепции «бережливого производства» для повышения потребительской ценности продукции // Организатор производства. – 2009. – Т. 43. – № 4. – С. 69–71.
34. Кузин Д.А., Немцева Е.А. Применение концепции «бережливое производство» в закупочной деятельности // Логистика и управление цепями поставок. – 2016. – № 4 (75). – С. 76–84.
35. Кутлахметов Р.И. Схема потока создания потребительской ценности // Методы менеджмента качества. – 2014. – № 11. – С. 4–10.
36. Лихошерстова Г.Н. Алгоритм формирования современной системы «Бережливое производство в вузе» // Научный результат. Экономические исследования. – 2019. – Т. 5. – № 1. – С. 33–42.
37. Малахова А.А., Старова О.В., Арефьев В.А. Бережливое производство как фактор повышения эффективности менеджмента // Экономика, предпринимательство и право. – 2020. – Т. 10. – № 3. – С. 615–634.
38. Маркакова А.А., Явина Е.А. Внедрение инструментов бережливого производства при обработке детали на томском электромеханическом заводе (ТЭМЗ) // Исследования молодых учёных: экономическая теория, социология, отраслевая и региональная экономика / под ред. О.В. Тарасовой, А.А. Горюшкина. – Новосибирск, 2015. – С. 193–198.
39. Махитько В.П., Хаймович И.Н., Клентак А.С. Имитационное моделирование в мелкосерийном производстве // Вестник Самар. муницип. ин-та управления. – 2019. – № 3. – С. 17–25.
40. Мистахов Р.И. Повышение эффективности организации производственных процессов на предприятии // Вестник Казан. гос. техн. ун-та им. А.Н. Туполева. – 2012. – № 4–2. – С. 74–78.
41. Михайлов Д.В. Методика внедрения бережливого производства и процессного подхода силами организации // Вестник Иркут. гос. техн. ун-та. – 2014. – № 1 (84). – С. 144–147.
42. Низамов Т.А. Стратегия долгосрочного развития компании // Экономика и управление: научно-практический журнал. – 2008. – № 6. – С. 84–89.
43. Николаева А.А. Энергосбережение в производственной системе, внедряющей бережливое производство // Интеллект. Инновации. Инвестиции. – 2015. – № 4. – С. 50–56.
44. Панина Ф.Ю., Федоськина Л.А. Построение карты потока создания ценности в системе «бережливого производства»: практический подход // Системное управление. – 2011. – № 4 (13). – С. 19–25.
45. Построение карты потока создания ценности / И.В. Поцебнева, А.В. Иванова, В.А. Юнда [и др.] // Школа молодых новаторов: сб. науч. ст. междунар. молод. науч. конф.: в 2 т.; Курск, 19 июня 2020 г. – Курск: Изд-во Юго-Запад. гос. ун-та, 2020. – С. 208–213.
46. Птускин А.С. Немчинова К.К. Принципы анализа карты потока создания ценности в бережливом производстве // Тенденции развития науки и образования. – 2020. – № 62–11. – С. 8–11. DOI: 10.18411/lj-06-2020-228
47. Разработка автоматизированной системы динамического картирования потока создания ценности / П.А. Русских, Д.В. Капулин, О.В. Дрозд, С.Ю. Смоглюк // Вестник Новосибир. гос. ун-та. Сер. Информационные технологии. – 2022. – Т. 20. – № 1. – С. 67–80.
48. Ротер М, Шук Дж. Учитесь видеть бизнес-процессы. Практика построения карт потоков создания ценности / пер. с англ. Майка Ротера, Джона Шука. – М.: Альпина Бизнес Букс: CBSD, Центр развития деловых навыков, 2005. – 144 с.
49. Самохвалова Е.П. «Незавершенное производство» в офисной работе нефтегазовых компаний // Нефть, газ и бизнес. – 2013. – № 8. – С. 46–49.
50. Сафронова О.С., Кузнецова Н.В. Выявление и устранение потерь в организации // Управление организацией, бухгалтерский учет и экономический анализ: вопросы, проблемы, перспективы развития: материалы V Всерос. науч.-практ. конф. / под общ. ред. Н.В. Кузнецовой. – Магнитогорск, 2020. – С. 100–107.
51. Сафронова О.С., Кузнецова Н.В. Карта потока создания ценности: этапы разработки // Современный менеджмент: теория и практика: материалы VI Всерос. науч.-практ. конф.; Магнитогорск, 29–30 января 2021 г. – Магнитогорск: Изд-во Магнитогор. гос. техн. ун-та им. Г.И. Носова, 2021. – С. 77–88.
52. Программа построения карты потока создания материальных ценностей на промышленном предприятии «VSMProm»: св-во о гос. регистр. программы для ЭВМ № 2018666171 Рос. Федерация / С.С. Акимов, С.А. Гуньков. № 2018663734; заявл. 30.11.2018; опубл. 13.12.2018; заяв. ФГБОУ ВО «Оренбургский государственный университет».
53. Программа динамического формирования карты потока создания ценности: св-во о гос. регистр. программы для ЭВМ № 2022661968 Рос. Федерация / Д.В. Капулин, С.Ю. Смоглюк, П.А. Русских, О.В. Дрозд. № 2022661585; заявл. 14.06.2022; опубл. 28.06.2022; заяв. ФГАОУ ВО «Сибирский федеральный университет».
54. Середкин О.В., Кетоева Н.Л. Применение инструмента методологии Lean Six Sigma Карта потока создания ценности (КПСЦ) с целью диагностики существующих процессов, планируемых к улучшению, для определения необходимости применения DMAIC // Альманах Крым. – 2021. – № 24. – С. 70–85.
55. Сырямина Н.А. Поиск путей совершенствования процесса производства светотехнической продукции с использованием карты потока создания ценности // Системное управление. – 2016. – № 1 (30). – С. 55.
56. Тарасов В.Н., Ушакова М.В., Ушаков Ю.А. Анализ и оптимизация карты потока создания ценностей с помощью программной системы EVSM // Вестник Самарс. гос. техн. ун-та. Сер. Технические науки. – 2012. – № 2 (34). – С. 82–89.
57. Трипкош В.А., Акимов С.С. Место и роль технологий распознавания ситуаций при разработке и принятии управленческих решений в информационно-управляющих системах предприятий и организаций // Актуальные проблемы экономической деятельности и образования в современных условиях: сб. науч. тр. Тринадцатой Междунар. науч.-практ. конф.; Оренбург, 25 апреля 2018 г. – Оренбург: Изд-во ООО «Научно-инновационный центр», 2018. – С. 310–315.
58. Трипкош В.А., Акимов С.С. Оценка временной сложности алгоритмов распознавания, основанных на решении составной байесовской задачи // Научно-технический вестник Поволжья. – 2020. – № 1. – С. 24–28.
59. Фатхуллин Р.Р. Повышение операционной эффективности сборки грузовых автомобилей ОАО «КАМАЗ» // Инновационные информационные технологии. – 2013. – Т. 3. – № 2. – С. 405–408.
60. Чабров И.В. Формирование контента корпоративного портала по управлению материальными потоками с использованием карты потока создания ценности // Вестник Университета (Гос. ун-т управления). – 2006. – Т. 3. – № 16. – С. 117–120.
61. Челомбитко А.Н. Методические подходы к оценке прогресса университетов по внедрению бережливого производства // Вестник Кемеров. гос. ун-та. Сер. Политические, социологические и экономические науки. – 2020. – Т. 5. – № 4 (18). – С. 568–579.
62. Шалина И.С. Организационно-экономическое и техническое совершенствование производственного процесса в условиях бережливого менеджмента // Технологические инновации и научные открытия: сб. тр. по материалам IV Междунар. конкурса науч.-исслед. работ; Уфа, 10 февраля 2021 г. – Уфа: ООО Научно-изд. центр «Вестник науки», 2020.
63. Baudin М. Where do «Value Stream Maps» come from? [Электронный ресурс]. – URL: http://michelbaudin.com/2013/10/25/where-do-value-stream-maps-come-from/ (дата обращения: 15.01.2022).
64. Knoeppel С.Е. Installing efficiency methods. Works management library. – The engineering magazine, 1915. – 284 p.
65. Monden Y. Toyota production system: an integrated approach to just-in-time. Industrial Engineering and Management Press, 1993. – 423 p.

В условиях быстрой смены выпускаемой авиационной продукции и малых сроков освоения новых изделий к организационно-техническому уровню инструментального производства постоянно предъявляются требования высокой манёвренности, гибкости, оперативного обеспечения основных цехов авиадвигателестроительных предприятий минимально необходимой, но достаточно эффективной технологической оснасткой. Этот уровень должен способствовать непрерывному совершенствованию операционной эффективности предприятий авиационного двигателестроения. Одним из методов решения, на наш взгляд, являются поиск и внедрение научно обоснованных проектных IT-решений функционирования производственной системы на основе информационных технологий. Решение этой задачи качественно повысит операционную эффективность предприятия, что в целом позволит увеличить конкурентоспособность предприятий авиационного двигателестроения. Цель исследования: разработка проектного ИТ-решения для управления инструментальным производством в авиадвигателестроительном предприятии. Методы: подсистемный и системный методы типового проектирования с использованием принципов бережливого и цифрового производства. Результаты: на основании современных подходов в данной области для методологии менеджмента разработана и адаптирована типовая дорожная карта Лин-проекта «Автоматизация бизнес-процессов Инструментального производства». Описан метод расчета экономического эффекта от реализации мероприятий проектного ИТ-решения при цифровизации инструментального производства. Показаны фактические результаты, полученные в ходе реализации цифровизации в авиадвигателестроительном предприятии. Кроме того, внедрение проектных ИТ-решений с использованными механизмами ввода первичной информации по месту их возникновения в электронном виде позволило решить конкретные задачи. Таким образом, разработанная дорожная карта Лин-проекта позволяет просматривать не только вероятные сценарии, но и их потенциальную рентабельность, а также выбирать оптимальные пути с точки зрения ресурсной затратности и экономической эффективности. Практическая значимость: подтверждается тем, что разработанный Лин-проект ««Автоматизация бизнес-процессов инструментального производства» был опробован в производственно-хозяйственной деятельности АО «Пермский завод «”Машиностроитель”» и подтвердил целесообразность его применения.

Ключевые слова: бережливое производство, процессы, производственно-экономическая система, информационные технологии, инструментальное производство, проектные ИТ-решения, предприятие авиационного двигателестроения, экономический эффект, цифровизация.

Ташкинов Алексей Григорьевич (Пермь, Россия) – начальник Координационно-методического центра внедрения цифровой экономики УИТ АО «Пермский завод “Машиностроитель”», кандидат экономических наук, доцент кафедры «Экономика и управление промышленным производством» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр. 29, e-mail: alekss.perm@gmail.com).

Фофанов Олег Геннадьевич (Пермь, Россия) – директор по информационным технологиям АО «Пермский завод “Машиностроитель”» (614014, Пермь, ул. Новозвягинская, 57).

1. Постановление Правительства РФ от 15 апреля 2014 г. № 303 «Об утверждении государственной программы Российской Федерации «Развитие авиационной промышленности на 2013–2025 годы» // Доступ из справ.-правовой системы КонсультантПлюс.
2. Государственная программа Российской Федерации «Развитие авиационной промышленности на 2013–2025 годы». – URL: http://government.ru/rugovclassifier/849/events/ (дата обращения: 02.09.2022).
3. Фатхутдинов Р.А. Организация производства: учебник. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: ИНФРА-М, 2010. – 544 с.
4. Тихонов А.И., Калачанов В.Д., Тихонова С.В. Обеспечение конкурентоустойчивости предприятий авиационного двигателестроения // Моск. экономический журнал. – 2019. – № 11.– С. 5.
5. Тихонов А.И., Калачанов В.Д., Просвирина Н.В. Повышение конкурентоустойчивости предприятий авиационного двигателестроения в современных экономических условиях // Вестник Моск. авиацион. института. – 2016. – № 1, Т. 23. – С. 218–227.
6. Речкалов А.В., Дунаев Д.Н., Даутова О.Р. Развитие функциональности основного планирования ERP-системы для решения задачи среднесрочного производственного планирования // Вестник УГАТУ. Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами. – Уфа: Изд-во УГАТУ, 2012. – Т. 16, № 6(51). – С. 263–269.
7. Речкалов А.В., Дунаев Д.Н., Даутова О.Р. Сущность и содержание процесса объемно-календарного планирования // Современные тенденции в экономике и управлении: новый взгляд: сб. материалов XX Междунар. науч.-практ. конф. / под общ. ред. С.С. Чернова. – Новосибирск: СИБПРИНТ, 2013. – 229 с.
8. Шарипов Т.Ф. Методология планирования на предприятиях машиностроительного комплекса в условиях модернизации экономики: монография. – Оренбург: Изд-во ОГУ, 2012. – 176 с.
9. Артюхов А.В., Христолюбов В.Л. Современные информационные технологии в авиадвигателестроении // Двигатель: науч.-техн. журнал. – 2007. – № 2(50). – С. 6–7.
10. Иноземцев А.А. Двигатель ПД-14 – будущее российского авиапрома. – URL: https://vpk-news.ru/articles/17206 (дата обращения: 02.09.2022).
11. Ташкинов А.Г. Разработка метода оценки конкурентоспособности производственно-экономической системы машиностроительного предприятия // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Социально-экономические науки. – 2018. – № 4. – С. 260–274.
12. Антонов В.В., Конев К.А., Куликов Г.Г. Система поддержки принятия решений на основе формализованной цифровой ситуационно-онтологической модели аудита качества // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2022. – № 42. – С. 65–90. DOI: 10.15593/2224-9397/2022.2
13. Речкалов А.В., Антонов В.В., Артюхов А.В. Разработка формальной интегральной модели производственного процесса машиностроительного предприятия // Вестник УГАТУ. – 2014. – Т. 18. – № 4(65). – С. 125–133.
14. Артюхов А.В., Речкалов А.В., Христолюбов В.Л. Стратегия реализации типовых проектных ИТ-решений для управления производством в авиадвигателестроительной корпорации // Вестник Пермского государственного технического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2018. – № 26. – С. 183–197.
15. Питеркин С.В., Оладов Н.А., Исаев Д.В. Точно вовремя для России. Практика применения ERP-систем. – М.: Альпина Бизнес Букс, 2005. – 368 с.
16. Тихонов А.И., Кононов А.М. Анализ опыта внедрения бережливого производства на предприятиях авиационного двигателестроения // Экономика и управление в машиностроении. – 2016. – № 2. – С. 24–29.
17. Ташкинов А.Г. Бережливое производство как основа развития Пермского завода Машиностроитель // Точно в цель: журнал. – М.: Изд. дом «Медиа Центр», 2019. – № 2. – С. 58–71.
18. Elkins D.A., Huang N., Alden J.M. Agile manufacturing systems in the automotive industry // Int. J. Production Economics. – 2004. – № 91. – Р. 201–214.
19. Burgess T.F. Making the leap to agility // Int. J. Operations Prod. Manage. – 1994. – Vol. 14, № 11. – P. 23–34.
20. Angang Hu. Embracing China's «New Normal» // Foreign Affairs. – 2015. – № 3. – C. 5–11.
21. James L. Riggs. Production systems: Planning, Analisis and Control. – New-York-London-Sydney-Toronto: John Wiley & Sons Inc., 1970. – 620 р.
22. Елтышев Д.К. Выбор приоритетов при обслуживании, модернизации и обеспечении безопасности объектов энергетики // Энергобезопасность и энергосбережение. – 2017. – № 2. – С. 5–10.
23. Smart grid technologies and applications / R. Bayindir, Ilhami Colak, Gianluca Fulli, Kenan Demirtas // Renewable and Sustainable Energy Reviews. – 2016. – № 66. – P. 499–516.
24. Ташкинов А.Г. Бережливое производство – задача общая // Точно в цель: журнал. – М.: Изд. дом «Медиа Центр», 2021. – № 2 (26) – С. 36–40.
25. Ташкинов А.Г. Пермский завод «Машиностроитель»: рабочие группы как фактор успеха Лин-проектов // Портал «Управление производством». – 2022. – № 4 (58). – С. 11–20.

Нейронные сети (НС) широко применяются во многих сферах промышленности. Важными возможностями нейронных сетей являются распознавание образов, быстрый анализ большого количества данных, способность к самообучению. Эти характеристики позволяют использовать алгоритмы НС для широкого спектра технических задач. В статье рассматривается возможность применения нейронной сети в системе управления испытательной станцией на заводе-изготовителе холодильников для проверки соответствия каждого холодильного прибора установленному стандарту при проведении приёмо-сдаточных испытаний. Целью данного исследования является анализ целесообразности применения нейронной сети для автоматического определения соответствия работы холодильного агрегата установленным стандартам, так как её обучение – процесс, требующий большого количества обучающего материала, которым в данном случае являются графики потребляемой прибором активной мощности. Работа предполагает оценку пригодности НС для определения соответствия холодильного прибора заданным критериям при внедрении новой методики приёмо-сдаточных испытаний на заводе-изготовителе, а также для определения конкретного вида брака холодильного агрегата при несоответствии параметров требованиям методики приёмо-сдаточных испытаний. Методика проведения анализа заключается в рассмотрении существующих структур нейронных сетей и их характеристик с целью нахождения наиболее подходящей для рассматриваемой задачи структуры. В результате планируется вывести обоснованное решение по применению нейронной сети для определения годности холодильников на стадии приёмо-сдаточных испытаний. Рассмотрены наиболее распространённые существующие структуры нейронных сетей, описан выбор параметров, составляющих входной слой НС, описан алгоритм работы нужной НС. Практическая значимость: приведён результат анализа использования НС для поставленной задачи, а также дано сравнение предложенной методики
с написанием программы для программируемого логического контроллера. Показано, что применение методики, использующей НС, позволяет более чем в 3 раза сократить затраты на создание участка контроля, в том числе за счет более высокой оперативности проведения испытаний.

Ключевые слова: холодильный агрегат, нейронные сети, приёмо-сдаточные испытания, испытательная станция, график активной мощности, контроллер, градиентный спуск, стохастический градиентный спуск.

Шуринова Дарья Александровна (Красноярск, Россия) – аспирантка кафедры «Информационно-управляющие системы» Института информатики и телекоммуникаций Сибирского государственного университета науки и технологий им. академика М.Ф. Решетнёва (660037, Красноярск, пр. им. Газеты «Красноярский рабочий», 3, e-mail: dasha.shurinova@yandex.ru).

Мурыгин Александр Владимирович (Красноярск, Россия) – доктор технических наук, заведующий кафедрой «Информационно-управляющие системы» Института информатики и телекоммуникаций Сибирского государственного университета науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнёва (660037, Красноярск, пр. им. Газеты «Красноярский рабочий», 31, e-mail: avm514@mail.ru).

1. ГОСТ 16317-87. Приборы холодильные электрические бытовые. Общие технические условия (с изменениями № 1, 2, 3). – М.: Изд-во стандартов, 1987.

2. Shurinova D.A. Development of a new methodology for acceptance testing of refrigeration appliances // Computing, telecommunications and control. – 2021. – Vol. 14, № 4. – P. 52–60.

3. Обзор существующих методов контроля теплоэнергетических характеристик бытовых холодильников / Д.А. Шуринова, А.Н. Коваленко, А.В. Мурыгин, А.Г. Суворов // Механики XXI веку. – 2020. – № 19. – С. 164–171.

4. Development of a mobile device for collection of heat power parameters of the refrigerator / D.A. Shurinova, A.N. Kovalenko, A.V. Myrygin, A.G. Suvorov // Siberian Aerospace Journal. – 2021. – Vol. 22, № 1. – P. 42–52. DOI: 10.31772/2712-8970-2021-22-1-8-17

5. Официальный сайт ОАО КЗХ «Бирюса» [Электронный ресурс]. – URL: https://biryusa.ru/ (дата обращения: 15.05.2022).

6. Roy J. Dossat, Thomas J. Horan. Refrigeration fundamentals. – M: Technosphere, 2008. – 818 p.

7. OwenCloud. Облачный сервис. Руководство пользователя. 09.25.2020. Версия 1.07. – 2020.

8. В. С. Ростовцев. Искусственные нейронные сети. – М.: Лань, 2021. – 216 с.

9. Ян Лекун. Как учится машина: революция в области нейронных сетей и глубокого обучения. – М.: Изд-во «Альпина ПРО», 2021. – 335 с.

10. Баюк Д.А., Баюк О.А., Берзин Д.В. Практическое применение методов кластеризации, классификации и аппроксимации на основе нейронных сетей. – М.: Изд-во «Прометей», 2020. – 448 с.

11. Scott Chesterton. Artificial intelligence and machine learning for business. – 2020. – 162 p.

12. Mukhamadiev A.A. Information measuring system for monitoring the parameters of a household refrig-erator compressor // Electrical and information complexes and systems. – 2017. – Vol. 13, iss. 4. – P. 109–114.

13. Cloud computing, big data & emerging topics / E. Rucci, M. Naiouf, F. Chichizola, L. De Giusti // 8th conference JCC-BD&ET 2020, La Plata, Argentina, September 8–10. – La Plata, Argentina, 2020. – 179 p.

14. Balonin N.A., Sergeev M.B., Vostrikov A.A. Modern artificial intelligence network technologies: cloud computing // Wave electronics and its application in information and telecommunication systems, weconf. – 2018. – P. 44–76. DOI: 10.1109/WECONF.2018.8604476

15. Faggin F. Neural network hardware // IJCNN International Joint Conference on Neural Networks. – 1992. – Vol. 1. – P. 153. DOI: 10.1109/IJCNN.1992.287238

16. Гафаров Ф.М., Галимянов А.Ф. Искусственные нейронные сети и их приложения. – Казань: Изд-во Казан. ун-та, 2018. – 121 с.

17. Rating “Refrigeration Industry – 100” in 2020, compiled by the magazine “Refrigeration Industry”and published on the holodocatalog portal [Электронный ресурс]. – URL: https://holodcatalog.ru/entsiklopedii/
obzory-i-analitika/krupneyshie-kholodilnye-kompanii-kholodilnaya –indust­riya-100-2020 (дата обращения: 10.09.2021).

18. Cfd analysis for predicting cooling time of a domestic refrigerator with thermoelectric cooling system / E. Söylemez, E. Alpman, A. Onat, S. Hartomacıoğlu // International Journal of Refrigeration. – 2021. – Vol. 123. – P. 138–149.

19. Свейгарт Эл. Большая книга проектов Python. – СПб.: Питер, 2022. – 432 c.

20. Мишра П. Объяснимые модели искусственного интеллекта на Python. – М.: ДМК Пресс, 2022. – 298 с.

21. Хабаров С.П., Шилкина М.Л. Основы моделирования технических систем. Среда Simintech: учеб. пособие. – СПб.: Лань, 2022. – 120 с.

22. Карташов Б.А., Шабаев Е.А., Козлов О.С. Simintech: среда динамического моделирования технических систем: учеб. пособие. – M.: Изд-во ООО «ДМК пресс. Электронные книги», 2017. – 424 с.

23. Руководство по программированию S7-1200/S7-1500 STEP 7 (TIA Portal) и STEP 7 Safety в TIA Portal. – 2015. – 109 с.

24. Simatic S7. Программируемый контроллер S7-1200. Системное руководство/ 397 p.