Проведен анализ технологий изготовления ротора реактивной электрической машины
с анизотропной магнитной проводимостью. Показано и доказано, что лучшими энергетическими характеристиками обладает реактивная машина с продольной шихтовкой пакетов полюса ротора (ALA – Axially Laminated Anisotropic) по сравнению с реактивной машиной с поперечной шихтовкой пакета ротора (TLA – Transversally Laminated Anisotropic). Приведено математическое описание магнитных проводимостей многополюсной реактивной электрической машины с анизотропной магнитной проводимостью ротора с использованием продольной шихтовки пакетов полюса ротора (ALA). На основе предложенной схемы замещения магнитной цепи многополюсной реактивной электрической машины с анизотропной магнитной проводимостью ротора с продольной шихтовкой пакетов полюса ротора (ALA) получены аналитические зависимости, позволяющие определять поперечную магнитную проводимость катушки статора. Для оценки влияния крепежных выемок
и межполюсного воздушного промежутка конструкции ротора реактивной электрической машины на характеристики электрической машины введены новые коэффициенты: коэффициент поперечной магнитной проводимости; коэффициент вариации поперечной магнитной проводимости. Введенные коэффициенты позволяют оценивать энергетические и массогабаритные показатели реактивной машины в зависимости от геометрических размеров крепежной выемки, величины межполюсного воздушного промежутка, числа пар полюсов и величины воздушного зазора. Представлены результаты аналитических исследовании и приведены графики зависимостей: поперечной магнитной проницаемости полюса ротора от электрической угловой координаты; коэффициента затухания от числа пар полюсов; коэффициента вариации поперечной магнитной проводимости многополюсной машины от доли крепежной выемки на угловом полюсном делении и от коэффициента магнитного сопротивления между полюсами ротора. Введенный коэффициент поперечной магнитной проводимости позволяет оценивать энергетические и массогабаритные характеристики реактивных электрических машин и играет важную роль в их проектировании.

Ключевые слова: анизотропная магнитная проводимость, продольная шихтовка, магнитное напряжение, магнитная проводимость, коэффициент поперечной магнитной проводимости.

Гельвер Фёдор Андреевич (Санкт-Петербург, Россия) – кандидат технических наук, начальник лаборатории филиала «ЦНИИ СЭТ» «Крыловский государственный научный центр» (196128, Санкт-Петербург, ул. Благодатная д. 6), доцент кафедры «Электропривод и электрооборудование береговых установок» Государственного университета морского и речного флота им. адмирала С.О. Макарова (198035, Санкт-Петербург, ул. Двинская, 5/7, e-mail: gelver@bk.ru).

Самосейко Вениамин Францевич (Санкт-Петербург, Россия) – доктор технических наук, профессор кафедры «Электропривод и электрооборудование береговых установок» Государственного университета морского и речного флота им. адмирала С.О. Макарова (198035, Санкт-Петербург, ул. Двинская, 5/7), ведущий инженер филиала «ЦНИИ СЭТ» «Крыловский государственный научный центр» (196128, Санкт-Петербург, ул. Благодатная д.6), e-mail: samoseyko@mail.ru).

1. Low voltage IE4 synchronous reluctance motor and drive package for pump and fan applications // Catalog ABB. – 2013 [Электронный ресурс]. – URL: https://library.e.abb.com/public/21ee11b9fddfa677c1257bd500219300/
Catalog_IE4_SynRM_EN_06-2013_9AKK105828_lowres.pdf

2. Low voltage IE4 synchronous reluctance motor and drive package for pump and fan applications // Catalog ABB. – June, 2013. – URL: http://www.abb.com/motors&generators

3. Синхронный реактивный электродвигатель Ksb-supreme [Электронный ресурс]. – URL: http://docplayer.ru/35968157-Ksb-supreme-tehnicheskoe-opisanie.html

4. Сайт фирмы Simens [Электронный ресурс]. – URL: https://www.siemens.com/press/pool/de/pressemitteilungen/2015/processindustries-drives/PR2015020119PDEN.pdf

5. Tammi A., Termini P., Kansakangas T. Magnet-free motor technology for field speed applications reaching “IE5” efficiency level // Eemods 15, Helsinki 15–17 September 2015. – URL: http://www.eemods15.info/­midcom-serveattachmentguid-1e55dfbb33f02fc5dfb11e5ac6fc777b4bb692­d692d/motors6_ari_tammi.pdf

6. Oprea C., Dziechciarz A., Martis C. Comparative analysis of different synchronous reluctance motor topologies // International Conference on Environment and Electrical Engineering. – June 10–13, 2015. – Rome, 2015.

7. Matsuo T., Lipo T.A. Rotor Design Optimization of Synchronous Reluctance Machine // IEEE Transactions on Energy Conversion. – 1994. –Vol. 9, № 2. – P. 359–365.

8. Rotor Flux-Barrier Design for Torque Ripple Reduction in Synchronous Reluctance and PM-Assisted Synchronous Reluctance Motors /
N. Bianchi, S. Bolognani, D. Bon, M. Dai Pre // IEEE Transactions on Industry Applications Appl. – 2009. – Vol. 45. – Iss. 3. – P. 921–928.

9. Experimental comparison of induction and synchronous reluctance motors performance / A. Boglietti, A. Cavagnino, M. Pastorelli, A. Vagati // Conference Record of the 2005 Industry Applications Conference, Fortieth IAS Annual Meeting. – 2005. – Vol. 1. – P. 474–479.

10. Bomela X.B., Kamper M.J. Effect of Stator Chording and Rotor Skewing on Performance of Reluctance Synchronous Machine // IEEE Transactions on Industry Applications. – 2002. – Vol. 38. – № 1. – P. 91–100.

11. Hofmann H., Sanders S.R. High-speed synchronous reluctance machine with minimized rotor loss // IEEE Transactions on Industry Applications. – 2000. – Vol. 36. – № 2. – Р. 531–539.

12. Гельвер Ф.А. Реактивная электрическая машина с анизотропной магнитной проводимостью ротора // Материалы конф. молод. ученых и специалистов. – СПб.: Изд-во Крылов. гос. науч. центра, 2014. – С. 25–34.

13. Экспериментальное сравнение асинхронного и синхронного реактивного электродвигателей / В.А. Дмитриевский, В.А. Прахт,
В.М. Казакбаев [и др.] // Электроприводы переменного тока: материалы XVI Науч.-техн. конф.; Екатеринбург, 5–9 октября 2015 г. – Екатеринбург, 2015. – С. 19–22.

14. Самосейко В.Ф., Гельвер Ф.А., Хомяк В.А. Сравнение различных типов реактивных электрических машин по энергетическим показателям // Тр. Крылов. гос. науч. центра. – СПб., 2015. –
№ 89(373). – С. 201–208.

15. Синхронные машины с анизотропной магнитной проводимостью ротора. Методика проектирования. Алгоритмы управления: монография / В.Ф. Самосейко, Ф.А. Гельвер, В.А. Хомяк, Д.А. Хайров. – СПб.: Изд-во Крылов. гос. науч. центра, 2016. – 174 с.

16. Самосейко В.Ф., Гельвер Ф.А., Белоусов И.В. Перспективы использования реактивных электрических машин в электроприводе //
Тр. 9-й Междунар. (10-й Всерос.) конф. по автоматизир. электроприводу АЭП-2016; Пермь, 3–7 октября 2016 г. – Пермь, 2016. – С. 359–363.

17. Захаров А.В. Перспективы технического применения синхронных электродвигателей с анизотропной магнитной проводимостью ротора // Состояние и перспективы развития электротехнологии
(XVIII Бернадосовские чтения): тез. докл. междунар. науч.-техн. конф. – Иваново, 2015. – С. 124–127.

18. Jorma Haataja. A comparative performance study of four-pole induction motors and synchronous reluctance motors in variable speed drives. – Lappeenranta, 2003.

19. Moghaddam R.R. Synchronous Reluctance Machine (SynRM) Design // KTH Electrical Engineering. – Stockholm, 2007.

20. Rajabi Moghaddam Reza. Synchronous Reluctance Machine (SynRM) Design. – Stockholm, Norooz (new spring). – 2007. – P. 95.

21. Seyedmorteza Taghavi. Ph.D. Design of Synchronous Reluctance Machines for Automotive Applications. – Concordia University. – 2015. – P. 177.

22. Копылов И.П. Проектирование электрических машин. – М.: Энергия, 1980.

Рассмотрен метод наименьших квадратов как способ обобщенной многомерной интерполяции. Интерполятор методом наименьших квадратов является обобщением интерполяции полиномом Лагранжа и обладает всеми ее свойствами. Интерполятор позволяет использовать в интерполяционном многочлене произвольные функции или произвольные комбинации произвольных функций от произвольных переменных или их комбинаций из исходного многомерного их набора. Предложен метод расчета аппроксимирующей зависимости методом наименьших квадратов по алгоритму, подобному расчету интерполятора Лагранжа в обобщенном виде, предложенном в статье. Расширено правило Крамера на случай, когда вторая матрица имеет больше чем один столбец и в том числе для получения произведения обратной матрицы на любую согласованную с ней матрицу без обращения матрицы, в том числе и на единичную, что и дает обратную к исходной матрицу. Показано, что аппроксимация методом наименьших квадратов может быть представлена в виде суммы отношений определителей. Отмечены очевидные, но не используемые в практике преимущества методов – возможность получения одним матричным выражением нескольких корреляционных зависимостей для метода наименьших квадратов и возможность преобразования интерполируемой переменной в интерполяционном полиноме Лагранжа.

Представлен пример применения интерполяции методом наименьших квадратов для случая нахождения двух функциональных зависимостей линейных относительно неизвестных параметров и произвольных известных функций от двух независимых переменных. Получены функциональные зависимости доли нормального пентана и изопентана в изопентановой фракции от технологических параметров (давления и температуры) на промышленной установке изомеризации пентан-гексановой фракции. Полученные результаты могут быть применены для задачи управления температурой верха колонны деизопентанизации с целью поддержания оптимального содержания нормального пентана в отделяемом изопентане, что позволит оптимизировать расход тепловой энергии.

Ключевые слова: многомерная интерполяция, аппроксимация, метод наименьших квадратов, определитель, обращение матриц, умножение обратной матрицы.

Мустафина Дарья Александровна (Пермь, Россия) – кандидат физико-математических наук, старший эксперт, ООО «Промышленная кибернетика» (614000, Пермь, ул. Луначарского, 85, e-mail: dmustafina@yandex.ru).

Буракова Алёна Евгеньевна (Пермь, Россия) – руководитель группы моделирования технологических процессов центра высокотехнологичных решений, ООО «Инфраструктура ТК» (614016, Пермь, ул. Глеба Успенского, 15а, e-mail: alenka.byrakova@yandex.ru).

Мустафин Александр Иванович (Пермь, Россия) – главный специалист центра высокотехнологичных решений, ООО «Инфраструктура ТК» (614016, Пермь, ул. Глеба Успенского, 15а, e-mail: aleksandr.mustafin@infra.ru).

Александрова Анна Сергеевна (Пермь, Россия) – старший преподаватель кафедры «Автоматизация технологических процессов» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: boyarshinovaann@gmail.com).

1. Аналитический обзор научных работ по проблемам математического моделирования, идентификации и управления технологическими процессами в производстве формалина / А.Г. Шумихин,
   С.Н. Кондрашов, Д.А. Мельков, М.П. Зорин // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Химическая технология и биотехнология. – 2017. – № 1. – С. 7–36.
2. Терехин А.А., Даденков Д.А. Обзор способов идентификации параметров асинхронного электропривода // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2017. – № 22. – С. 55–66.
3. Жмако О.А., Голиков К.А., Чуприн Е.Н. Применение метода наименьших квадратов в физико-химических методах анализа // Инновационные технологии в науке и образовании. – 2015. – № 3. – С. 20–22.
4. Утешев А.Ю., Тамасян Г.Ш. К задаче полиномиального интерполирования с кратными узлами // Вестник Санкт-Петербург. ун-та. Прикладная математика. Информатика. Процессы управления. – 2010. – № 3. – С. 76–85.
5. Use B-spline interpolation fitting baseline for low concentration 2, 6-di-tertbutyl p-cresol determination in jet fuels by differential pulse voltammetry / D.S. Wen, H. Wen, Y.G. Shi, B. Su, Z.C. Li, G.Z. Fan // 2nd International Conference on New Material and Chemical Industry (NMCI2017); 18–20 November. – Sanya, 2017. DOI: 10.1088/1757-899X/292/1/012071
6. Крепкогорский В.Л. О многомерных методах интерполяции // Известия высших учебных заведений. Математика. – 1999. – № 11. – С. 41–49.
7. Калиткин Н.Н. Численные методы. – М.: Наука, 1978. – 512 с.
8. Тараник В.А. Применение «интерполяционного многочлена Лагранжа» для функций со многими переменными // ScienceRise. – 2015. – № 8. – С. 69–76.
9. Турчак Л.И., Плотников П.В. Основы численных методов. – М.: Физматлит, 2003. – 304 с.
10. Выгодский М.Я. Справочник по высшей математике. – М.: АСТ, 2003. – 991 с.
11. Белов А.Г. Вероятностно-статистический подход к методу наименьших квадратов // Прикладная математика и информатика. – 2010. – № 3. – С. 76–85.
12. Мусатов М.В., Львов А.А. Анализ моделей метода наименьших квадратов и методов получения оценок // Вестник Саратов. гос. техн. ун-та. – 2009. – Т. 4, № 2. – С. 137–140.
13. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ.
    Кн. 1. – М.: Финансы и статистика, 1986. – 366 с.
14. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. – М.: Наука, 1970. – 720 с.
15. Chuzlov V.A., Chekantsev N.V., Ivanchina E.D. Development of Complex Mathematical Model of Light Naphtha Isomerization and Rectification Processes // Chemistry and Chemical Engineering in XXI century: XV International Scientific Conference / dedicated to Prof. L.P. Kulyov; 26–29 May. – Tomsk, 2014. DOI: 10.1016/j.proche.2014.10.040
16. Efficiency improvement of the light gasoline fractions isomerization by mathematical modeling / V.A. Chuzlov, E.D. Ivanchina, N.V. Che­kantsev, K.V. Molotov // International Conference on Oil and Gas Engineering; 25–30 April. – Omsk, 2015. DOI: 10.1016/j.proeng.2015.07.305
17. Improving gasoline quality produced from MIDOR light naphtha isomerization unit / M.F. Mohamed, W.M. Shehata, A.A. Abdel Halim, F.K. Gad // Egyptian Journal of Petroleum. – 2017. – Vol. 26(1). – P. 111–124. DOI: 10.1016/j.ejpe.2016.02.009
18. Рид Р., Праусниц Дж., Шервуд Т. Свойства газов и жидкостей / пер. с англ. под ред. Б.И. Соколова. – 3-е изд., перераб. и доп. – Л.: Химия, 1982. – 592 с.
19. Optimal Technological Parameters of Diesel Fuel Hydroisomerization Unit Work Investigation by Means of Mathematical Modelling Method /
    N. Belinskaya, E. Ivanchina, E. Ivashkina, E. Frantsina, G. Silko // Procedia Chemistry. – 2014. – Vol. 10. – P. 258–266. DOI: 10.1016/j.proche.2014.10.043
20. Расчеты основных процессов и аппаратов нефтепереработки: справочник / под ред. Е.Н. Судакова. – М.: Химия, 1979. – 568 с.

Рассматриваются процессы обработки информации, организации функционального взаимодействия программных систем с учетом динамических свойств формальной модели предметной области. Показан метод перехода к количественному многовариантному описанию информационных процессов и применения требований стандарта ISO/IEC 15288. Использованы теория категорий и теория множеств в качестве формального аппарата описания информационных объектов для моделирования единого хранилища данных рассматриваемой предметной области
с минимально-возможной структурной энтропией. В работе предложено построение информационной аналитической программной системы как системы извлечения информации из ХД (интерпретации в аспекте ПО). Поострена схема взаимосвязей между разными категориями объектов, обладающих собственной (внутренней энтропией). Описано использование информационной аналитической программной системы пользователями: лицами, принимающими решения, аналитиками, экспертами, получающими систему анализа, связанную с обработкой, передачей данных и знаний. В работе предложено формальное представление предметной области на основе системной модели в форме категории процессов. Предложено правило синтеза самоорганизующейся структуры моделей процесса из условия структурной минимизации. Показано, что последовательность композиций-декомпозиций процессов обладает свойством фрактальных преобразований (самоподобных). Ядром этих преобразований являются коммутативные треугольники, определяющие структуру взаимодействующих процессов при композиции-декомпозиции. Предложено правило синтеза самоорганизующейся структуры процесса соглашения, основанное на декомпозиции – композиции объектов-процессов путем логического сложения фракталов в форме коммутативных треугольников в квадраты Декарта и далее в декартов многогранник. Показано, что между элементами данных структур сохраняются правила формальной логики, что позволяет свести структурную энтропию процессов к минимально-возможной, т.е. к алгоритму. Показана возможность построения ряда тождественных формальных алгоритмов контроля целостности структуры исходных процессов. Показана возможность параметрического контроля состояния процессов.

Ключевые слова: теория категорий, программная система, модель проектирования программной системы, семантика программ, данные и знания, кроссплатформенные технологии, системная модель, категории объектов, модели.

Куликов Геннадий Григорьевич (Уфа, Россия) – доктор технических наук, профессор кафедры «Автоматизированные системы управления» Уфимского государственного авиационного технического университета (450000, Уфа, ул. К. Маркса, 12, e-mail: gennadyg_98@Yahoo.com).

Антонов Вячеслав Викторович (Уфа, Россия) – доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой «Автоматизированные системы управления» Уфимского государственного авиационного технического университета (450000, Уфа, ул. К. Маркса 12, е-mail: antonov.v@bashkortostan.ru).

Фахруллина Альмира Раисовна (Уфа, Россия) – кандидат технических наук, доцент кафедры «Автоматизированные системы управления» Уфимского государственного авиационного технического университета (450000, Уфа, ул. К. Маркса д. 12, e-mail: almirafax@mail.ru).

Родионова Людмила Евгеньевна (Уфа, Россия) – старший преподаватель кафедры «Автоматизированные системы управления» Уфимского государственного авиационного технического университета (450000, Уфа, ул. К. Маркса, 12, e-mail: lurik@mail.ru).

1. Куликов Г.Г., Антонов В.В., Антонов Д.В. Формализация предметной области с применением инструментов, поддерживающих стандарты // Вестник Уфим. гос. авиац. техн. ун-та. – 2012. – Т. 16,
№ 3(48). – С. 42–52.

2. Антонов В.В., Куликов Г.Г. Формальная модель предметной области на основе нечетких отношений // Программные продукты и системы: междунар. журнал. – Тверь, 2011. – № 2(94). – С. 48–51.

3. Куликов Г.Г., Антонов В.В., Антонов Д.В. Построение формальной модели предметной области с применением нечеткой кластеризации // Вестник Уфим. гос. авиац. техн. ун-та. – 2011. – Т. 15,
№ 5. – С. 3–11.

4. Хомский Н. Язык и проблема знания // Вестник МГУ. – М., 1996. – Вып. 6. – С. 157–185.

5. Антонов В.В. Метод проектирования адаптивного программного комплекса на основе методологии категорийной формальной модели открытой предметной области // Вестник Уфим. гос. авиац. техн. ун-та. – 2015. – Т. 19, № 1(67). – С. 258–263.

6. Копайгородский А.Н. Применение онотологий в семантических информационных системах // Онтология проектирования. – 2014. –
№ 4(14). – С. 78–89.

7. Антонов В.В., Куликов Г.Г. Метод построения математической модели предметной области // Вестник Самар. гос. экон. ун-та. – 2010. – № 5(67). – С. 10–14.

8. ISO/IEC/IEEE 15288:2015 System and software engineering – System lifecycle processes // Доступ из справ.-правовой системы КонсультантПлюс.

9. Беллман Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях: сб. науч. тр. – М.: Мир, 1976. – С. 172–215.

10. Структурирование контента рассматриваемой области для дальнейшего интеллектуального анализа. Пример формирования структурированного контента ОПС / Г.Г. Куликов, В.В. Антонов,
М.А. Шилина, А.Р. Фахруллина // Информационно-управляющие системы. – 2016. – № 2. – С. 95–100.

11. Метод предметно-ориентированной классификации и системного моделирования слабоформализованных информационных потоков в системах автоматизации производства / Г.Г. Куликов, В.В. Антонов, Д.В. Антонов, Ф.Ф. Шингареев // Вестник ЮУрГУ. Сер. Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. – 2016. – Т. 16, № 2. – С. 116–130.

12. Гольдблатт Р. Топосы. Категорный анализ логики. – М.: Мир, 1983. – 486 с.

13. Куликов Г.Г., Антонов В.В., Антонов Д.В. Теоретические и прикладные аспекты построения моделей информационных систем. – LAP LAMBERT Academic Publishing GmbH & Co.KG, Germany, 2011. – 134 с.

14. Энтропия // Большая советская энциклопедия: в 30 т. / гл. ред. А.М. Прохоров. – 3-е изд. – М.: Советская энциклопедия, 1969–1978.

15. IDEF0 и др. [Электронный ресурс]. – URL: https://ru.wikipedia.org (дата обращения: 12.03.2018).

16. Формальное представление модели реализации функций системной инженерии на основе принципа необходимого разнообразия структурных связей / Г.Г. Куликов, В.В. Антонов, А.Р. Фахруллина, Л.Е. Родионова // Вестник ЮУрГУ. Сер. Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. – 2017. – Т. 17, № 4. – С. 146–153.

17. Модели хранилищ данных информационно-аналитических систем [Электронный ресурс]. – URL: http://www.tssonline.ru/articles2/­fix-corp/modeli-hranilish-dannih-informacionnoanaliticheskih-sistem-2 (дата обращения: 12.03.2018).

18. Akimkina E.E., Abbasov A.E. Analysis of the tools of information systems for processing multidimensional data // Information and Technology Bulletin. – 2015. – P. 61–75.

19. Models and Methods for Quality Management Based on Artificial Intelligence Applications / Nafissa Yussupova, George Kovacs, Maxim Boyko, Diana Bogdanova // Acta Polytechnica Hungarica. – 2016. – № 3. – P. 45–60.

20. Kovács, G., Yussupova, N., Rizvanov, D. Resource management simulation using multi-agent approach and semantic constraints // Pollack Periodica. An International Journal for Engineering and Information Sciences. – 2017. – Vol. 12. – Iss. 1. – P. 45–58. – URL: https://doi.org/10.1556/606.2017.12.1.4

21. Kovács G.L., Petunin A.A. An information technology view of manufacturing automation – Product life-cycle management // Pollack. – 2016. – Vol. 11. – Iss. 2. – P. 3–14.

22. Massel L.V., Arshinsky V.L., Massel A.G. Intelligent computing on the basis of cognitive and event modeling, and its application in energy security security // Renewable and Alternative Energy: Concepts, Methodologies, Tools, and Applications. – 2016. – P. 780–787.

23. Voropaj N.I., Massel' L.V., Slavin G.B. Setting up the system for monitoring the power engineering facilities in Russia using new information technologies // Elektrichestvo. – 2002. – Vol. 9. – P. 2–8.

24. Salas D.F., Powell W.B. Benchmarking a scalable approximate dynamic programming algorithm for stochastic control of grid-level energy storage // INFORMS Journal on Computing. – 2018. – Vol. 30. – Iss. 1. – P. 106–123.

25. Simulation studies of the self-assembly of halogen-bonded sierpiński triangle fractals / Z. Zhang, W.-J. Xie, Y.I. Yang, G. Sun,
Y.-Q. Gao // Wuli Huaxue Xuebao. Acta Physico – Chimica Sinica. – 2017. – Vol. 30. – Iss. 3. – P. 539–547.

Восьмиполюсники различных исполнений, а именно восьмиполюсники с двумя входными и шестью выходными выводами, восьмиполюсники с тремя входными и пятью выходными выводами, восьмиполюсники с четырьмя входными и четырьмя выходными выводами, восьмиполюсники с пятью входными и тремя выходными выводами, восьмиполюсники с шестью входными
и двумя выходными выводами необходимы для замещения некоторых энергетических объектов. Особенно тогда, когда интерес представляют лишь входные и выходные характеристики электрической энергии. Особенности состояния восьмиполюсника описываются уравнениями различных форм. Для описания состояния восьмиполюсника с двумя входными и шестью выходными выводами в силовой энергетике чаще всего используются уравнения А-формы. А для реализации этих уравнений необходимо иметь сведения о численных значениях соответствующих коэффициентов. В статье представлен один из возможных вариантов экспериментального определения этих коэффициентов. Для экспериментального определения численных значений коэффициентов уравнений А-формы, описывающих состояние восьмиполюсника с двумя входными
и шестью выходными выводами, требуется выполнить десять опытов. Результаты этих опытов позволят получить численные значения компонентов десяти вариантов уравнений А-формы. Совместное решение этих уравнений позволит определить численные значения коэффициентов уравнений А-формы, оценивающих состояние пассивного восьмиполюсника с двумя входными
и шестью выходными выводами. В принципе они могут быть использованы и для оценивания состояния активных восьмиполюсников аналогичного исполнения. Численные значения этих коэффициентов позволят определить численные значения коэффициентов уравнений иных форм, описывающих состояние этого же восьмиполюсника. Сведения о численных значениях коэффициентов восьмиполюсника позволят установить количественную связь между входными
и выходными характеристиками электрической энергии.

Ключевые слова: восьмиполюсник, коэффициенты восьмиполюсника, схема эксперимента, напряжения, токи, опыт холостого хода, опыт короткого замыкания, вольтметр, амперметр, фазометр.

Большанин Георгий Анатольевич (Братск, Россия) – кандидат технических наук, доцент Братского государственного университета (665709, Братск, Иркутская обл., ул. Макаренко, 40, e-mail: bolshaning@mail.ru).

1. Воронов Р.А. Общая теория четырехполюсников и многополюсников. – М.; Л.: Госэнергоиздат, 1951. – 192 с.

2. Зевеке Г.В. Многополюсники. – М.: Изд-во МЭИ, 1971. – 23 с.

3. Попов Н.М., Олин Д.М., Кирилин А.А Способ передачи сигналов по сельским распределительным сетям 0,38 кВ // Вестник КрасГАУ. – 2017. – № 2. – С. 88–97.

4. Барабанов Е.А., Мальцева И.С., Барабанов И.О. Алгоритм параллельной обработки данных в оптических сетях // Научный вестник НГТУ. – 2004. – Т. 56, № 3. – С. 88–95.

5. Салимоненко Д.А. Применение методов линейного программирования для определения параметров электрических цепей. Ч. 1 // Вестник Башкир. ун-та. – 2015. – Т. 20, № 4. – С. 1155–1163.

6. Куликов А.Л., Лукичева И.А. Определение места повреждения линии электропередачи по мгновенным значениям осциллограмм аварийных событий // Вестник ИГЭУ. – 2016. – Вып. 5. – С. 16–21.

7. Китаев А.В., Агбомассу В.Л., Глухова В.И. Схемы замещения электрических двигателей переменного тока // Электротехнические
и компьютерные системы. – 2013. – № 11(87). – С. 59–65.

8. Беликов Ю.С. Многополюсник как модель электрических систем. Ч. 2. – М.: Изд-во НТФ «Энергопрогресс», 2013. – 92 с.

9. Федотов Ю.Б., Нестеров С.А., Мустафа Г.М. Повышение эффективности программ моделирования устройств силовой электроники // Apriori. Сер. Естественные и технические науки. – 2015. – № 6. – С. 1–14.

10. Тлустенко С.Ф., Коптев А.Н. Разработка и исследование методологии информационного обеспечения технологических систем агрегатно-сборочного производства летательных аппаратов // Известия Самар. НЦ РАН. – 2015. – Т. 17, № 6(2). – С. 491–497.

11. Методика проектирования и перспективная конструкция средств снижения шумов судовых трубопроводов / А.Н. Крюков,
Е.В. Шахматов, В.Н. Самсонов, А.Н. Дружин // Фундаментальная
и прикладная гидрофизика. – 2014. – Т. 7, № 3. – С. 67–79.

12. Levitskiy Zh.G., Imanov Zh.Zh., Nurgaliyeva A.D. Quasianalog transformation of Compound Ventilating Network // European Researcher. – 2013. – Vol. 40. – № 2–1. – Р. 259–267.

13. Бессонов А.В., Лузин С.Ю., Лячек Ю.Т. Определение окрестностей многополюсников // Известия СПбГЭТУ. – 2015. – № 5. – С. 20–23.

14. Большанин Г.А. Передача электрической энергии по ЛЭП одно-, двух- и трехпроводного исполнений. – Братск: Изд-во БрГУ, 2016. – 313 с.

15. Большанин Г.А. Большанина Л.Ю., Марьясова Е.Г. Распространение электрической энергии пониженного качества по неразветвленной трехфазной четырехпроводной ЛЭП // Вестник Иркутск. гос. техн. ун-та. – 2007. – № 2(30). – С. 65–74.

16. Шевченко М.А., Большанин Г.А. Учет грозозащитного троса при моделировании передачи электрической энергии пониженного качества // Системы. Методы. Технологии. – 2016. – № 3(31). – С. 135–142.

17. Большанин Г.А., Плотников М.П. Распределение электрической энергии вдоль неоднородного участка двухцепной линии электропередачи // Электротехнические комплексы и системы управления. – 2013. – № 1(29). – С. 14–20.

18. Bolshanin G.A., Bolshanina L.Yu., Maryasova E.G. Indirect Measurement of Aggregate Primary Parameters Of a Two-Wire Transmission Line // Measurement Techniques. – August 2016. – Vol. 59. – Iss. 5. – P. 521–525.

19. Большанин Г.А., Большанина Л.Ю., Марьясова Е.Г. Косвенное измерение укрупненных первичных параметров двухпроводной линии электропередачи // Измерительная техника. – 2016. – № 5. – С. 50–52.

20. Большанин Г.А. Многополюсники. – Братск: Изд-во БрГУ, 2017. – 337 с.

Рассматриваются вопросы математического обеспечения системы оптимального управления подвижным источником теплового воздействия в процессе легирования по технологии MCVD (modified chemical vapor deposition). Математическое обеспечение системы оптимального управления рассматривается как часть программно-технического комплекса, адаптированного
в систему управления существующего станка MCVD. Объектом исследования является автоматизированный технологический процесс производства заготовок оптических волокон по технологии MCVD. Цель работы заключается в разработке алгоритма управления подвижным источником теплового воздействия. Предложенный алгоритм управления основан на теории оптимального управления. Наличие вычислителя системы дифференциальных уравнений в структуре алгоритма, моделирующего состояние объекта управления, позволяет рассчитать поправки к закону управления и стабилизировать температурное поле на поверхности кварцевой трубы в режиме реального времени.

В работе рассмотрены программные модули, на основе которых реализован алгоритм управления. Центральным модулем в реализации проектируемой системы управления является пакет MatLab. Основные задачи алгоритма: аппроксимация данных полиномиальной функцией
и решение системы уравнений реализуются с помощью набора стандартных функций MatLab.
В текущей задаче MatLab обеспечивает двустороннюю связь со SCADA-системой станка MCVD,
с одной стороны, получает величины фактических параметров процесса MCVD, с другой стороны, передает рассчитанную величину поправки для корректировки закона управления. Для осуществления двусторонней связи между SCADA-системой и пакетом MatLab разработан протокол взаимодействия для обмена ключевыми параметрами процесса, необходимыми для реализации алгоритма управления.

Рассматриваемый алгоритм управления позволяет сократить технологический отход
в процессе изготовления изделий по технологии MCVD за счёт оптимального управления температурным полем.

Ключевые слова: алгоритм, газовая горелка, кварцевая труба, математическая модель, оптимальное управление, оптическое волокно, подвижный тепловой источник, процесс MCVD, система, температурное поле, функция, MatLab.

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

Владимирова Дарья Борисовна (Пермь, Россия) – кандидат технических наук, доцент кафедры «Прикладная математика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: pervadchuk@mail.ru).

Пестерев Анатолий Александрович (Пермь, Россия) – заместитель директора по ИТ - начальник отдела автоматизации технологических процессов ПАО «Пермская научно-промышленная производственная компания» (614007, Пермь, ул. 25 Октября, 106, e-mail: pesterev@ppk.perm.ru).

1. Математическая теория оптимальных процессов / Л.С. Понтрягин, В.Г. Болтянский, Р.В. Гамкрелидзе, Е.Ф. Мищенко. – М.: Наука, 1983. – 393 с.
2. Ли Э.Б., Маркус Л. Основы теории оптимального управления. – М.: Наука, 1972. – 576 с.
3. Алексеев В.М., Тихомиров В.М., Фомин С.В. Оптимальное управление. – М.: Наука, 1979. – 430 с.
4. Егоров А.И. Основы теории управления. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004. – 504 с.
5. Фурсиков А.В. Оптимальное управление распределенными системами. Теория и приложения: учеб. пособие. – Новосибирск: Научная книга, 1999. – 352 с.
6. Александров А.Г. Оптимальные и адаптивные системы: учеб. пособие. – М.: Высшая школа, 1989. – 263 с.
7. Первадчук В.П., Шумкова Д.Б. Оптимальное управление в задачах с подвижным тепловым источником // Научно-технические ведомости Санкт-Петербург. гос. политехн. ун-та. Физико-математи­ческие науки. – 2010. – Т. 2. – № 98. –С. 37–44.
8. Первадчук В.П., Шумкова Д.Б. Оптимальное управление подвижным тепловым источником в процессе MCVD с учетом всех видов теплообмена // Фотон-экспресс. – 2013. – № 6(110). – С. 304–305.
9. Dependence of equilibria in the modified chemical vapor-deposition process on Sicl4, Gecl4, and O-2 / K.B. Mcafee, K.L. Walker, R.A. Laudise, R.S. Hozack // Journal of the American Ceramic Society. – 1984. – № 67(6). – Р. 420–424.
10. Suzanne R. Nagel, J.B. Macchesney, Kenneth L. Walker. An Overview of the Modified Chemical Vapor Deposition (MCVD) Process and Performance // IEEE. Journal of quantum electronics. – April, 1982. –
    Vol. MTT-30, № 4.
11. Cognolato L. Chemical Vapour Deposition for Optical Fibre Technology // Journal de Physique IV Colloque. – 1995. – Vol. 5. –
    Р. C5–975–C5–987.
12. Germanium Chemistry in the MCVD Process for Optical Fiber Fabrication / D.L. Wood, K.L. Walker, J.B. Macchesney, J.R. Simpson,
    R. Csencsits // Journal of lightwave technology, – February, 1987. –
    Vol. LT-5, № 2.
13. Бутковский А.Г., Пустыльников Л.М. Теория подвижного управления системами с распределенными параметрами. – М.: Наука, 1980. – 384 с.
14. Кубышкин В.А., Финягина В.И. Подвижное управление в системах с распределенными параметрами. – М.: Синтег, 2005. – 232 с.
15. Choi M., Park K.S., Cho J. Modelling of chemical vapour deposition for optical fibre manufacture // Optical and Quantum Electronics. – May, 1995. – Vol. 27, № 5. – P. 327–335.
16. Шумкова Д.Б. Оптимальное управление в задачах с неизвестными границами и подвижными источниками: дис. канд. физ.-мат. наук. – Пермь, 2006. – 111 с.
17. Первадчук В.П., Владимирова Д.Б., Дектярев Д.Н. Оптимальное стабилизирующие управление подвижным тепловым источником в процессе MCVD // Прикладная фотоника. – 2016. – Т. 3, № 1. – С. 76–87.
18. Моделирование нагрева кварцевых труб подвижным источником воздействия для решения задачи управления процессом MCVD / В.П. Первадчук, Д.Б. Владимирова, Д.Н. Дектярев, А.А. Пестерев // Междунар. науч.-исслед. журнал. – 2016. – № 9-2(51). – С. 76–82.
19. Pervadchuk V., Vladimirova D., Gordeeva I. Optimal control of distributed systems in problems of quartz optical fiber production [Electronic resource] // 6th International Eurasian Conference on Mathematical Sciences and Applications (IECMSA 2017); 15–18 August 2017, Budapest, Hungary / еd. M. Tosun, S. Ersoy, K. Ilarslan; Amer. Inst. of Physics (AIP). –
    New York: AIP Publishing, 2018. – Art. 020036. – P. 1020036-1020036-9. (AIP Conference Proceedings; vol. 1926). DOI: 10.1063/1.5020485
20. Пестерев А.А. Сканирующий пирометр в системе управления MCVD процесса // Автоматизация в промышленности. – 2016. – № 8. –С. 49–51.
21. Кубышкин В.А., Суховеров B.C. Система моделирования
    и управления подвижным воздействием на базе программных средств MatLab // Проблемы управления. – 2008. – № 2. – С. 64–69.

Представлены дополнительные профессиональные программы для профессорско-преподавательского персонала политехнического университета в сфере электронного обучения для направлений: «Прикладная геология, горное дело, нефтегазовое дело, геодезия», «Машиностроение» и «Техника и технологии строительства». Программа «Реализация основной профессиональной программы с использованием электронного обучения" соответствует требованиям ФГОС ВО по направлению «Образование и педагогические науки» (44.06.01 – специалист высшей квалификации) и профессионального стандарта (01.004 – Педагог профессионального обучения, профессионального образования и дополнительного профессионального образования). Дополнительная профессиональная программа в области электронного обучения включает в себя два академических модуля: общий модуль «Государственная политика в образовании» и специальный модуль для направлений «Прикладная геология, горное дело, нефтегазовое дело, геодезия», «Машиностроение» или «Техника и технологии строительства». Общий учебный модуль включает основные темы: структура системы образования Российской Федерации, принципы организации образовательной деятельности, права и обязанности преподавателей и студентов, государственное планирование и регулирование образовательной деятельности, управление системой образования, экономические основы и финансовая поддержка, международное сотрудничество в образовательной сфере. Специальный учебный модуль по прикладной геологии включает темы: базовая статистика (мода, медиана, дисперсия, стандартное отклонение) для оценок основных характеристик месторождений на территориях со сложной геологической структурой; статистические гипотезы и анализ геологической структуры; дисперсионный анализ для оценки однородности групп в нефтегазогеологическом районировании; программное обеспечение Statistica. Специальный учебный модуль по машиностроению включает темы: принципы организации управления движением в станке с ЧПУ, замкнутые и разомкнутые системы управления, системы датчиков обратной связи, язык программирования ISO 7-bit (базовые понятия, кадр, слово, адрес, номер, формат кадра), организация последовательного выполнения управляющей программы, модальность, группы модальности, описание G-кодов и M-кодов, разработка управляющих программ. Специальный учебный модуль по строительству включает темы: информационное моделирование в строительстве, программы пакета информационного моделирования зданий (BIM), организация файла проекта, изучение интерфейса, оценки функциональных возможностей, функциональные возможности BIM с использованием имитационных средств, работа с объектами, моделирование собственных объектов, получение информации от цифровых моделей (типов, спецификаций, ведомостей, каталогов и т.д.), моделирование высотных зданий, валидация моделей, технология облачного и мобильного доступа
к данным BIM, разработка документации, внешних ссылок, шаблонов и инструментов для дальнейшей разработки модели. Обучение по дополнительной профессиональной программе завершает защита итоговой аттестационной работы. Индивидуальное задание для итоговой аттестационной работы предполагает разработку методических указаний по различным дисциплинам, методических указаний для студентов по научно-исследовательской работе, лекционных курсов и учебных пособий, учебников, пособий по лабораторным работам, методических указаний по самостоятельной учебной работе или подготовку научных публикаций, электронных учебных материалов, веб-ресурсов и специальных интерактивных программ.

Ключевые слова: повышение квалификации, профессорско-преподавательский персонал, дополнительная профессиональная программа, прикладная геология, машиностроение, строительная техника, основы статистики, статистические гипотезы, дисперсионный анализ, программа Statistica, станки с ЧПУ, датчики, язык программирования ISO 7-bit, G-коды, М-коды, управляющая программа, информационное моделирование зданий (BIM), инструменты моделирования, объекты моделирования, цифровая модель, облачные технологии, мобильный доступ, BIM-данные, электронные учебные материалы, веб-ресурсы, интерактивные программы.

Чекалкин Андрей Алексеевич (Пермь, Россия) – доктор физико-математических наук, профессор, декан факультета повышения квалификации преподавателей, профессор кафедры «Механика композиционных материалов и конструкций» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, г. Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: a.a.chekalkin@yandex.ru).

Макарова Елена Юрьевна (Пермь, Россия) – кандидат физико-математических наук, доцент кафедры «Механика композиционных материалов и конструкций» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, г. Пермь, Комсомольский пр-кт, 29, e-mail: dopstu@yandex.ru).

1. Чекалкин А.А., Макарова Е.Ю. Реализация дополнительных профессиональных программ на факультете повышения квалификации ПНИПУ в 2014-2016 годах // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Машиностроение, материаловедение. – 2017. – Т. 19, № 4. – С. 172–184.
   DOI: 10.15593/2224-9877/2017.4.12
2. Чекалкин А.А. Повышение квалификации профессорско-преподавательского персонала Политехнического университета в педагогической сфере // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2018.  – № 25. – С. 7–22.
3. Чекалкин А.А., Макарова Е.Ю. Повышение квалификации профессорско-преподавательского персонала Политехнического университета по направлению «Техника и технологии строительства» // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Строительство и архитектура. – 2018. – № 1. –
   С. 122–136. DOI: 10.15593/2224-9826/2018.1.12
4. Каменева А.Л. Изучение функциональных свойств многослойных пленок на основе двух- и трехкомпонентных нитридов тугоплавких металлов и их соединений с легкоплавкими металлами и неметаллами: учеб. пособие. – Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2017. – 210 с.
5. Ярушин С.Г. Современные средства и методы проектирования машиностроительных изделий: учеб. пособие. – Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2016. – 176 с.
6. Коротаев В.Н., Слюсарь Н.Н., Жилинская Я.А., Ильиных Г.В., Филькин Т.Г. Управление техногенными отходами: учеб. пособие. – Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2016. – 390 с.
7. Абашева Л.П., Кочепанова М.Н. Проектирование и расчет стальных ступенчатых колонн: учеб. пособие. – Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2017. – 95 с.
8. Кривощёков С.Н. Основы прогнозирования нефтегазоносности: учебно-метод. пособие. – Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2016. – 83 с.
9. Лежнева А.А. Домбровский И.В. Вероятностные методы расчета конструкций: учебно-метод. пособие. – Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2016. – 224 с.
10. Методические указания по освоению дисциплины «Строительная механика композитных конструкций» для студентов бакалавриата по направлению 22.03.01 – Материаловедение и технологии материалов / сост. Р.Н. Сулейманов, А.А. Чекалкин. – Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2017. – 11 с.
11. Методические указания по освоению дисциплины «Математические основы механики» материалов для студентов бакалавриата по направлению 22.03.01 – Материаловедение и технологии материалов / сост. Р.Н. Сулейманов, Ю.В. Соколкин, А.А. Чекалкин. – Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2017. – 9 с.
12. Методические указания по освоению дисциплины «Рациональное проектирование композитов» для студентов бакалавриата по направлению 22.03.01 – Материаловедение и технологии материалов / сост. Р.Н. Сулейманов, Ю.В. Соколкин, А.А. Чекалкин. – Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2017. – 8 с.
13. Методические указания по освоению дисциплины «Специальные разделы математик» и для студентов бакалавриата по направлению 22.03.01 – Материаловедение и технологии материалов / сост.
    Р.Н. Сулейманов, А.А. Чекалкин. – Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2017. – 9 с.
14. Study of wettability of reservoirs of oil fields by the method of x-ray tomography core [Electronic resource] / A.A. Efimov, Y.V. Savitskiy,
    S.V. Galkin, E.V. Soboleva, V.S. Gurbanov // SOCAR Proceedings. – 2016. –
    № 4. – P. 55–63.
15. Butymova L.N., Modorskii V.Y. Numerical modeling of the labyrinth seal taking into account vibrations of the gas transmittal unit rotor in aeroelastic formulation [Electronic resource] // Procedia Engineering. – 2017. – Vol. 201: Information Technology and Nanotechnology, ITNT-2017. – P. 666–676.
16. Research into Influence of Ultra- and Nanodisperse Size Additives on the Structure and Properties of Heat Insulating Autoclaved Aerated Concrete / S. Leontev, K. Saraykina, V. Golubev, G. Yakovlev, N. Rakhimova, V. Shamanov, S. Senkov, L. Urkhanova // Procedia Engineering [Electronic resource]. – 2017. – Vol. 172: Modern Building Materials, Structures and Techniques. – P. 649–656.
17. Zlobin A.A. The mechanism of magnetic activation of oil for well protection against asphaltene deposits [Electronic resource] // Neftyanoe Khozyaystvo – Oil Industry. – 2017. – № 1. – P. 52–56.
18. Galkin V.I., Ponomareva I.N. Study of reservoir properties fractured-porous reservoirs of Tournasian-Famennian objects in the oil fields of Solikamskaia depression [Electronic resource] // Neftyanoe Khozyaystvo – Oil Industry. – 2016. – № 11. – P. 88–91.
19. Khizhnyak G.P., Amirov A.M., Gladkikh E.A. WAG injection simulation in layered non-uniform reservoir [Electronic resource] // Neftyanoe Khozyaystvo – Oil Industry. – 2016. – № 11. – P. 104–107.
20. Злобин А.А. Изучение механизма магнитной активации нефти для защиты добывающих скважин от асфальтосмолопарафиновых отложений // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Геология. Нефтегазовое и горное дело. – 2017. – Т. 16, № 1. – С. 49–63.
21. Experience of study of core from carbonate deposits by X-ray tomography / A.A. Efimov, I.V. Savitckii, S.V. Galkin, S. Shapiro // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Геология. Нефтегазовое и горное дело. – 2016. – Т. 15, № 18. – С. 23–32.
22. Свирщев В.И., Тарасов С.В., Мережников В.В. Нормативные геометрические параметры сечений проточной части компрессорных лопаток газотурбинного двигателя, необходимые для прогнозирования и технологического обеспечения их показателей качества // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Аэрокосмическая техника. – 2017. – № 49. – С. 103–117.
23. Минин А.А., Матрунчик А.С. Перспективы использования фотоэлектрических преобразователей в мире и в России // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Строительство и архитектура. – 2016. – Т. 7, № 1. – С. 74–81.
24. Золотозубов Д.Г., Карманова О.С. Анализ влияния изменения инсоляции квартир на энергосбережение // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Строительство и архитектура. – 2016. – Т. 7, № 1. – С. 82–92.
25. Калошина С.В. Основные предпосылки и сдерживающие факторы в освоении подземного пространства города Перми // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Строительство и архитектура. – 2016. – Т. 7, № 3. – С. 78–90.
26. Кошак Н.М., Новиков С.В., Ручкинова О.И. Совершенствование схемы очистки сточных вод от отходов нефтехимического производства // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Строительство и архитектура. – 2016. – Т. 7, № 4. – С. 51–63.
27. Бушмакова Ю.В., Дьяконова М.Ю., Кузнецова Е.П. О развитии зеленого каркаса городской территории на примере г. Питтсбурга (США) // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Строительство и архитектура. – 2016. –
    Т. 7, № 2. – С. 50–59.
28. Щукин И.С., Ручкинова О.И. Многокомпонентная фильтрующая загрузка для фитофильтров очистки поверхностных сточных вод // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Прикладная экология. Урбанистика. – 2017. – № 1(25). – С. 105–115.
29. Управление экологически значимыми параметрами производства строительных материалов / Д.Н. Кривогина, В.А. Харитонов, Н.И. Сафонов, А.В. Вычегжанин // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Прикладная экология. Урбанистика. – 2017. – № 2(26). – C. 40–52.
30. Курбатов Ю.Е. Проблемы и возможные направления решения задачи структурно-имитационного моделирования фибробетонного композита // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Прикладная экология. Урбанистика. – 2017. – № 1(25). – С. 126–139.
31. Максимова С.В., Порталова В.С., Шульц Д.Ю. Расчетный модуль информационно-аналитической системы на базе Prognoz Platform для оценки парковочной емкости объектов // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Прикладная экология. Урбанистика. – 2016. – № 2(22). – С. 33–44.
32. Кузнецова А.Е., Бушмакова Ю.В. Исследование ландшафтов прибрежных территорий города Усолье // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Прикладная экология. Урбанистика. – 2017. – № 1(25). – С. 69–79.
33. Крашенинникова Т.С., Гришкова А.В. Анализ параметров микроклимата в здании с атриумом в заданных климатических условиях с использованием программы ANSYS FLUENT // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Прикладная экология. Урбанистика. – 2016. – № 4(24). – С. 46–61.
34. Мартиросян А.С., Травуш В.И., Кашеварова Г.Г. Исследование влияния геометрии жесткой арматуры на распределение нагрузки
    в элементах сталежелезобетонной конструкции // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Прикладная экология. Урбанистика. – 2017. – № 1(25). – С. 147–158.
35. Тонков Ю.Л. Выбор эффективного метода построения функций принадлежности для оценки качественных признаков технического состояния строительных конструкций // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Прикладная экология. Урбанистика. – 2016. – № 3(23). – С. 126–146.
36. Шамарина А.А., Огородова А.Р. Сохранение исторического квартала № 117 города Перми // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Прикладная экология. Урбанистика. – 2016. – № 3(23). – С. 178–191.

На основе метода конечных элементов была разработана двумерная математическая модель электрического поля проводов воздушной высоковольтной линии электропередачи. На основе предложенной модели были получены картины распределения электрического поля линии электропередачи, проведено исследование напряженности электрического поля вокруг фазы при прокладке воздушной линии электропередачи на 500 кВ, также была получена зависимость величины напряженности от диаметра расщепления фазы и количества проводов при фиксированном сечении фазы. Решалась двумерная задача электростатического поля, основанная на дифференциальном уравнении Пуассона.

В исследовании рассматривалась одна фаза, расщепленная на три, четыре и пять проводников.

Для оценки влияния диаметра расщепления на напряженность электрического поля были рассмотрена фаза, расщепленная на 5 проводов. Сечение и количество проводов в фазе были фиксированы, изменялось расстояние между проводниками в расщеплении. Расчет проведен для расстояний между проводниками, равных 460, 565 и 770 мм.

Зависимость напряженности электрического поля проводов от их сечения и количества в расщеплении находилась для общих фиксированных сечений фазы. Рассматривались площади сечения фазы, равные 1000, 2000 и 3000 мм² .Эти сечения составлялись из стандартных размеров проводов.

Произведена оценка влияния рассматриваемых параметров расщепления на показатели величины напряженности электрического поля. Представлены графические зависимости напряженности от различных параметров расщепления.

Численный анализ производился с использованием метода конечных элементов в программной среде Ansoft Maxwell.

Ключевые слова: напряженность электрического поля, высоковольтная воздушная линия, расщепление фазы, математическое моделирование.

Труфанова Наталия Михайловна (Пермь, Россия) – доктор технических наук, профессор, заведующая кафедрой «Конструирование и технологии в электротехнике» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: trufanova@pstu.ru).

Бородулина Ксения Владиславовна (Пермь, Россия) – магистрант Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: kseniya_borodulina@mail.ru).

Дятлов Илья Яковлевич (Пермь, Россия) – магистрант Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: d.i.994@yandex.ru).

1. Calculation of surface electric field on UHV transmission lines under lightning stroke / Zhanqing Yu, Qian Li, Rong Zeng, Jinliang He, Yong Zhang, Zhizhao Li Chijie Zhuang, Yongli Liao // Electric Power Systems Research. – 2013. – № 94. – P. 79–85.
2. Nermin Suljanović, Aljo Mujčić, Matej Zajc. Communication Characteristics of Faulted Overhead High Voltage Power Lines at Low Radio Frequencies // Energies. – 2017. – № 10. – P. 1–24.
3. Ramūnas Deltuva, Robertas Lukočius. Electric and magnetic field of different transpositions of overhead power line // Archives of electrical engineering. – 2017. – № 3. – P. 595–605.
4. Байдин Г.В., Куропатенко В.Ф., Лупанов И.В. Математическое моделирование электрических полей в электрофизических установках // Вестник ЮУГУ. Сер. Математическое моделирование и программирование. – 2013. – Т. 6, № 3. – С. 18–25.
5. Быковская Л.В., Чурикова Е.В. Моделирование электрического и магнитного полей воздушной линии электропередачи // Вестник Кузбас. гос. техн. ун-та. – 2016. – № 5. – С. 80–85.
6. Grbić Maja, Pavlović Aleksandar, Vulević Branislav. Interlaboratory comparison of measuring and calculation results of electric field strength near 35 kV overhead power line // Zbornik Radova: Elektrotehnički Institut "Nikola Tesla". – 2013. – № 23. – P. 165–176.
7. Шевченко С.Ю., Окунь А.А. Анализ методов расчета электрических полей установок высоких напряжений // Электротехника
   и электромеханика. – 2010. – № 4. – С. 59–62.
8. Макенова Н.А. Моделирование электрического поля стержневого заземлителя // Известия Томск. политехн. ун-та. – 2009. – Т. 314,
   № 4. – С. 84–88.
9. Математическое моделирование и численное исследование электрических полей в системах с протяженными электродами /
   А.М. Болотов, Н.П. Глазов, В.Д. Киселев, В.З. Хисаметдинов // Вестник Башкир. ун-та. – 2006. – № 2. – С. 17–21.
10. Красная Е.Г. Расчет распределения потенциала в межэлектродном пространстве электрогидродинамических устройств численными методами // Известия Пензен. гос. пед. ун-та им. В.Г. Белинского. – 2011. – № 26. – С. 550–555.
11. Расчет электрического поля и параметров линии управляемых самокомпенсирующихся высоковольтных линий 110 кВ методом конечных объмов / В.И. Пацук, В.П. Берзан, Г.М. Рыбакова, В.К. Анисимов // Problemele Energeticii Regionale. – 2013. – № 23. – С. 32–39.
12. Сидоров А. И, Таваров С. Ш. Построение карты напряженности электрического поля с учетом рельефа местности и температуры воздуха // Вестник Южно-Урал. гос. ун-та. Сер. Энергетика. – 2013. – Т. 13, № 1. – С. 52–55.
13. Закарюкин В.П., Крюков А.В., Лэ Ван Тхао. Моделирование электромагнитной обстановки на трассах многофазных линий электропередачи // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. – 2016. – № 4(52). – С. 209–218.
14. Струман В.И. Картографирование электромагнитных полей промышленного диапазона частот в городе Петрозаводске // Принципы экологии. – 2017. – № 4. – С. 73–81.
15. Сивяков Б.К., Аврясова О.С. Математическое моделирование электромагнитного поля электроустановок // Вестник Саратов. гос. техн. ун-та. – 2010. – №. 4. – С. 74–76.
16. Музаев И.А., Музаева Л.В. Экологический мониторинг электромагнитного загрязнения территорий г. Каспийска в зоне линий электропередач // Известия Дагестан. гос. пед. ун-та. Сер. Естественные и точные науки. – 2016. – Т. 10, № 3. – С. 73–78.
17. Закарюкин В.П., Крюков А.В. Определение электромагнитных полей, создаваемых воздушными линиями электропередачи // Вестник ИрГТУ. – 2016. – № 1. – С. 75–84.
18. Бакулевский В.А. Исследование влияния климатических факторов на потери электроэнергии в воздушных линиях электропередачи // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. – 2016. –№ 5. – С. 23–29.
19. ГОСТ 839-80. Провода неизолированные для воздушных линий электропередачи // Доступ из справ.-правовой системы КонсультантПлюс.
20. Труфанова Н.М., Бородулина К.В., Дятлов И.Я. Исследование напряженности электрического поля проводов воздушной линии 500 кВ // Электротехника. – 2017. – № 11. – С. 11–13.

Введение избыточности – один из самых эффективных методов обеспечения надёжности, отказоустойчивости, сбоеустойчивости. Активная отказо- и сбоеустойчивость предполагает наличие устройства голосования по большинству голосов. В случае троирования это устройство называют мажоритарным элементом. Отказ (сбой) в одном из трёх каналов парируется или маскируется (т.е. «не замечается») системой, при этом необходимы три источника питания. Для парирования отказов в самом мажоритарном элементе, вычисляющем логическую функцию голосования по большинству единиц, используются три мажоритара, выдающих информацию
в следующие три канала. Если же это конечное устройство, например, формирующее управляющее воздействие на исполнительные механизмы, имеющие только один контур управления, то приходится использовать один мажоритар. Поэтому к отказо- и сбоеустойчивости мажоритарных органов предъявляются особые требования. Предполагается, что его вероятность безотказной (бессбойной) работы намного выше вероятности безотказной (бессбойной) работы канала аппаратуры. Иногда вероятность безотказной (бессбойной) работы мажоритара приравнивают к единице, что, конечно, является преувеличением. В качестве мажоритара часто используют
КМОП-схему, содержащую 12 транзисторов. При этом 6 транзисторов реализуют подсхему подключения «+» источника питания и 6 транзисторов реализуют подсхему подключения шины «ноль вольт», поскольку сложность соответствующей скобочной формы логической функции равна 5 и 2 транзистора – это инвертор. Уменьшение сложности мажоритара возможно только путем использования схемы на передающих транзисторах. В статье исследуется имеющаяся
в литературе схема мажоритара на 6 передающих транзисторах (pass transistors).

Цель работы – анализ и моделирование схемы мажоритара на 6 передающих транзисторах, разработка и оценка эффективности резервированной схемы.

Ключевые слова: надёжность, мажоритарная функция, передающий транзистор, вероятность безотказной работы.

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

1. Библиотека элементов для проектирования самосинхронных полузаказных БМК микросхем серий 5503/5507 / Ю.А. Степченков, А.Н. Денисов, Ю.Г. Дьяченко, Ф.И. Гринфельд, О.П. Филимоненко, Н.В. Морозов, Д.Ю. Степченков. – М.: ИПИ РАН, 2014. – 296 с.

2. Угрюмов Е.П. Цифровая схемотехника: учеб. пособие. –
2-е изд., пер. и доп. – СПб.: БХВ-Петербург, 2007. – 782 с.

3. Carl Carmichael. Triple Module Redundancy Design Techniques for Virtex FPGAs. – URL: https://www.xilinx.com/support/documentation/­application_notes/xapp197.pdf (дата обращения: 20.03.2018).

4. ГОСТ 27.002-89. Надежность в технике Основные понятия. Термины и определения. – М.: Изд-во стандартов, 1990. – 42 с.

5. Шубинский И.Б. Надежные отказоустойчивые информационные системы. Методы синтеза. – М., 2016. – 544 с.

6. Васильев Н.П., Шубинский И.Б. Аналитическая оценка вероятности успешной адаптации к отказам модульных вычислительных систем с многоуровневой активной защитой // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. – 1994. – Т. 37, № 3–4. – С. 47.

7. Jie Han, Michael Orshansky. Approximate Computing: An Emerging Paradigm for Energy-Efficient Design [Электронный ресурс]. – URL: http://users.ece.utexas.edu/~michael/ETS2013.pdf (дата обращения: 06.06.2018).

8. A new design 6T Full Adder Circuit using Novel 2T XNOR Gates [Электронный ресурс] / Krishna Chandra, Rajeev Kumar, Shashank Uniyal, Vishal Ramola. – URL: http://docplayer.net/51583450-A-new-design-6t-full-adder-circuit-using-novel-2t-xnor-gates.html (дата обращения: 12.06.2018).

9. EE241 – Spring 2005 Advanced Digital Integrated Circuits [Электронный ресурс]. – URL: https://pdfs.semanticscholar.org/presentation/
5a62/26d5adb99402d82bc7db36b03f8a55d58840.pdf (дата обращения: 12.06.2018).

10. A probabilistic CMOS switch and its realization by exploiting noise / S. Cheemalavagu, P. Korkmaz, K.V. Palem, B.E.S. Akgul,
L.N. Chakrapani // Proc. IFIP-VLSI SoC. – Oct. 2005. – P. 452–457.

11. Probabilistic arithmetic and energy efficient embedded signal processing / J. George, B. Marr, B.E.S. Akgul, K.V. Palem // Proc. Intl. Conf. on Compilers, architecture and synthesis for embedded systems (CASES). – 2006. – Р. 158–168.

12. Modeling and synthesis of quality-energy optimal approximate adders / J. Miao, K. He, A. Gerstlauer, M. Orshansky // Proc. ICCAD. – 2012. – Р. 728.

13. Сайт разработчика National Instruments [Электронный ресурс]. – URL: http://www.ni.com/multisim/ (дата обращения: 22.05.2018).

14. Weibull W. A statistical distribution function of wide applicability // J. Appl. Mech.-Trans. ASME. – 1951. – № 18(3). – Р. 293–297.

15. Grekov A.V., Tyurin S.F. Fault tolerant logic cell FPGA // Proceedings of the 2017 IEEE Russia Section Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering Conference, ElConRus, 2017, 7910548. – Р. 287–290.

16. Тюрин С.Ф. Статическая оперативная память на основе отказоустойчивой ячейки базового матричного кристалла // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2016. – № 1(17). – С. 16–27.

17. Тюрин С.Ф. Радиационно-устойчивая ячейка SRAM // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2014. – № 4(12). – С. 14–30.

18. Тюрин С.Ф., Прохоров А.С. Отказоустойчивая программируемая логическая матрица // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2017. – № 23. – С. 45–58.

19. Тюрин С.Ф., Каменских А.Н. Мажоритарное устройство:
пат. Рос. Федерация № 2580080; опубл. 10.04.2016. Бюл. №10.

20. Тюрин С.Ф. Ячейка статической оперативной памяти: пат. Рос. Федерация № 2573226; опубл. 20.01.2016. Бюл. №2.

21. Carver A. Mead, Lynn Conway. Introduction to VLSI Systems [Электронный ресурс]. – URL: https://ru.scribd.com/document/1045­10240/VLSI-Introduction-to-VLSI-Systems-Mead-amp-Conway (дата обращения: 19.03.2018).

Показаны недостатки осуществления интегрированной логистической поддержки оборудования нефтехимических предприятий и, в частности, технологических трубопроводов. Отмечено, что причинами этих недостатков являются низкий уровень автоматизации процедур интеллектуальной поддержки в процессах принятия инженерно-технических решений и обработки эксплуатационной технической информации.

Представлены результаты анализа научных исследований и достижений в области прикладных информационных технологий. Показано, что для устранения существующих недостатков интегрированной логистической поддержки технологических трубопроводов  необходимо применять специальные эвристическо-вычислительные инструменты, разработанные с использованием системного подхода, методов теории искусственного интеллекта и логистики ресурсосбережения
в сфере организации производства, а также концепций интегрированной информационной среды.

Приведены результаты анализа нормативно-технической документации, в котором выявлены основные конструкционные характеристики нескольких трубопроводных элементов – отводов, переходов и тройников. Систематизация правил выбора и расчёта характеристик конструкционных элементов показала, что зависимость между искомыми характеристиками элементов
и определяющими их значения входными параметрами технологических трубопроводов имеет дискретный характер и в общем случае может быть описана с помощью нормативно-справочных отношений. При этом отмечается, что для каждого типа конструкционного элемента трубопровода наблюдаются индивидуальный набор и состав нормативно-справочных отношений.

Даны результаты разработки эвристическо-вычислительных инструментов, которые позволяют автоматизировать принятие решений при выборе конструкционных характеристик указанных выше элементов технологических трубопроводов. При разработке эвристическо-вычислительных инструментов использованы продукционные модели представления знаний
и эвристическо-вычислительные алгоритмы.

Рассмотрен пример разработки эвристическо-вычислительных инструментов, позволяющих автоматизировать определение недостающих в паспортно-технической документации конструкционных характеристик элементов трубопровода, что является актуальной практической задачей.

Ключевые слова: интегрированная логистическая поддержка, технологические трубопроводы, модели представления знаний, продукционные правила, эвристическо-вычислительные алгоритмы.

Мошев Евгений Рудольфович (Пермь, Россия) – доктор технических наук, доцент, профессор кафедры «Машины и аппараты производственных процессов» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: erm@pstu.ru).

Мешалкин Валерий Павлович (Москва, Россия) доктор технических наук, профессор, академик РАН, заведующий кафедрой «Логистика и экономическая информатика» Российского химико-техноло­гического университета им. Д.И. Менделеева (125047, Москва, Миусская пл., 9, e-mail: clogist@muctr.ru).

1. Мешалкин В.П., Дли М.И. Логистика и управление конкурентоспособностью предприятий нефтехимического комплекса. – М.: Химия, 2010. – 452 с.

2. Мешалкин В.П. Логистика и электронная экономика в условиях перехода к устойчивому развитию. – Москва-Генуя: Изд-во РХТУ
им. Д.И. Менделеева, 2004. – 573 с.

3. Мошев Е.Р. Модели и алгоритмы интегрированной логистической поддержки проектируемых технологических трубопроводов // Прикладная информатика. – 2013. – № 6. – С. 24–44.

4. Кафаров В.В., Мешалкин В.П. Анализ и синтез химико-технологических систем. – М.: Химия, 1991. – 432 с.

5. Кафаров В.В., Мешалкин В.П. Проектирование и расчёт оптимальных систем технологических трубопроводов. – М.: Химия, 1991. – 362 с.

6. Кафаров В.В., Мешалкин В.П., Перов В.Л. Математические основы автоматизированного проектирования химических производств. – М.: Химия, 1979. – 318 с.

7. Башмаков А.И., Башмаков И.А. Интеллектуальные информационные технологии: учеб. пособие. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2005. – 304 с.

8. Системы искусственного интеллекта в мехатронике: учебное пособие / А.А. Большаков, М.Б. Бровкова, В.П. Глазков, И.В. Егоров,
В.В. Лобанов, В.Ю. Мусатов, Д.Ю. Петров, Н.Д. Поляхов, И.А. Приходько, С.В. Пчелинцева, В.В. Сысоев; под общ. ред. А.А. Большакова. – Саратов: Изд-во Сарат. гос. техн. ун-та, 2014. – 235 с.

9. Метод интеллектуального управления информационными ресурсами промышленного предприятия / М.И. Дли, О.В. Стоянова,
И.В. Абраменкова, О.В. Зайцев // Прикладная информатика. – 2010. – № 5. – С. 13–22.

10. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход: пер. с англ. – 2-е изд. – М.: Вильямс, 2006. – 1408 с.

11. ГОСТ Р 53394–2009. Интегрированная логистическая поддержка. Основные термины и определения. (Введ. 14.09.09). – М.: Стандартинформ, 2010. – 23 c.

12. Егоров А.Ф., Савицкая Т.В. Управление безопасностью химических производств на основе новых информационных технологий. – М.: Химия: КолосС, 2004. – 416 с.

13.  Информационная поддержка жизненного цикла изделий машиностроения: принципы, системы и технологии CALS/ИПИ /
А.Н. Ковшов, Ю.Ф. Назаров, И.М. Ибрагимов, А.Д. Никифоров. – М.: Академия, 2007. – 304 с.

14. Мешалкин В.П. Экспертные системы в химической технологии. Основы теории, опыт разработки и применения. – М.: Химия, 1995. – 368 с.

15. Норенков И.П., Кузьмик П.К. Информационная поддержка наукоемких изделий (CALS-технологии). – М.: Изд-во МГТУ
им. Н.Э. Баумана, 2002. – 320 с.

16. Технологии интегрированной логистической поддержки изделий машиностроения / Е.В. Судов, А.И. Левин, А.В. Петров, Е.В. Чубарова. – М.: Информбюро, 2006. – 232 с.

17. Емельянов С.Г. Управление техническим документооборотом на основе CALS-технологий. – М.: Славянская школа, 2005. – 295 с.

18. Эвристическо-вычислительные инструменты компьютеризированной интегрированной логистической поддержки промышленных трубопроводных систем / Е.Р. Мошев, В.П. Мешалкин, Р.А. Кантюков, Р.К. Гимранов // Прикладная информатика. – 2015. – № 2. – С. 110–120.

19. Мешалкин В.П., Шубин И.А. Продукционная модель оптимальной трассировки систем технологических трубопроводов // Математические методы в химии (ММХ-6-89): материалы IV Всесоюз. конф.; Новочеркасск, 24–26 мая 1989. – Новочеркасск, 1989. – С. 124–125.

20. Частиков А.П., Гаврилова Т.А., Белов Д.Л. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS. – СПб.: БХВ-Петербург, 2003. – 608 с.

В статье излагается новый подход к синтезу методов автоматического регулирования объектов, основанный на использовании концепции обратных задач динамики и приводятся некоторые результаты экспериментальных исследований, иллюстрирующие преимущества предложенного метода перед методом ПИД-регулирования. Кратко рассмотрены сущность ПИД-ре­гулирования объектов и причины, обусловливающие необходимость поиска методов автоматического регулирования, являющихся альтернативными ПИД-регулированию. В качестве объекта исследования была выбрана дополнительная система генерирования переменного тока мощностью 30 кВА, которая используется на современных воздушных судах российского производства. Выбор данной системы в качестве объекта исследований обусловлен тем, что в настоящее время энерговооруженность летательных аппаратов очень высока, так как на современных воздушных судах широко применяются электронные системы управления, навигации и связи, кроме того, весьма актуальна постепенная реализация концепции «полностью электрифицированного самолета». Метод и алгоритм автоматического регулирования объектов, основанный на концепции обратных задач динамики и разностных уравнений, описывающих связи между значениями регулируемой переменной объекта и управляющих воздействий, формируемых регулятором, были положены в основу адаптивного регулятора, который, в свою очередь, был реализован
в виде S-функции и соответствующего ей блока в пакете MatLab Simulink. При использовании
в составе системы управления адаптивного регулятора пульсации и искажения формы регулируемых сигналов (напряжения и токов) практически отсутствуют, а там, где они есть, находятся
в допустимом диапазоне. При любых нештатных ситуациях, в любой момент времени синтезированный регулятор в полной мере и предельно корректно выполняет свои функции, поддерживая требуемые значения тока и напряжения в заданном диапазоне.

Показано, что предложенный метод синтеза автоматических регуляторов является достаточно универсальным и позволяющим синтезировать регуляторы для всех объектов управления, функционирование которых может быть описано как обыкновенными дифференциальными уравнениями, так и разностными уравнениями различных порядков.

Ключевые слова: автоматический регулятор, ПИД-регулирование, обратная задача динамики, производная, концепция.

Майстренко Андрей Васильевич (Томск, Россия) – кандидат технических наук, доцент кафедры «Компьютерные системы в управлении и проектировании» Томского государственного университета автоматизированных систем управления и радиоэлектроники (634050, Томск, пр. Ленина, 40, e-mail: maestro67@mail.ru).

1. Синтез метода автоматического регулирования процессов, основанного на концепции обратных задач динамики / А.Е. Карелин, А.В. Майстренко, А.А. Светлаков, С.А. Харитонов // Омский научный вестник. – 2017. – № 4(154). – С. 83–87.

2. Юревич Е.И. Теория автоматического управления: учебник для втузов. – 2-е изд., перераб. и доп. – Л.: Энергия, 1969. – 375 с.: – Л.: Энергия, 1975. – 714 с.

3. Ротач В.Я. Расчет настройки реальных ПИД-регуляторов // Теплоэнергетика. – 1993. – № 10. – С. 32–35.

4. Майстренко А.В., Светлаков А.А., Старовойтов Н.В. Цифровое дифференцирование сигналов на основе скользящей квадратичной аппроксимации и его применение в синтезе ПИД-регуляторов // Омский научный вестник. – 2016. – № 1(145). – С. 73–77.

5. Майстренко А.В., Светлаков А.А., Старовойтов Н.В. Цифровое дифференцирование сигналов с применением многоточечных методов в системах автоматического регулирования процессов // Доклады
ТУСУРа. – 2009. – № 2(20). – С. 86–89.

6. Майстренко А.В., Светлаков А.А. Косвенное измерение расхода жидкости перекачиваемой насосными агрегатами // Доклады
ТУСУРа. – 2014. – № 4(34). – С. 215–220.

7. Cruceanu S. Regularisation pour les problemes a operateurs monotones et la methode de Galerkine // Comment Math. University Carol. – 1971. – Т. 12. – № 1.

8. Рабинер Л. Теория и применение цифровой обработки сигналов: пер. с англ. – М.: Мир, 1978. – 848 с.

9. Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач: – 2-е изд. – М.: Наука, 1979. – 286 c.

10. Майстренко А.В., Светлаков А.А., Старовойтов Н.В. Цифровое дифференцирование измеряемых сигналов с применением интегральных уравнений В. Вольтерра и его регуляризация // Омск. науч. вестник. – 2013. – № 2(120). – С. 308–313.

11. Майстренко А.В., Светлаков А.А., Старовойтов Н.В. Регуляризация простейшего алгоритма цифрового дифференцирования сигналов // Научный вестник Новосибир. гос. техн. ун-та. – 2006. –
№ 4(25). – С. 53–67.

12. Латтес Р., Лиенс Ж.Л. Метод квазиобращения и его приложения. – М.: Мир, 1970.

13. Майстренко А.В., Светлаков А.А., Старовойтов Н.В. Цифровое дифференцирование сигналов в реальном масштабе времени
с применением скользящей квадратичной аппроксимации // Омск.
науч. вестник. – 2006. – № 7(43). – С. 106–108.

14. Уилкинсон Дж., Райнш К. Справочник алгоритмов на языке АЛГОЛ. Линейная алгебра / пер. с англ. под ред. д-ра техн. наук проф. Ю.И. Топчеева. – М.: Машиностроение, 1976. – 389 с.

15. Харитонов С.А. Электромагнитные процессы в системах генерирования электрической энергии для автономных объектов: монография. – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2011. – 536 с.

16. Tsai Huan-Liang. Generalized Linear Quadratic Gaussian and Loop Transfer Recovery Design of F-16 Aircraft Lateral Control // Engineering Letters. – 2007. – Vol. 14. – Iss. 1. – P. 1–6.

17. Электрический самолет. Концепция и технологии: монография / А.В. Левин, С.М. Мусин, С.А. Харитонов [и др.]. – Уфа: Изд-во УГАТУ, 2014. – 388 с.

18. Van der Schaft A., Schumacher H. An Introduction to Hybrid Dynamical Systems // Lect. Notes in Control and Information Sciences. Springer-Verlag. – 2000. – Vol. 251.

19. Gao Z., Antsaklis P.J. Stability of the pseudo-inverse method for reconfigurable control systems // International Journal of Control. – 1991. Vol. 53. – № 3. – P. 717–729.

20. Коллатц Л. Численные методы решения дифференциальных уравнений. – М.: Изд-во иностр. лит-ры, 1953. – 463 с.

Рассматривается разработанный программный комплекс, который позволяет реализовать алгоритм обучения с подкреплением для того, чтобы обучить искусственную нейронную сеть выполнять поставленные перед ней задачи. Считается, что обучение с подкреплением является частным случаем обучения с учителем, так как учителем нейронной сети является окружающая среда или созданная рабочая область, с которой взаимодействует агент в виде искусственной нейронной сети. Агент взаимодействует со средой и за каждое свое действие получает вознаграждение или наказание. Пытаясь заработать максимальное количество очков в виде суммы всех вознаграждений нейронная сеть учится взаимодействовать со средой, достигая необходимого нам результата. В статье предоставлены примеры использования как нейронных сетей, так и примеров настройки весов сети на основе обучения с подкреплением
и достигнутые на их основе результаты. Данные примеры показывают актуальность применения нейронных сетей для решения поставленных задач и перспективы применения различных способов обучения искусственных нейронных сетей. Для удобства и простоты изложения материала в статье в качестве примера была рассмотрена игра крестики-нолики, в которую нейронная сеть «училась» играть, а также рассмотрены особенности вознаграждения нейронной сети, представленные в виде списка правил, при взаимодействии со средой. В качестве алгоритма оптимизации весов нейронной сети использовался генетический алгоритм как самый простой и удобный в реализации. Искусственная нейронная сеть и генетический алгоритм были написаны с нуля на языке программирования Java.

Ключевые слова: нейронные сети, нейросетевая модель, обучение с подкреплением, агент, генетический алгоритм.

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

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

Ждановский Евгений Олегович (Пермь, Россия) – аспирант, магистр кафедры «Электротехника и электромеханика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Комсомольский проспект 29, e-mail: zhdanovskiy.e@gmail.com).

Бахирев Иван Владимирович (Пермь, Россия) – старший преподаватель, магистр кафедры «Электротехника и электромеханика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Комсомольский проспект 29, e-mail: bahirevy@mail.ru).

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

1. Convolutional networks for images, speech, and time series / Y. LeCun, Y. Bengio [et al.] // The handbook of brain theory and neural networks. – 1995. – Vol. 3361. – № 10. – P. 1995.
2. What is the best multi-stage architecture for object recognition? / K. Jarrett [et al.] // Computer Vision, 2009 IEEE 12th International Conference on. IEEE. – 2009. – P. 2146–2153.
3. Pedestrian detection with unsupervised multi-stage feature learning / P. Sermanet [et al.] // Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2013 IEEE Conference on. – 2013. – P. 3626–3633.
4. Pedestrian detection based on deep convolutional neural network with ensemble inference network / H. Fukui [et al.]// Intelligent Vehicles Symposium (IV), 2015 IEEE. – 2015. – P. 223–228.
5. Switchable deep network for pedestrian detection / P. Luo [et al.] // Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. – 2014. – P. 899–906.
6. Khomfoi S., Tolbert L.M. Fault diagnostic system for a multilevel inverter using a neural network // IEEE Transactions on Power Electronics. – 2007. – Vol. 22. – № 3. – P. 1062–1069.
7. Samanta B., Al-Balushi K.R. Artificial neural network based fault diagnostics of rolling element bearings using time-domain features // Mechanical systems and signal processing. – 2003. – Vol. 17. – № 2. – P. 317–328.
8. Jayaswal P., Verma S.N., Wadhwani A.K. Development of EBP-Artificial neural network expert system for rolling element bearing fault diagnosis // Journal of Vibration and Control. – 2011. – Vol. 17. – № 8. – P. 1131–1148.
9. Artificial neural networks in medical diagnosis / F. Amato, A. López Rodríguez, E.M. PeñaandMéndez, P. Vaňhara, A. Hampl, J. Havel //
   Journal Appl. Biomed. – 2013. – № 11. – P. 47–58.
10. Saravanan N., Siddabattuni V.N.S.K., Ramachandran K.I. Fault diagnosis of spur bevel gear box using artificial neural network (ANN)
    and proximal support vector machine (PSVM) // Applied Soft Computing. – 2010. – Vol. 10. – № 1. – P. 344–360.
11. Artificial neural network–based system identification for a single-shaft gas turbine / H. Asgari [et al.] // Journal of Engineering for Gas Turbines and Power. – 2013. – Vol. 135. – № 9. – P. 092601.
12. Asgari H., Chen X.Q., Sainudiin R. Modelling and simulation of gas turbines // International Journal of Modelling, Identification and Control. – 2013. – Vol. 20. – № 3. – Р. 253–270.
13. Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search / D. Silver [et al.] // Nature. – 2016. – Т. 529. – № 7587. – С. 484–489.
14. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. – 2-е изд. – М.: Вильямс, 2008.
15. Device Placement Optimization with Reinforcement Learning / A. Mirhoseini [et al.] // International Conference on Machine Learning. – 2017. – P. 2430–2439.
16. Karthik Narasimhan, Tejas Kulkarni, Regina Barzilay. Language understanding for text-based games using deep reinforcement learning // Proc. of Empirical Methods in Natural Language Processing. – EMNLP, 2015.
17. Evans R., Gao J. Deepmind AI reduces Google data centre cooling bill by 40 % // DeepMind blog. – 2016. – Vol. 20.
18. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. – М.: Горячая линия-Телеком, 2006. – 452 c.
19. Wong S. Competitive Reinforcement Learning in Atari Games // AI 2017: Advances in Artificial Intelligence: 30th Australasian Joint Conference, Melbourne, VIC, Australia, August 19–20, 2017, Proceedings. – Springer, 2017. – Vol. 10400. – P. 14.
20. Human-level control through deep reinforcement learning /
    V. Mnih [et al.] // Nature. – 2015. – Vol. 518. – № 7540. – P. 529.
21. Building's electricity consumption prediction using optimized artificial neural networks and principal component analysis / K. Li. [et al.] // Energy and Buildings. – 2015. – Vol. 108. – P. 106–113.
22. Platon R., Dehkordi V. R., Martel J. Hourly prediction of a building's electricity consumption using case-based reasoning, artificial neural networks and principal component analysis // Energy and Buildings. – 2015. – Vol. 92. – P. 10–18.
23. Artificial neural network model for forecasting sub-hourly electricity usage in commercial buildings / Y.T. Chae [et al.] // Energy and Buildings. – 2016. – Vol. 111. – P. 184–194.
24. An improved fuzzy neural network for traffic speed prediction considering periodic characteristic / J. Tang [et al.] // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. – 2017. – Vol. 18. – № 9. – P. 2340–2350.
25. Habtemichael F.G., Cetin M. Short-term traffic flow rate forecasting based on identifying similar traffic patterns // Transportation Research Part C: Emerging Technologies. – 2016. – Vol. 66. – P. 61–78.
26. Urban traffic flow forecasting through statistical and neural network bagging ensemble hybrid modeling / F. Moretti [et al.] // Neurocomputing. – 2015. – Vol. 167. – P. 3–7.
27. Kumar K., Parida M., Katiyar V.K. Short term traffic flow prediction in heterogeneous condition using artificial neural network // Transport. – 2015. – Vol. 30. – № 4. – P. 397–405.

Целью написания статьи является выявление особенностей проектирования информационной системы управления учебно-методическими процессами в университете. Данная работа по проектированию необходима в силу того, что, во-первых, позволяет сократить время сотрудников, которое они тратят на тот или иной процесс, а во-вторых, проектируемая информационная система повлияет на качество обеспечения основных бизнес-процессов университета, направленных на выпуск конечного «продукта» – выпускника, а также на совершенствование работы вуза в целом.

В работе рассмотрен учебно-методический отдел университета в качестве владельца вспомогательных бизнес-процессов, связанных с учебно-методической работой вуза, выявлены проблемы текущей организации бизнес-процессов, описаны требования к проектируемой информационной системе управления учебно-методическими процессами университета и сформулированы особенности проектирования. В особенностях проектирования системы выделены следующие моменты: описание основных бизнес-процессов учебно-методического отдела, описание акторов системы (в качестве отдельного актора выделен проректор, курирующий учебно-методический отдел как стейкхолдер, определяющий требования к системе и реализуемым бизнес-процессам в соответствии со стратегией развития университета). Также в данной статье описан выбор архитектуры и программных компонентов информационной системы управления для реализации заложенных функций. Архитектура проектируемой информационной системы является распределенной веб-серверной архитектурой с использованием облачных хранилищ. Разработанная система помимо внутренних использует независимые компоненты, что повышает возможности подключения дополнительных модулей для расширения функционала по мере запроса со стороны руководства образовательной организации.

В заключение сформулированы выделенные авторами особенности проектирования данной системы управления учебно-методическими процессами университета.

Ключевые слова: информационная система управления, образование, проектирование бизнес-процессов, вспомогательные бизнес-процессы, учебно-методические процессы, облачные технологии.

Захарова Ирина Иосифовна (Пермь, Россия) – специалист по учебно-методической работе 2-й категории Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (614070, г. Пермь, Студенческая, 38, e-mail: izaharova@hse.ru).

Мезеветова Наталья Сергеевна (Пермь, Россия) – студентка Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (614070, Пермь, ул. Студенческая, 38, e-mail: mezevetova.nata@yandex.ru).

Филипсон София Константиновна (Пермь, Россия) – студентка Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (614070, Пермь, ул. Студенческая, 38, e-mail: poluyanov80@gmail.com).

1. Методические рекомендации к моделированию бизнес-процессов университета / С.Л. Бедрина, О.Б. Богданова, Е.В. Кийкова, Г.Л. Овсянникова // Территория новых возможностей. Вестник Владивосток. гос. ун-та экономики и сервиса. – 2010. – № 3. – С. 175–200.

2. Елифёров В.Г., Репин В.В. Бизнес-процессы: Регламентация
и управление: учебник. – М.: ИНФРА-М, 2008. – 364 с.

3. Мытник А.А., Клишин А.П. Моделирование бизнес-процессов учебного подразделения для разработки информационной системы // Juvenis scientia. – 2015. – № 1. – С. 50–52.

4. Моделирование бизнес-процессов вуза при внедрении процессного управления / С.Л. Бедрина, О.Б. Богданова, Е.В. Кийкова, Г.Л. Овсянникова // Открытое образование. – 2014. – № 1. – С. 4–11.

5. Бабенко В.В. Моделирование бизнес-процессов выпускающей кафедры вуза в терминах ситуационного центра // Корпоративное управление и инновационное развитие экономики Севера. Вестник Науч.-исслед. центра корпоративного права, управления и венчурного инвестирования Сыктывкар. гос. ун-та. – 2014. – № 2. – С. 100–112.

6. Сухорукова О.Б. Особенности управления образовательными процессами в вузе // Ползуновский альманах. – 2009. – № 1. – С. 171–180.

7. Осипова О.С., Сахарова Н.В. Оптимизация бизнес-процессов современного вуза // Вестник финансового университета. – 2016. –
№ 5. – C. 167–181.

8. Белый Е.М., Романова И.Б. Организационно-экономический механизм управления вузом предпринимательского типа // Инновации. – 2003. – № 1(58). – С. 46–54.

9. Соловова Н.В. Профессиональная деятельность методиста вуза // Вестник СамГУ. – 2010. – № 3(77). – С. 202–206.

10. Кузина О.В. IT-технологии в реинжиниринге бизнес-процессов вуза // Вестник ЮРГТУ (НПИ). – 2011. – № 4. – С. 236–240.

11. Бочкарев С.В., Шмидт И.А. Корпоративные информационные системы // Пермь: Изд-во Перм. гос. техн. ун-та. – 2010. – С. 364.

12. Б90 Язык UML. Руководство пользователя / Г. Буч [и др.]; под ред. Н. Мухина. – 2-е изд. – М.: ДМК Пресс, 2006. – С. 496.

13. Коцюба И.Ю., Чунаев А.В., Шиков А.Н. Основы проектирования информационных систем. – СПб: Изд-во ун-та ИТМО, 2015. – 206 с.

14. Руководство Microsoft по проектированию архитектуры приложений [Электронный ресурс]. – 2-е изд. – 2009. – С. 529. – URL: http://download.microsoft.com (дата обращения: 23.04.2018).

15. Wil M. P. van der Aalst. Business Process Management: A Comprehensive Survey. – Hindawi Publishing Corporation. – Vol. 2013. – 37 p.

16. Описание независимого компонента Мatplotlib [Электронный ресурс]. – URL: https://matplotlib.org/ (дата обращения: 26.04.2018).

17. Описание независимого компонента Jasper reports [Электронный ресурс]. – URL: https://community.jaspersoft.com/project/jasper­reports-library (дата обращения: 26.04.2018).

18. Описание независимого компонента Pandas [Электронный ресурс]. – URL: http://pandas.pydata.org (дата обращения: 26.04.2018).

19. Описание независимого компонента Gensim [Электронный ресурс]. – URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Gensim (дата обращения: 26.04.2018).

20. Описание независимого компонента Scrapy [Электронный ресурс]. – URL: https://scrapy.org/ (дата обращения: 26.04.2018).