Широкое распространение киберфизических систем (cyber-physical system, CPS) связано с развитием концепции «Индустрия 4.0», в рамках которой первостепенное значение приобретают цифровая трансформация предприятий, использование новых методов управления на основе технологий Интернета вещей (Internet of Things, IoT) и анализа больших данных (Big Data).
В общем случае CPS – класс информационных систем, вычислительные элементы которых интегрированы в физические процессы и объекты, такие системы могут взаимодействовать между собой с использованием протоколов Интернета. Рост числа применений CPS обусловливает необходимость их проектирования с учётом специфических факторов предметной области.
В состав киберфизических систем входит аппаратное и программное обеспечение, которое во многом оказывает влияние на безопасность и стоимость технического решения, удобство взаимодействия пользователей с системой. Важными особенностями программ CPS являются обеспечение долговременной работоспособности и высокая устойчивость, что во многом усложняется отсутствием единых унифицированных решений (шаблонов) для построения ПО CPS. Отсутствие шаблонов также влияет и на другие требования к ПО. Целью исследования является выявление способов оптимизации соотношения затрат (как материальных, так и нематериальных)
и качества проектируемого программного обеспечения CPS, использующего технологии Интернета вещей, а также выражение их в виде рекомендаций, пригодных для дальнейшего использования. Одним из подходов, позволяющих оценивать сложные организационно-технические решения, является функционально-стоимостный анализ (ФСА). В работе выявлены функции проектируемого ПО CPS офисного здания, определена его структура, отражены результаты применения метода ФСА и сделаны выводы о практической значимости проведенного исследования. Работа выполнена в рамках приоритетного направления развития науки Пермского филиала НИУ ВШЭ «Исследование методов управления в киберфизических системах».

Ключевые слова: киберфизическая система, функционально-стоимостной анализ, Интернет вещей, программное обеспечение.

Неганова Эльвира Анатольевна (Пермь, Россия) – магистрант кафедры «Информационные технологии в бизнесе» Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (614070, Пермь, Студенческая, 38, e-mail: neganova.elvira@yandex.ru).

Марквирер Владлена Дмитриевна (Пермь, Россия) – магистрант кафедры «Информационные технологии в бизнесе» Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (614070, Пермь, Студенческая, 38, e-mail: Vladlena_Markvirer@mail.ru).

Плаксин Михаил Александрович (Пермь, Россия) – кандидат физико-математических наук, доцент кафедры «Информационные технологии в бизнесе» Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики», доцент кафедры «Математическое обеспечение вычислительных систем» Пермского государственного национального исследовательского университета (614070, Пермь, Студенческая, 38, e-mail: mapl@list.ru).

Дерябин Александр Иванович (Пермь, Россия) – кандидат технических наук, доцент кафедры «Информационные технологии в бизнесе» Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики», академический руководитель образовательной программы «Информационная аналитика в управлении предприятием» (614070, Пермь, Студенческая, 38, e-mail: aderyabin@hse.ru).

1. Alguliyev R., Imamverdiyev Y., Sukhostat L. Cyber-physical systems and their security issues // Computers in Industry. – 2018. – № 100. – P. 212–223.
2. Проектирование IoT-платформы для управления энергоресурсами интеллектуальных зданий / А.В. Кычкин, А.И. Дерябин, О.Л. Викентьева, Л.В. Шестакова // Прикладная информатика – Journal of Applied Informatics. – 2018. – Т. 13, № 4(76). – С. 29–41.
3. Синтез информационной системы управления подсистемами технического обеспечения интеллектуальных зданий / О.Л. Викентьева, А.И. Дерябин, Л.В. Шестакова, А.В. Кычкин // Вестник МГСУ. – 2017. – Т. 12, № 10(109). – С. 1191–1201.
4. Кычкин А.В., Квитко Я.И. Архитектурно-функциональная организация информационной системы управления большими данными в промышленности и энергетике // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2018. – № 25. – С. 109–125.
5. A survey: Cyber-physical-social systems and their system-level design methodology / J. Zeng, L.T. Yang, M. Lin, H. Ning, J. Ma // Future Generation Computer Systems. – 2016. – URL: http://dx.doi.org/10.1016/j.future.2016.06.034 (дата обращения: 03.01.2019).
6. Lee E.A. Cyber Physical Systems: Design Challenges // 11th IEEE Symposium on Object Oriented Real-Time Distributed Computing (ISORC). – 2008. – P. 363–369.
7. Кычкин А.В., Костыгов А.М., Белоногов А.В. Автоматизация удаленного мониторинга энергоэффективности мобильной платформы // Информационно-измерительные и управляющие системы. – 2016. – № 9. – С. 70–76.
8. Костыгов А.М., Кычкин А.В., Борковец К.А. Прогнозирование электропотребления здания на основе селективного выбора нейронной сети // Информационно-измерительные и управляющие системы. – 2017. – № 9. – С. 75‑82. 
9. Шеремет А.Д., Ковалев А.П. Функционально-стоимостный анализ: учеб. пособие / под ред. А.Д. Шеремета. – М.: Изд-во эконом. ф-та МГУ им. М.В. Ломоносова. – 2017. – С. 13–14.
10. Суслова Л.О., Сивякова М.В. Функционально-стоимостной анализ как метод оценки инновационного проекта // Научный результат. Сер. Экономические исследования. – 2016. – Т. 2, № 2. – С. 64–68.
11. Зорина Т.Ю., Чернышёва Т.Ю. Методы оценки эффективности информационных систем // Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине: сб. науч. тр. II Междунар. конф. – Томск: Изд-во ТПУ, 2015. – С. 142–144.
12. Анисифоров А.Б., Анисифорова Л.О. Методики оценки эффективности информационных систем и информационных технологий в бизнесе: учеб. пособие. – СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2014. – C. 19–75. – URL: http://elib.spbstu.ru/dl/2/3876.pdf/download/3876.pdf (дата обращения: 03.12.2018).
13. Джамай Е.В., Сазонов А.А., Петров Д.Г. Адаптация метода функционально-стоимостного анализа для автоматизации управления предприятием (на примере авиационной промышленности) // Вестник Гос. ун-та управления. – 2016. – № 2. – С. 210‑212.
14. Ксенофонтова О.Л., Новосельская Н.А. АВС-XYZ-анализ как средство управления товарным ассортиментом торгового предприятия // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. – 2013. – № 2(34). – C. 70–76.
15. Шатунова Г.А., Кузьмина О.Н. Историко-логический генезис и периодизация этапов развития функционально-стоимостного анализа // Вестник Самар. гос. экон. ун-та. – 2012. – № 4(90). – C. 91–96.
16. Основные положения методики проведения функционально-стоимостного анализа: постановление ГКНТ №259 от 29.06.1982 г. // Экономическая газета. – 1982. – № 28.
17. Моисеев Н.К., Карпунин М.Г. Основы теории и практики функционально-стоимостного анализа: учеб. пособие для вузов. – М., 1988.
18. Рождение изобретения (стратегия и тактика решения изобретательских задач) / А.И. Гасанов, Б.М. Гохман, А.П. Ефимочкин, С.М. Кокин, А.Г. Сопельняк. – М: Интерпракс, 1995.
19. Абросимова Е.Б. Функционально-стоимостной анализ как инструмент бережливого производства // Успехи современной науки. – 2016. – Т. 4, № 12. – C. 84–88.
20. Лесина Т.В. Функциональный учет и функциональный анализ инвестиций в автоматизированные информационные системы // Проблемы. Мнения. Решения. Международный бухгалтерский учет. – 2013. – № 7(253). – С. 31–36.
21. Кычкин А.В., Мусихина К.Г., Разепина М.Г. Исследование эффективности создания и внедрения системы энергоменеджмента на промышленном предприятии // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2014. – № 1(9). – С. 66–79.
22. Кычкин А.В., Микрюков Г.П. Метод обработки результатов мониторинга группы энергопотребителей // Энергобезопасность и энергосбережение. – 2016. – № 6. – С. 9–14.
23. Кычкин А.В., Артемов С.А., Белоногов А.В. Распределенная система энергомониторинга реального времени на основе технологии IoT // Датчики и системы. – 2017. – № 8–9(217). – С. 49–55.
24. Кычкин А.В. Программно-аппаратное обеспечение сетевого энергоучетного комплекса // Датчики и системы. – 2016. – № 7(205). – С. 24–32.
25. Архитектура сетевого управляющего комплекса здания на базе IoT-устройств / А.В. Кычкин, А.И. Дерябин, О.Л. Викентьева, Л.В. Шестакова // Датчики и системы. – 2018. – № 5(225). – С. 32–38.
26. Программно-аппаратный комплекс удаленного мониторинга и анализа энергетических параметров / А.В. Ляхомский, Е.Н. Перфильева, А.В. Кычкин, Н. Генрих // Электротехника. – 2015. – № 6. – С. 13–19.
27. ARM and DSP Based Device for Power Quality Monitoring / G. Yang, F. Wang, S. Cui, L. Zhao // Advances in Electronic Engineering, Communication and Management. Vol. 2: Lecture Notes in Electrical Engineering. – 2012. – Vol. 140. – P. 163–168.
28. Федосов Ю.И. Функционально-идеальное моделирование // ТРИЗ. Практика применения и развитие методических инструментов: сб. докл. IX Междунар. конф.; Москва, 10–11 ноября 2017 г. Т.1: Инструменты постклассической ТРИЗ. – М., 2017. – С. 89–96.

Дискретные модели имеют широкое применение в современном мире. Существует множество сложных пространственно-распределенных объектов и систем, таких как транспортные системы, сталеплавильное производство, процесс износа элементов конструкций мостовых сооружений, цементное производство, процесс очистки сточных вод и многие другие. Окрестностные модели применяются для имитационного моделирования сложных производственных систем, а также для управления ими. Именно окрестностные модели обобщают многие дискретные системы.
В работе рассмотрены два простейших класса окрестностных моделей, такие как линейные и билинейные динамические дискретные окрестностные модели, которые в данной статье представлены
в матричном виде. Также показано основное отличие линейных от билинейных динамических дискретных окрестностных моделей; объясняется, в чем выражена дискретность окрестностных моделей. Даны определения таких понятий, как блочное умножение, параметрическая идентификация
и устойчивость окрестностных моделей.Проведена параметрическая идентификация рассмотренных динамических дискретных окрестностных моделей, приведены формулы переопределенной системы линейных алгебраических уравнений для выполнения параметрической идентификации окрестностных систем. В работе рассмотрено характеристическое уравнение динамических дискретных окрестностных моделей, по которому находятся собственные числа, необходимые для определения устойчивости. Описано условие устойчивости для дискретных динамических окрестностных моделей по критерию Ляпунова. По результатам устойчивости и адекватности окрестностной модели производственной пространственно-распределенной системы можно судить о возможности применения данной модели для прогнозирования ее состояний. Была разработана программа для построения и исследования дискретных динамических окрестностных моделей на устойчивость по критерию Ляпунова. Данная программа была выполнена в блоке программирования математического пакета Mathcad. Представлена блок-схема алгоритма программы, в которой показана последовательность выполнения операций для проведения параметрической идентификации
и изучения линейных и билинейных дискретных окрестностных моделей на устойчивость по критерию Ляпунова. Подробно описаны основные шаги и команды в среде Mathcad, которые были использованы в ходе написания программного кода.

Ключевые слова: линейные и билинейные окрестностные модели, параметрическая идентификация, устойчивость, критерий Ляпунова, программа, среда Mathcad.

Седых Ирина Александровна (Липецк, Россия) – кандидат физико-математических наук, доцент кафедры «Высшая математика» Липецкого государственного технического университета (398055, Липецк, ул. Московская, 30, e-mail: sedykh-irina@yandex.ru).

Сметанникова Анастасия Михайловна (Липецк, Россия) – студентка Липецкого государственного технического университета (398055, Липецк, ул. Московская, 30, e-mail: n.smetannickowa@yandex.ru).

1. Shmyrin A., Sedykh I. Neural Networks Neighborhood Models // Global Journal of Pure and Applied Mathematics. – 2016. – Vol. 12, № 6. – P. 5039–5046.

2. Седых И.А. Окрестностные производственные сети // XVII Междунар. науч. чтения (памяти В.К. Зворыкина): сб. ст. междунар. науч.-практ. конф.; 1 ноября 2017 г., г. Москва. – М.: ЕФИР, 2017. – С.16–19.

3. Шмырин А.М., Мишачёв Н.М. Окрестностные системы и алгоритм Качмажа // Вестник Тамбов. ун-та. Сер. Естественные и технические науки. – 2016. – Т. 21. – Вып. 6. – С. 2113–2120.

4. Седых И.А. Управление динамическими окрестностными моделями с переменными окрестностями // Системы управления и информационные технологии. – 2018. – № 1(71). – С. 18–23.

5. Shmyrin A., Sedykh I. A Measure of the Non-Determinacy of a Dynamic Neighborhood Model // Systems. – 2017. – 5(49). DOI: 10.3390/systems5040049

6. Седых И.А., Сметанникова А.М. Применение генетических алгоритмов для параметрической идентификации линейных и нелинейных динамических окрестностных моделей // Летняя школа молодых ученых ЛГТУ – 2017: сб. трудов науч.-практ. конф. студ. и аспир. Липецк. гос. техн. ун-та. – Липецк, 2018. – С. 44–47.

7. Шмырин А.М., Седых И.А. Классификация билинейных окрестностных моделей // Вестник Тамбов. ун-та. Сер. Естественные и технические науки. – 2012. – T. 17. – Вып. 5. – C. 1366–1369.

8. Шмырин А.М., Седых И.А., Щербаков А.П. Общие билинейные дискретные модели // Вестник Воронеж. гос. техн. ун-та. – 2014. – Т. 10. – Вып. 3–1. – С. 44–49.

9. Шмырин А.М., Седых И.А. Дискретные модели в классе окрестностных систем // Вестник Тамбов. ун-та. Сер. Естественные и технические науки. – 2012. – T. 17. – Вып. 3. – C. 867–871.

10. Седых И.А. Окрестностное моделирование мультиагентных систем // Вестник Тамбов. ун-та. Сер. Естественные и технические науки. – 2013. – T. 18. – Вып. 5–2. – C. 2667–2668.

11. Седых И.А. Параметрическая идентификация линейной динамической окрестностной модели // Инновационная наука: прошлое, настоящее, будущее: cб. ст. междунар. науч.-практ. конф. – Уфа: АЭТЕРНА, 2016. – С. 12–19.

12. Седых И.А., Сметанникова А.М. Решение СЛАУ с помощью генетического алгоритма // Тенденции развития современной науки: сб. тез. докл. науч. конф. студ. и аспир. ЛГТУ. Ч. 2. – Липецк, 2017. – С. 233–236.

13. Екатеринчук Е.Д., Ряшко Л.Б. Анализ стохастических аттракторов квадратичной дискретной популяционной модели с запаздыванием // Компьютерные исследования и моделирование. – 2015. – Т. 7. – Вып. 1. – С. 145–157.

14. Седых И.А., Сметанникова А.М. Применение пакета MatLab для параметрической идентификации окрестностных моделей на основе генетических алгоритмов // Вестник ВГУ. Сер. Системный анализ и информационные технологии. – 2017. – С. 24–29.

15. Седых И.А., Сметанникова А.М. Параметрическая идентификация окрестностной модели с помощью генетического алгоритма и псевдообращения // Интерактивная наука. – 2017. – T. 4. – Вып. 14. – С. 113–116.

16. Седых И.А. Идентификация и управление динамическими окрестностными моделями // Современные сложные системы управления (HTCS’2017): материалы XII Междунар. науч.-практ. конф.; 25–27 октября 2017 г.: в 2 ч. Ч. 1. – Липецк: Изд-во ЛГТУ, 2017. – С. 138–142.

17. Shmyrin A., Sedykh I. Identification and control algorithms of functioning for neighborhood systems based on petri nets // Automation and Remote Control. – 2010. – Vol. 71, № 6. – P. 1265–1274.

18. Окрестностное моделирование процесса очистки сточных вод / А.М. Шмырин, И.А. Седых, А.М. Сметанникова, Е.Ю. Никифорова // Вестник ТГУ. Сер. Естественные и технические науки. – 2017. – Т. 22. – Вып. 3. – С. 596–604.

19. Седых И.А., Сметанникова А.М. Проверка устойчивости линейных динамических окрестностных моделей процесса очистки сточных вод // Материалы областного профильного семинара «Школа молодых ученых» по проблемам технических наук; 17 ноября 2017 г. – Липецк, 2017. – С. 125–129.

20. Седых И.А., Сметанникова А.М. Критерий Гурвица для проверки устойчивости линейных динамических окрестностных моделей процесса очистки сточных вод // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. – Пенза: Изд-во Пензен. гос. технолог. ун-та, 2018. – Т. 7, № 1(41). – С. 67–71.

Предложено решение задачи модернизации автомата по приёму использованной тары. Это вызвано необходимостью повышения конкурентоспособности разрабатываемой конструкции. Предложен вариант решения, основанный на иерархическом автоматическом распознавании штрихового кода на боковой поверхности тары. Для его реализации рассмотрены алгоритмы считывания и восстановления штрихового кода.

Для считывания предложен как обычный метод распознавания штриховых кодов, так
и его модификация, использующая нейронную сеть. Задача модифицированного метода заключается в предварительной разметке изображения и дальнейшем сопоставлении участков их возможным значениям. Рассмотрены преимущества и недостатки данных методов.

Для восстановления информации повреждённых штриховых кодов предложены три метода: «восстановление за счёт избыточности», «восстановление за счёт угадывания элемента мажоритарной системой» и «восстановление за счёт аналитического расчёта по контрольной сумме». Рассмотрены преимущества и недостатки данных методов.

Описанные методы структурированы в единый иерархический алгоритм распознавания штрихового кода. Полученный алгоритм актуален для условий ограниченных вычислительных мощностей микроконтроллера, применяемого в автомате. Он позволяет избежать большого количества операций по распознаванию штрихового кода в случае, если бы применялся режим поиска штрихового кода в реальном времени, заменяя их единичными вызовами простых алгоритмов. Происходит экономия ресурсов памяти, так как наиболее ресурсоёмкая часть (распознавание штрихового кода) выполняется не над большим комплексным изображением боковой поверхности тары, а над его отдельными фрагментами. Последний факт также положительно влияет на эффективность и время распознавания.

Ключевые слова: автомат по приёму тары, переработка бытовых отходов, искусственная нейронная сеть, штриховой код, иерархическое распознавание.

Тур Александр Игоревич (Пермь, Россия) – аспирант кафедры «Автоматика и телемеханика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: tur.aleksandr93@mail.ru).

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

Дзыгарь Андрей Владимирович (Пермь, Россия) – коммерческий директор ООО «ФейсПасс», Пермь, e-mail: da@facepass.ru.

1. Kokoulin A.N., Tur A.I., Yuzhakov A.A. Convolutional Neural Networks Application in Plastic Waste Recognition and Sorting // Proceedings of the 2018 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (2018 ElConRus). – Saint-Petersburg: Saint Petersburg Electrotechnical University «LETI». – P. 1118–1122.

2. Кокоулин А.Н., Тур А.И., Даденков С.А. Оптическая система сортировки пустых контейнеров // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. – 2018. – № 7. – C. 3–7. DOI: 10.18127/j19998554-201807-01

3. Вопросы разработки и настройки оптической подсистемы распознавания и сортировки пустых контейнеров в системе раздельного приема бытовых отходов / А.Н. Кокоулин, А.И. Тур, А.И. Князев, А.А. Южаков // Информационно-измерительные и управляющие системы. – 2018. – № 9. – Т. 16. – C. 45–50. DOI: 10.18127/j20700814-201809-07

4. Огрель Л.Д. Оценка накопления, сбора и переработки отходов ПЭТФ в России // Экологический вестник России. – 2012. – № 4. – С. 26–31.

5. Lasoff M.A. An Rv By Any Other Name // Waste Age. – 2000. – Vol. 31. – № 7. – P. 34.

6. Труфанова Е.В., Кузнецова Н.А., Макеев П.В. Штрихкод. История создания, его разновидности и назначение // Новая наука: теоретический и практический взгляд. – 2016. – № 8. – С. 186–188.

7. Viola P., Jones M.J. Robust real-time face detection // International Journal of Computer Vision. – 2004. – Vol. 57, № 2. – P. 137–154.

8. Иванько М.А. Клепикова А.В. Системы искусственного зрения // Вестник МГУП им. Ивана Фёдорова. – 2015. – № 5.

9. Южаков А.А., Тур А.И. Выбор алгоритмов для реализации системы машинного зрения // Управление большими системами. УБС-2017: материалы XIV Всерос. школы-конф. молодых ученых; 4–8 сентября 2017 г. – Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2017. – С. 465–473.

10. Iandola F. Forrest, Han Song, Moskewisz W. Mattewet. SqueezeNet: MobileNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0,5 Mb model size // ICLR’17 conference proceedings. – 2017. – P. 207–212.

11. LeCun Y., Bottou L., Haffner P. Gradient-based learning applied to document recognition // Proceedings of the IEEE. – 1998. – Vol. 86(11). –
P. 2278–2324.

12. Kokoulin A., May I., Kokoulina A. Image Processing Methods in Analysis of Component Composition and Distribution of Dust Emissions for Environmental Quality Management // Proceedings of 10th International Conference on Large-Scale Scientific Computations (LSSC); Bulgarian Acad Sci, Sozopol, BULGARIA. – 2015. – Jun 08–12. – Vol. 9374. – P. 352–359.

13. Kokoulin A., Methods for Large Image Distributed Processing and Storage // IEEE EUROCON Conference; Zagreb, CROATIA. – 2013. – Jul 01–04. – Р. 1600–1603.

14. Yuzhakov A.A., Kokoulin A.N., Tur A.I. Application of Fuzzy Search Algorithms and Neural Networks in Fingerprint Document Analysis // 20th IEEE International Conference on Soft Computing and Measurements (SCM); Saint Petersburg, Russia, May 24–26. – 2017. – P. 455–457.

15. Tensorflow: Large-scale machine learning on heterogeneous systems / M. Abadi, A. Agarwal, P. Barham, E. Brevdo, Z. Chen, C. Citro,
G. S. Corrado, A. Davis, J. Dean, M. Devin [et al.] // Software available from tensorflow. org. – 2015. – Vol. 1. – № 2.

16. Novel dataset for fine-grained image categorization / A. Khosla, N. Jayadevaprakash, B. Yao, L. Fei-Fei // First Workshop on Fine-Grained Visual Categorization, IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition. – Colorado Springs, CO, 2011.

17. Хижняков Ю.Н. Современные проблемы теории управления: учеб. пособие. – Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2015. – 237 с.

18. Слива М.В. Использование миникомпьютера Raspberry PI для преподавания основ робототехники // Культура, наука, образование: проблемы и перспективы: материалы III Всерос. науч.-практ. конф. / Нижневартов. гос. ун-т. – Нижневартовск, 2014. – С. 326–328.

19. Линев Ф.А., Киселева С.Д. Интернет вещей на основе Raspberry PI // Молодежный науч.-техн. вестник. – 2015. – № 5. – С. 22.

20. Коваленко Р.О. Анализ скорости работы Java на Raspberry PI // Актуальные проблемы физической и функциональной электроники: материалы 19-й Всерос. молодеж. науч. школы-сем. – 2016. – С. 104–105.

Интенсивное развитие систем с постоянными магнитами требует совершенствования методов их расчета. В настоящее время создать электромеханические устройства с высокими массоэнергетическими показателями невозможно без точных методов расчета полей и оптимизационных расчетов. При этом возникает следующее техническое противоречие. Точные электромагнитные расчеты требуют значительных вычислительных ресурсов и применения сложных программ, таких как Ansys, Cosmos, а методы оптимизации нуждаются в большом количестве циклов вычислений при выборе наилучших параметров. Включить тяжеловесные программы в оптимизационные циклы, несмотря на их точность, не представляется возможным из-за неприемлемого времени вычисления. Разрешить это противоречие можно только в одном случае: необходимо создать простую, но точную модель расчета магнитной системы, которую можно было бы использовать для оптимизации. В статье предлагается решение данной проблемы, а именно методика, основанная на методе конечных элементов. Но для реализации этого метода используется заранее выбранное ограниченное количество элементов, обеспечивающих требуемую точность. Это новый подход в решении подобных задач. Таким образом, получен простой с точки зрения реализации, но приемлемый по точности расчета основных электромагнитных параметров метод. Он прошел апробацию для моделей оптимизации с большим числом циклов при проектировании систем с постоянными магнитами и показал очень хорошие результаты по времени счета и точности. Метод применялся при проектировании магнитных систем генераторов ветроэнергетических установок, вентильных двигателей для запорной аппаратуры, генераторов для дизель-электрических установок источников бесперебойного питания. Этот подход можно рекомендовать для решения других подобных задач: тепловых, вентиляционных, гидравлических, динамики напряжений.

Ключевые слова: магнитное поле, магнитный поток, индукция, метод конечных элементов, векторный магнитный потенциал, оптимальное проектирование.

Ганджа Сергей Анатольевич (Челябинск, Россия) – доктор технических наук, заведующий кафедрой «Теоретические основы электротехники» Южно-Уральского государственного университета (454080, Челябинск, пр. Ленина 76, e-mail: gandja_sa@mail.ru).

Аминов Дилшод Саидович (Челябинск, Россия) – аспирант кафедры «Теоретические основы электротехники» Южно-Уральского государственного университета (454080, Челябинск, пр. Ленина 76, e-mail: dilshod-aminov-93@mail.ru).

Косимов Бахтиёр Исматуллоевич – аспирант кафедры «Теоретические основы электротехники» Южно-Уральского государственного университета (454080, Челябинск, пр. Ленина 76, e-mail: kosimov.energy@mail.ru).

Ниматов Рустам Рамазонович (Комсомольск-на-амуре, Россия) – аспирант кафедры «Промышленная электроника» Комсомольского-на-амуре государственного университета (681013, Комсомольск-на-Амуре, пр. Ленина 27, e-mail: rustam0592@mail.ru).

1. Геминтерн В.И., Каган Б.М. Методы оптимального проектирования. – М.: Энергия, 1980.
2. Gandzha S., Kiessh I., Aminov D. Development of an engineering technique for calculating magnet systems with permanent magnets // International Conference on Industrial Engineering; 15–18 May 2018, Moscow. – Moscow, 2018.
3. Балагуров В.А., Галтеев Ф.Ф., Ларионов А.Н. Электрические машины с постоянными магнитами. – М.: Энергия, 1964. – 480 с.
4. Вольдек А.И. Исследование магнитного поля в воздушном зазоре явнополюсных синхронных машин методом гармонических проводимостей // Электричество. – 1966. – № 7. – С. 46–52.
5. Daryl L. Logan. A first course in the finite element method. Cengage Learning. – 2011.
6. Reddy J.N. An Introduction to the Finite Element Method (Third ed.). – McGraw-Hill, 2006.
7. Hinton Ernest, Irons Bruce. Least squares smoothing of experimental data using finite elements // Strain. – July 19684. – Р. 24–27. DOI: 10.1111/j.1475-1305.1968.tb01368.x
8. Gard Paulsen, Håkon With Andersen, John Petter Collett, Iver Tangen Stensrud. Building Trust. The history of DNV 1864–2014. Lysaker, Norway: Dinamo Forlag A/S. – 2014. – P. 121, 436.
9. Strang Gilbert, Fix George. An Analysis of The Finite Element Method. – Prentice Hall, 1973.
10. Bathe K.J. Finite Element Procedures. – Cambridge, MA: Klaus-Jürgen Bathe, 2006.
11. Zienkiewicz O.C., Taylor R.L., Zhu J.Z. The Finite Element Method: Its Basis and Fundamentals (Sixth ed.). – Butterworth-Heinemann, 2005.
12. Gandzha S.A. Modelling of Permanent Magnet Direct Current Motor with Electromagnetic Reduction // Collection of papers of Software Users Sixth Conference CAD_FEMGmbH; 20–21 April 2006. – Moscow, 2006. – P. 358–360.
13. Gandzha S.A., Erlisheva A.V. Starter-generator for autonomous source of energy supply // Вестник Южно-Урал. гос. ун-та. Сер. Энергетика. – 2005. – Вып. 6, № 9. – P. 84–86.
14. Gandzha S.A. The application of synchronous induction generator for windmill // ELMASH-2009. Электроэнергетика и электротехника. Проблемы и перспективы: тр. симп. – М., 2009. – Т. 1. – С. 168–170.
15. Gandzha S.A., Halstead R.L. Optimal design of brushless axial gap electric machines for low power windmills // Design World (engineering solution for product manufactures). – 2012. – № 1. – URL: www.designworldonline.com
16. Gandzha S.A., Kiessh I.E. Application brushless machines with combine excitation for a small and medium power windmills // Procedia Engineering. – December 2015. – 129. – Р. 191–194.
17. Gandzha S.A., Kiessh I.E. Varible speed power // Procedia Engineering. – December 2015. – 129. – Р. 731–735.
18. Gandzha S.A., Sogrin A.I.,Kiessh I.E. The Comparative Analysis of Permanent Magnet Electric Machines with Integer and Fractional Number of Slots per Pole and Phase // Procedia Engineering. – December 2015. – 129. – Р. 408–414.
19. Application of digital twins technology for the analysis of brushless electric machines with axial magnetic flux / S.A. Gandzha, D.S. Aminov, I.E. Kiessh, B.I. Kosimov // Digital industry: state and prospects of development 2018: International scientific conference. – 2018.
20. Gandzha S.A., Aminov D.S., Kosimov B.I. Design of Brushless Electric Machine with Axial Magnetic Flux Based on the Use of Nomograms // International Ural Conference on Green Energy (UralCon). – 2018. – P. 282–287.
21. Ганджа С.А., Мартьянов А.С. Методика инженерного расчета синхронных генераторов с аксиальным магнитным потоком // Вестник Южно-Урал. гос. ун-та. Сер. Энергетика. – 2013. – Т. 13. – № 2. – С. 85–87.
22. Ганджа С.А., Мартьянов А.С. Определение оптимальных габаритных размеров для вентильных машин с аксиальным магнитным потоком (ВМАП) // Вестник Южно-Урал. гос. ун-та. Сер. Энергетика. – 2013. – Т. 13. – № 2. – С. 88–90.

Использование цилиндрических линейных асинхронных двигателей в настоящее время очень распространено. Они используются в глубинных насосах плунжерного типа. Установка штанговых глубинных насосов сопряжена с значительными эксплуатационными затратами. Она оказывается экономически невыгодной при дебите менее 10 м3/сут, поэтому эксплуатация таких скважин прекращается. Сегодня в России значительная часть скважин остается заброшенной
из-за низкого дебита. Установки штанговых глубинных насосов также связаны с дополнительными проблемами: износ насосных и компрессорных труб и штанг, большие масса и габариты станков-качалок, которые затрудняют их транспортировку. Указанные недостатки обусловливают поиск технических решений. Одним из таких решений является применение глубинно-насосных установок плунжерного типа с приводом на основе цилиндрического линейного асинхронного двигателя. Для использования данного вида двигателя необходимо знать его тяговое усилие, расчет которого представлен в данной статье. Он осуществлен по формуле, выведенной для упрощённой расчётной модели цилиндрического линейного асинхронного двигателя в декартовой системе координат. Представленная модель получена с помощью введения некоторых допущений. В статье также представлены устройство и принцип действия цилиндрического линейного асинхронного двигателя. По полученным расчётным данным были построены зависимости тягового усилия, полезной мощности и скорости движения вторичного элемента от скольжения. Были получены характеристики при значениях толщины медного покрытия вторичного элемента 0,5, 0,75 и 1 мм и частоте питающей сети 50 Гц. Полученные результаты исследований были проанализированы, а также даны рекомендации по использованию цилиндрического линейного асинхронного двигателя с указанными начальными данными.

Ключевые слова: цилиндрический линейный асинхронный двигатель, бесштанговая глубинно-насосная установка, тяговое усилие, скольжение, полюсное деление, индуктор, вторичный элемент.

Шапошников Владислав Валерьевич (Пермь, Россия) – студент Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр. 29, e-mail: vladislav96gg@gmail.com).

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

Токарев Роман Олегович (Пермь, Россия) – студент Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр. 29, e-mail: ju11071996@yandex.ru).

Чабанов Евгений Александрович (Пермь, Россия) – кандидат технических наук, доцент кафедры «Электротехника и электромеханика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр. 29), доцент кафедры «Технические дисциплины» Волжского государственного университета водного транспорта (Пермский филиал) (614060, Пермь, Гагарина бульвар, 33), e-mail: ceapb@mail.ru).

1. Веселовский О.Н., Коняев А.Ю., Сарапулов Ф.Н. Линейные асинхронные двигатели. – М.: Энергоатомиздат, 1991. – 256 с.

2. Семенов В.В., Огарков Е.М., Коротаев А.Д. Специальные асинхронные электродвигатели для нефтедобычи // Специальные асинхронные электродвигатели для нефтедобычи: монография / ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг». – Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2014. – 286 с.

3. Модернизация оборудования станков-качалок низкодебетных нефтяных скважин / Е.М. Огарков, А.Д. Коротаев, П.Н. Цылёв, А.М. Бурмакин // Научные исследования и инновации: научно-технический журнал. – Пермь: Изд-во Перм. гос. техн. ун-та, 2009. – №4. – С. 59–65.

4. Ивановский В.Н., Дарищев В.И., Сабиров А.А.. Скважинные насосные установки для добычи нефти. – М.: Нефть и газ, РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, 2002. – С. 824.

5. Соколов В.В. Цилиндрические линейные асинхронные двигатели для привода погружных плунжерных насосов: дис. … канд. техн. наук. – Екатеринбург, 2006. – 133 с.

6. Цилиндрический линейный вентильный электродвигатель для погружного бесштангового насоса/ А.Т. Ключников, А.Д. Коротаев, Н.В. Шулаков, С.В. Шутемов // Автоматизация в электроэнергетике и электротехнике. – 2015. – Т. 1. – С. 158–162.

7. Окунеева Н.А. Разработка и исследование электропривода для нефтедобывающих насосов с погружным магнитоэлектрическим двигателем: дис. … канд. техн. наук; Моск. энергет. ин-т. – М., 2008. – 204 с.

8. Кабиров М.М. Гафаров Ш.А. Скважинная добыча нефти. – СПб.: Недра, 2010. – 416 с.

9. Вольдек А.И. Индукционные магнитогидродинамические машины с жидкометаллическим рабочим телом. – Л.: Энергия, 1970. – 272 с.

10. Вольдек А.И. Электрические машины: учеб. для студ. втузов. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Энергия, 1974. – 840 с.

11. Shulakov N.V., Ogarkov E.M., Burmakin A.M. Equivalent circuit of linear induction motor // Russian Electrical Engineering. – 2010. – Vol. 81. – № 6. – P. 282–286.

12. Klyuchnikov A.T., Korotaev A.D., Shutemov S.V. Modeling of a cylindrical linear ac electronic motor // Russian Electrical Engineering. – 2013. – Vol. 84. – № 11. – С. 606.

13. Klyuchnikov A.T. A way to calibrate equations that simulates an induction machine in relative units // Russian Electrical Engineering. – 2012. – Vol. 83. – № 3. – С. 121–125.

14. Чирков Д.А., Коротаев А.Д., Ключников А.Т. Расчёт основных параметров цилиндрического линейного вентильного двигателя по схеме замещения // Автоматизация в электроэнергетике и электротехнике. – 2016. – Т. 1. – С. 144–149.

15. Огарков Е.М. Теоретическое исследование концевого эффекта линейных асинхронных двигателей // Электрические машины и электромашинные системы: межвуз. сб. науч. тр. / Перм. политехн. ин-т. – Пермь, 1987. – С. 6–13.

16. Огарков Е.М. Исследование влияния продольных краевых эффектов на статические характеристики линейных асинхронных двигателей: дис. …  канд. техн. наук. – Пермь, 1974. – 223 с.

17. Тиунов В.В., Огарков Е.М. Расчёт характеристик линейных индукционных машин с учётом несимметрии, вызываемой продольным краевым эффектом // Специальные системы электропривода: сб. науч. тр. – Пермь, 1973. – № 133. – С. 60–69.

18. Огарков Е.М., Тиунов В.В. Продольный краевой эффект линейных индукционных двигателей с учётом характера распределения поля в концевых зонах // Специальные системы электропривода: сб. науч. тр. / Перм. политехн. ин-т. – Пермь, 1973. – № 133. – С. 29–36.

19. Шутемов С.В. Исследование использования цилиндрического вентильного электродвигателя для погружного бесштангового насоса // Фундаментальные исследования. – 2016. – № 12–4. – С. 795–799.

20. Мирзин А.М., Коротаев А.Д., Шутемов С.В. Усилие тяжения цилиндрического линейного вентильного двигателя с постоянными магнитами между статором и вторичным элементом // Современные проблемы науки и образования. – 2013. – № 6.

21. Klyuchnikov A.T., Korotaev A.D. The efficiency of the electric motor of a subsurface pump with reciprocating action and losses in a leading-in cable // Russian Electrical Engineering. – 2016. – Vol. 87. – № 11. – P. 626–629.

22. Shulakov N.V., Shutemov S.V. A method for calculating the electromagnetic processes in a cylindrical linear electronic motor // Russian Electrical Engineering. – 2014. Vol. 85. – № 11. – С. 663–667.

23. Шулаков Н.В., Шутемов С.В. Перспективы использования цилиндрического линейного вентильного двигателя в качестве привода плунжерных нефтедобычных агрегатов // Фундаментальные исследования. – 2016. – № 12–4. – С. 795–799.

24. Любимов Э.В., Шулаков Н.В., Шутемов С.В. Обоснование применения цилиндрического линейного вентильного двигателя в нефтедобычных агрегатах // Успехи современного естествознания. – 2018. – № 3. – С. 94–100.

25. Петрушин А.Д., Шевкунова А.В., Шулаков Н.В., Шутемов С.В. Исследование эффекта тяжения цилиндрического линейного вентильного электродвигателя // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2018. – № 28. – С. 62–75.

На любых промышленных предприятиях существует вопрос охлаждения жидкостей, которые непосредственно используют в производстве или получают в результате работы других установок. Для решения этой проблемы существуют специальные воздушные охладители – промышленные градирни. В настоящее время градирни в основном применяются в системах оборотного водоснабжения для охлаждения теплообменных аппаратов.

В работе выполнен анализ текущего состояния АСУ ТП системы охлаждения оборотной воды на БОВ-6. По результатам анализа произведена модернизация действующей АСУТП.
На основе ПЛК Allen-Brabley CompactLogix выполнены следующие задачи:

- разработаны алгоритмы автоматического пуска электродвигателей вентиляторов в градирне в зависимости от их наработки и температуры в коллекторе охлажденной воды КОВ-1;

- разработаны алгоритмы управления пневматическими отсекателями на трубопроводах подачи воды в каждую секцию градирни, с возможностью управления ими с мнемосхемы;

- разработаны алгоритмы управления электрозадвижками на трубопроводах подачи воды из секций в коллектор охлажденной воды, управление которыми осуществляется с мнемосхемы;

- разработан алгоритм регулирования двумя клапанами на линии подпитки с БХО и Камы с целью минимизации финансовых затрат на потребление воды;

- разработан интерфейс оператора для управления технологическим процессом на БОВ-6.

Разработанные алгоритмы проверены на контроллере Allen-Bradley CompactLogix 1769-L35E с эмуляцией объекта автоматизации. Алгоритмы, программы и мнемосхемы подготовлены
к внедрению на реально действующем объекте БОВ-6 и позволят снизить нагрузку на оператора путем автоматизации части его функций, таких как поддержание температуры и уровня в КОВ-1, а также автоматического включения в работу секций градирни. При этом будет обеспечен равномерный износ динамического оборудования градирни.

Ключевые слова: градирня, регулирование, CompactLogix, алгоритм, мнемосхема.

Зиануров Алмаз Шамильевич (Пермь, Россия) – инженер по АСУ ТП ООО «Инфраструктура ТК» (614016, Пермь, Глеба Успенского, 15а, e-mail: al.zia96@yandex.ru).

Вялых Илья Анатольевич (Пермь, Россия) – кандидат технических наук, доцент кафедры «Автоматизация технологических процессов» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: atp@pstu.ru).

1. Дытнерский Ю.И. Процессы и аппараты химической технологии. – М.: Химия, 1995.

2. Руководство по выбору Compact Logix Editon. Rockwell Automation, 1999 [Электронный ресурс]. – URL: http://www.vdtua.com/_docs/Doc/PLC/CompactLogix/1769-SG001E-RU-P.pdf (дата обращения: 25.06.2018).

3. Основные инструкции программируемых контроллеров Allen-Bradley: справ. руководство, 1999 [Электронный ресурс]. – URL: https://literature.rockwellautomation.com/1785-um001_-ru-p.pdf (дата обращения: 25.06.2018).

4. Руководство пользователя Factory Talk View Site Editon. Rockwell Automation, 1999 [Электронный ресурс]. – URL: https://litera­ture.rockwellautomation.com/viewse-um006_en-e.pdf (дата обращения: 25.06.2018).

5. Плетнев Г.П. Автоматизация технологических процессов и производств в теплоэнергетике. – М.: Изд-во МЭИ, 2007. – 352 с.

6. Руководство по применению RSLogix5000. Rockwell Software, 1999 [Электронный ресурс]. – URL: https://forte21.ru/fi/cat_rockkwell/_209_9399-RL5KGR-RU.pdf (дата обращения: 25.06.2018).

7. Микропроцессорные системы и средства. Подготовка и настройка контроллера Allen-BradleyLogix 5000: метод. указания / сост. З.Х. Ягубов, Ю.В. Лычаков, Л.К. Шадрина. – Ухта: Изд-во УГТУ, 2010. – 28 с.

8. Федоров Ю.Н. Справочник инженера по АСУТП: Проектирование и разработка. – М.: Инфра-Инженерия, 2008. – 928 с.

9. Беспалов А.В., Харитонов Н.И. Системы управления химикотехнологическими процессами: учеб. – М.: Академкнига, 2007. – 690 с.

10. Жмакин А.П. Архитектура ЭВМ. – СПб.: БХВ-Петербург, 2006. – 320 с.

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

12. Советов Б.Я. Моделирование системы. – М.: Высшая школа, 2003. – 343 с.

13. Клюев А.С. Наладка средств автоматизации и автоматических систем регулирования. – М.: Энергоатомиздат, 1989. – 355 с.

14. Шишмарев В.Ю. Автоматизация технологических процессов. – М.: Академия, 2005. – 352 с.

15. Втюрин В.А. Автоматизированные системы управления технологическими процессами. Основы АСУТП: учеб. пособие для студ. спец. 220301 «Автоматизация технологических процессов и производств» (по отраслям). – СПб: Изд-во СПбГЛТА, 2006. – 152 с.

16. Руководство для ускоренной подготовки к работе семейством программируемых контроллеров RSLogix5000. Rockwell Automation, 2017 [Электронный ресурс]. – URL: http://lib.znate.ru/docs/index-193681.html (дата обращения: 25.06.2018).

17. Обшая методика для программируемых контроллеров RSLogix5000. Руководство по программированию, 2017 [Электронный ресурс]. – URL: http://samsebeplc.ru/Doc/AB/1756-pm0016.pdf (дата обращения: 25.06.2018).

18. Официальная документация контроллеров Allen-Bradley, Rockwell Automation [Электронный ресурс]. – URL: https://literature.rock­wellautomation.com (дата обращения: 25.06.2018).

19. Беспалов А.В., Грунский В.Н., Харитонов Н.И. Системы управления химико-технологическими процессами. Иллюстративные материалы: учеб. пособие. – М.: Изд-во РХТУ им. Д.И. Менделеева, 2012. – 76 с.

20. Ротач В.Я. Теория автоматического управления теплоэнергетическими процессами: учебник для вузов. – М.: Энергоатомиздат, 1985. – 296 с.

Проведен краткий анализ проблемы компьютерных атак как наиболее опасной формы воздействия на объекты критической информационной инфраструктуры. Отмечены особенности традиционных компьютерных атак. Приведена характеристика таргетированной компьютерной атаки, рассмотрены ее особенности. Приведены тенденции к увеличению угроз данного типа. Обоснована необходимость совершенствования систем обнаружения вторжений и выявления компьютерных атак. Представлена задача обнаружения атаки на уровне правил. Сформулированы проблемы классического подхода при формировании правил. Предложен подход для решения задачи обнаружения вторжений на основе машинного обучения, обладающий перечнем преимуществ и недостатков. Сформулированы требования для исключения возможных недостатков распознавания компьютерной атаки. Представлена схема сети лабораторной установки, использованной для записи анализируемого трафика, с последующим выявлением признаков компьютерной атаки. Сформулированы преимущества выбранной модели. Построены графики, иллюстрирующие асимптотическую сложность подходов к классификации трафика,  предикат разбиения по индексу Джини. Приведен пример вершины дерева решений, используемого в ансамбле,
а также трёх первых уровней дерева решений. Сформулирована метрика качества полученной модели. Проведена оценка модели посредством кросс-валидации на пяти выборках, а также оценена ее точность. В ходе экспериментов над разработанной моделью построена матрица ошибок. Проанализированы результаты и сделаны необходимые выводы о достаточной эффективности разработанной модели. Приведен ранжированный список параметров, которые модель посчитала важными для принятия решения. Проведена оценка работы построенной модели
с точки зрения выбранных признаков параметров соединения. Сформулированы направления работы для совершенствования построенной модели.

Ключевые слова: критическая информационная инфраструктура, компьютерная атака, защита информации, система обнаружения вторжений, метод обнаружения аномалий, анализ сигнатур.

Шабуров Андрей Сергеевич (Пермь, Россия) – кандидат технических наук, доцент кафедры «Автоматика и телемеханика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: shans@at.pstu.ru).

Никитин Алексей Сергеевич (Пермь, Россия) – студент Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: siriousbiz@yandex.ru).

1. En-Najjary T., Urvoy-Keller. G. A first look at traffic classification in enterprise networks // Proceedings of the 6th International Wireless Communications and Mobile Computing Conference. – ACM, 2010.
2. Обзор задач и методов их решения в области классификации сетевого трафика / А.И. Гетьман, Ю.В. Маркин, Е.Ф. Евстропов, Д.О. Обыденков // Труды ИСП РАН. – 2017. – Т. 29, вып. 3. – С. 117–150.
3. Система фильтрации интернет-трафика на основе методов data mining / В.В. Глазкова, В.А. Масляков, И.В. Машечкин, М.И. Петровский // Программные продукты и системы. – 2008. – № 2.
4. Шабуров А.С. О разработке модели обнаружения компьютерных атак на объекты критической информационной инфраструктуры // Вестник ПНИПУ. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2018. – № 26. – С. 199–213.
5. Микова С.Ю. Оладько В.С. Модель системы обнаружения аномалий сетевого трафика // Информационные системы и технологии. – 2016. – № 97(5). – С. 115–121.
6. Браницкий А.А. Котенко И.В. Анализ и классификация методов обнаружения сетевых атак // Труды СПИИРАН. – 2016. – № 2(45). – С. 207–244.
7. Костин Д.В. Шелухин О.И. Сравнительный анализ алгоритмов машинного обучения для проведения классификации сетевого зашифрованного трафика // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. – 2016. – № 9. – С. 46–52.
8. Moustaf N., Slay J. Creating novel features to anomaly network detection using DARPA-2009 data set // Proceedings of the 14th European Conference on Cyber Warfare and Security. – 2015. – Р. 204.
9. Moustafa N. UNSW-NB15: A comprehensive data set for network intrusion detection systems (UNSW-NB15 network data set)' // Military Communications and Information Systems Conference, MilCIS 2015. – Canberra, Australia, November 10–12, 2015. – Р. 1–6.
10. Петров В.В., Богатырев Е.А. Статистический анализ сетевого трафика // Радиоэлектроника, электротехника и энергетика: тез. докл. X Междунар. науч.-техн. конф. студ. и аспир. – 2003. – Vol. 1.
11. Шелухин О.И., Симонян А.Г. Ванюшина А.В. Эффективность алгоритмов выделения атрибутов в задачах классификации приложений при интеллектуальном анализе трафика // Электросвязь. – 2016. – № 11. – С. 79–85.
12. Farah T., Trajkovic L. Anonym: A tool for anonymization of the Internet traffic // IEEE 2013 International Conference on Cybernetics (CYBCONF). – 2013. – P. 261–266.
13. Risso F., Degioanni L. An Architecture for High Performance Network Analysis // Proceedings of the 6th IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC 2001). – Hammamet, Tunisia, July 2001.
14. Orebaugh Angela, Gilbert Ramirez, Jay Beale. Wireshark & Ethereal network protocol analyzer toolkit. – Elsevier, 2006.
15. Yanyan Zhang, Yao Yuan. Study of database intrusion detection based on improved association rule algorithm // Computer Science and Information Technology (ICCSIT). 3rd IEEE International Conference on. – IEEE 2010. – 2010. – Vol. 4. – P. 673–676.
16. Komer Brent, James Bergstra, Chris Eliasmith. Hyperopt-sklearn: automatic hyperparameter configuration for scikit-learn // ICML workshop on AutoML. – 2014.
17. Safavian S. Rasoul, David Landgrebe. A survey of decision tree classifier methodology // IEEE transactions on systems, man, and cybernetics. – 1991. – 21.3. – P. 660–674.
18. Nascimento Gustavo, Miguel Correia. Anomaly-based intrusion detection in software as a service // Dependable Systems and Networks Workshops (DSN-W). – 2011. – IEEE/IFIP 41st International Conference on. – IEEE, 2011.
19. Andrew Galen & Arora, Raman & Bilmes, Jeff & Livescu K. Deep Canonical Correlation Analysis // Proc. of the 30th Intl. Conference on Machine Learning. – 2013.
20. Tharwat Alaa. Principal component analysis – a tutorial // International Journal of Applied Pattern Recognition. – 2016. – Vol. 3. – P. 197–240. DOI: 10.1504/IJAPR.2016.079733

Рассмотрен робастный подход к управлению процессом восстановления титана, позволяющий интенсифицировать процесс за счет повышения температуры. Объектом управления является зона экзотермической реакции промышленного аппарата восстановления титана, представленная объектом управления с интервально-неопределенными параметрами, заданное значение температуры которого поддерживается двухпозиционным регулятором. Определено технологическое ограничение значения максимальной температуры объекта управления. Получено описание объекта в виде интервальной динамической модели. С применением модели в классе двухпозиционных систем проведены анализ робастного качества и синтез робастного управления температурой объекта управления. Анализ робастного качества предусматривает определение наихудшего показателя качества работы двухпозиционной системы регулирования температуры при любых значениях параметров объекта из известных интервалов. Таким показателем является максимально возможная амплитуда положительного отклонения температуры, характеризующая в двухпозиционной системе величину превышения регулируемой температурой заданного значения. Синтез робастного управления температурой основан на концепции гарантируемого (минимаксного) управления, предполагающей достижение наилучшего результата при наихудших сочетаниях неопределенных факторов. Ее применение позволяет придать  двухпозиционному регулятору робастные свойства для поддержания максимально допустимой температуры объекта управления, которые обеспечиваются использованием амплитуды положительного отклонения температуры в качестве гарантированного критерия оценки  работы двухпозиционной системы. Задача синтеза робастного управления заключается в нахождении такого заданного значения  двухпозиционному регулятору, которое гарантировало бы поддержание максимально допустимой температуры объекта при наличии в интервальной модели неопределенных факторов. В такой постановке задачи заданное значение двухпозиционного регулятора является гарантирующим управлением температурой объекта. В статье рассмотрен эволюционный путь решения проблемы интенсификации процесса восстановления, предусматривающий разработку на основе интервальной динамической модели и  практическую реализацию предложенных методов робастного управления температурой на разных этапах автоматизации производства губчатого титана с применением машин централизованного контроля, управляющих вычислительных машин, микропроцессорных контроллеров и компьютеров. Робастное управление позволило повысить температуру и улучшить за счет этого технологические показатели процесса восстановления тетрахлорида титана магнием.

Ключевые слова: восстановление тетрахлорида титана магнием, двухпозиционное регулирование, интервальная модель, робастное управление, гарантирующее заданное значение температуры.

Кирин Юрий Петрович (Березники, Россия) – кандидат технических наук, доцент кафедры «Химическая технология и экология» Березниковского филиала Пермского национального исследовательского политехнического университета (618404, Березники, Тельмана, 7, e-mail: klu2010@mail.ru).

Тихонов Вячеслав Александрович (Березники, Россия) – кандидат технических наук, доцент кафедры «Химическая технология и экология»  Березниковского филиала Пермского национального исследовательского политехнического университета (618404, Березники, Тельмана, 7, e-mail: vtihonov@bf.pstu.ru).

1. Родякин В.В., Гегер В.Э., Скрыпнюк В.М. Магниетермическое производство губчатого титана. – М.: Металлургия, 1971. – 216 с.
2. Современные направления совершенствования и развития производства губчатого титана / Ю.П. Кирин, А.В. Затонский, В.Ф. Беккер, Н.В. Бильфельд // Титан. – 2003. – № 2(13). – С. 11–16.
3. Тарасов А.В. Металлургия титана. – М.: Академкнига, 2003. – 328 с.
4. Интенсификация технологического режима процесса восстановления в аппарате производительностью 4,5–5 т губчатого титана за цикл / А.Б. Танкеев, Д.А. Рымкевич, О.А. Путина [и др.] // Титан. – 2007. – № 1. – С. 3–8.
5. Петров В.И., Соколон И.И., Мальшин В.М. Разработка технологии и аппаратов повышенной производительности для получения титановой губки // Сб. трудов ВАМИ. – Л., 1963. – № 50. – С. 157–166.
6. Разработка стандартного процесса получения титановой губки / В.И. Петров, Р.Г. Локшин, В.М. Мальшин [и др.] // Журнал прикладной химии. – 1965. – Т. 38. – Вып. 6. – С. 1217–1224.
7. Идентификация технологических процессов производства губчатого титана / Ю.П. Кирин, А.В. Затонский, В.Ф. Беккер, С.Л. Краев // Проблемы управления. – 2008. – № 4. – С. 71–77.
8. Кирин Ю.П., Кирьянов В.В. Робастное управление  технологическими  процессами производства губчатого титана // Проблемы управления. – 2016. – № 6. – С. 71–79.
9. Лидерман В.И., Кирин Ю.П. Опыт внедрения и эксплуатации автоматизированных систем контроля и управления технологическими процессами в производстве титана // Цветная металлургия. – 1976. – № 17. – С. 56–58.
10. Скорик В.Ф., Бирюков В.Б., Дегтярик Н.В. и др. Автоматизированная система управления процессом производства губчатого титана «Титан» // Цветная металлургия. – 1984. – № 1. – С. 41–45.
11. Неймарк Ю.И. Робастная устойчивость линейных систем // Докл. АН СССР. – 1991. – Т. 319, № 3. – С. 578–580.
12. Гусев Ю.М., Ефанов В.Н., Крымский В.Г. Анализ и синтез линейных интервальных динамических систем (состояние проблемы) // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. – 1991. – № 1. – С. 3–23.
13. Ackermann J. Parameter space design of robust control systems // IEEE Trans. On Autom. Control. – 1980. – Vol. 25, № 6. – Р. 1058–1072.
14. Chen C.T., Wang M.D. Robust controller design for interval process systems // Computers and Chemical Engineering. – 1997. – Vol. 2. – Р. 707–721.
15. Кирин Ю.П., Кирьянов В.В. Построение интервальной модели динамики процессов производства губчатого титана // Вестник Череповец. гос. ун-та. – 2016. – № 2. – С. 7–10.
16. Черепанов А.И. Динамика систем многоканального позиционного регулирования. – М.: Энергия, 1970. – 80 с.
17. Афанасьев В.Н. Концепция гарантированного управления неопределенными объектами // Известия РАН. Теория и системы управления. – 2010. – № 1. – С. 16–23.
18. Небылов А.В. Гарантирование точности управления. – М.: Наука, 1998. – 304 с.
19. А.с. 746436 СССР. Устройство для контроля и регулирования параметров / Ю.П. Кирин; опубл. 1980. Бюл. № 25. – С. 91.
20. Артемьев В.М., Ивановский А.В. Дискретные системы управления со случайным периодом квантования. – М.: Энергоатомиздат, 1986. – 96 с.
21. Кирин Ю.П. Бесконтактный коммутатор для машин централизованного контроля // Цветная металлургия. – 1977.– № 14. – С. 44–47.
22. Кирин Ю.П., Беккер В.Ф., Затонский А.В. Некоторые результаты совершенствования процесса получения губчатого титана // Цветные металлы. – 2009. – № 12. – С. 91–94.

В настоящее время количество логических элементов, программируемых логических интегральных схем (ПЛИС) типа FPGA (field-programmable gate array) достигает нескольких миллионов, что создает совершенно новые возможности при синтезе цифровой аппаратуры. При этом основой так называемых адаптивных логических модулей (АЛМ) FPGA являются деревья передающих транзисторов LUT (Look Up Table), вычисляющие логические функции в совершенной дизъюнктивной нормальной форме (СДНФ). При работе в арифметическом режиме вычисляются логические функции, отличающиеся значением одной переменной, например, переноса из разряда в разряд, что позволяет ускорить реализацию многоразрядной суммы. Для этого берут два LUT, выходы которых мультиплексируются по значению этой переменной, т.е. как бы вычисляют логические функции «впрок». Похожий принцип использован в архитектуре «Гиперфлекс» (HyperFlex), где разложение логической функции по Шеннону в цепи обратной связи позволяет обеспечить повышение быстродействия автомата с памятью. При этом используются две копии логической функции управления триггером, выбор которых также производится мультиплексором 2-1. Несмотря на отсутствие дефицита логических элементов в некоторых приложениях, например в отказоустойчивой аппаратуре, эти своего рода дублирующие элементы могли бы быть полезны, например, при построении резервированных структур. Поэтому предлагается реализовать декомпозицию по Шеннону на основе одного LUT, для чего дублируются только самые последние два транзистора соответствующего дерева с выходным инвертором, поскольку вычисляется та же самая логическая функция, но на наборе аргументов, отличающемся только одной переменной. В статье описывается предлагаемое техническое решение и оценивается выигрыш в количестве транзисторов по отношению к известному решению.

Ключевые слова: программируемая логическая интегральная схема, LUT, разложение Шеннона.

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).

Чудинов Максим Андреевич (Пермь, Россия) – аспирант кафедры «Автоматика и телемеханика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: m-chudinov@list.ru), инженер направления мультисервисного доступа ПАО «Морион» (614066, Пермь, шоссе Космонавтов, 111).

1. Угрюмов Е.П. Цифровая схемотехника: учеб. пособие. – 2-е изд., перераб. и доп. – СПб.: БХВ-Петербург, 2007. – 782 с.
2. Современные реализации ПЛИС [Электронный ресурс]. – URL: http://fpga.parallel.ru/devices.html (дата обращения: 31.10.2018).
3. Строгонов А., Цыбин С. Программируемая коммутация ПЛИС: взгляд изнутри [Электронный ресурс]. – URL: http://www.kit-e.ru/articles/plis/2010_11_56.php (дата обращения: 11.10.2018).
4. Intel SoC FPGAs [Электронный ресурс]. – URL: https://www.intel.com/content/www/us/en/products/programmable/soc.html (дата обращения: 31.10.2018).
5. Systemin Package [Электронный ресурс]. – URL: https://amkor.com/technology/system-in-package/(дата обращения: 31.10.2018).
6. SiP Products [Электронный ресурс]. – URL: ttps://www.altera.com/products/sip/overview.html(дата обращения: 11.10.2018).
7. Виды программируемой логики [Электронный ресурс]. – URL: http://www.pvsm.ru/programmirovanie/87810 (дата обращения: 10.10.2018).
8. Programmable Logic Devices [Электронный ресурс]. – URL: http://ee.sharif.edu/~logic_circuits_t/readings/PLD.pdf (дата обращения: 04.11.2018).
9. Программируемая логика и её применение в микропроцессорных системах [Электронный ресурс]. – URL: http://lektsii.org/7-10275.html (дата обращения: 08.11.2018).
10. CPLD (Complex Programmable Logic Device) [Электронный ресурс]. – URL: http://www.myshared.ru/slide/981511/ (дата обращения: 09.11.2018).
11. Stephen Brown, Jonathan Rose. Architecture of FPGAs and CPLDs: A Tutorial [Электронный ресурс]. – URL: http://www.eecg.toro­nto.edu/~jayar/pubs/brown/survey.pdf (дата обращения: 10.10.2018).
12. INTELFPGA [Электронный ресурс]. – URL: https://www.altera.com/ (дата обращения: 23.10.2018).
13. Xilinx [Электронный ресурс]. – URL: https://www.xilinx.com/products/silicon-devices/fpga.html (дата обращения: 31.10.2018).
14. Logic Array Blocks and Adaptive Logic Modules in Stratix III Devices [Электронный ресурс]. – URL: https://www.altera.com.cn/con­tent/dam/alterawww/global/zh_CN/pdfs/literature/hb/stx3/stx3_siii51002.pdf (дата обращения: 20.10.2018).
15. Ryan Kenny, Jeff Watt. The Breakthrough Advantage for FPGAs with Tri-Gate Technology [Электронный ресурс]. – URL: https://www.altera.com/en_US/pdfs/literature/wp/wp-01201-fpga-tri-gate-tech­nology.pdf (дата обращения: 12.10.2018).
16. Трёхмерные транзисторы 22нм [Электронный ресурс]. – URL: https://habrahabr.ru/company/intel/blog/118816/ (дата обращения: 15.10.2018).
17. Интегрированные транзисторы CMOS tri-gate [Электронный ресурс]. – URL: http://compress.ru/article.aspx?id=16789 (дата обращения: 24.10.2018).
18. Carl Carmichael. Triple Module Redundancy Design Techniques for Virtex FPGAs [Электронный ресурс]. – URL: https://www.xilinx.com/support/documentation/application_notes/xapp197.pdf (дата обращения: 07.11.2018).
19. Understanding How the New Intel®HyperFlex™ FPGA Architecture Enables Next Generation High-Performance Systems [Электронный ресурс]. – URL: https://www.altera.com/products/fpga/stratix-series/stratix10/features.html#hyperflexarchitecture (дата обращения: 27.10.2018).
20. Тюрин С.Ф., Аляев Ю.А. Дискретная математика: практическая дискретная математика и математическая логика. – М.: Финансы и статистика, 2010. – 394 с.

Приведен анализ различных типов реактивных электрических машин, наиболее часто используемых в регулируемом электроприводе. На основе анализа показано и доказано, что реактивная машина с анизотропной магнитной проводимостью ротора имеет лучшие энергетические, массогабаритные и эксплуатационные характеристики среди различных типов реактивных электрических машин и является самой распространенной асинхронной электрической машиной. Представлены результаты экспериментальных исследований реактивных машин с анизотропной магнитной проводимостью ротора (РЭМАПР) с установленной мощностью от 1,5 до 500 кВт,
а также апробации теории проектирования и управления реактивной электрической машиной
с анизотропной магнитной проводимостью. Подробно описаны конструкция и технология изготовления макетного образца ротора реактивной машины с анизотропной магнитной проводимостью с продольной шихтовкой. Проведено сопоставление результатов исследований реактивных электрических машин, у которых свойства анизотропной магнитной проводимости ротора получены за счет его продольной и поперечной шихтовки. По результатам экспериментальных исследований построены различные графики рабочих характеристик электропривода.Выполнено исследование динамических свойств электропривода с РЭМАПР. Приведены временные диаграммы пуска в ход исследуемой электрической машины. Результаты тепловых испытаний позволили установить предельные возможности, заложенные в конструкцию опытного образца машины
с номинальной установленной мощностью 500 кВт. Выполнено сравнение опытного образца реактивной электрической машины с анизотропной магнитной проводимостью ротора с асинхронной машиной по показателю удельной мощности. Проведенные исследования и испытания позволили выполнить верификацию теоретических исследований и разработанной методики проектирования РЭМАПР и показали их адекватность.

Ключевые слова: реактивная электрическая машина с анизотропной магнитной проводимостью ротора, продольный и поперечный контур тока, магнитная проводимость, электромагнитный момент, ток намагничивания, ток нагрузки, экстремум момента, настройка на технический оптимум, робастность.

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

Белоусов Игорь Владимирович (Санкт-Петербург, Россия) – доцент кафедры «Электропривод и электрооборудование береговых установок» Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова (198035, Санкт-Петербург, ул. Двинская, 5/7), ведущий инженер филиала «ЦНИИ СЭТ» Крыловского государственного научного центра (196128, Санкт-Петербург, ул. Благодатная, 6, e-mail:ibel@bk.ru).

Самосейко Вениамин Францевич (Санкт-Петербург, Россия) – доктор технических наук, профессор кафедры «Электропривод и электрооборудование береговых установок» Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова (198035, Санкт-Петербург, ул. Двинская, 5/7), e-mail: samoseyko@mail.ru).

1. Кононенко Е.В. Синхронные реактивные машины. – М.: Энергия, 1970. – 208 с.
2. Иванов-Смоленский А.В. Электрические машины: учеб. для вузов. – М.: Энергия, 1980. – 928 с.
3. Вольдек А.И. Электрические машины: учебник для студ. высш. учеб. завед. – Л.: Энергия, 1978. – 832 с.
4. Шрейнер Р.Т., Шилин С.И., Медведев А.В. Математическое моделирование синхронных реактивных двигателей в составе частотно-регулируемого электропривода // Электроприводы переменного тока – ЭППТ: материалы XVII Междунар. науч.-техн. конф., г. Екатеринбург, 26–30 марта 2018 г. – Екатеринбург, 2018. – С. 58–63.
5. 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.
6. 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
7. 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.
8. Characteristics analysis and optimum design of anisotropy rotor synchronous reluctance motor using coupled finite element method and response surface methodology / J. Ho Lee, K. Lee, Y. Hyun Cho, T. Won Yun // IEEE Transactions on Magnetics. – October 2009. – Vol. 45. – Р. 4696–4699.
9. Development of a high efficient electric drive with synchronous reluctance motor / V. Dmitrievskii, V. Prakht, V. Kazakbaev, A. Pozdeev, S. Oshurbekov // Electrical Machines and Systems (ICEMS): 18th International Conference on, IEEE, Pattaya, Thailand. – October 2015. – № 4. – P. 876–881.
10. Low voltage IE4 synchronous reluctance motor and drive package for pump and fan applications // Katalog ABB. – June, 2013. – URL: http://www.abb.com/motors&generators
11. Самосейко В.Ф. Теоретические основы управления электроприводом. – СПб.: Элмор, 2007. – 464 c.
12. Гельвер Ф.А. Белоусова Н.В., Самосейко В.Ф. Реактивный электрический преобразователь с анизотропной магнитной проводимостью ротора // Труды VIII Междунар. (XIX Всерос.) конф. по автоматизированному электроприводу (АЭП 2014) (г. Саранск, 7–9 октября 2014 г.). – Саранск: Изд-во Мордов. ун-та, 2014. – С. 394–398.
13. Казакбаев В.М. Разработка высокоэффективного синхронного реактивного двигателя: дис. … канд. техн. наук. – Екатеринбург: Изд-во Урал. федерал. ун-та им. первого Президента России Б.Н. Ельцина, 2017. – 128 с.
14. Бычков М.Г. Элементы теории вентильно-индукторного электропривода // Электричество. – 1997. – № 8. – С. 35–44.
15. Голландцев Ю.А. Вентильные индукторно-реактивные двигатели // СПб. ГНЦ РФ – ЦНИИ «Электроприбор». – СПб., 2003. – 148 с.
16. Реактивные электрические машины с зубчатым статором и ротором. Методика проектирования. Алгоритмы управления / В.Ф. Самосейко, Ф.А. Гельвер, В.А. Хомяк, Н.А. Лазаревский. – СПб.: Изд-во Крылов. гос. науч. центра, 2016. – 174 с.
17. Синхронные электрические машины с анизотропной магнитной проводимостью ротора. Методика проектирования. Алгоритмы управления / В.Ф. Самосейко, Ф.А. Гельвер, В.А. Хомяк, Д.А. Хайров. – СПб.: Изд-во Крылов. гос. науч. центра, 2016. – 174 с.
18. Гельвер Ф.А., Белоусова Н.В., Самосейко В.Ф. Реактивный электромеханический преобразователь с анизотропной магнитной проводимостью ротора // Труды VIII Междунар. (XIX Всерос.) конф. по автоматизированному электроприводу (АЭП 2014) (г. Саранск, 7–9 октября 2014 г.). – Саранск: Изд-во Мордов. ун-та, 2014. – С. 394–398.
19. Экспериментальное сравнение асинхронного и синхронного реактивного электродвигателей / В.А. Дмитриевский, В.А. Прахт, В.М. Казакбаев [и др.] // Электроприводы переменного тока (ЭППТ 2015): материалы XVI науч.-техн. конф. (г. Екатеринбург, 05–09 октября 2015 г.). – Екатеринбург, 2015. – С. 19–22.
20. Самосейко В.Ф., Гельвер Ф.А. Сравнение различных типов реактивных электрических машин по энергетическим показателям // Труды Крылов. гос. науч. центра. – СПб., 2015. – № 89(373). – С. 201–208.
21. Пат. RU2013118822 (А) Рос. Федерация, МПК H02K1/22, H02K19/20. Синхронная машина с анизотропной магнитной проводимостью ротора / Ф.А. Гельвер, В.Ф. Самосейко, Н.А. Лазаревский, И.В. Гагаринов, В.А. Хомяк; заяв. и патентообл. ООО «Науч.-производ. центр "Судовые электротехнические системы"» (ООО НПЦ «СЭС»). № 2541513; заявл. 23.04.2013, опубл.27.10.2014. Бюл. № 30.
22. Гельвер Ф.А. Реактивная электрическая машина с анизотропной магнитной проводимостью ротора // Материалы конф. молод. ученых и спец. – СПб.: Изд-во Крылов. гос. науч. центра, 2014. – С. 25–34.
23. Самосейко В.Ф., Гельвер Ф.А., Хомяк В.А. Синхронная машина с анизотропной магнитной проводимостью ротора // Труды Крылов. гос. науч. центра. – СПб., 2014. – Т. 2, № 365. – С. 143–150.
24. Самосейко В.Ф., Гельвер Ф.А., Белоусов И.В. Перспективы использования реактивных электрических машин в электроприводе // Труды 9-й Междунар. (10-й Всерос.) конф. по автоматизированному электроприводу АЭП 2016; Пермь, 3–7 октября 2016 г. (ICPDS 2016). – Пермь, – С. 359–363.
25. Гельвер Ф.А., Самосейко В.Ф. Магнитные проводимости многополюсной реактивной машины с анизотропной магнитной проводимостью ротора // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2018. – № 27. – С. 7–29.
26. Перспективный электропривод на основе реактивной электрической машины с анизотропной магнитной проводимостью ротора / Ф.А. Гельвер, В.Ф. Самосейко, И.В. Белоусов, А.В. Саушев // Труды X Междунар. конф. по автоматизированному электроприводу АЭП 2018: Новочеркасск, 3–6 октября. – Новочеркасск: Лик, 2018. – С. 9–13.
27. Гельвер Ф.А., Самосейко В.Ф. Магнитные проводимости двухполюсной реактивной машины с анизотропной магнитной проводимостью ротора // Вестник ЮУрГУ. Сер. Энергетика. – 2018. – Т. 18, № 2. – С. 71–81.

Статья посвящена разработанному новому методу ослабления влияния специально сформированного мешающего сигнала на работу GPS навигационных систем. Рассматривается воздействие мешающего сигнала типа помехи (jamming), излучаемого техническими средствами  противника. При генерации помехового сигнала соответствующей частоты и достаточной мощности противником ставится цель достичь невозможности приема GPS-сигналов. Предлагаемый метод основан на базовом уравнении теории антенн, каковым является уравнение Фриса. Согласно уравнению Фриса может быть вычислена мощность, принимаемая антенной одной из сторон, с определенным коэффициентом усиления при излучении сигнала с другой антенны известным  коэффициентом усиления. Предложен новый показатель, вычисляемый путем интегрирования по пройденному пути формулы Фриса в предположении статичности позиции источника помехи. На основе исследования введенного показателя, представляющего собой интегрированное по пройденной объектом трассе выражение формулы Фриса, сформирован функционал цели проводимой оптимизации с учетом неподвижности позиции генератора помехи. При этом допускается неизменность направленности объекта к цели, содержащей генератор помехи. Также учитываются возможные стратегии изменения мощности помехи при передвижении объекта по трассе. Показано, что предлагаемый показатель имеет экстремальный характер при прямой или инверсной идентичности коэффициентов усиления антенн объекта и генератора помехи: при прямой идентичности вновь введенный показатель достигает минимума, а при инверсной идентичности – максимума. C учетом экстремальных свойств предложенного нового показателя разработаны метод и алгоритм ослабления влияния помехи на работу GPS навигационных систем различных технических устройств.

Ключевые слова: уравнение Фриса, антенна, атмосфера, погрешность, навигационная система, оптимизация, функционал.

Абдуллаев Рауф Нусратоглы (Баку, Aзербайджанская Республика) – кандидат технических наук, заместитель главного инженера НИИ Министерства оборонной промышленности Азербайджанской Республики (AZ1123, Баку, ул. Г. Мамедова, 23, e-mail: rauf-abdulov@yandex.ru).

Асадов Хикмет Гамидоглы (Баку, Aзербайджанская Республика) – доктор технических наук, профессор, начальник отдела Национального аэрокосмического агентства, НИИ аэрокосмической информатики (AZ1145, Баку, ул. С.С. Ахундова, 9, e-mail: asadzade@rambler.ru).

1. The Friis Equation. RF & Microwave Knowledge Base. – URL: https://www.markimicrowave.com/blog/engineering/resources/rf-and-micro­wave-knowledge-base/
2. Faria L.A., Silvestre C.A.M., Correia M.A.F. GPS-dependent systems: Vulnerabilities to Electromagnetic Attacks // Journal of Aerospace Technology Management. – 2016. – Vol. 8, № 4. – P. 423–430.
3. Lakshmi S., Prasad N. GPS Receiver Protection Requirement for Unmanned Aerial Vehicle // International Journal of Electrical, Electronics and Computer Engineering. – 2012. – 1(2). – P. 55–59.
4. Schmidt G.T. INS/GPS Technology Trends. RTO-EN-SET-116. – 2011. – P. 1–24. – URL: http://www.dtic.mil/dtic/tr/fulltext/u2/a581015.pdf
5. Military technology. Modern satellite navigation aided weapons. Defence Today. – URL: https://www.ausairpower.net/SP/DT-GPS-Weps-Mar-2010.pdf
6. GPS-aided navigation system requirements for smart munitions and guide missiles / E.J. Ohlmeyer, Th.R. Pepitone, B.L. Miller, D.S. Malyevac, J.E. Bibel, A.G. Evans. – URL: https://www.researchgate.net/publi­cation/252397780
7. GPS-aided navigation system requirements smart munitions and guided missiles / E.J. Ohlmeyer, Th.R. Pepitone, B.L. Miller, D.S. Malyevac, J.E. Bibel, A.G. Evans. – URL: ftp://labattmot.ele.ita.br/ele/jacques/CursoNaveg/ohlmeyer.pdf
8. A Nonlinear Code Tracking Filter for GPS-Based Navigation / D. Gustafson [et. al.] // IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing. – August 2009. – Vol. 3, № 4. – P. 627–638.
9. Precise Calibration of a GNSS Antenna Array for Adaptive Beamforming Applications / S. Daneshmand, N. Sokhandan, M. Zaeri-Amirani, G. Lachapelle // Sensors, 2014. – Vol. 14. – № 6. – P. 9669–9691.
10. Susceptibility of GPS – dependent Complex Systems to Spoofing / L.A. Faria, C.A.M. Silvestre, M.A.F. Correia, N.A. Roso // Journal of Aerospace Technology Management. – 2018. – Vol. 10. DOI: 10.5028/jatm.V.10.839
11. Dimc F., Bazec M. An experimental evaluation of low-cost GNSS gamming sensors // Navigation Journal of the Institute of Navigation. – 2017. – Vol. 64. – № 1. – P. 93–109.
12. Schmidt G.T., Philips R.E. INS/GPS integration Architecture Performance Comparisons. RTO-EN-SET-116. – 2011.
13. Betz J.W. Effect of Partial-Band Interference on Receiver Estimation of C/N0: Theory // Proceedings of the National Technical Meeting of The Institute of Navigation. – Long Beach, CA. – January 2001. – P. 817–828.
14. McCall G.H. GPS vulnerability: Options and Alternatives. – URL: http://www.dtic.mil/dtic/tr/fulltext/u2/a266083.pdf
15. GPS Carrier-to-Noise density. – URL: http://www.northwood­labs.com/AN101.pdf.
16. Interference Supression in a GPS receiver with 4 element Array design and implementation of beamforming algorithms / O.C. Dabak, F. Fradem, T. Sonmer, L. Alatan, S. Senger Koc, A.S. Havelsan. – URL: https://www.semanticscholar.org/paper/Interference-suppression-in-a-GPS-recei­ver-with-4-Dabak-Erdem/1d7978369587ecee9e0a53a70caa2582e9a23942
17. Sh.Sh. Jan, Ch.Ch. Sun. Signal existence verification (SEV) for GPS low received power signal detection using the time-frequency approach // Sensors. – 2010. – Vol. 10. – Iss. 5. – P. 4717–4738.
18.  Bamford William, Winternitz Luke, Hay Curtis. GPS World, Innovation. Autonomous navigation at high Earth orbits. – URL:  https://ntrs.nasa.gov/search.jsp?R=20060012296
19. Ruiz J.l., Frey Ch.H. Geosynchronous satellite use of GPS // ION GNSS 18th International Technical Meeting of the Satellite Division; 13–16 September, 2005, – Long Beach, Ca. – P. 1227–1232.
20. Hauschild Andre, Markgraf Markus, Montenbruck Oliver. The navigation and occultation experiment. GPS receiver performance on board a LEO satellite // Inside GNSS. – July/August 2014. – P. 49–58. – URL: www.insidegnss.com

Восьмиполюсники различных исполнений, в том числе и восьмиполюсник с двумя входными и шестью 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. Кроме того, используются уравнения В-формы, G-формы, H-формы, Y-формы и Z-формы. Уравнения этих форм представлены в статье. А для реализации этих уравнений необходимо иметь сведения
о численных значениях соответствующих коэффициентов. Их можно определить экспериментально, причем достаточно экспериментально определить коэффициенты уравнений какой-либо одной формы. Методика такого определения известна. Коэффициенты уравнений других форм можно определить аналитически. Для этого необходимо иметь представление о количественной связи коэффициентов уравнений различных форм между собой. Выявлению такой связи и посвящена предлагаемая статья. В статье представлена методике выявлению таких связей. Выяснено, что за базовые уравнения целесообразно принимать уравнения В-формы. Именно с коэффициентами уравнений В-формы, описывающих количественную связь между выходными
и входными характеристиками электрической энергии в пассивном восьмиполюснике с двумя входными и шестью выходными выводами, удобнее всего установить связь коэффициентов уравнений А-формы, G-формы, H-формы, Y-формы и Z-формы, описывающих состояние этого же восьмиполюсника. Представлены формулы, устанавливающие количественную связь между коэффициентами уравнений В-формы и коэффициентами уравнений А-формы, G-формы,
H-формы, Y-формы и Z-формы, описывающих состояние электроэнергетического объекта, замещенного пассивным восьмиполюсником с двумя входными и шестью выходными выводами. Представленная методика формирования количественногй связи между коэффициентами уравнений различных форм может быть распространена и на другие типы многополюсников. Такая связь существенно увеличит возможности использования многополюсников в инженерной практике.

Ключевые слова: уравнения, коэффициенты, напряжения, токи, A-форма, B-форма,
G-форма, H-форма, Y-форма, Z-форма.

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. Хансен Р.С. Фазированные антенные решетки. – М.: Техносфера, 2012. – 560 с.
6. Скобелев С.П. Фазированные антенные решетки с секторными диаграммами направленности. – М.: Физматлит, 2016. – 320 с.
7. Фаняев И.А., Кудин В.П. Распределительная матрица для питания восьмиэлементной антенной решетки // Вестник ГГТУ им. П.О. Сухого. – 2012. – № 4. – С. 52–57.
8. Шауэрман А.А. Исследование зависимости неопределенности измерения комплексного коэффициента отражения оконечных устройств от параметров измерительного преобразователя // Вестник СибГУТИ. – 2013. – № 3. – С. 20–28.
9. 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.
10. Селиванов В.Н. Исследование программ расчета электромагнитных процессов АТР-ЕМТР в учебном процессе // Вестник МГТУ. – 2009. – Т. 12. – № 1. – С. 107–112.
11. Куликов А.Л., Лукичева И.А. Определение места и повреждения линии электропередачи по мгновенным значениям осциллограмм аварийных событий // Вестник ИГЭУ. – 2016. – Вып. 5. – С. 16–21.
12. 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.
13. Беляков Ю.С. Многополюсник как модель электрических систем. Ч. 2. – М.: Изд-во НТФ «Энергопрогресс», 2013. – 92 с.
14. Сарапулов Ф.Н., Сарапулов С.Ф., Радионов И.Е. Моделирование тепловых режимов тягового линейного асинхронного двигателя // Электроприводы переменного тока: материалы XVI Междунарю науч.-техн. конф., 05–09 октября 2015. – Екатеринбург, 2015. – С. 141–144.
15. Беляков Ю.С. Расчет режимов электрических систем, представленных многополюсниками. – М.: Спутник, 2008. – 124 с.
16. 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.
17. 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.
18. Мусаева У.А. Автоматизированное проектирование СВЧ фазовращателя // Молодой ученый. – 2013. – № 3. – С. 83–88.
19. Львов А.А., Львов П.А. Применение комбинированного многополюсного рефлектометра для измерения расстояния до плоской поверхности // Материалы XII Всерос. совещ. по проблемам управления ВСПУ-2014, 16–19 июля 2014. – М., 2014. – С. 7044–7055.
20. 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.
21. Levitskiy Zhorzh G., Imanov Zhenis Zh., Nurgaliyeva Assel D. Quasianalog transformation of Compound Ventilating Network // European Researcher. – 2013. – Vol. 40. – № 2–1. – P. 259–267.
22. Поплавский В.Б. Формула Крамера для систем линейных уравнений и неравенств над булевой алгеброй // Известия Саратов. ун-та. Сер. Математика. Информатика. – 2011. – Вып. 5. – Ч. 2. – С. 43–46.
23. Акопджанян Г.Д., Сафарян В.С. Синтез пассивного линейного многополюсника из одной пары зажимов // Известия НАН РА и ГИУА. Сер. Технические науки. – 2002. – Т. LV. – № 2. – С. 258–262.
24. Попов С.А., Корчагин А.Ф. Оценивание параметров эквивалентной схемы многополюсников с помощью многооткликовых моделей // Вестник Новгород. гос. ун-та. – 2004. – № 28. – С. 150–155.
25. Бессонов А.В., Лузин С.Ю., Лячек Ю.Т. Определение окрестностей многополюсников // Известия СПбГЭТУ. – 2015. – № 5. – С. 20–23.
26. Большанин Г.А. Восьмиполюсники. – Братск: Изд-во БрГУ, 2018. – Ч. 1. – 214 с.
27. Большанин Г.А. Экспериментальное определение коэффициентов восьмиполюсника с двумя входными и шестью выходными выводами // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2018. – № 27. – С. 68–91.
28. Большанин Г.А. Восьмиполюсники. – Братск: Изд-во БрГУ, 2018. – Ч. 2. – 232 с.

На сегодняшний день интерес к искусственным иммунным системам многократно возрос, так как иммунные системы позволяют решать большое количество проблем в сфере компьютерной безопасности. Система обнаружения вторжений обеспечивает защиту от атак при работе в сети. Система сканирует сетевой трафик на наличие сигнатур атак, использующих уязвимости операционной системы и установленных программ. В статье рассмотрена статистическая модель системы обнаружения вторжения, основанная на искусственной иммунной системе. Для корректной работы систем обнаружений вторжений требуется детерминированный набор параметров работы. Наборы детекторов выбраны на основе заголовков пакетов. Используются только значения в заголовках для изучения аномального поведения пакетов во время передачи в любом сетевом трафике стека TCP/IP. На основе результатов тестирования предложены и реализованы методы улучшения системы обнаружения вторжения. В статье для повышения эффективности работы системы обнаружения вторжений объединены теория негативной селекции и правила машинного обучения. В модуле негативной селекции вместо использования только нормального профиля для разделения
и классификации пакетов на два разных класса выполняется дополнительная проверка каждого пакета с использованием экспертных правил, созданных ранее на основе таблицы нормального профиля. Таким образом, пакет проходит больше этапов с целью конкретизации, является ли пакет аномальным. В результате частота ложных срабатываний значительно снижается, а частота обнаружения увеличивается. Для генерации детекторов разработан набор базовых правил с использованием программного обеспечения для анализа данных и машинного обучения. Сгенерированы
и детализированы детекторы внутри модуля негативной селекции. В статье проводится тестирование предложенной модели на наборе данных DARPA1999.

Ключевые слова: искусственная иммунная система, система обнаружения вторжения, негативная селекция, машинное обучение.

Бурлаков Михаил Евгеньевич (Самара, Россия) – старший преподаватель кафедры «Безопасность информационных систем» Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королева (443086, Самара, Московское шоссе, 34, e-mail: knownwhat@gmail.com).

Ивкин Андрей Николаевич (Самара, Россия) – аспирант Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королева (443086, Самара, Московское шоссе, 34, e-mail: ivkin.92@bk.ru).

1. Levitt K.N., Mykejee B. Network intrusion detection // IEEE Network. – 1995. – Vol. 2. – P. 25–40.
2. McLeod J., Aickelin U. Danger theory: the link between AIS and IDS // Proc. ICARIS-2003: 4nd International Conf. on Artificial Immune Systems. – 2003. – P. 130–160.
3. Solahuddin Michael E. Woodward. Modeling Protocol Based Packet Header Anomaly Detector for Network and Host Intrusion Detection Systems / Dep. of Computing, School of Inf. Un. of Bradford, U.K. – January 2008.
4. Mahoney M.V. PbPHAD: Packet Header Anomaly Detection for Identifying Hostile Network Traffic. Tech. rep. Florida CS-2002-4 (April 2002).
5. MIT Lincoln Lab. 1999 DARPA Data Sets. – 1999. – URL: http://www.ll.mit.edu/IST/ideval/data/1999/1999_data_index.html.
6. Haines J.W., Fried D.J. The 1999 DARPA Off-Line Intr. Det. Evaluation. MIT Lincoln Lab. – 2002.
7. Mahboubian M., A naturally inspired statistical intrusion detection model // Proc. of ICINC. – Malaysia, 2010.
8. Mahboubian M. A novel intrusion detection model based on combination of artificial immune system and data mining approaches // Proc. WEC-2010. – Malaysia, 2010.
9. Li X., Duan S.R. The anomaly intrusion detection based on immune negative selection algorithm // Proc. IEEE International Conference on Granular Computing. – 2009.
10. WEKA. Soft. Machine Learn. The Un. of Waikato, New Zealand. – URL: http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka
11. Shamsuddin S.B. Applying knowledge discovery in database techniques in modeling packet header anomaly intrusion detection systems // Journal of Software. – 2008. – Vol. 2, № 9.
12. Stolfo S.J. Anomalous Payload-based Network Intrusion Detection // Heidelberg. – 2004. – Vol. 3. – P. 190–240.
13. Chan P.K. Learning Rules for Anomaly Detection of Hostile Network Traffic // Proc. of the 3rd IEEE Int. Conf. on Data Mining. – 2003.
14. Marin G.A. Modeling Networking Protocols to Test Intrusion Detection Systems // LCN 2005. IEEE Intern. Conf. on Local Comp. Net. – 2005.
15. Detection of Novel Network Attacks Using Data Mining / L. Ertoz, E. Eilertson, A. Lazarevic, P.N. Tan, P. Dokas, V. Kumar, J. Srivastava // Proc. of SIAM Conf. Data Mining. – 2003.
16. Etalle D., Zambon P. POSEIDON: A 2-Tier Anomaly Based IDS // IWIA 2006. Proc. 4th IEEE Intern. Workshop on Inform. Assurance. – 2006. – P. 140–160.
17. Vliet F.V. Turnover Poseidon: Incremental Learning in Clustering Methods for Anomaly based Intrusion Detection // Proc. 20th Stud. Conf. on IT, University of Twente. – 2006.
18. Couto D., Popyack S. ADAM: Detecting intrusions by data mining // Proc. of the IEEE Workshop on Inform. Assurance and Security. – 2001.
19. Tian C., Huang S. Applying Genetic Programming to Evolve Learned Rules for Network Anomaly Detection // ICNC 2005. LNCS. – Heidelberg, 2005. – Vol. 3. – P. 290–350.
20. Mohammad Mahboubian. An alert fusion model inspired by artificial immune system // Conf.: Cyber Security, Cyber Warfare and Digital Forensic, IEEE, Malaysia. – July 2012. DOI: 10.1109/CyberSec.2012.6246083