В статье представлены основные этапы становления и развития кафедры «Автоматика
и телемеханика», отмечающей 60-летний юбилей со дня основания. Описаны история и люди, внесшие наиболее существенный вклад в создание и развитие кафедры. Представлена краткая характеристика направлений и специальностей подготовки, реализуемых на кафедре, а также основные результаты образовательной и научно-исследовательской деятельности.

Ключевые слова: автоматика и телемеханика, управление, телекоммуникации, информационная безопасность.

Заневский Эдуард Славомирович (Пермь, Россия) – кандидат технических наук, доцент, профессор кафедры «Автоматика и телемеханика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: zanevskii38@mail.ru).

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

Южаков Александр Анатольевич (Пермь, Россия) – доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой «Автоматика
и телемеханика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29,
e-mail: uz@at.pstu.ru).

1. Практика разработки и применения самостоятельно устанавливаемых образовательных стандартов и программ высшего образования / Н.Н. Матушкин, В.И. Фрейман, А.А. Южаков, А.Н. Данилов, Е.Л. Кон, Н.В. Лобов // Высшее образование в России. – 2014. – № 6. – С. 5–13.

2. Проектирование и реализация сетевых магистерских программ по перспективным направлениям науки, техники и технологии /
Е.Л. Кон, Н.Н. Матушкин, В.И. Фрейман, А.А. Южаков // Дистанционное и виртуальное обучение. – 2014. – № 8(86). – С. 79–89.

3. К вопросу о подготовке и оценке компетенций выпускников высшей школы с использованием модулей «Вектор развития направления» и «Квалификационные требования работодателей» / А.Н. Данилов, Е.Л. Кон, А.А. Южаков, Н.В. Андриевская, И.И. Безукладников, В.И. Фрейман, Е.М. Кон // Открытое образование. – 2012. – № 3. – С. 20–32.

4. Кон Е.Л., Фрейман В.И., Южаков А.А. Новые подходы к подготовке специалистов в области инфокоммуникаций // Вестник Поволж. гос. технол. ун-та. Сер.: Радиотехнические и инфокоммуникационные системы. – 2015. – № 1(25). – С. 73–89.

5. Фрейман В.И. Организация изучения подходов к проектированию телекоммуникационных сетей // Вестник Пермского государственного технического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2011. – № 5. – С. 254–257.

6. Гаврилов А.В., Кон Е.Л., Фрейман В.И. К вопросу об управлении распределенными гетерогенными мультивендорными инфокоммуникационными системами // Вестник Пермского государственного технического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2011. – № 5. – С. 264–270.

7. Кон Е.Л., Фрейман В.И., Южаков А.А. К 60-летнему юбилею кафедры «Автоматика и телемеханика» Пермского национального исследовательского политехнического университета // Вестник Поволж. гос. технол. ун-та. Сер.: Радиотехнические и инфокоммуникационные системы. – 2019. – № 4(44). – С. 85–91.

В связи с развитием промышленного комплекса, освоением новых технологий, увеличением объема добычи и переработки природных ресурсов, а также исследованием новых территорий в мировой электроэнергетике наблюдается повсеместное использование регулируемого электропривода и различных типов преобразователей электрической энергии, а также устойчивая тенденция роста их установленной мощности. По этим причинам, особо остро встают вопросы электромагнитной совместимости нагрузки с питающей сетью и обеспечения требуемого качества преобразуемой электроэнергии. Снижение качества преобразуемой электроэнергии приводит к ухудшению энергетических характеристик, снижению производительности, сокращению срока службы электрооборудования, а также повышению вероятности возникновения аварийных ситуаций. Одним из эффективных путей решения данной проблемы является использование каскадного преобразователя частоты, который позволяет осуществлять синтез выходного напряжения высокого качества. Цель исследования: разработка схемных решений и алгоритмов управления каскадным преобразователем частоты, которые позволят осуществить синтез выходного напряжения высокого качества. Методы: на основе теоретико-числовых методов, теоретических основ электротехники, основ силовой электроники и системы позиционного счисления выполнена проработка вариантов и способов увеличения возможного числа уровней мгновенно синтезируемого напряжения на выходе каскадного преобразователя частоты. Результаты: предложены схемные решения и алгоритмы управления каскадным преобразователем частоты, которые позволят повысить качество синтезируемого напряжения. Приведено математическое описание алгоритмов управления элементарными ячейками каскадного преобразователя частоты, позволяющих синтезировать требуемые напряжения. Представлено количественное и качественное сравнение способов повышения качества синтезируемого напряжения на выходе каскадного преобразователя частоты, изображена гистограмма зависимости количества синтезируемых уровней напряжения от схемы построения элементарной ячейки, числа ячеек и алгоритмов управления. Приведен результат математического моделирования фазного напряжения на выходе каскадного преобразователя частоты, синтезируемого с помощью трех двухуровневых ячеек с дифференцированным напряжением питания и алгоритмами управления с суммированием и разностью напряжений ячеек в фазе. Практическая значимость: предложенные схемы
и способы повышения качества синтезируемого напряжения на выходе каскадного преобразователя частоты и результаты проведенных исследований могут быть использованы при проектировании и разработке электрических преобразователей электроэнергии с высоким качеством выходного напряжения. Это позволяет повысить энергетическую эффективность и существенно улучшить гармонический состав синтезируемого напряжения.

Ключевые слова: каскадный преобразователь частоты, качество синтезируемого напряжения, электромагнитная совместимость, ячейка, уровень напряжения, инвертор напряжения, позиционная система счисления, дифференцированное питание ячеек, широтно-импульсная модуляция.

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 им. 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 им. 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 им. адмирала С.О. Макарова (198035, Санкт-Петербург, ул. Двинская, 5/7), e-mail: samoseyko@mail.ru).

1. Москаленко В.В. Энергоэффективность как важнейшая характеристика электропривода и обслуживаемых им технологических процессов // Энергосбережение средствами электропривода: докл. науч.-метод. семинара. – М.: Изд. дом МЭИ, 2011. – С. 4–15.

2. Ильинский Н.Ф. Электропривод в современном мире // Труды 5-й Междунар. конф. по автоматизированному электроприводу (АЭП–2007). – СПб., 2007. – С. 17–19.

3. ГОСТ Р 54130-2010. Национальный стандарт Российской Федерации. Качество электрической энергии. Термины и определения // Доступ из справ.-правовой системы КонсультантПлюс.

4. Управление качеством электроэнергии / И.И. Карташев, В.Н. Тульский, Р.Г. Шамонов [и др.]; под ред. Ю.В. Шарова. – М.: Изд. дом МЭИ, 2006. – 320 с.

5. Агунов А.В. Управление качеством электроэнергии при несинусоидальных режимах. – СПб.: Изд-во СПбГМТУ, 2009. – 134 с.

6. Пронин М.В., Воронцов А.Г. Силовые полностью управляемые полупроводниковые преобразователи (моделирование и расчет) / под ред. Е.А. Крутякова. – СПб.: Электросила, 2003. – 172 с.

 Широтно-импульсные преобразователи электрической энергии (монография) / И.В. Белоусов, Ф.А. Гельвер, В.Ф. Самосейко, В.А. Хомяк. – СПб.: Изд-во Крыловск. гос. науч. центра, 2019. – 228 с.
 Многоуровневые автономные инверторы для электропривода
и энергетики / Н. Донской, А. Иванов, В. Матисон, И. Ушаков // Силовая электроника. – 2008. – № 1. – С. 43–46.
 Бурдасов Б.К., Нестеров С.А., Федотов Ю.Б. Многоуровневые и каскадные преобразователи частоты для высоковольтных электроприводов переменного тока // Apriori. Cер.: Естественные и технические науки. – 2015. – № 5.
 Лазарев Г.Б. Высоковольтные преобразователи для частотно-регулируемого электропривода. Построение различных схем // Новости электротехники. – 2005. – № 2(32). – С. 30–36.

11. Михеев К.Е., Томасов В.С. Анализ энергетических показателей многоуровневых полупроводниковых преобразователей систем электропривода // Научно-техн. вестник информац. технологий, механики и оптики. – 2012. – № 1(77). – C. 46–52.

12. Шавёлкин А.А. Каскадные многоуровневые преобразователи частоты с улучшенными энергетическими характеристиками // Технічна електродинаміка: наук.-приклад. журнал. Тем. випуск. Силова електроніка і енергоефективність. – Киeв, 2010. – Ч. 1. – С. 65–70.

 Многоуровневый преобразователь частоты с дифференцированными напряжениями уровней и байпасными полупроводниковыми ключами: пат. RU2510769 / Хакимьянов М.И., Шабанов В.А.; заяв. 2012148481/07 от 14.11.2012.
 Шрейнер Р.Т., Кривовяз В.К., Калыгин А.И. Развитие высоковольтных каскадных преобразователей частоты для электропривода Труды V Междунар. (16-й Всерос.) конф. по автоматизир. электроприводу СПГПУ (18–21 сентября 2007 г.). – СПб., 2007. – С. 186–189.

15. Irusapparajan G., Periyaazhagar D. Asymmetric three-phase cascading trinary-DC source multilevel inverter topologies for variable frequency PWM // Circuits and Systems. – 2016. – 7. – P. 506–519. – URL: http://dx.doi.org/10.4236/cs.2016.74043

http://dx.doi.org/10.1109/TPEL.2004.826495

17. PWM Method to Eliminate Power Sources in a Nonredundant 27-Level Inverter for Machine Drive Applications / Mauricio Rotella, Gonzalo Peñailillo, Javier Pereda, Juan Dixon // IEEE transactions on industrial electronics. – January 2009. – Vol. 56. – No. 1. – P. 194–201.

18. Ramani K., Krishnan A. New hybrid 27 level multilevel inverter fed induction motor drive // International Journal of Recent Trends in Engineering. – 2009. – 2. – P. 38–42.

19. Mahato B., Mittal S., Nayak P. N-Level Cascade Multilevel Converter with optimum number of switches // International Conference on Recent Trends in Electrical, Control and Communication (RTECC). – 2018. – P. 228–233.

20. Филатов В. Двух- и трехуровневые инверторы на IGBT. Перспективные решения // Силовая электроника. – 2012. – № 4. – С. 38–41.

21. Чехет Э.М., Мордач В.В., Соболев В.Н. Непосредственные преобразователи частоты для электропривода. – Киев: Наукова думка, 1988. – 222 с.

22. Ефимов А.А., Шрейнер Р.Т. Активные преобразователи в регулируемых приводах переменного тока. – Новоуральск: Изд-во НГТИ, 2001. – 250 с.

24. Математическое моделирование и испытания опытного образца активного выпрямителя напряжения / А.А. Ефимов, А.А. Базарнов, В.А. Глухов, Г.С. Зиновьев. – Красноярск: Изд-во Сиб. федер. ун-та, ИКИТ, 2013. – С. 128–134.

25. Гельвер Ф.А., Белоусов И.В., Самосейко В.Ф. Гребные электрические установки судов большой мощности // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2019. – № 2(30). – С. 7–27.

26. Гельвер Ф.А. Структура электродвижительной установки судна большой мощности // Речной транспорт (XXI век). – 2018. –
№ 4(88). – С. 44–49.

Рассматривается проблема технической диагностики на городском электрическом транспорте и электрооборудовании. По причине отсутствия методик своевременного контроля состояния щеточно-коллекторного узла (ЩКУ) и непринятия мер по восстановлению работоспособного состояния около 50–60 % из них приходят в негодность, не отработав до полного срока эксплуатации. Совершенствование конструкции ЩКУ, разработка новых и усовершенствование существующих методов повышения надежности эксплуатации ЩКУ являются актуальной задачей, направленной на повышение долговечности и безотказности работы электродвигателя постоянного тока (ЭДПТ) в целом. Цель исследования – разработка усовершенствованного щеточно-коллекторного узла электродвигателей постоянного тока с повышенной надежностью. Метод, используемый для создания математической модели и методики оценки интенсивности отказов ЭДПТ и их аппаратной реализации, учитывает все недостатки рассмотренных аналогов и позволяет осуществлять мониторинг по отказам и неисправностям ЩКУ электродвигателей при работе на подвижном составе. Результаты: рассчитаны основные показатели надёжности ЩКУ. Разработана математическая модель для выявления видов отказов щеточно-коллекторного узла
с учетом его технических характеристик (величина нажатия, биение, амплитуда вибрации), влияющих на показатели надежности в процессе эксплуатации. Разработана программа контроля эффективности функционирования усовершенствованного ЩКУ ЭДПТ с повышенной надежностью в процессе эксплуатации для продления его срока службы. Практическая значимость:
с использованием предложенной модели на основании исследования видов отказов щеточно-коллекторного узла ЭДПТ разработана усовершенствованная конструкция щеточного узла, которая позволяет увеличить ресурс щетки и снизить затраты на техническое обслуживание ЭДПТ
в процессе эксплуатации. Предложены рекомендации для перехода к ремонту электродвигателей подвижного состава по фактическому состоянию.

Ключевые слова: повышение надёжности, спектральный метод, компонент, процесс преобразования, методика, наработка, неисправность, возможные состояния.

Филина Ольга Алексеевна (Казань, Россия) – старший преподаватель кафедры «Электротехнические комплексы и системы» Казанского государственного энергетического университета (420066, Казань, ул. Красносельская, д. 51, e-mail: olga_yuminova83@mail.ru).

Цветков Алексей Николаевич (Казань, Россия) – кандидат технических наук, доцент кафедры «Электротехнические комплексы и системы» Казанского государственного энергетического университета (420061, Казань, ул. Красносельская, д. 51, e-mail: tsvetkov9@mail.ru).

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

Логачева Алла Григорьевна (Казань, Россия) – кандидат технических наук, доцент кафедры «Электротехнические комплексы и системы» Казанского государственного энергетического университета (420066, Казань, Красносельская, 51, e-mail: logacheva.alla@kgeu.ru).

1. Рылов Ю.А., Степанов Е.Л., Филина О.А. Исследование ресурса электрощёток тяговых электрических машин // Научные проблемы транспорта Сибири и Дальнего Востока. – 2010. – № 1. – С. 320–323.
2. Опыт эксплуатации электрощеток с повышенным ресурсом в реальных технологических условиях / А.Н. Хуснутдинов, Р.Г. Идиятуллин, А.Э. Аухадеев, О.А. Филина // Электротехнические системы и комплексы. – 2017. – № 1(34). – С. 56–59.
3. Литвиненко Р.С., Аухадеев А.Э., Филина О.А. Исследование технической надежности городской электротранспортной системы // Транспорт: наука, техника, управление. – 2017. – № 8. – С. 60–71.
4. Филина О.А. Исследование эксплуатационного ресурса электрощеток электродвигателя постоянного тока подвижного состава // Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. – 2017. – Т. 19, № 9–10. – С. 133–139.
5. Filina O.A., Tsvetkov A.N. Evaluation of the operational life of direct current motors // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering 2019. – P. 012016 (общий объем – 0,375 пл., личный вклад – 0,25 пл.).
6. Vibration model as a system of coupled oscillators in a direct current electric motor / O.A. Filina, A.N. Tsvetkov, P.P. Pavlov, D. Radu, V.M. Butakov // Smart Energy Systems 2019 (SES-2019), E3S Web Conf. – 2019. – Vol. 124, 02002. DOI: https://doi.org/10.1051/e3sconf/201912402002
7. Лифшиц П.С., Бодров И.И., Кубарев В.Е. О некоторых итогах работ по повышению надёжности щёток // Промышленная энергетика. – 1985. – № 2. – С. 42–45.
8. Khusnutdinov A.N., Butakov B.M., Khusnutdinova E.M. Operation of brushes with increased service life on traction machines of electric vehicles // IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering. – 2019. – Vol. 570. – P. 012053. DOI: 10.1088/1757-899X/570/1/012053
9. Исследование влияния эксплуатационных факторов на температурное поле обмотки якоря генератора ГП-311Б / А.Н. Хуснутдинов, Р.Г. Идиятуллин, А.М. Вдовин, А.В. Попов // Научные проблемы транспорта Сибири и Дальнего Востока. – Новосибирск. – 2012. – № 1. – С. 437–438.
10. Оценка эксплуатационной надежности тяговых генераторов / А.Н. Хуснутдинов, Р.Г. Идиятуллин, А.М. Вдовин, А.В. Попов, Л.Н. Киснеева // Проблемы энергетики. Известия высших учебных заведений. – Казань: Изд-во КГЭУ, 2012. – № 11–12.
11. Анализ износа электрощёток локомотива / Н.И. Щуров, М.Е. Вильбергер, Б.В. Малозёмов, Е.Л. Степанов // Сб. науч. тр. НГТУ. – 2010. – № 3(61).
12. Коршунов Г.М., Дербенёв В.А., Степанов В.П. К вопросу обеспечения надежной работы узла токосъёма электрических машин // Электротехника. – 2001. – № 8. – С. 31–32.
13. Котеленец Н.Ф., Кузнецов Н.Л. Испытания и надёжность электрических машин. – М.: Высшая школа, 1988. – 232 с.
14. Галкин В.Г., Парамзин В.П., Четвергов В.А. Надёжность тягового подвижного состава: учеб. пособие для вузов ж.-д. трансп. – М.: Транспорт, 1981. – 184 с.
15. Ермолин Н.П., Жерихин И.П. Надёжность электрических машин. – Л.: Энергия, 1976. – 248 с.
16. Идиятуллин Р.Г. Надёжность тяговых электрических машин. – М.: Мехнат, 1987. – 152 с.
17. Кузнецов Н.Л. Надёжность электрических машин: учеб. пособие для вузов. – М.: Изд. дом МЭИ, 2006. – 432 с.
18. Статистическое исследование зависимости частоты отказов от качества коммутации тяговых электродвигателей / Ш.К. Исмаилов, В.В. Бублик [и др.] // Научные проблемы транспорта Сибири и Дальнего Востока. – 2009. – № 1. – С. 402–404.
19. Барков А.В., Баркова Н.А., Азовцев А.Ю. Мониторинг и диагностика роторных машин по вибрации. – СПб., 1997. – С. 286.
20. Гиоев З.Г. Основы виброакустической диагностики электромеханических систем локомотивов: монография. – М.: Маршрут, 2006. – 273 с.

В настоящее время активно ведутся исследования в области квантовых вычислений, квантовых компьютеров. Скорее всего, квантовые вычислители, как это уже было в истории науки много раз, не являются панацеей, а займут свою нишу наравне с обычными вычислителями. Более того, в этой области имеются некоторые особенности, которые могут быть использованы
и в бинарной логике. Речь идёт о так называемых обратимых вычислениях и специальных элементах, например элементах Фредкина.

Цель исследования: разработка методики исследования схем биллиардной логики на практических занятиях, разработка дешифратора и элемента памяти, элемента Фредкина для использования на лабораторных занятиях.

Методы: анализ работы биллиардного полного сумматора, синтез дешифратора и элемента памяти, элемента Фредкина на базе LUT FPGA.

Результаты: в исследовании подробно по шагам рассматривается пример таких вычислений и предлагается элемент для их реализации в бинарной логике. Анализируется работа схемы «вперёд» и «назад» с использованием символов «биллиардных» шаров. Предложены дешифратор
и элемент памяти, элемент Фредкина на основе элемента LUT FPGA. Выполняется моделирование в системе схемотехнического моделирования NI Multisim фирмы National Instruments Electronics Workbench Group, подтверждающее работоспособность предложенного элемента.

Практическая значимость: методика исследования схем биллиардной логики может быть использована на практических занятиях, разработанный элемент Фредкина может быть использован на лабораторных занятиях.

Ключевые слова: биллиардный компьютер, полный сумматор, элемент Фредкина.

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. Пальченков Ю.Д. Структура квантового компьютера // Вопросы оборонной техники. Сер. 16. Технические средства противодействия терроризму. – 2012. – № 7–8. – С. 131–136.
2. Квантовая информатика: обзор основных достижений / А.С. Сигов, Е.Г. Андрианова, Д.О. Жуков, С.В. Зыков, И.Е. Тарасов // Российский технологический журнал. – 2019. – Т. 7, № 1(27). – С. 5–37.
3. Стефанова Т.С. Отбор содержания обучения квантовым вычислениям бакалавров физико-математического образования // Известия Рос. гос. пед. ун-та им. А.И. Герцена. – 2008. – № 61. – С. 467–469.
4. Чивилихин С.А. Квантовая информатика: учеб. пособие [Электронный ресурс]. – URL: https://books.ifmo.ru/file/pdf/626.pdf (дата обращения: 14.12.2019).
5. Пронин Ц.Б., Остроух А.В. Квантовые логические элементы, результаты и анализ их влияния на квантовые цепи // Лучшая студенческая статья 2017: сб. ст. XI Междунар. науч.-практ. конкурса: в 3 ч. Ч. 1. – Пенза, 2017. – С. 73–78.
6. Гуров С.И., Жуков А.Е. Обратимые вычисления: элементы теории и примеры применения // XXX Крымская осенняя математическая школа-симпозиум по спектральным и эволюционным задачам: сб. материалов междунар. конф. КРОМШ-2019. – Крым, пос. Батилиман, 2019. – С. 293–295.
7. Гаврилов С.В., Матюшкин И.В., Стемпковский А.Л. Вычислимость в клеточных автоматах // Искусственный интеллект и принятие решений. – 2016. – № 1. – С. 18–36.
8. Правильщиков П.А. Новая квантовая логика: новые однородные и неоднородные логические элементы // Информационные технологии в проектировании и производстве. – 2019. – № 1(173). – С. 42–51.
9. Закаблуков Д.В. Синтез схем из обратимых элементов // Безопасность информационных технологий. – 2013. – Т. 20, № 1. – С. 100–101.
10. Францева А.С. Алгоритм минимизации функций алгебры логики в классе обратимых схем Тоффоли // Известия Иркут. гос. ун-та. Сер. Математика. – 2018. – Т. 25. – С. 144–158.
11. Quantum Gates [Электронный ресурс]. – URL: https://www.sciencedirect.com/topics/engineering/quantum-gate (дата обращения: 07.12.2019).
12. Fredkin E., Toffoli T. Conservative logic // International Journal of Theoretical. Physics. – 1982. – Vol. 21. – No. 3–4. – P. 219–253.
13. A quantum Fredkin gate [Электронный ресурс] / Raj B. Patel1, Joseph Ho, Franck Ferreyrol1, Timothy C. Ralph, Geoff J. Pryde. – URL: https://advances.sciencemag.org/content/2/3/e1501531 (дата обращения: 12.12.2019).
14. Prasanna M., Amudha S. Implementation of testable reversible sequential circuit on FPGA // 2015 International Conference on Innovations in Information, Embedded and Communication Systems, ICIIECS–2015; 19–20 March 2015: proceedings. – Coimbatore, India: IEEE, 2015. – P. 145–150. DOI: 10.1109/ICIIECS.2015.7192888
15. Himanshu Thapliyal, Vinod A.P. Design of Reversible Sequential Elements With Feasibility of Transistor Implementation // 2007 IEEE International Symposium on Circuits and Systems; 27–30 May 2007: proceedings. – New Orleans, LA, USA: IEEE, 2007. – P. 121–126. DOI: 10.1109/ISCAS.2007.378815
16. Prashant R. Yelekar, Sujata S. Chiwande. Design of sequential circuit using reversible logic // IEEE-International Conference On Advances In Engineering, Science And Management, ICAESM–2012; 30–31 March 2012: proceedings. – Nagapattinam, Tamil Nadu, India: IEEE, 2012. – P. 321–326.
17. Kiran J., Binu K.M. Implementation of a FIR filter model using reversible Fredkin Gate // 2014 International Conference on Control, Instrumentation, Communication and Computational Technologies, ICCICCT–2014; 10–11 July 2014: proceedings. – Kanyakumari, India: IEEE, 2014. – P. 125–132. DOI: 10.1109/ICCICCT.2014.6993048
18. Dueck G.W., Maslov D., Miller D.M. Transformation-based synthesis of networks of Toffoli/Fredkin gates // Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering. Toward a Caring and Humane Technology, CCECE–2003; 4–7 May 2003: proceedings. – Montreal, Quebec, Canada: IEEE, 2003. – P. 211–214. DOI: 10.1109/CCECE.2003.1226380
19. Himanshu Thapliyal, Nagarajan Ranganathan, Saurabh Kotiyal. Design of Testable Reversible Sequential Circuits // IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems. – July 2013. – Vol. 21, No. 7. – P. 1201–1209. DOI: 10.1109/TVLSI.2012.2209688
20. Тюрин С.Ф., Чудинов М.А. FPGALUT с двумя выходами декомпозиции по Шеннону // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2019. – № 29. – С. 136–147.
21. Сайт разработчика National Instruments [Электронный ресурс]. – URL: http://www.ni.com/multisim/ (дата обращения: 11.12.2019).

Применение машины двойного питания в качестве основного силового генератора является одним из главных направлений развития ветроэнергетики. Этот класс электрических машин известен давно, однако использование их для ветроэнергетических установок (ВЭУ) является новым техническим решением. Для возможности оптимального проектирования данного вида генераторов необходима разработка новых методик. В статье показан один из подходов оптимального проектирования генератора двойного питания применительно к ВЭУ. Цель исследования: разработка математической модели асинхронизированного синхронного ветрогенератора для задачи оптимизации основных геометрических размеров на основе обобщенных переменных. Методы: создание математической модели генератора, в которой геометрические размеры всех элементов поперечного сечения магнитопровода будут описываться при помощи обобщенных переменных. Данные переменные обеспечивают зависимость магнитопровода друг от друга и точное описание размеров элементов. Результаты: на базе предложенной математической модели выстроена методика синтеза вариантов для решения задачи оптимизации основных геометрических размеров машины двойного питания. Методика позволяет при ограниченном количестве входных данных для проектирования осуществить расчёт всех элементов магнитопровода и произвести полный расчёт электрической машины с оптимизацией ее геометрии методом покоординатного спуска Гаусса–Зейделя при движении к оптимуму в сочетании с методом Фибоначчи при выборе шага. Практическая значимость: разработанная методика реализована в программной среде Delphi и использована для проектирования генераторов двойного питания. Методика позволяет разработчику существенно снизить время и трудозатраты на синтез оптимальных вариантов конструкции активных частей машины двойного питания с обеспечением достаточной точности расчётов.

Ключевые слова: машина двойного питания, асинхронизированный синхронный генератор, ветрогенератор, обобщенные переменные, критерии оптимальности, оптимальное проектирование, математическая модель.

Котов Антон Андреевич (Челябинск, Россия) – аспирант кафедры «Теоретические основы электротехники» Южно-Уральского государственного университета (454080, Челябинск, пр. Ленина, 76, e-mail: aakot@mail.ru).

Неустроев Николай Игоревич (Челябинск, Россия) – аспирант кафедры «Теоретические основы электротехники» Южно-Уральского государственного университета (454080, Челябинск, пр. Ленина, 76,
e-mail: neustroev.nikolai@mail.ru).

Чуйдук Иван Александрович (Челябинск, Россия) – аспирант кафедры «Теоретические основы электротехники» Южно-Уральского государственного университета (454080, Челябинск, пр. Ленина, 76,
e-mail: ivan957495@bk.ru).

1. Ботвинник М.М. Асинхронизированная синхронная машина. – М., – Л.: Госэнергоиздат, 1960. – 70 с.

2. Котов А.А., Неустроев Н.И. Применение генератора двойного питания для ветроэнергетических установок малой, средней и большой мощности // Вестник ЮУрГУ. Сер. Энергетика. – 2017. – Т. 17, № 4. – С. 80–89. DOI: 10.14529/power170409

3. Gandzha S.A., Kiessh I.E. Varible speed power //

4. Gandzha S., Kiesh I. A proposal of doubly-fed alternator for windmill application // 2nd International Conference on Industrial Engineering. IEEE Conferences. Applications and Manufacturing (ICIEAM). – Year, 2016. – P. 1–3.

5. Gandzha S.A. The application of synchronous induction generator for windmill // ELMASH–2009. Trudi simposiuma. – M., 2009. – Vol. 1. – P. 168–170.

6. Gandzha S.A., Kiessh I.E. Application brushless machines with combine excitation for a small and medium power windmills //

7. Обозов А.Дж., Ботпаев Р.М. Возобновляемые источники энергии: учебное пособие для вузов. – Бишкек: Изд-во КГТУ, 2010. – 218 с.

8. Dynamics of DFIG controlled by rotor side converter in wind energy / P. Stumpf, J. Berei, I. Nagy, I. Vajk // IEEE, 5th International Youth Conference on Energy. – 2015. – P. 446–454. DOI:10.1109/IYCE.2015.7180797

9. Lebsir A. Electric Generators Fitted to Wind Turbine Systems: An Up-to-Date Comparative Study. – URL: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01213120 (дата обращения: 10.08.2018).

10. Electric Machines and their comparative study for wind energy conversion systems (WECSs) / Md. Rejwanur Rashid Mojumdar, Mohammad Sakhawat Hossain Himel, Md. Salman Rahman, Sheikh Jakir Hossain // Journal of Clean Energy Technologies. – 2016. – Vol. 4. – No. 4. – P. 290–294. DOI: 10.7763/JOCET.2016.V4.299

11. Fujin Deng, Dong Liu, Zhe Chen, Peng Su. Control Strategy of Wind Turbine Based on Permanent Magnet Synchronous Generator and Energy Storage for Stand-Alone Systems. Chinese Journal of Electrical Engineering. – 2017. – Vol. 3. – No. 1. – P. 51–62.

12. Parker M.A., Soraghan C., Giles A. Comparison of power electronics lifetime between vertical- and horizontal-axis wind turbines // IET Renewable Power Generation. – 2016. – Vol. 10. – P. 679–686. DOI: 10.1049/iet-rpg.2015.0352

13. Курочка А.Л. Синтез оптимальных машин постоянного и пульсирующего тока на основе агрегированных переменных // Известия высш. учебных заведений. Электромеханика. – 1976. – № 6. – С. 608–617.

14. Mehmet Cunkas. Design optimization of electric motors by multiobjective fuzzy genetic algorithms // Mathematical and Computational Applications. – 2008. – Vol. 13. – No. 3. – P. 153–163.

 Геминтерн В.И., Каган Б.М. Методы оптимального проектирования. – М.: Энергия, 1980.

16. Gandzha S.A. Optimization of parameters of brushless electric machines of a direct current with an axial air gap // State and prospects of development of Electrotechnology (XII Benardos readings): TEZ. Doc. International. scientific.-tech. conf.; 1–3 June 2005 / Ivan. State Energy. Univ. of Illinois. – Ivanovo, 2005. – Vol. 2. – P. 82.

17. A Review of Design Optimization Methods for Electrical Machines / Gang Lei, Jianguo Zhu, Youguang Guo, Chengcheng Liu, Bo Ma // Energies. – 2017. – Vol. 10. – P. 1–31. DOI: 10.3390/en10121962

18. Gandzha S, Kotov A. Application of an Asynchronous Synchronous Alternator for Wind Power Plant of Low, Medium and High Power. Chapter in open access book Winding Engineering. Intech Open. – URL: https://www.intechopen.com/online-first/application-of-an-asynchronous-syn­
chronous-alternator-for-wind-power-plant-of-low-medium-and-high-po. DOI: 10.5772/intechopen.89255

19. Gandzha S.A., Kotov A.A., Neystroev N.I. Geometry Optimization of Asynchronous Synchronous Alternator with Using Generalized Variables // 2019 International Ural Conference on Electrical Power Engineerings (UralCon). – 2019. – P. 373–377. DOI: 10.1109/URALCON.2019.8877634

20. Копылов И.П. Проектирование электрических машин: учебник. – М.: Высшая школа, 2005. – 767 с.

21. Лифанов, В.А., Помогаев Г.В., Ермолин Н.П. Расчет электрических машин малой мощности: учеб. пособие. – Челябинск: Изд-во ЮУрГУ, 2008. – 127 с.

22. Martyanov A.S., Neustroyev N.I. ANSYS Maxwell Software for Electromagnetic Field Calculations // Eastern European Scientific Journal. – 2014. – № 5. – P. 206–210. DOI: 10.12851/EESJ201410C05ART03

23. Неустроев Н.И., Котов А.А., Киесш И.Е. Применение системы автоматического проектирования AnsysMaxwell для количественной оценки влияния эффекта вытеснения тока в электрических машинах переменного тока // Вестник ЮУрГУ. Сер. Энергетика. – 2018. – Т. 18, № 1. – С. 112–121.

24. 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. – M., 2006. –
P. 358–360.

25. 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. – С. 84–86.

26. 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 //

Управление теплообменными аппаратами при переработке нефти является практически важной задачей, так как от точности поддержания температуры процесса зависит качество конечных нефтепродуктов. Методы параметрической и непараметрической идентификации не позволяют обеспечить качество управления во всем интервале значений входных параметров кожухотрубного испарителя установки стабилизации нефти. Одним из методов решения этой проблемы является использование математических моделей в целях управления. Цель исследования: решение задачи управления теплообменником по модели. Методы: разработана математическая модель испарителя в виде теплового баланса в дифференциальной форме. Коэффициенты в уравнениях теплового баланса выражены через технологические и конструктивные параметры. Результаты: из полученной системы дифференциальных уравнений осуществлен переход к выражениям в форме системы передаточных функций по различным каналам. Рассмотрена возможность построения математической модели исследуемого объекта с корректировкой коэффициентов в модели при использовании экспериментальных данных действующей установки. Исходные данные получены по трендам параметров технологического процесса. Полученная система автоматического регулирования реализована с применением средств программного пакета Simulink. Поиск коэффициентов в модели по выбранному критерию выполнен
с применением функции оптимизации fminsearch. В качестве начальных условий поиска приняты предварительно вычисленные значения коэффициентов модели в виде теплового баланса. Качество модели оценивалось по средней относительной погрешности аппроксимации. Обсуждение: предложенный способ идентификации параметров динамической модели кожухотрубного испарителя позволяет повысить точность моделей. Результаты исследований получены с применением программного пакета MatLab. Полученная модель объекта может быть применена при разработке тренажеров, при исследовании режимов работы системы, при управлении процессом с участием математических моделей.

Ключевые слова: идентификация, теплообменный аппарат, ректификация, модель, тепловой баланс, эксперимент.

Затонский Андрей Владимирович (Березники, Россия) – доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой «Автоматизация технологических процессов» Березниковского филиала Пермского национального исследовательского политехнического университета (618404, Березники, ул. Тельмана, 7, e-mail: zxenon@narod.ru).

Тугашова Лариса Геннадьевна (Альметьевск, Россия) – кандидат технических наук, старший преподаватель кафедры «Автоматизация и информационные технологии» Альметьевского государственного нефтяного института (425450, Альметьевск, ул. Ленина, 2, e-mail: tugashowa.agni@yandex.ru).

1. Гартман Т.Н., Клушин Д.В. Основы компьютерного моделирования химико-технологических процессов: учеб. пособие для вузов. – М.: Академкнига, 2008. – 416 с.
2. Автоматическое управление в химической промышленности / Е.Г. Дудников, А.В. Казаков, Ю.Н. Софиева, А.Э. Софиев, А.М. Цирлин. – М.: Химия, 1987. – 368 с.
3. Штейнберг Ш.Е. Идентификация в системах управления. – М.: Энергоатомиздат, 1987.  – 80 с.
4. Рубанов В.Г., Порхало В.А. Получение математической модели обжига клинкера с применением статистических методов // Научные ведомости Белгород. гос. ун-та. Сер. Экономика. Информатика. – 2010. – № 7(78). – С. 80–87.
5. Нелинейная авторегрессионная нейросетевая модель динамики нагрева при последовательно-непрерывной закалке прокатных валков / М.В. Усачев, С.Б. Баранов, М.З. Салихов, М.С. Баранов, О.С. Клочков // Автоматизация в промышленности. – 2013. – № 12. – С. 32–34.
6. Шумихин А.Г., Александрова А.С., Мустафин А.И. Параметрическая идентификация технологического объекта в режиме его эксплуатации с применением технологии нейронных сетей // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2018. – № 26. – С. 29–41.
7. Sahoo А., Radhakrishnan T.K., Sankar Rao C. Modeling and control of a real time shell and tube heat exchanger // Resource-Efficient Technologies. Technoscape 2016: International Conference on Separation Technologies in Chemical, Biochemical, Petroleum and Environmental Engineering. – 2017. – Vol. 3. – Iss. 1. – P. 124–132.
8. Тугашова Л.Г. Виртуальные анализаторы показателей качества процесса ректификации // Электротехнические и информационные комплексы и системы. – 2013. – Т. 9.  – № 3. – С. 97–103.
9. Сластенов И.В. Идентификация тренажерных моделей по данным реального технологического процесса // Автоматизация в промышленности. – 2013. – № 7. – С. 29–36.
10. Математическое моделирование технологического процесса в среде Unisim Design и ASPEN PIMS [Электронный ресурс] / О.С. Шпак, А.Р. Фаизов, С.К. Чуракова, Е.А. Кантор. – Уфа: Изд-во УГНТУ, 2006. – URL: http://www.rusoil.net (дата обращения: 10. 10.2019).
11. Низамов Е.С., Кирюшин О.В. Идентификация печи подогрева нефти для тренажера-имитатора добычи и подготовки нефти // Проблемы автоматизации технологических процессов добычи, транспорта и переработки нефти и газа: сб. тр. V Всерос. заоч. науч.-практ. конф. / Уфим. гос. нефтян. техн. ун-т. – Уфа, 2017. – С. 77–81.
12. Вальшин И.Р. Новые методы интенсификации массообменных процессов при обессоливании нефти // Нефть. Газ. Новации.– 2018. – № 5. – C. 24–29.
13. Веревкин А.П. Системотехника «продвинутого» управления  в нефтепереработке // Проблемы автоматизации технологических процессов добычи, транспорта и переработки нефти и газа: сб. тр. II Всерос. науч.-практ. интернет-конф. – Уфа: Изд-во УГНТУ, 2014. – 125 с.
14. Дмитриевский Б.С., Затонский А.В., Тугашова Л.Г. Задача управления процессом ректификации нефти и метод ее решения // Известия Томск. политехн. ун-та. Инжиниринг георесурсов. – 2018. – Т. 329. – № 2. – С. 136–145.
15. Controlling the Oil Rectification Processina Primary Oil Refining Unit Using a Dynamic Model / A.V. Zatonskiy, L.G. Tugashova, N.N. Alaeva, K.L. Gorshkova // Petroleum Chemistry. – 2017. – Vol. 57. – № 12. – P. 1121–1131.
16. Соболева Е.Г. Моделирование и алгоритмизация системы управления процессом получения стирол-акриловой дисперсии: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.13.06. – Дзержинск, 2013. – 21 с.
17. Прохоренков А.М. Моделирование процессов теплообмена,протекающих в пластинчатых теплообменных апаратах // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Машиностроение. – 2014. – № 1. – С. 92–101.
18. Attarakih M., Abu-Khaderb M., Bartc H.-J. Dynamic analysis and control of sieve tray gas absorption column using MatLab and Simulink // Applied Soft Computing 13. – 2013. – P. 1152–1169.
19. Павлов К.Ф., Романков П.Г., Носков А.А. Примеры и задачи по курсу процессов и аппаратов химической технологии. – М., 2005. – 572 с.
20. Затонский А.В., Тугашова Л.Г. Моделирование объектов управления в MatLab: учеб. пособие. – СПб.: Лань, 2019. – 144 с.

В современных системах управления всё чаще наблюдается тенденция к увеличению алгоритмической (программной) их части и, соответственно, к уменьшению части аппаратной. При таком подходе к управлению используется модель объекта, точность которой оказывает существенное влияние на качество процессов в системе. Следовательно, разработка методов нахождения параметров объекта является весьма перспективной. Так, при отсутствии непосредственных обратных связей в системе управления электроприводом определение требуемых переменных состояния может быть произведено косвенным путем по модели объекта. На точность модели якорной цепи электродвигателя постоянного тока большое влияние оказывает погрешность определения постоянной времени этой цепи. Цель исследования: разработка методики идентификации постоянной времени якорной цепи двигателя и, следовательно, уточнения параметров его модели в системе управления. Методы: создание системы идентификации на основе замены якорной цепи двигателя RL-цепью; проведение моделирования системы идентификации в графической среде имитационного моделирования Simulink и оптимизация параметров. Результаты: уточнение параметров модели электродвигателя постоянного тока используется при косвенной оценке его параметров. Приведенная методика идентификации постоянной времени якорной цепи электродвигателя постоянного тока независимого возбуждения основана на приближенной замене данной цепи RL-цепью. Постоянная времени определяется путем нахождения касательной к графику изменения тока в данной цепи на основании значений измеренного в определенный момент времени тока и установившегося значения тока. Полученная система позволяет уточнить параметры двигателя, необходимые для правильного функционирования системы управления. Возможность косвенного измерения скорости электродвигателя при малой ошибке дает возможность отказаться от применения устройств для непосредственного измерения, например энкодеров. Практическая значимость: с помощью предлагаемой системы идентификации повышаются качество регулирования бездатчиковых систем и надежность всего привода. Указанная методика может быть также применена для определения параметров электродвигателей переменного тока (статорной цепи). Однако в целях упрощения модели объекта рассматривается именно машина постоянного тока.

Ключевые слова: электродвигатель, электропривод, измерение, идентификация, постоянная времени, система управления, двигатель постоянного тока, моделирование.

Попов Сергей Анатольевич (Краснодар, Россия) – кандидат технических наук, доцент кафедры «Электротехника и электрические машины» Кубанского государственного технологического университета (350072, Краснодар, ул. Московская, 2, e-mail: sa_popov@inbox.ru).

Кривченков Владимир Игоревич (Краснодар, Россия) – аспирант кафедры «Электротехника и электрические машины» Кубанского государственного технологического университета (350072, Краснодар, ул. Московская, 2, e-mail: vldmrkr5@ya.ru).

1. Копылов И.П. Электрические машины: учеб. для вузов. – 2-е изд., перераб. – М.: Высшая школа: Логос, 2000. – 607 с.
2. Вольдек А.И., Попов В.В. Электрические машины. Введение в электромеханику. Машины постоянного тока и трансформаторы: учебник для вузов. – СПб.: Питер, 2008. – 320 с.
3. James Kirtley Jr. 6.685 Electric Machines.Fall 2013. Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare [Электронный ресурс]. – URL: https://ocw.mit.edu (дата обращения: 24.09.2019).
4. Москаленко В.В. Автоматизированный электропривод: учебник для вузов. – М.: Энергоатомиздат, 1986. – 416 с.
5. Анучин А.С. Системы управления электроприводов: учебник для вузов. – М.: Изд. дом МЭИ, 2015. – 373 с.
6. Кривченков В.И., Попов С.А. Исследование видов наблюдателей для бездатчиковых систем управления электроприводом постоянного тока // Развитие современной науки: теоретические прикладные аспекты / под общ. ред. Т.М. Сигитова. – Пермь: ИП Сигитов Т.М., 2017. – С. 23–26.
7. Калачев Ю.Н. Наблюдатели состояния в векторном электроприводе [Электронный ресурс]. – URL: http://privod.news/files/nabludateli_10.16_1.pdf (дата обращения: 24.09.2019).
8. Гаргаев А.Н., Каширских В.Г. Идентификация параметров двигателей постоянного тока с помощью поисковых методов // Вестник Кузбас. гос. техн. ун-та. – 2013. – № 1(95). – С. 131–134.
9. Гаргаев А.Н., Каширских В.Г. Идентификация параметров двигателей постоянного тока с помощью метода роя частиц // Вестник Кузбас. гос. техн. ун-та. – 2015. – № 4(110). – С. 71–75.
10. Панкратов В.В., Кучер Е.С. Анализ методов предварительной идентификации постоянной времени ротора асинхронного двигателя в системах электропривода // Научный вестник Новосиб. гос. техн. ун-та. – 2012. – № 1(46). – С. 127–134.
11. Параметры вентильного двигателя с постоянными магнитами / И.Н. Радимов, М.В. Гулый, В.В. Рымша, Чан Тхи Тху Хыонг // Электротехника и электромеханика. – Харьков: Изд-во Нац. техн. ун-та «Харьков. политехн. ин-т», 2008. – № 6. – С. 40–43.
12. Овчаренко В.Н. Адаптивная идентификация параметров в динамических и статических системах // Автоматика и телемеханика. – 2011. – № 3. – С. 113–123.
13. Солодкий Е.М., Даденков Д.А., Костыгов А.М. Параметрическая идентификация асинхронного двигателя на основе алгоритма фазовой автоподстройки частоты // Электротехника. – 2018. – № 11. – С. 53–57.
14. Однолько Д.С. Совместная идентификация активного сопротивления статора и ротора асинхронного двигателя на интервале широтно-импульсной модуляции // Электротехника. – 2013. – № 5. – С. 16–20.
15. Волков А.В., Скалько Ю.С. Идентификация потокосцепления ротора и скорости асинхронного двигателя с учетом изменения его активных сопротивлений // Электротехника. – 2009. – № 11. – С. 2–12.
16. Бесекерский В.А., Попов Е.П. Теория систем автоматического управления. –. 4-е изд., перераб. и доп. – СПб.: Профессия, 2003. – 752 с.
17. Tutunji Tarek. DC Motor Identification using Impulse Response Data // Eurocon 2005. – Serbia and Montenegro, Belgrade, 2005. – P. 1734–1736.
18. Ротач В.Я. Теория автоматического управления: учебник для вузов. – М.: Изд-во МЭИ, 2005. – 400 с.
19. Шрейнер Р.Т. Системы подчиненного регулирования электроприводов: учеб. пособие. – Екатеринбург: Изд-во Рос. гос. проф.-пед. ун-та, 2008. – 279 с.
20. Черных И.В. SIMULINK: среда создания инженерных приложений / под общ. ред. канд. техн. наук. В.Г. Потемкина. – М.: Диалог-МИФИ, 2003. – 496 с.
21. Мелешин В.И., Овчинников Д.А. Управление транзисторными преобразователями электроэнергии. – М.: Техносфера, 2011. – 576 с.
22. Оппенгейм А., Шафер Р. Цифровая обработка сигналов. – М.: Техносфера, 2006. – 856 с.

Актуальность рассматриваемой в статье задачи связана с широким использованием эмпирических моделей и методов классификации для подготовки и предварительной обработки данных и повышения на их основе объективности принимаемых решений за счет учета особенностей рассматриваемых систем и задач на основе характеризующих их статистических данных. Целью работы является рассмотрение задачи выбора метода идентификации для повышения эффективности его работы для конкретной прикладной задачи в условиях непрерывного дополнения данных. Для этого в статье рассматривается применение методов машинного обучения на данных статистики, собираемых в режиме реального времени, о действиях пользователей магазинов полного цикла самообслуживания с устройством сканирования товарных штрих-кодов. Полученные результаты позволяют классифицировать данные на две категории (идентифицировать интересующие состояния). На рассматриваемом в статье примере это выявление мошенников на основе их действий. Выбранные модели и способы повышения их эффективности могут быть использованы напрямую в тех сферах, где необходим контроль персонала и клиентов на основе их электронных следов в реальном времени. Наибольшая значимость исследования связана с тем, что при рассмотрении разных задач методы классификации показывают различную эффективность. В проведенном исследовании представлена методика выбора и повышения эффективности моделей для решения задач бинарной классификации и идентификации. Этот процесс сведен к последовательности формальных операций, которые могут быть проведены при решении любой задачи классификации. Эффективность оценивалась с использованием ROC-кривых, а для повышения эффективности работы методов машинного обучения применялись такие подходы, как построение ансамблей моделей, кросс-валидация, использование специальных метрик при обучении моделей и ресемплинг.

Ключевые слова: ритэйл, идентификация, бинарная классификация, машинное обучение, мошенничество, выбор модели, повышение эффективности, объединение моделей, поддержка принятия решений.

Мыльников Леонид Александрович (Пермь, Россия) – кандидат технических наук, доцент кафедры «Микропроцессорные средства автоматизации» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29,
e-mail: leonid.mylnikov@pstu.ru).

Морозов Алексей Сергеевич (Пермь, Россия) – магистрант кафедры «Микропроцессорные средства автоматизации» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: morozov.leha@mail.ru).

Пухарева Дарья Вадимовна (Пермь, Россия) – магистрант кафедры «Информационные технологии и автоматизированные системы» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: dasha.pukhareva@yandex.ru).

1.           Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности / С.А. Айвазян [et al.]. – М., 1989. – 607 с.

2.           Вапник В.Н., Червоненкис А.Я. Теория распознавания образов. – М.: Наука, 1974. – 487 с.

3.           Classification and Regression Trees / L. Breiman [et al.]. – Belmont (CA): Wadsworth Int. Group, 1984. – 368 p.

4.           Breiman L. Random forests // Mach. Learn. – 2001. – Vol. 45,
№ 1. – P. 5–32.

5.           Zhang L., Wang Z. A multi-view camera-based anti-fraud system and its applications // J. Vis. Commun. Image Represent. – 2018. – Vol. 55. – P. 263–269.

6.           A pattern discovery approach to retail fraud detection / P. Gabbur [et al.] // Proceedings of the 17th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining – KDD ’11. – New York, USA: ACM Press, 2011. – P. 307.

7.           Combining unsupervised and supervised learning in credit
card fraud detection / F. Carcillo [et al.] // Inf. Sci. (Ny). – 2019. –
Vol. S002002551.

8.           Kim E. Champion-challenger analysis for credit card fraud detection: Hybrid ensemble and deep learning // Expert Syst. Appl. – 2019. – Vol. 128. – P. 214–224.

9.           Chouiekh A., EL Haj E.H.I. ConvNets for Fraud Detection analysis // Procedia Comput. Sci. – 2018. – Vol. 127. – P. 133–138.

10.  Sridhar S., Karthigayani P. A novel approach for decision tree occlusion on detection (DTOD) classifier for face verification and estimation of age using back propagation Neural Network (BPNN) //
J. Computer Sci. Inf. Technol. Res. – 2013. – Vol. 3, № 1. – P. 1–10.

11.  Ahmed I., Pariente A., Tubert-Bitter P. Class-imbalanced subsampling lasso algorithm for discovering adverse drug reactions // Stat. Methods Med. Res. – 2018. – Vol. 27, № 3. – P. 785–797.

12.  Demirci Orel F., Kara A. Supermarket self-checkout service quality, customer satisfaction, and loyalty: Empirical evidence from an emerging market // J. Retail. Consum. Serv. – 2014. – Vol. 21, № 2. – P. 118–129.

13.  Мыльников Л.А., Колчанов С.А. Методика выявления ключевых параметров инновационных проектов на основе статистических данных // Экономический анализ теория и практика. – 2012. – № 5(260). – С. 22–28.

14.  Shahrokh Esfahani M., Dougherty E.R. Effect of separate sampling on classification accuracy // Bioinformatics. – 2013. – Vol. 30,
№ 2. – P. 242–250.

15.  An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R / G. James [et al.]. – Springer New York, 2014.

16.  Мыльников Л.А. Статистические методы интеллектуального анализа данных. – Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2018. – 168 с.

17.  Kohavi R. A Study of Cross-validation and Bootstrap for Accuracy Estimation and Model Selection // Proceedings of the 14th International Joint Conference on Artificial Intelligence. Vol. 2. – San Francisco, CA, USA: Morgan Kaufmann Publishers Inc., 1995. – P. 1137–1143.

18.  Шитиков В.К., Розенберг Г.С. Рандомизация и бутстреп: статистический анализ в биологии и экологии с использованием R. – Тольятти: Кассандра, 2013. – 314 с.

19.  Интеллектуальный анализ данных в управлении производственными системами: подходы и методы / Л.А. Мыльников [et al.]. – M.: Библиоглобус, 2017. – 332 с.

20.  Wolpert D.H. Stacked generalization // Neural Networks. – 1992. – Vol. 5, № 2. – P. 241–259.

21.       Mylnikov L.A., Kulikov M.V., Krause B. The selection of optimal control of the operation modes of heterogeneous duplicating equipment based on statistical models with learning // Int. J. Mech. Eng. Technol. – 2018. – Vol. 9, № 9.

В настоящее время при производстве высоковольтных кабелей с изоляцией из сшитого полиэтилена на поверхности экранов, как правило, монтируют оптоволоконные температурные датчики, которые используются для мониторинга кабельных линий в режиме реального времени в процессе их эксплуатации. При этом определение теплового состояния кабельной линии по температуре оптического волокна возможно только с использованием математической модели нестационарной теплопроводности в условиях изменяющейся токовой нагрузки. Цель исследования: создание математической модели для расчета и прогнозирования температуры жил кабельных линий на основе данных о параметрах окружающей среды, конструкции кабельной линии, а также температуре в экранах, полученной путем измерения. Результаты: исследования проводятся на примере трехфазной высоковольтной кабельной линии, проложенной в земле
и состоящей из трех одножильных кабелей с медными токопроводящими жилами с изоляцией из сшитого полиэтилена. Рассматриваются три способа прокладки кабельной линии: в горизонтальной плоскости на расстоянии в свету, равном диаметру кабеля; в горизонтальной плоскости вплотную; треугольником. Предлагается двухмерная математическая модель нестационарной теплопроводности, численная реализация которой осуществляется в программном комплексе Ansys Fluent. Вначале в результате решения задачи стационарной теплопроводности по величине длительно допустимой температуры для изоляции из сшитого полиэтилена определяется номинальная токовая нагрузка. В качестве начального условия при решении задачи нестационарной теплопроводности используется температурное поле, полученное при токе, равном 70 % от номинального. Далее ток в кабельной линии изменяется ступенчато в диапазоне от 150 % от номинального до 70 % и обратно. В процессе численных исследований оценивается время достижения максимальной температуры до заданных уровней и определяется изменение перепада температур между токопроводящей жилой и экраном. Практическая значимость: данная математическая модель может быть использована для оценки температурных режимов высоковольтных кабельных линий, имеющих оптоволоконные температурные датчики.

Ключевые слова: математическая модель, силовой высоковольтный кабель, тепловое поле, кабельная линия, нестационарная задача теплопроводности

Наумов Михаил Дмитриевич (Пермь, Россия) – студент Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: naumоff.mikh@уandex.ru).

Щербинин Алексей Григорьевич (Пермь, Россия) – доктор технических наук, профессор кафедры «Конструирование и технологии
в электротехнике» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: agshch@mail.ru).

1. Якунин А.В. Мониторинг теплового режима эксплуатации кабельных линий 110–500 кВ // Линии электропередачи 2010: проектирование, строительство опыт эксплуатации и научно-технический прогресс: материалы IV Рос. науч.-практ. конф. с междунар. участ. – Новосибирск, 2010. – С. 306–310.
2. Мокански В. Силовой кабель высокого напряжения со встроенным волоконно-оптическим модулем // Кабели и провода. – 2009. – № 2. – С. 14–17.
3. Ларин Ю.Т., Смирнов Ю.В., Гринштейн М.Л. Применение системы температурного мониторинга с помощью оптического кабеля для контроля распределения температуры вдоль электрического силового кабеля // Кабель-news. – 2009. – № 8. – С. 48–53.
4. Мониторинг силовых кабельных линий с адаптацией к условиям окружающей среды в режиме реального времени / В.В. Беляков, А.В. Малышев, Н.В. Кривошеев, В.К. Маршнер // Электро. – 2008. – № 5. – С. 38–40.
5. Грешняков Г.В., Ковалёв Г.Г. Численный метод анализа нагрузочной способности высоковольтной кабельной системы // Кабель-news. – 2013. – № 3. – С. 32–37.
6. Real Time Monitoring of Power Cables by Fibre Optic Technologies. Tests, Applications and Outlook / G.J. Anders, J.-M. Braun, A. Downes John, N. Fujimoto, M-H. Luton, S. Rizzetto // 6th International Conference on Insulated Power Cables (JiCable'03). – Paris, 2003.
7. Лавров Ю.А. Кабели высокого напряжения с изоляцией из сшитого полиэтилена. Требования экономичности, надежности, экологичности // Новости электротехники. – 2008. – № 2.
8. Лавров Ю.А. Системный подход к проектированию воздушных и кабельных линий электропередачи среднего и высокого напряжения // Линии электропередачи 2008: проектирование, строительство опыт эксплуатации и научно-технический прогресс: материалы III Рос. науч.-практ. конф. с междунар. участ. – Новосибирск, 2008. – С. 17–27.
9. Щербинин А.Г., Труфанова Н.М., Савченко В.Г. Определение токовых нагрузок кабелей // Электротехника. – 2010. – № 6. – С. 61–64.
10. Определение эксплуатационных характеристик кабелей, проложенных в кабельном канале / А.Г. Щербинин, Н.М. Труфанова, Е.Ю. Навалихина, В.Г. Савченко // Электротехника. – 2011. – № 11. – С. 16–19.
11. Титков В.В. К оценке теплового режима трехфазной линии из СПЭ-кабеля // Кабель-news. – 2009. – № 10. – С. 47–51.
12. Холодный С.Д. Нагревание и охлаждение кабеля, проложенного в земле // Электричество. – 1964. – № 6. – С. 35–40.
13. Кожевников А.Г. Системы кабельных линий с изоляцией из сшитого полиэтилена – оптимальное решение надежного электроснабжения промышленных и социальных объектов современного города // Кабель info. – 2006. – № 9. – С. 25–27.
14. Шнеерсон Э.М. Цифровая релейная защита. – М.: Энерго­атомиздат, 2007. – С. 221–225.
15. Buller F.H. Thermal Transient on Buried Cables // AIEE Transactions. – 1951. – Vol. 70. – P. 45–55.
16. Лавров Ю.А. Кабели 6–35 кВ с пластмассовой изоляцией. Факторы эксплуатационной надежности // Новости электротехники. – 2006. – № 6.
17. Осика Л.К. Способы учёта измерения температуры по трассам линий электропередачи для уточнения их математических моделей // Электро. – 2006. – № 6. – С. 27–29.
18. Удовиченко О.В. Температурный мониторинг кабельных линий высокого напряжения на основе кабелей с изоляцией из сшитого полиэтилена // Линии электропередачи 2008: проектирование, строительство опыт эксплуатации и научно-технический прогресс: материалы III Рос. науч.-практ. конф. с междунар. участ. – Новосибирск, 2008. – С. 301–304.
19. Neher J.H., McGrath M.H. Calculation of the Temperature Rise and Load Capability of Cable Systems // AIEE Transactions. – 1957. – Vol. 76. – Part 3. – P. 755–772.
20. Михеев М.А., Михеева И.М. Основы теплопередачи. – М.: Энергия, 2010. – 343 с.
21. Исаченко В.П., Осипова В.А., Сукомел А.С. Теплопередача. – М.: Энергоиздат, 1981. – 416 с.

Самым распространённым методом управления асинхронными двигателями является векторное управление с установкой датчиков непосредственно на двигателе. Наличие датчиков
в системе управления приводит к повышению риска выхода из строя оборудования. Наиболее эффективным способом улучшения качественных характеристик электропривода, в частности,
с векторным управлением, является уход к бездатчиковым методам управления асинхронным двигателем. Цель исследования: разработать метод вычисления скорости и положения ротора асинхронного двигателя при бездатчиковом векторном управлении с быстрым программным временем расчёта и с простой реализацией регулирования, используя преимущества комплексных вычислений. Методы: в статье рассмотрен вычислитель при бездатчиковом управлении асинхронным двигателем, полученный путём решения системы уравнений Парка–Горева в комплексной форме. Ведение одновременного расчёта для двух проекций переменных при помощи записи в комплексной форме позволяет ускорить скорость вычисления. Проверка результатов выполнялась при помощи компьютерного моделирования. Для этих целей составлена модель асинхронного двигателя в программном комплексе MatLab. Результаты: вычислитель, собранный на основе предложенного в данной статье решения, с высокой точностью (0,5 %) определяет значение скорости двигателя, имеет простую и гибкую структуру. Решение возможно масштабировать и применять в других вариантах электропривода ввиду его универсальности. Практическая значимость: предложено решение системы уравнений Парка–Горева в комплексной форме. Получена база для создания системы управления асинхронным двигателем с комплексным вычислителем. Применение рассмотренного в статье метода позволяет использовать микропроцессор меньшей производительности и мощности, что значительно снижает стоимость аппаратной части системы управления.

Ключевые слова: вычислитель, уравнения Парка–Горева, модель двигателя, бездатчиковое управление, асинхронный двигатель.

Ключников Анатолий Терентьевич – кандидат технических наук, доцент кафедры «Электротехника и электромеханика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: aklu2011@pstu.ru).

Турпак Александр Михайлович – аспирант кафедры «Электротехника и электромеханика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: Turpak.Alexander@gmail.com).

1. A Method for Permanent Magnet Synchronous Motor Control Based on Single-Loop SVPWM / Q. Zhou [et al.] // Adv. Technol. Teach. – 2012. – No. 9. – P. 333–342.
2. Воробьев В.Е. Основы электромеханики: Письменные лекции. – СПб.: Изд-во СЗТУ, 2003. – 79 с.
3. Method for Controlling Asynchronous Machines: US Patent 3 824 437 / Blaschke F. July 16, 1974.
4. Козлова Л.Е., Тимошкин В.В., Глазырин А.С. Разработка наблюдателя скорости для системы управления асинхронного электропривода с тиристорным регулятором напряжения // Фундаментальные исследования. – 2012. – № 9–3. – С. 656–661. – URL: http://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=30328 (дата обращения: 17.05.2019).
5. Вишневский В.И., Лазарев С.А., Митюков П.В. Адаптивный скользящий наблюдатель скорости для бездатчикового асинхронного электропривода // Вестник ЧГУ. – 2010. – № 3. – URL: https://cyberle­ninka.ru/article/n/adaptivnyy-skolzyaschiy-nablyudatel-skorosti-dlya-bezda­tchikovogo-asinhronnogo-elektroprivoda (дата обращения: 17.05.2019).
6. Глазырин А.С. Бездатчиковое управление асинхронным электроприводом с синергетическим регулятором // Известия ТПУ. – 2012. – № 4. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/bezdatchikovoe-upravlenie-asinhronnym-elektroprivodom-s-sinergeticheskim-regulyatorom (дата обращения: 17.05.2019).
7. Yan Z., Jin C., Utkin V.I. Sensorless sliding-mode control of induction motors // IEEE Trans. Ind. Electron. – 2000. – Vol. 47. – P. 1286–1297.
8. Браммер К., Зифлинг Г. Фильтр Калмана–Бьюси: пер. с нем. / под ред. И.Е. Казакова. – М.: Наука, 1982. – 199 с.
9. Dynamic parameters of active rectifiers / M.A. Grigoryev, A.N. Gorozhankin, S.I. Kinas, E.V. Belousov // Russian Electrical Engineering. – 2014. – Vol. 85. – No. 10. – P. 638–640.
10. Косвенное определение составляющих перемещения в электроприводе / Т.А. Функ, Н.М. Сапрунова, Е.В. Белоусов, А.М. Журавлев // Электротехника. – 2015. – № 12.
11. Синергетические методы управления сложными системами: механические и электромеханические системы / под общ. ред. А.А. Колесникова. – М.: Едиториал УРСС, 2006. – 279 с.
12. Веселов Г.Е. Прикладная теория и методы синергетического синтеза иерархических систем управления: дис.... д-ра техн. наук. – Таганрог, 2006. – 332 с.
13. Adaptive intervalcode integrating synchronization of control systems for power converters / L.I. Tsytovich, O.G. Brylina, M.M. Dudkin, R.M. Rakhmatulin // Russian Electrical Engineering. – 2013. – Vol. 84. – No. 3. – P. 122–128.
14. Калачев Ю.Н. Наблюдатели состояния в векторном электроприводе (записки дилетанта). – М., 2015. – 60 с.
15. Способ управления асинхронным тяговым двигателем: пат. Рос. Федерация № 2451389 / Романов И.В., Чудаков П.Л. [и др.]; заяв. 20.05.2012.
16. Балковой А.П., Цаценкин В.К. Прецизионный электропривод с вентильными двигателями. – М.: Изд. дом МЭИ, 2010.
17. Копылов И.П. Математическое моделирование электрических машин. – М.: Высшая школа, 2001.
18. Муха В.С. Вычислительные методы и компьютерная алгебра: учеб.-метод. пособие. – 2-е изд., испр. и доп. – Минск: Изд-во БГУИР, 2010. – 148 с.
19. Ключников А.Т. Тарировка уравнений асинхронных машин при моделировании в относительных единицах // Электротехника. – 2012. – № 3.
20. Ключников А.Т. Уравнения несимметричной многофазной машины в пространственно-временных координатах // Электричество. – 1998. – № 7. – С. 36–39.

Электроэнергетические системы (ЭЭС) различных промышленных предприятий по ряду причин характеризуются низким качеством электрической энергии, в частности, наличием в сетях высших гармоник, в результате чего возникают кондуктивные низкочастотные электромагнитные помехи (ЭМП), что оказывает негативное влияние на электрооборудование. Вопрос определения кондуктивных низкочастотных ЭМП по коэффициенту n-й гармонической составляющей напряжения в рамках указанной проблемы остается нерешенным. Цель исследования: разработка алгоритма определения кондуктивной низкочастотной ЭМП по коэффициенту n-й гармонической составляющей напряжения, позволяющего научно обоснованно оценивать электромагнитную обстановку в электрических сетях. Методы: формирование последовательности действий по определению критерия качества функционирования электроэнергетических систем по коэффициенту n-й гармонической составляющей напряжения. Результаты: на базе теории вероятности и математической статистики разработан алгоритм определения кондуктивной низкочастотной ЭМП по коэффициенту n-й гармонической составляющей напряжения, основанный на требованиях стандарта ГОСТ 32144-2013. На базе алгоритма разработана компьютерная программа, позволяющая производить автоматизированный расчёт параметров электромагнитной обстановки, включая такие параметры распределения значений коэффициента n-й гармонической составляющей напряжения, как математическое ожидание и среднеквадратичное отклонение, вероятность выхода коэффициентов n-й гармонической составляющей напряжения за нормируемые значения и вероятность появления кондуктивной низкочастотной ЭМП по коэффициенту n-й гармонической составляющей напряжения за расчётный период. Программа позволяет производить визуализацию массивов данных, которые получены в ходе различных экспериментальных исследований, с помощью осциллограмм и гистограмм. Практическая значимость: предлагаемый алгоритм позволяет сформировать достоверные сведения об электромагнитной обстановке
в ЭЭС и может быть использован при разработке концепции повышения качества электрической энергии с учетом аналитических и численных аспектов компьютерных исследований.

Ключевые слова: алгоритм, качество электроэнергии, кондуктивная помеха, гармоники, коэффициент n-й гармонической составляющей напряжения.

Руди Дмитрий Юрьевич (Новосибирск, Россия) – аспирант кафедры «Электроэнергетические системы и электротехника» Сибирского государственного университета водного транспорта (630099, Новосибирск, ул. Щетинкина, 33, e-mail: dima_rudi@mail.ru).

Горелов Сергей Валерьевич (Новосибирск, Россия) – доктор технических наук, профессор, профессор кафедры «Электроэнергетические системы и электротехника» Сибирского государственного университета водного транспорта (630099, Новосибирск, ул. Щетинкина, 33, e-mail: nsawt_ese@mail.ru).

Вишнягов Михаил Геннадиевич (Омск, Россия) – кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры «Электротехника и электрооборудования» Омского института водного транспорта – филиал «Сибирский государственный университет водного транспорта» (644099, Омск, ул. Ивана Алексеева, 4, e-mail: vishnyagov@mail.ru).

Зубанов Дмитрий Александрович (Омск, Россия) – старший преподаватель кафедры «Электротехника и электрооборудования» Омского института водного транспорта – филиал «Сибирский государственный университет водного транспорта» (644099, Омск, ул. Ивана Алексеева, 4, e-mail:  serdimitri@mail.ru).

Зубанова Наталья Валерьевна (Новосибирск, Россия) – аспирантка кафедры «Электроэнергетические системы и электротехника» Сибирского государственного университета водного транспорта (630099, Новосибирск, ул. Щетинкина, 33, e-mail: nsawt_ese@mail.ru).

Иванов Дмитрий Михайлович (Новосибирск, Россия) – студент Новосибирского государственного технического университета (630073, Новосибирск, пр. К. Маркса, 20, e-mail: nsawt_ese@mail.ru).

Руппель Александр Александрович (Омск, Россия) – кандидат технических наук, доцент, профессор кафедры «Электротехника и электрооборудование» Омского института водного транспорта – филиал «Сибирский государственный университет водного транспорта» (644099, Омск, ул. Ивана Алексеева, 4, e-mail:  ruppelsan@mail.ru).

1. ГОСТ 32144–2013. Межгосударственный стандарт. Электрическая энергия. Совместимость технических средств электромагнитная. Нормы качества электрической энергии в системах электроснабжения общего назначения. (Взамен ГОСТ 13109-97; введ. 2014-07-01). – М.: Стандартинформ, 2014. – 20 с.
2. Повышение качества функционирования линий электропередачи / Г.А. Данилов, Ю.М. Денчик, М.Н. Иванов, Г.В. Ситников / под ред. В.П. Горелова, В.Г. Сальникова. – Новосибирск: Изд-во Новосиб. гос. акад. водн. трансп., 2013. – 559 с.
3. Исследование высших гармоник в электрических сетях низкого напряжения / Д.Ю. Руди, А.И. Антонов, М.Г. Вишнягов [и др.] // Омский научный вестник. – 2018. – № 6(162). – С. 119–125.
4. Проблемы качества электроэнергии в системах электроснабжения / К.В. Хацевский, Ю.М. Денчик, В.И. Клеутин [и др.] // Омский научный вестник. – 2012. – № 2(110). – С. 212–214.
5. Иванова Е.В., Руппель А.А. Кондуктивные электромагнитные помехи в электрических сетях 6–10 кВ: моногр. / под ред. В.П. Горелова. – Омск: Изд-во НГАВТ, Омск. фил., 2004. – 284 с.
6. Григорьев О. Высшие гармоники в сетях электроснабжения 0,4 кВ // Новости электротехники. – 2003. – № 1. – С. 54–56.
7. Степанов В.М., Базыль И.М. Влияние высших гармоник в системах электроснабжения предприятия на потери электрической энергии // Известия Тул. гос. ун-та. Технические науки. – 2013. – № 12–2. – С. 27–31.
8. Глотов А.А., Денчик Ю.М. Обеспечение электромагнитной совместимости электрических сетей по допустимым уровням кондуктивных низкочастотных электромагнитных помех // Энергетика: эффективность, надежность, безопасность: материалы XXI Всерос. науч.-техн. конф.: в 2 т. – 2015. – С. 12–15.
9. Иванова Е.В. Кондуктивные электромагнитные помехи в электроэнергетических системах / под ред. В.П. Горелова, Н.Н. Лизалека. – Новосибирск: Изд-во Новосиб. гос. акад. вод. транспорта, 2006. – 432 с.
10. Olhovskiy V.Ya., Myateg S.V., Myateg T.V. Analyzes of high harmonics generation and power losses of low power consumers within 1000 V networks // 2016 2nd International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing, ICIEAM 2016 – Proceedings 2. – 2016. – P. 7911026.
11. Ded A.V., Maltsev V.N., Sikorski S.P. Comparative analysis of the specifications on the power quality of the european union and the Russian Federation // Journal of Physics: Conference Series Theory and Practice. Ser. Metrology, Standardization, Quality: Theory and Practice, MSQ 2017. – 2018. – P. 012007.
12. Денчик Ю.М. Методика определения кондуктивной низкочастотной электромагнитной помехи в электрической сети при гармоническом воздействии // Научные проблемы транспорта Сибири и Дальнего Востока. – 2013. – № 2. – С. 218–221.
13. Анализ определения кондуктивной низкочастотной помехи по коэффициенту несинусоидальности кривой напряжения / А.И. Антонов, М.Г. Вишнягов, Ю.М. Денчик [и др.] // Омский научный вестник. – 2015. – № 3(143). – С. 244–247.
14. Денчик Ю.М. Определение параметров поля событий в электрических сетях при сложной электромагнитной обстановки // Научные проблемы транспорта Сибири и Дальнего Востока. – 2010. – № 2. – С. 418–424.
15. Математическое описание процесса формирования в электрической сети кондуктивных низкочастотных электромагнитных помех / А.Ю. Ковалев, Н.А. Ковалева, Е.В. Иванова [и др.] // Культура, наука, образование: проблемы и перспективы: материалы VI Междунар. науч.-практ. конф. – 2017. – С. 143–145.
16. Вероятность и процесс возникновения кондуктивной электромагнитной помехи в электроэнергетических системах / А.И. Антонов, М.Г. Вишнягов, В.И. Клеутин, А.А. Руппель // Сборник науч. труд. Омск. ин-та водного транспорта (филиал) – СГУВТ. – Омск, 2015. – С. 4–8.
17. Иванова Ю.М. Методология исследования кондуктивных электромагнитных помех, распространяющихся по сетям // Кондуктивные электромагнитные помехи в электроэнергетических системах / под ред. В.П. Горелова, Н.Н. Лизалека. – Новосибирск: Изд-во НГАВТ, 2006. – 432 с. – С. 52–56.
18. Денчик Ю.М. Методика определения кондуктивной низкочастотной электромагнитной помехи в электрической сети при гармоническом воздействии // Научные проблемы транспорта Сибири и Дальнего Востока. – 2013. – № 2. – С. 218–221.
19. Иванова Е.В., Куликов С.Г. Определение кондуктивной электромагнитной помехи по коэффициенту искажения синусоидальности кривой напряжения в сети общего назначения // Транспортное дело России. – 2006. – № 11–1. – С. 42–44.
20. Горелов С.В., Глотов А.А., Денчик Ю.М. Допустимые уровни электромагнитной совместимости для кондуктивных низкочастотных электромагнитных помех в электроэнергетической системе // Научные проблемы транспорта Сибири и Дальнего Востока. – 2015. – № 3. – С. 194–197.
21. Алгоритм определения кондуктивной низкочастотной электромагнитной помехи по коэффициенту n-й гармонической составляющей напряжения / А.И. Антонов, Ю.М. Денчик, Д.А. Зубанов [и др.]. № 24171; заявл. 15.07.2019 г.; опубл. хроники объединён. фонда электронных ресурсов // Наука и образование. – Август 2019. – № 8(123). – C. 28.
22. Руди Д.Ю., Горелов С.В., Руппель А.А. Исследование высших гармоник в рабочей электрической сети низкого напряжения // Актуальные вопросы профессионального образования и пути их решения: материалы междунар. науч.-практ. конф. – Якутск, 2019. – С. 27–32.
23. Руди Д.Ю. Исследование суммарного коэффициента гармонических составляющих в электрических сетях низкого напряжения // Научное сообщество студентов XXI столетия. Технические науки: материалы LXXVII Студ. междунар. науч.-практ. конф. – Новосибирск, 2019. – С. 231–238.
24. Руди Д.Ю. Исследование показателей качества электроэнергии в рабочей электрической сети цеха металлоизделий // Теоретические и практические проблемы развития современной науки: сб. материалов XVIII Междунар. науч.-практ. конф. – 2019. – С. 7–14.

При стремлении сокращения расстояния между электрическими зарядами к нулю потенциальная энергия электростатического поля стремится к бесконечности, что нехорошо. Возможные попытки спасти положение рассуждениями о невозможности достижения нулевого расстояния в связи с конечными размерами заряженных объектов не продуктивны, поскольку считается, что, например, у электронов и позитронов размеров нет. Цель исследования: повышение корректности электростатических расчетов, исключающей возможность получения недостоверных результатов в виде бесконечно большой энергии. Результаты: даны определения. Определение 1. Полная запасаемая энергия – это энергия системы или объекта, равная максимальной работе, которую система или объект может совершить, если ей или ему предоставить такую возможность. Определение 2. Условная реализуемая запасаемая энергия – это часть полной запасаемой энергии системы или объекта, равная работе, которую система или объект может совершить, ограниченная условием, исключающим возможность совершения системой или объектом максимальной работы, которую система или объект гипотетически может совершить. Определение 3. Условная нереализуемая запасаемая энергия – это часть полной запасаемой энергии системы или объекта, равная работе, которую система или объект не может совершить, ограниченная условием, исключающим возможность совершения системой или объектом максимальной работы, которую система или объект гипотетически может совершить. Доказан ряд теорем, в том числе теорема 1 – запасаемая энергия всегда положительна; теорема 6 – энергия поля системы из двух заряженных сфер, одна из которых полностью находится внутри другой, есть величина постоянная, т.е. не зависит от местоположения внутренней сферы. Практическая значимость: актуальность работы обусловлена значительным повышением роли электростатической энергии в связи с началом массового производства ионисторов, используемых, в частности, в электромобилях, и необходимостью в связи с этим развития теоретического обеспечения.

Ключевые слова: полная, условная реализуемая, нереализуемая, запасаемая, электростатическая энергия, одноименные, разноименные заряды.

Попов Игорь Павлович (Курган, Россия) – старший преподаватель кафедры «Технология машиностроения, металлорежущие станки и инструменты» Курганского государственного университета (640020, Курган, ул. Советская, 63/4, e-mail: ip.popow@yandex.ru).

1. Popov I.P. The size of the electron with spin // Engineering physics. – 2016. – No. 9. – P. 45–46.
2. Караян Г.С., Гандилян С.В. Тенденции развития совмещенных магнито-электроиндукционных электромеханических преобразователей энергии // Вестник МЭИ. – 2018. – № 2. – С. 65–71. DOI: 10.24160/1993-6982-2018-2-65-71
3. Кузнецова Т.А. Алгоритмы анализа электрических полей кабелей постоянного тока в составе САУ ГТД // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2018. – № 25. – С. 23–35.
4. Труфанова Н.М., Бородулина К.В., Дятлов И.Я. Математическое моделирование зависимости напряженности электрического поля на проводах воздушной линии от параметров расщепления // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2018. – № 27. – С. 128–138.
5. Ковригин Л.А., Ситчихин Н.А. Исследование экранирующих свойств плетенок в стационарном электрическом поле // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2012. – № 6. – С. 93–97.
6. Двухчастичная матрица плотности и псевдопотенциал электрон-протонного взаимодействия для ультранизких температур / М.А. Бутлицкий, Б.Б. Зеленер, Б.В. Зеленер, Э.А. Маныкин // Журнал вычислительной математики и математической физики. – 2008. – Т. 48. – № 1. – С. 154–158.
7. Тебер С., Котиков А.В. Эффекты электрон-электронного взаимодействия в планарных жидкостях Дирака // ТМФ. – 2019. – Т. 200. – № 2. – С. 343–360. – URL: https://doi.org/10.4213/tmf9678
8. Незнамов В.П., Сафронов И.И. Стационарные решения уравнения второго порядка для фермионов во внешнем кулоновском поле // ЖЭТФ. – 2019. – Т. 155. – № 5. – С. 792–805. DOI: 10.1134/S0044451019050031
9. Динамические свойства двумерного плотного электронного газа / М.Т. Кейкиманова, Г.И. Муратова, Р.Ж. Наметкулова, М.Н. Сарыбеков, И.М. Ткаченко // ЖЭТФ. – 2019. – Т. 155. – № 6. – С. 1098–1106. DOI: 10.1134/S0044451019060142
10. Попов И.П. Диэлектрическое сопротивление и аналог закона Ома для цепи потока электрического смещения // Сб. науч. трудов аспир. и соискат. Курган. гос. ун-та. – 2010. – Вып. XII. – С. 19–20.
11. Popov I.P. Combined vectors and magnetic charge // Applied Physics and Mathematics. – 2018. – No. 6. – P. 12–20. DOI: 10.25791/pfim.06.2018.329
12. Popov I.P. Mathematical modeling of the formal analogy of electromagnetic field // Applied mathematics and control sciences. – 2016. – No. 4. – P. 36–60.
13. Щербаков А.В. Импульсный высоковольтный модулятор с частичным разрядом емкостного накопителя // Вестник МЭИ. – 2017. – № 1. – С. 50–57.
14. Попов И.П., Сарапулов Ф.Н., Сарапулов С.Ф. Емкостно-емкостная колебательная система // Вестник Курган. гос. ун-та. Технические науки. – 2014. – Вып. 9.– № 2(33). – С. 21–23.
15. Смирнов Д.С. Удельная мощность силовых индуктивностей и емкостей // Вестник МЭИ. – 2017. – № 2. – С. 82–87.
16. Popov I.P. Calculated reference systems for relative motion of space objects // Engineering physics. – 2019. – No. 3. – P. 40–43. DOI: 10.25791/infizik.03.2019.564
17. Popov I.P. Reference Systems in the Navigation of Moving Objects // Mechatronics, Automation, Control. – 2019. – Vol. 20. – No. 3. – P. 189–192. – URL: https://doi.org/10.17587/mau.20.189-192
18. Попов И.П. «Уникальные» системы отсчета // Вестник Калуж. ун-та. – 2019. – № 1. – С. 67–69.
19. Popov I.P. Modeling of objects in the form of superposition of states // Applied mathematics and control sciences. – 2015. – No. 2. – P. 18–27.
20. Попов И.П. Суперпозиция граничных состояний макрообъектов // Вести высших учебных заведений Черноземья. – 2015. – № 2. – С. 43–47.