No 3 (2024)

Cover Page

Full Issue

Surveys

Modern Approaches to Prognostics and Health Management of an Aircraft Electromechanical Actuator

Kulida E.L., Lebedev V.G.

Abstract

In connection with implementing the concept of electric airplanes, it is necessary to ensure the high reliability of electromechanical actuators (EMAs) as important components of aviation systems. The structural composition of an EMA and the types of its faults are considered. Fault diagnosis methods based either on EMA modeling or the analysis of signals received during EMA operation, as well as hybrid methods combining both these approaches, are reviewed. The advantages, disadvantages, and difficulties in applying these approaches are investigated. Special attention is paid to EMA diagnosis methods based on deep learning, which process signals in automatic mode and implement complex fault diagnosis. The concept of aircraft equipment health management (in particular, EMA health management) is presented based on assessing the technical condition and prognosticating the remaining useful life in order to prevent faults before their occurrence. Several hybrid approaches with prognostics are highlighted to solve the aircraft health management problem. Finally, Russian R&D results in the field of machine learning-based aviation health management are reviewed.
Control Sciences. 2024;(3):3-19
pages 3-19 views

Control in Social and Economic Systems

A Human Capital Simulation Model in Innovation Projects

Beketov S.M., Pospelov K.N., Redko S.G.

Abstract

The main aspects of three concepts––human capital, innovation projects, and simulation modeling––are considered, and a simulation model is proposed to describe the role of human capital in innovation projects. This high-level abstraction model is intended to study the role of the social component in the organizational structure of an innovation project in a general context (at the level of an economic sector, an enterprise, or part of an enterprise). It is treated primarily as a tool for tracking the dynamics of projects considering the state of human capital of the system. The model consists of two main components, namely, a basic simulation model in system dynamics terms and an agent-based component of the model describing human capital dynamics. The model is a conceptual tool that requires calibration and refinement when being implemented in a particular organization.
Control Sciences. 2024;(3):20-31
pages 20-31 views

A Combined Management Model for Restructuring a Reproduction System

Gusev V.B.

Abstract

This paper considers a management model for a reproduction system with the synchronous change of the technological matrix during its restructuring. Such models can be characterized as models with combined (direct and indirect) control links. In the case of production resource reserves, the processes of changing control parameters and transforming technological links should be simultaneous. Invariants are obtained for the relationship between the volume of inputs and outputs of a multi-sector (diversified) economy. As a result, the formalized representation of the structural management model of a reproduction system is modified, and the linear reproduction model is replaced by a nonlinear one. The results of numerical calculations using this model and the real data of a diversified economy are presented. Based on the results, the obtained model is compared with the original restructuring model of a reproduction system.
Control Sciences. 2024;(3):32-41
pages 32-41 views

Information Technology in Control

ISAND: AN INFORMATION SYSTEM FOR SCIENTIFIC ACTIVITY ANALYSIS (IN THE FIELD OF CONTROL THEORY AND ITS APPLICATIONS)

Gubanov D.A., Kuznetsov O.P., Kurako E.A., Lemtyuzhnikova D.V., Novikov D.A., Chkhartishvili A.G.

Abstract

This paper describes the approaches underlying ISAND, an information system for scientific activity analysis in the field of control theory and its applications. ISAND is being developed at the Trapeznikov Institute of Control Sciences, the Russian Academy of Sciences. The ISAND ontology is oriented toward the representation and collection of knowledge in the field of control theory and its applications, namely, scientific knowledge (the ontology of control theory) and knowledge related to the scientific activity of agents (organizations, journals, conferences, and individual researchers) in this field. Based on this ontology, the ISAND architecture is a complex program system to collect, store, and analyze publications and their metadata from external sources. The ISAND algorithm for building the thematic profiles of scientific objects (publications, researchers, organizations, journals, and conferences), as well as ISAND text processing and network analysis capabilities, are presented. Finally, the main possibilities of using ISAND are considered.
Control Sciences. 2024;(3):42-65
pages 42-65 views

Control of Moving Objects and Navigation

A Local Path Planning Algorithm for Avoiding Obstacles in the Frenet Frame

Makarov M.I.

Abstract

This paper presents a local path planning algorithm in the coordinate system of the roadbed. The algorithm is based on varying initial trajectory points using the potential field method and ensuring the smooth resulting path in a new coordinate system. This algorithm is executed by minimizing an objective functional. The problem is solved with application to path planning for an unmanned transport platform: it is necessary to change the vehicle’s global smooth trajectory points in real time while maintaining smoothness and avoiding emerging obstacles. Compared to the Cartesian coordinate system, the new coordinate system is advantageous in terms of the execution time of the algorithm. The algorithm is implemented in Python. With a planning horizon being specified, this approach can be combined with various path-following algorithms that have no obstacle avoidance methods. Computer simulation results are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.
Control Sciences. 2024;(3):66-72
pages 66-72 views

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».