№ 3 (2024)

Обложка

Весь выпуск

Обзоры, прогнозы

Современные подходы к диагностике и прогнозированию технического состояния электромеханического привода летательного аппарата

Кулида Е.Л., Лебедев В.Г.

Аннотация

В связи с реализацией концепции электрических самолетов отмечена необходимость обеспечения высокой надежности электромеханических приводов, являющихся важными компонентами авиационных систем. Рассмотрен структурный состав электромеханического привода и виды его неисправностей. Приведен обзор методов диагностики неисправностей электромеханического привода, основанных либо на моделировании электромеханического привода, либо на анализе сигналов, поступающих в процессе функционирования электромеханического привода, а также гибридных методов, сочетающих в себе оба этих подхода. Исследованы преимущества, недостатки и трудности в применении различных подходов. Особое внимание уделено методам диагностики электромеханических приводов на основе глубокого обучения, которые позволяют в автоматическом режиме обрабатывать сигналы и реализовать комплексную диагностику неисправностей. Представлена концепция технического обслуживания авиационной техники, в частности электромеханических приводов, на основе оценки технического состояния и прогнозирования оставшегося срока полезного использования с целью предупреждения неисправностей до их появления. Для решения проблемы технического обслуживания летательных аппаратов на основе прогнозирования выделен ряд гибридных подходов. Приведен обзор отечественных разработок в области авиационной диагностики с применением машинного обучения.
Проблемы управления. 2024;(3):3-19
pages 3-19 views

Управление в социально-экономических системах

Имитационная модель человеческого капитала в инновационных проектах

Бекетов С.М., Поспелов К.Н., Редько С.Г.

Аннотация

Рассмотрены основные аспекты концепций человеческого капитала, инновационных проектов и имитационного моделирования, на основе чего предложена имитационная модель, описывающая роль человеческого капитала в инновационных проектах. Разработанная модель высокого уровня абстракции создана для исследования роли социального компонента в организационной структуре инновационного проекта в общем контексте (на уровне отрасли, предприятия, части предприятия) и рассматривается прежде всего как инструмент для отслеживания динамики проектов с учетом состояния человеческого капитала системы. Модель состоит из двух основных частей: базовой имитационной модели, выполненной на языке системной динамики, и агентного компонента модели, описывающего динамику человеческого капитала. Модель представляет собой концептуальный инструмент, требующий калибровки и доработки для применения к конкретной организации.
Проблемы управления. 2024;(3):20-31
pages 20-31 views

Модель реструктуризации системы воспроизводства с комбинированным управлением

Гусев В.Б.

Аннотация

Рассмотрена модель синтеза управления системой воспроизводства, учитывающая синхронное изменение технологической матрицы в процессе ее реструктуризации. Такой тип моделей можно характеризовать как модели с комбинированными (прямыми и косвенными) управляющими связями. В случае наличия резерва производственных ресурсов процессы изменения управляющих параметров и преобразования технологических связей должны происходить одновременно. Получены инварианты соотношений между объемами затрат и выпусков многоотраслевой экономики. Это позволило модифицировать формализованное представление модели структурного управления системой воспроизводства. В результате линейную модель воспроизводства потребовалось заменить нелинейной. Приведены результаты численных расчетов для предложенной модели, полученные с использованием реальных данных многоотраслевой экономики. На основе этих результатов проведен сравнительный анализ полученной модели и исходной модели реструктуризации системы воспроизводства.
Проблемы управления. 2024;(3):32-41
pages 32-41 views

Информационные технологии в управлении

ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА АНАЛИЗА НАУЧНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ (ИСАНД) В ОБЛАСТИ ТЕОРИИ УПРАВЛЕНИЯ

Губанов Д.А., Кузнецов О.П., Курако Е.А., Лемтюжникова Д.В., Новиков Д.А., Чхартишвили А.Г.

Аннотация

Представлено описание подходов, лежащих в основе разрабатываемой в ИПУ РАН Информационной системы анализа научной деятельности (ИСАНД) в области теории управления. Описана онтология ИСАНД, ориентированная на представление и сбор знаний в области теории управления: как научного знания (онтология теории управления), так и знаний, связанных с научной деятельностью агентов в данной области (организаций, журналов, конференций и отдельных исследователей). Дана схема построенной на основе онтологии архитектуры ИСАНД как сложного программного комплекса, обеспечивающего сбор, хранение и анализ публикаций и их метаинформации, которые поступают из внешних источников. Описан алгоритм построения тематических профилей научных объектов (публикаций, ученых, организаций, журналов, конференций), описаны осуществляемые при помощи ИСАНД процессы обработки текстов и возможности сетевого анализа. Описаны основные возможности использования ИСАНД.
Проблемы управления. 2024;(3):42-65
pages 42-65 views

Управление подвижными объектами и навигация

Алгоритм локального планирования пути для объезда препятствий в путевых координатах

Макаров М.И.

Аннотация

Представлен алгоритм локального планирования пути в системе координат дорожного полотна. Он основан на варьировании точек исходной траектории с применением метода потенциального поля и обеспечения гладкости получаемого пути относительно новой системы координат. Реализация алгоритма основывается на решении задачи минимизации целевого функционала. Рассматривается решение задачи применительно к планированию пути беспилотной транспортной платформы, для чего требуется изменять участки заранее подготовленной гладкой траектории движения транспортного средства в режиме реального времени с учетом возникающих препятствий и с сохранением гладкости. Использование новой системы координат дает преимущество во времени выполнения алгоритма по сравнению с его работой в декартовой системе координат. Алгоритм реализован на языке Python. Выделение горизонта планирования позволяет сочетать предложенный подход с различными алгоритмами следования по пути, которые сами по себе не реализуют методы обхода препятствий. Численное моделирование выполнено для характерных примеров, по которым можно оценить эффективность предложенного алгоритма.
Проблемы управления. 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».