Аннотация: Управление роем роботов является одной из важнейших проблем беспилотной робототехники. В статье предлагается архитектура частично централизованной системы, позволяющей управлять роем роботов с помощью одного пульта, координируя весь рой как единую сущность. Предложенная система интегрирует внутригрупповую коммуникацию, алгоритм на основе протокола локального голосования для поддержания формации, метод преодоления разрывов соединения части роботов с пультом и алгоритм борьбы с шумами. Проведенные эксперименты демонстрируют эффективность предложенной системы даже в сложных и непредсказуемых условиях.

Аннотация: Для лучшего регулирования скорости вращения бесщеточных двигателей постоянного тока (БДПТ) предложен метод настройки параметров ПИД регулятора на основе метаэвристического алгоритма 3S Optimizer (3SO). БДПТ составляют достойную конкуренцию приводам переменного тока благодаря отсутствию щеток и коллектора. Электронная коммутация двигателя обеспечивает высокую скорость работы, а поведение контролируется цифровыми системами. Точность управления скоростью БДПТ имеет первостепенное значение для обеспечения эффективности работы оборудования, приборов и изделий, в которые встроен двигатель. ПИД регуляторы широко используются в промышленных приложениях благодаря своей эффективности, простоте и универсальности. Однако эмпирические стратегии настройки параметров ПИД регуляторов не всегда являются оптимальными. Для тонкой настройки предложено множество методов, основанных на метаэвристических алгоритмах, позволяющих системе управления обучаться и корректировать параметры в режиме реального времени, эффективно реагируя на изменения окружающе й среды. Метод, предложенный в настоящей работе, основан на недавно предложенном метаэвристическом алгоритме 3SO. Метод решает проблемы медленной сходимости и низкой точности, которые характерны для традиционных методов настройки ПИД регуляторов. В качестве целевой функции оптимизаци и выбран интеграл от квадрата ошибки. В качестве ограничений выбраны следующие параметры: перерегулирование, время переходного процесса и время нарастания. Ограничения включены в целевую функцию в качестве штрафов. Таким образом, задача минимизации функции с ограничениями сведена к задаче поиска минимума функции без ограничений. Программа оптимизации ПИД регулятора реализована в среде MATLAB/Simulink. Для моделирования использованы блоки двигателя БДПТ "Permanent Magnet Synchronous Machine" и блок инвертора "Universal Bridge". Проведенные эксперименты, в которых участвовали ПИД регулятор с неоптимизированными параметрами и регуляторы, оптимизированные алгоритмом 3SO и генетическим алгоритмом, показали превосходство алгоритма 3SO.

Аннотация: Рассматриваются задачи преобразования заданной нелинейной динамической системы к линейной системе (редуцированной модели) специального вида и приложения полученного результата к решению одной из задач функционального диагностирования — обнаружению дефектов. Преобразование реализуется на основе производной Ли, в результате чего получается линейная модель специального вида, не чувствительная к внешним возмущениям, обеспечивающая линейность уравнения для динамики ошибки, что важно для решения ряда практических задач. При решении задачи диагностирования используются интервальные наблюдатели, достоинством которых является возможность эффективного учета большого числа неопределенностей, возможных в исходной системе: внешних возмущений, шумов измерений, параметрических неопределенностей. Интервальный наблюдатель строится на основе полученной модели, которая с помощью производной Ли вначале ищется в идентификационной канонический форме. Затем она преобразуется к жордановой канонической форме с отрицательными собственными числами, поскольку последняя обладает свойствами, необходимыми для корректной работы интервального наблюдателя. Интервальный диагностический наблюдатель формирует две невязки так, что при отсутствии дефектов значения одной из них являются неположительными, второй — неотрицательными, т. е. если дефекты, на обнаружение которых рассчитан наблюдатель, в системе отсутствуют, то число нуль находится между этими значениями. Случай, когда нуль не попадает между этими значениями, квалифицируется как появление дефекта. Теоретические результаты иллюстрируются примером модели электропривода, где решается задача обнаружения дефекта, вызванного изменением активного сопротивления обмотки двигателя из-за его перегрева. При этом учтено, что если сопротивление меняется в допустимых пределах, это не квалифицируется как дефект. Проведенное на основе пакета MATLAB моделирование исходной системы и построенного наблюдателя подтвердило правильность принятых допущений и теоретических построений.

Аннотация: Рассматривается один из возможных вариантов решения проблемы мониторинга начала процесса подготовки землетрясения (ППЗ), основанный на совместном анализе сейсмоакустических и сейсмических сигналов. В целях проведения экспериментов для контроля начала ППЗ построена сеть станций, в которых для получения сейсмической и сейсмоакустической информации из глубинных пластов Земли в качестве канала связи использовались стволы законсервированных нефтяных скважин (1500...5000 м). Установлено, что при фильтрации сейсмических сигналов при применении традиционных технологий теряются информативные признаки, которые возникают в начале ППЗ. Также установлено, что по оценкам дисперсии помехи и взаимнокорреляционной функции между полезным сейсмоакустическим сигналом и ее помехой надежно регистрируется начало ППЗ. Показано, что в течение некоторого времени по тем же характеристикам сейсмических сигналов имеется возможность повторно регистрировать продолжение ППЗ. На основе указанных информативных признаков о начале ППЗ предложена гибридная интеллектуальная система, с помощью которой на основе комбинации сигналов, полученных от сейсмостанций, формируется информация, позволяющая выявить зоны очага ожидаемого землетрясения. Было установлено, что при фильтрации сейсмических сигналов в традиционных сейсмостанциях теряются информативные признаки, которые возникают в период начала ППЗ.