CC BY
73
05.13.00 ИНФОРМАТИКА, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И УПРАВЛЕНИЕ
05.13.00 УДК 681.32
ОПРЕДЕЛЕНИЕ РАССТОЯНИЯ С ПОМОЩЬЮ УЛЬТРАЗВУКОВОГО ДАТЧИКА НА ОСНОВЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПЛАТФОРМЫ
© 2018
Аркадий Валентинович Давыдов, кандидат технических наук, старший преподаватель кафедры «Конструкция и проектирование двигателей» ФГБОУ ВО «Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)», Москва (Россия)
Марина Валерьевна Максимова, кандидат педагогических наук, доцент кафедры «Гуманитарные и естественнонаучные дисциплины» Волжский филиал ФГБОУ ВО «Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ)», Чебоксары (Россия) Ольга Валентиновна Михайлова, доктор технических наук, доцент, профессор кафедры «Инфокоммуникационные технологии и системы связи» ГБОУ ВО «Нижегородский государственный инженерно-экономический университет», Княгинино (Россия)
Борис Иванович Семенов, старший преподаватель кафедры «Гуманитарные и естественнонаучные дисциплины» Волжский филиал ФГБОУ ВО «Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ)», Чебоксары (Россия)
Аннотация
Введение: определенной проблемой при эксплуатации оборудования и транспортных средств является объективный контроль поставарийного состояния объекта и восстановление событийной картины. Материалы и методы: рассматриваются различные методы объективного контроля оборудования на основе распределенной интеллектуальной платформы для элементов автоматики, а также используется методика оценки ситуационного восстановления событий. Для выполнения поиска был использован метод минимакса, при котором наибольшее из значений членства входных функций отображается в соответствующей выходной функции, а также применены методы определения лингвистических переменных и правил. Результаты: представлены результаты разработки интеллектуальной платформы для элементов автоматики с использованием датчиков реального времени, основанных на микроконтроллере обработки нечетких множеств.
Обсуждение: проведен анализ возможности реализации интеллектуального ультразвукового датчика расстояния на основе нечеткой логики, выдвинуты требования к проекту. Рассмотрена конструкция ультразвукового датчика UB500-18GM75. Разработана структурная и принципиальная схемы. Составлена схема определения нечеткого множества для датчика расстояния, таблица нечетких правил и правила фаззификации для системы. На основании этого была построена блок-схема алгоритма работы интеллектуального датчика на микроконтроллере нечеткой логики. В микроконтроллере HCS12 упрощен процесс дефаззификации, который позволяет для каждой выходной функции с нечеткой логикой сопоставить одно значение.
Заключение: разработана структурная и принципиальная схемы интеллектуального датчика, описан механизм работы датчика с накопителем на SD-карте. Выбран и описан микроконтроллер нечеткой логики MC9S12DP256B фирмы Motorola для проектируемого интеллектуального датчика, рассмотрены особенности разработки алгоритма управляющей программы для контроллера нечеткой логики. Составлена схема определения нечеткого множества для датчика расстояния, таблица нечетких правил и правила фаззификации для системы. Были проведены расчеты, необходимые для оценки режима работы датчика. Найдены объемы буфера для работы флэш-карты и микроконтроллера, произведен расчет потребляемого тока, мощности, среднеквадратичного напряжения и чувствительности.
Ключевые слова: датчик реального времени, интеллектуальный датчик, интеллектуальная платформа, конфигурирование, лингвистическая переменная, микроконтроллер, нечеткая логика, нечеткое множество, точность измерений, ультразвуковой датчик, фаззификация, функция принадлежности, SD-карта.
Для цитирования: Давыдов А. В., Максимова М. В., Михайлова О. В., Семенов Б. И. Определение расстояния с помощью ультразвукового датчика на основе интеллектуальной платформы // Вестник НГИЭИ. 2018. № 12 (91). С. 5-15.
DETERMINATION OF DISTANCE BY ULTRASONIC SENSOR ON THE BASIS
OF INTELLIGENT PLATFORM
© 2018
Arkady Valentinovich Davydov, Ph. D. (Engineering), assistant professor of the chair «Engine design and engineering» FSBEIHE «Moscow Aviation Institute (National Research University)», Moscow (Russia) Marina Valerevna Maksimova, Ph. D. (Pedagogy), associate professor of the chair «Humanities and Natural Sciences» Volzhsky branch of the Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education «Moscow Automobile and Road Construction Technical University (MADI)», Cheboksary, (Russia) Olga Valentinovna Mikhailova, Dr. Sci. (Engineering), associate professor, professor of the chair «Infocommunication Technologies and Communication Systems» State budgetary educational institution of higher professional education «Nizhny Novgorod state engineering-economic university», Knyaginino, (Russia) Boris Ivanovich Semenov, assistant professor of the chair «Humanities and Natural Sciences» Volzhsky branch of the Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education «Moscow Automobile and Road Construction Technical University (MADI)», Cheboksary (Russia)
Abstract
Introduction: A certain problem in the operation of equipment and vehicles is the objective control of the post-critical state of the object and the restoration of the event picture.
Materials and methods: Various methods of equipment objective control based on a distributed intelligent platform for automation elements are considered, and also the technique of assessment of situational event recovery is used. Results. The results of the development of an intelligent platform for elements using real-time sensors and microcontroller-based processing of fuzzy sets are presented. For performance of the search the minimax method was used in which the greatest of the input functions is displayed in the corresponding output function, as well as methods for determining linguistic variables and rules are applied.
Discussion: The analysis of a possibility of realization of the intelligent ultrasonic distance sensor based on fuzzy logic is carried out; the requirements to the project are made. The design of the ultrasonic UB500-18GM75 sensor is considered. The structural and basic schemes are developed. A scheme has been drawn up for determining a fuzzy set for a distance sensor, a table of fuzzy rules, and fuzzification rules for a system. Based on this, a flowchart of an intelligent sensor on a fuzzy microcontroller was built. In HCS12 microcontroller the defuzzification process is simplified which allows matching one value for each output function with fuzzy logic.
Conclusion: The structural and schematic diagrams of the intelligent sensor have been developed; the mechanism of the sensor operation with the drive on the SD card has been described. Motorola MC9S12DP256B microcontroller for the projected intelligent sensor was selected and described, the features of the development of control program algorithm for a fuzzy logic controller were considered. A scheme has been drawn up for determining a fuzzy set for a distance sensor, the table of fuzzy rules, and fuzzification rules for a system. Calculations were carried out that are necessary for evaluating the operation mode of the sensor. Buffer volumes for flash card and microcontroller operation are found; current consumption, power, voltage and sensitivity are calculated.
Key words: real-time sensor, intelligent sensor, intelligent platform, configuration, linguistic variable, microcontroller, fuzzy logic, fuzzy set, measurement accuracy, ultrasonic sensor, fuzzification, function of accessory, SD card.
For citation: Davydov A. V., Maksimova M. V., Valentinovna M. O., Semenov B. I. Determination of distance by ultrasonic sensor on the basis of intelligent platform // Bulletin NGIEI. 2018. № 12 (91). P. 5-15.
Введение
Измерительные приборы являются важнейшими компонентами систем управления технологическими объектами и производством. Из простейших
средств определения текущих параметров измеряемых величин, постепенно превращаются в многофункциональные средства автоматизации, которые решают еще и целый ряд задач по диагностике, пре-
образованию измерительной информации, выполнению простых алгоритмов управления и т. д. [1].
Многофункциональность измерительных приборов появилась впоследствии оснащения их встроенным микроконтроллером, это стало допустимо благодаря развитию микроэлектронных технологий, а именно - увеличению быстродействия, повышению энергоэффективности.
Актуальным является тот факт, что автономность одного датчика при определенных условиях позволяет регистрацию внешних параметров даже в режиме разрушения системы. То есть в момент разрушения системы и при наличии соответствующих источников питания датчик становится определенным резервным регистрирующим устройством.
В качестве датчика измерений расстояний в промышленных условиях применяются ультразвуковые измерительные приборы различного типа, принцип действия которых основан на измерении отраженного излучения импульсов ультразвука от объекта измерения. Одним из простых примеров таких устройств являются пьезорезистивные преобразователи, выступающие в роли излучателя и приемника [2; 3].
Основной принцип действия определения расстояния включает следующие шаги:
1) излучение импульса преобразователем на частоте ультразвука;
2) получение датчиком отраженного импульса от объекта;
3) определение разности времени между моментом излучения импульса и моментом получения отраженного импульса, деленное на два (двойное прохождение импульса).
Контроль процесса измерения и настройка параметров измерительного оборудования производится микроконтроллером, который обеспечивает высокую линейность измерений.
Противоречием при регистрации и обработке является темп измерений, поэтому оптимальную частоту таймера выбирают исходя из критерий помехоустойчивости и затухания ультразвуковых колебаний в воздухе. Теоретически обоснованная оптимальная чистота составляет 40 кГц.
Структурная схема ультразвукового измерительного устройства на базе UB500-18GM75 представлена на рисунке 1 [3; 4].
Рис. 1. Типовая блок-схема ультразвукового датчика с совмещёнными излучателем и приёмником Fig. 1. Typical flowchart of the ultrasonic sensor with the combined emitter and receiver
Отраженный эхо-сигнал вычисляется с интервалом измерений точностью не менее 1 мкс (или 1,085 мкс для датчиков, управляемых микроконтроллером по типовым интерфейсам), что сопоставимо с физической разрешающей способностью по дальности 0,172 мм или 0,186 мм. Датчики данной серии имеют в своем составе 12-разрядный ЦАП, максимально разрешающая способность которого сохраняется, если диапазон измерения (расстояние между ближней (А1) и дальней (А2) границей) не превышает 4096x0,172 = 705 мм (или 4096x0,186 = 762 мм).
Для определения абсолютной точности измерений ультразвукового измерительного прибора должны быть приняты во внимание внешние факторы:
- температура окружающей среды;
- входное атмосферное давление;
- относительная влажность среды;
- турбулентность воздушной или иной среды;
- градиент температуры окружающей среды или воздуха в динамике.
Общий показатель ошибки соответствия не должен превышать 2 % при воспроизводимости результатов и 0,2 % линейности.
Устойчивость к ударам. Согласно требованиям стандарта 1ЕС_60068_2_27, рассматриваемые ультразвуковые измерительные приборы, по результатам проведенного тестирования, отвечают требованиям устойчивости к ударным воздействиям.
Характеристики проводимого тестирования ударной устойчивости:
- 6 ударов в каждом направлении вдоль трех ортогональных осей (6 тестов);
- форма импульсов - полусинусоида;
- пиковое ускорение 30g;
- длительность импульсного воздействия
11 мс.
Устойчивость к вибрации. В соответствии с требованиями стандарта 1ЕС_60068_2_6 также проведено исследование на вибрационную устойчивость.
Характеристики проводимого тестирования вибрационной устойчивости:
- вибрационные воздействия вдоль трех ортогональных осей;
- диапазон частот 10...55 Гц;
- амплитуда виброперемещения 1 мм;
- длительность каждого воздействия - 30 минут.
Из представленного анализа, разработка интеллектуальной платформы, удовлетворяющей требованиям современных систем объективного контроля, систем анализа ситуаций разрушения, систем управления и управляющих систем, является актуальной.
Материалы и методы
Для решения поставленной задачи были рассмотрены методы объективного контроля оборудования на основе распределенной интеллектуальной платформы для элементов автоматики. Приведена методика оценки ситуационного восстановления событий.
Для выполнения поиска был использован метод минимакса, методы определения лингвистических переменных и правил, которые основываются на работах известных ученых И. З. Батыршина, А. В. Леоненкова, Г. Э. Яхъяева, А. Пегата, А. А. Ускова [5; 6; 7; 8; 9].
Результаты и обсуждения
Актуальность исследования реализации интеллектуальной платформы и использованные методы известных ученых формируют четкое представление о требованиях и формах представления исследуемой проблемы.
На основе проведенного анализа работы ультразвуковых измерительных приборов разработана общая структурная схема интеллектуального датчика, представленная на рисунке 2 [10].
В качестве ультразвукового измерительного прибора будем использовать рассмотренный выше датчик иВ500-180Ы75.
Рис. 2. Общая структурная схема интеллектуального датчика Fig. 2. The general structural diagram of the intelligent sensor
В структуру интеллектуального датчика входят следующие функциональные узлы: ГТИ - генератор тактовых импульсов, ДРВ - датчик реального времени, МК - микроконтроллер, УЗД - ультразвуковой датчик, FLASH - накопитель флэш-карта и УСС КС - устройство сопряжения и связи контрольной системы систем.
Сбор информации будет производиться на флэш-карту формата SD, работающей по популярному цифровому интерфейсу SPI.
Важным дополнением для организации интеллектуальной платформы для ультразвукового измерительного прибора является микроконтроллер [11], реализующий нечеткие правила, блок-схема которого представлена на рисунке 3.
Рис. 3. Общая структура микроконтроллера нечеткой логики с управляемым интеллектуальным датчиком Fig. 3. The general structure of the fuzzy logic microcontroller with the controlled intelligent sensor
Основу микроконтроллера составляют блоки фаззификации, решений, дефаззификации, а также база знаний [11].
Блок фаззификации выполняет преобразование четких величин в нечеткие величины, значения которых предварительно определены в базе знаний как лингвистические переменные.
Блок решений предназначен для преобразования нечетких входных данных согласно нечетким условным правилам, определенным в базе знаний, для преобразования в сигналы управления, имеющие также нечеткий характер.
Блок дефаззификации предназначен для преобразования нечетких данных (как лингвистических переменных) от блока решений в четкую величину, которая используется для управления объектом.
Значения критических состояний, полученных при измерении расстояния рабочего органа до препятствия, фиксируются и заносятся в таблицу. Пример такой критической ситуации: значение расстояния при аварии или предаварийной ситуации 30 мм, возможен сбой. Для интеллектуального датчика: сбой и его априорная регистрация может быть в данном случае как просто получение сбоя, так и не выход на сбой при измерении расстояния: события здесь предсказываются с некоторой долей вероятности (рангом).
В проектируемой системе входная переменная - расстояние до препятствия, которое показывает ультразвуковой измерительный прибор. Опреде-
ленные интервалы для входной лингвистической переменной формируются из минимальных и максимальных значений сигналов ультразвукового датчика [12].
По техническим характеристикам определим входную лингвистическую переменную «Расстояние до препятствия» имеет пределы допустимых значений от 30 до 350 мм. На рисунке 4 представлены результаты измерения расстояния в критически опасной зоне.
До 35 мм нет полной уверенности, что сбой состоится и его надо фиксировать (например, значение расстояния 110 мм соответствует категории «предсбойной ситуации» с рангом, равным 0,9). Однако спектру от 40 мм до 100 мм можно присвоить ранг 1, т. е. при этих значениях сбой будет однозначно.
После значения 120 мм сбой считается измеренным, но пока не состоявшемся, так как расстояние, соответствующее термину «сбой», должно находиться в спектре ранга от 0 до 1. Данный факт формирует сигнал регистрации «предсбойной ситуации». И чем больше величина расстояния, тем меньше становится его принадлежность к соответствующему терму, тем ранг будет стремиться к 0 и частота регистрируемых выходных сигналов датчика увеличивается.
В результате определено нечеткое множество, отражающее понятие сбоя для всего диапазона измерений датчика [13].
Рис. 4. Схема определения нечеткого множества для датчика расстояния Fig. 4. Diagram of the fuzzy set definition for the distance sensor
Степень принадлежности нечетким правилам определяется так называемой функцией принадлежности М(Ц), где L - измеренное датчиком значение расстояния [14]. В нашем случае значению расстояния 120 мм можно задать степень принад-
лежности к терму «Очень близко», а к терму «Близко» - 240 мм (рис. 3.).
В таблице 1 представлены фиксируемые связи между входными и выходными параметрами нечетких правил.
Таблица 1. Таблица нечетких правил ультразвукового датчика расстояния Table 1. Table of the fuzzy rules of the ultrasonic distance sensor
Измере ния датчика / Sensor measurements
Близко / Close Очень близко / Very close Авария / Crash
Фиксация измерения/ Measurement fixation
Особое/Special
Обычное/ Ordinary Не фиксировать/ Do not fix
Регистрация/ Check in Нет регистрации/
No registration Нет регистрации/ No registration
Регистрация/
Check in Регистрация/ Check in Нет регистрации/ No registration
Регистрация/
Check in Регистрация/ Check in Нет регистрации/ No registration
Ось ординат предназначена для определения того, что максимальное значение функции членства не может превышать максимального значения для внутреннего регистра микроконтроллера нечеткой логики. По оси абсцисс значения соответствуют оценке членства множества, полученной от модуля предварительной обработки: оценка 0 указывает на
отсутствие членства, значение 0,9 выражает абсолютное присутствие участия, позволяющее совместить оценку членства с числовым форматом регистра микроконтроллера нечеткой логики. Процесс фаззификации заканчивается тем, что получается одна или несколько входных функций членства с соответствующими им значениями. Применяется
конкретный набор правил, отображаются и преобразуются нечеткие входные функции в нечеткие выходные функции [15].
На рисунке 5 представлены пять нечетких выходных функций членства для ультразвукового дат-
чика, где первая функция соответствует состоянию
- «нет регистрации», вторая - «регистрация», третья
- «регистрация на низкой частоте», четвертая - «регистрация на высокой частоте» и пятая - «регистрация на повышенной частоте».
Рис. 5. Выходные функции членства Fig. 5. Element Output Functions
В микроконтроллере нечеткой логики HCS12 упрощен процесс дефаззификации, который позволяет для каждой выходной функции с нечеткой логикой сопоставить одно значение. Для преобразова-
ния входных в выходные переменные в интеллектуальной платформе используются девять правил фаз-зификации, результаты представлены в таблице 2 [16].
Таблица 2. Правила фаззификации ультразвукового датчика расстояния Table 2. Fuzzy Rules for Ultrasonic Distance Sensor
Значения для профиля поведения / Values for the action profile
Значения для ключевых слов / Keyword Values
Выходные величины / Output values
Низкое/
Low Низкое/
Low Низкое/
Low Среднее/ Average Среднее/ Average Среднее/ Average Высокое/ High Высокое/
High Высокое/ High
Низкое / Low
Среднее/ Average Высокое/
High Низкое/
Low Среднее/ Average Высокое/
High Низкое/
Low Среднее/ Average Высокое/ High
Нет регистрации/ No registration Низкая частота регистрации/ Low frequency of registration Регистрация на высокой частоте/ Average frequency of registration Низкая частота регистрации/ Low frequency of registration Средняя частота регистрации/ Average frequency of registration Регистрация на высокой частоте/ Registration at high frequency Средняя частота регистрации/ Average frequency of registration Регистрация на высокой частоте/ Registration at high frequency Регистрация на повышенной частоте/ Registration at increased frequency
Выполнение поиска осуществляется с использованием метода минимакса, то есть наибольшее из значений членства входных функций отображается в соответствующей выходной функции. Применение и выборка входных лингвистических переменных обнаруживаются по правилам, где выходная функция имеет более двух значений. В этом случае получается наименьшее значение. Далее, используя все выходные функции и соответствующие значения членства, производится процесс дефаззификации, вычисляется центральное выходное значение и выборка режима фиксации измерений ультразвукового датчика. Полученные значения выходных функций умножаются на значения членства, вычисленные по девяти правилам, результаты складываются и сумма делится на число членов (терм). Конечное числовое значение и соответствующее сообщение отправляется на флеш-карту памяти, чтобы зарегистрировать ситуацию или событие администратору о состоянии события [16].
Недостатком управления для инженеров является трансляция алгоритмов и проектов нечеткой логики на язык программирования и обратно, а также их динамического изменения и коррекции
[17].
Когда код переведен на требуемый язык программирования, можно преобразовывать программу в код для конкретного микроконтроллера. Этот код программируется отдельно от датчика (т. е. предполагаем, что датчик является не интеллектуальный), а затем готовая база решений вносится в ПЗУ микроконтроллера, и датчик начинает работать по записанной программе. Для внесения изменений в программу работающего датчика она переписывается заново [18; 19; 20; 21].
Заключение
При проектировании интеллектуальной платформы для ультразвукового датчика расстояния как элемента устройства автоматики на базе контроллера нечеткой логики выявились следующие недостатки:
- большие габаритные размеры флэш-карты, вызванные большим количеством линий в стандарте SD;
- большие габаритные размеры микроконтроллера не удовлетворяют габаритам интеллектуального датчика;
- объем выделяемой памяти для регистрации расстояния, ограничивающего время регистрации, недостаточен.
Составлена схема определения нечеткого множества для датчика расстояния, таблица нечетких правил и правила фаззификации для системы. На основании этого была построена блок-схема алгоритма работы интеллектуального датчика на микроконтроллере нечеткой логики. Также были выявлены некоторые недостатки при проектировании интеллектуальной платформы для датчика.
Интеллектуальный датчик на основе нечеткой логики может применяться в приборостроении, автомобильной и авиационной промышленности.
В приборостроении датчик может использоваться в системах объективного контроля и в системах повышения надежности АСОИУ.
В системах объективного контроля (в приборостроении) датчик может быть применен совместно с автоматизированной системой диагностики и обработки информации для последующего восстановления картины события работы прибора.
В статье был проведен анализ возможности реализации интеллектуальной платформы для ультразвукового датчика расстояния на основе нечеткой логики, выдвинуты требования к проекту, определены недостатки составляющих интеллектуальной платформы для развития технологии.
Было описано назначение проектируемой платформы для датчика и ее основные характеристики. Рассмотрена конструкция платформы датчика, составлена и подробно описана структурная схема платформы ультразвукового датчика. Составлена схема определения нечеткого множества для датчика расстояния, таблица нечетких правил и правила фаззификации для системы.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Котюк А. Ф. Датчики в современных измерениях. М. : Радио и связь, 2006. 235 с.
2. Бейлина Р. А., ГрозбергЮ. Г., Довгяло Д. Микроэлектронные датчики. Новополоцк : ПГУ, 2001. 270 с.
3. Осадчий Е. П. Проектирование датчиков для измерения механических величин : учебное пособие. М. : Машиностроение, 1979. 300 с.
4. Джексон Р. Г. Новейшие датчики / Под ред. В. В. Лучинина. М. : Техносфера, 2007. 246 с.
5. Батыршин И. З. Основные операции нечеткой логики и их обобщения. Казань : Отечество, 2001.
100 с.
6. Леоненков А. В. Нечёткое моделирование в среде MATLAB и fuzzy TECH. СПб. : БХВ-Петербург, 2003. 736 с.
7. Яхъяева Г. Э. Нечеткие множества и нейронные сети: учебное пособие. 2-е изд., испр. М. : Интернет-Ун-т Информ. Технологий: Бином. Лаборатория знаний, 2012. 315 с.
8. Пегат А. Нечеткое моделирование и управление. М. : Бином. Лаборатория знаний, 2009. 798 с.
9. Усков А. А. Системы с нечеткими моделями объектов управления. Монография. Смоленск : СФРУК, 2013.153 с.
10. Семенов Б. И., Максимова М. В. Интеллектуальная платформа для устройств автоматики // Нигма-туллинские чтения-2018: сборник научных трудов по итогам международной научной конференция. Том 1. Казань : Изд-во АН РТ, 2018. С. 151-154.
11. Фрунзе А. В. Микроконтроллеры? Это же просто! Т. 1. М. : ООО «ИД Скимен», 2002. 336 с.
12. Костиков В. Г., Парфенов Е. М., Шахнов В. А. Источники электропитания электронных средств. Схемотехника и конструирование : учебник для вузов. 2-е изд. М. : Телеком, 2001. 344 с.
13. Ранеев Г. Г. Интеллектуальные средства измерений : учебник для студ. высш. учеб. заведений. М. : Издательский центр «Академия», 2011. 272 с.
14. Пегат А. Нечеткое моделирование и управление. М. : Бином. Лаборатория знаний, 2013. 798 с.
15. Гитман М. Б., Столбов В. Ю., Гилязов Р. Л. Управление социально-техническими системами с учетом нечетких предпочтений. М. : ЛЕНАНД, 2011. 272 с.
16. Заде Л. А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М. : Мир, 1976. 166 с.
17. Круглов В. В., Дли М. И. Интеллектуальные информационные системы: компьютерная поддержка систем нечеткой логики и нечеткого вывода. М. : Физматлит, 2002. 198 с.
18. Круглов В. В., Дли М. И., Голунов Р. Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. М. : Физ-матлит, 2001. 221 с.
19. Труды института системного программирования, 1999. Том 1. / Под ред. В. П. Иванникова. М. : Био-информсервис, 2000. 124 с.
20. Zhdanov A. A. About an Autonomous Adaptive Control Methodology // ISIC/CIRA/(ISAS'98), NIST, Gai-thersburg, Maryland. September 14-17, 1998, P. 227-232.
21. Zhdanov A. A., Vinokurov A. N. Emotions Simulation in Methodology of Autonomous Adaptive Control // Proceedings of ISIC'99/ISAS'99, 1999.
Дата поступления статьи в редакцию 8.10.2018, принята к публикации 6.11.2018.
Информация об авторах: Давыдов Аркадий Валентинович, кандидат технических наук, старший преподаватель кафедры «Конструкция и проектирование двигателей»
Адрес: ФГБОУ ВО «Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)», 125993, Россия, Москва, Волоколамское шоссе, д. 4, A-80, ГСП-3 E-mail: [email protected] Spin-код: 4837-3191
Максимова Марина Валерьевна, кандидат педагогических наук, доцент кафедры «Гуманитарные и естественнонаучные дисциплины»
Адрес: Волжский филиал федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ)», 428000, Россия, Чебоксары, пр. Тракторостроителей, д. 101, корп. 30 E-mail: [email protected] Spin-код: 9096-4801
Михайлова Ольга Валентиновна, доктор технических наук, доцент,
профессор кафедры «Инфокоммуникационные технологии и системы связи»
Адрес: Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
«Нижегородский государственный инженерно-экономический университет», 606340, Россия, Княгинино,
ул. Октябрьская, д. 22а
E-mail: [email protected]
Spin-код: 9437-0417
Семенов Борис Иванович, старший преподаватель кафедры «Гуманитарные и естественнонаучные дисциплины»
Адрес: Волжский филиал федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ)», 428000, Россия, Чебоксары, пр. Тракторостроителей, д. 101, корп. 30 E-mail: [email protected]
Заявленный вклад авторов: Давыдов Аркадий Валентинович: разработка конструкции интеллектуальной платформы. Максимова Марина Валерьевна: научное руководство проектом, подготовка текста статьи. Семенов Борис Иванович: получение экспериментальных данных, подготовка текста статьи. Михайлова Ольга Валентиновна: анализ и дополнение текста статьи.
Все авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.
REFERENCES
1. Kotyuk A. F. Datchiki v sovremennyh izmereniyah [Sensors in modern dimensions]. Moscow : Radio and Communication. 2006. 235 p.
2. Beilina R. A., Grozberg Yu. G., Dovgyalo D. A. Mikroelektronnye datchiki [Microelectronic Sensors]. Novopolotsk : PSU. 2001. 270 p.
3. Osadchy E. P. Proektirovanie datchikov dlya izmereniya mekhanicheskih velichin [Designing sensors for measuring mechanical quantities]. Tutorial. Moscow : Mashinostroenie. 1979. 300 p.
4. Jackson R. G. Novejshie datchiki [Newest sensors], In Luchinina V. V. (ed.) Moscow : Tekhnosfera. 2007.
246 p.
5. Batyrshin I. Z. Osnovnye operatsii nechetkoj logiki i ih obobshcheniya [Basic operations of fuzzy logic and their generalization]. Kazan : Fatherland. 2001. 100 p.
6. Leonenkov A. V. Nechyotkoe modelirovanie v srede MATLAB i fuzzy TECH [Fuzzy simulation in MAT-LAB and fuzzy TECH]. Saint-Petersburg: BHV-Petersburg. 2003. 736 p.
7. Yakhyayeva G. E. Nechetkie mnozhestva i nejronnye seti: uchebnoe posobie [Fuzzy sets and neural networks: study guide]. 2-nd ed. Rev. Moscow : Internet-University Inform. Technology: Bean. Laboratory of knowledge. 2012.315 p.
8. Pegat A. Nechetkoe modelirovanie i upravlenie [Fuzzy modeling and control]. Moscow : Beanom. Laboratory of Knowledge. 2009. 798 p.
9. Uskov A. A. Sistemy s nechetkimi modelyami ob'ektov upravleniya. Monografiya. [Systems with fuzzy models of control objects. Monograph]. Smolensk : SFRUK. 2013. 153 p.
10. Semenov B. I., Maximova M. V. Intellektual'naya platforma dlya ustrojstv avtomatiki [Intellectual platform for automation devices], Nigmatullinskie chteniya-2018: sbornik nauchnyh trudov po itogam mezhdunarodnoj nauch-noj konferenciya [Nigmatull readings-2018: a collection of scientific papers on the results of the international scientific conference], Kazan : Publishing House of the Academy of Sciences of the Republic of Tatarstan. 2018. Vol. 1. pp.151-154.
11. Frunze A. V. Mikrokontrollery? Eto zhe prosto! [Microcontrollers? It's easy!] Vol. 1. Moscow : LLC «ID Skimen». 2002. 336 p.
12. Kostikov V. G., Parfenov E. M., Shakhnov V. A. Istochniki elektropitaniya elektronnyh sredstv. Shemo-tekhnika i konstruirovanie: uchebnik dlya vuzov. [Sources of electronic power. Circuit design and engineering. Textbook for universities]. 2-nd ed. Moscow : Telecom. 2001. 344 p.
13. Raneev G. G. Intellektual'nye sredstva izmerenij: uchebnik dlya stud. vyssh. ucheb. zavedenij [Intellectual measurement tools: a textbook for students. higher studies Institutions]. Moscow : Publishing Center «Academy». 2011.272 p.
14. Pegat A. Nechetkoe modelirovanie i upravlenie [Fuzzy modeling and control]. Moscow : Beanom. Laboratory of Knowledge. 2013. 798 p.
15. Gitman M. B, Stolbov V. Yu., Gilyazov R. L. Upravlenie social'no-tehnicheskimi sistemami s uchetom ne-chetkih predpochtenij [Management of socio-technical systems, taking into account fuzzy preferences]. Moscow : LENAND. 2011. 272 p.
16. Zadeh L. A. Ponyatie lingvisticheskoj peremennoj i ego primenenie k prinyatiyu priblizhennyh reshenij [The concept of a linguistic variable and its application to making approximate decisions]. Moscow: The World, 1976. 166 p.
17. Kruglov V. V., Dli M. Intellektual'nye informacionnye sistemy: komp'yuternaya podderzhka sistem ne-chetkoj logiki i nechetkogo vyvoda [Intelligent information systems: computer support for fuzzy logic systems and fuzzy inference]. Moscow : Fizmatlit. 2002. 198 p.
18. Kruglov V. V., Dli M. I., Golunov R. Yu. Nechetkaya logika i iskusstvennye nejronnye seti [Fuzzy logic and artificial neural networks]. Moscow : Fizmatlit. 2001. 221 p.
19. Proceedings of the Institute for System Programming. 1999. Volume 1. In Ivannikova V (ed.). P. Moscow : Bioinformservis. 2000. 124 p.
20. Zhdanov A. A. About an Autonomous Adaptive Control Methodology. ISIC / CIRA / (ISAS'98), NIST, Gai-thersburg, Maryland. September 14-17. 1998. Pp. 227-232.
21. Zhdanov A. A., Vinokurov A. N., Emotions Simulation in Methodology of Autonomous Adaptive Control, Proceedings of ISIC'99/ISAS'99. 1999.
Submitted 8.10.2018; revised 3.11.2018.
Information about the authors: Arkady V. Davydov, Ph. D. (Engineering), assistant professor of the chair «Engine design and engineering» Address: FSBEI HE «Moscow Aviation Institute (National Research University)», 125993, Russia, Moscow, Volokolamsk highway, 4, A-80, GSP-3 E-mail: [email protected] Spin-code: 4837-3191
Marina V. Maksimova, Ph. D. (Pedagogy),
associate professor of the chair «Humanities and Natural Sciences»
Address: Volzhsky branch of the Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education «Moscow Automobile and Road Construction Technical University (MADI)», 428000, Russia, Cheboksary, prospect Traktorostroiteley, 101, building 30 E-mail: [email protected] Spin-code: 9096-4801
Olga V. Mikhailova, Dr. Sci. (Engineering), associate professor, professor of the chair «Infocommunication Technologies and Communication Systems»
Address: Nizhny Novgorod state engineering-economics university, 606340, Russia, Knyaginino, Oktyabrskaya Str., 22a E-mail: [email protected] Spin-code: 9437-0417
Boris I. Semenov, assistant professor of the chair «Humanities and Natural Sciences»
Address: Volzhsky branch of the Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education «Moscow Automobile and Road Construction Technical University (MADI)», 428000, Russia, Cheboksary, prospect Traktorostroiteley, 101, building 30 E-mail: [email protected]
Contribution of the authors: Arkady V. Davydov: development of intelligent platform design.
Marina V. Maksimova: scientific management of the project, preparation of the text of the article.
Olga V. Mikhailova: analysis and addition of the article text.
Boris I. Semenov: obtaining experimental data, preparing the text of the article.
Authors have read and approved the final manuscript.
