CC BY
14Математическое моделирование в информационных технологиях 145
Применение нечетких моделей в автоматизированных системах управления технологическими процессами
С. Р. Шакиров\ А. В. Писарев1, А. Г. Квашнин2 1Институт вычислительных технологий СО РАН 2Новосибирский государственный университет Email: ShakirovSR@ict.nsc.ru DOI: 10.24411/9999-017A-2019-10294
Использование нечетких моделей в автоматизированных системах управления технологическими процессами рассмотрено на примере управления комплексом по переработке органических отходов [1]. При работе комплекса осуществляются: подготовка и подача сырья на сушку, сжигание или частичное сжигание в режимах пиролиза или газификации сырья после сушки, рекуперация тепла. Для сохранения заданного качества процесса управления объектом регулирования, структура и динамика которого претерпевает существенные изменения, выполняется адаптация алгоритма управления в режиме реального времени. Классические регуляторы применяться для этой задачи не могут, т.к. требуют постоянной корректировки параметров настройки [1]. Для управления тепловой нагрузкой комплекса в регуляторе используется инверсная нечеткая модель объекта регулирования, которая определяется в режиме реального времени по его входному и выходному сигналам [2].
Выполнено моделирование работы регулятора тепловой нагрузки для всего диапазона динамических характеристик объекта регулирования. Получены устойчивые переходные процессы с требуемыми показателями качества.
Список литературы
1. Вильчек С.Ю., Квашнин А.Г., Сафронов А.В., Сторожев Ф.Н. Проблемы создания адаптивной системы управления энергетическим комплексом по переработке углеродосодержащих отходов // "Индустриальные информационные системы" - ИИС-2015. Всероссийская конференция с международным участием: Сборник тезисов докладов. Новосибирск, КТИ ВТ СО РАН, 2015. - C. 15 - 16.
2. Пегат А. Нечеткое моделирование и управление / А. Пегат; пер. с англ. - 2-е изд. - М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2013. - 798 с.
On the Simplification of a technical vision algorithm based on epipolar geometry and cubic splines
B. M. Shumilov, A. V. Titov
Tomsk State University of Architecture and Building
Email: sbm05@yandex.ru
DOI: 10.24411/9999-017A-2019-10295
The purpose of the work is the creation of new technology for recognition of transport infrastructure facilities [1], including simplifications of an algorithm for operation of technical equipment from video fixing under changing environmental factors [2]. In this work, we used methods for determining the volume of three-dimensional objects from the data of photo and video recording of the surrounding situation [3]. The novelty of the research is considering the possibility of using epipolar geometry [4] and wavelets [5] to solve the problem. We obtained the algorithm of technical vision, which is supposed to implement as a program on a mobile device for recognition of transport infrastructure aids and appliances and their defects by means of stereometry. One could use the data obtained in the planning of road repairs, in the analysis of traffic accidents by road police, for processing road users' complaints, etc.
References
1. Shumilov B.M., Baigulov A.N. A study on modeling of road pavements based on a laser scanned data and a novel type of approximating Hermite wavelets // WSEAS Transactions on Signal Processing. 2015. V. 11. P. 150-156.
2. Elugachev P., Shumilov B. Development of the technical vision algorithm // MATEC Web of Conferences. 2018. V. 216. 04003 / Polytransport Systems-2018: 7 p.
3. Shumilov B., Gerasimova Y., Makarov A. On Binarization of Images at the Pavement Defects Recognition. 2018 IEEE International Conference on Electrical Engineering and Photonics (EExPolytech), Saint Petersburg, Russia, 2018. P. 107-110.
4. Hartley R., Zisserman A. Multiple View Geometry in Computer Vision. Second Edition. Cambridge: Cambridge University Press, 2004.
5. Shumilov B.M. Multiwavelets of the third degree Hermitian splines, orthogonal to cubic polynomials // Mathematical models and computer simulations. 2013. V. 5, No. 6. P. 511-519.
