Москва

76480

Автор(ы): 

Автор(ов): 

3

Параметры публикации

Тип публикации: 

Статья в журнале/сборнике

Название: 

Технологии искусственного интеллекта для систем безопасности специального назначения. Статья по спецтематике

ISBN/ISSN: 

Инв. № 5/2/329

Наименование источника: 

  • Применение информационных технологий обработки больших объемов данных в автоматизированных системах военного назначения

Обозначение и номер тома: 

Кн.2, №9 (201)

Город: 

  • Москва

Издательство: 

  • 27 ЦНИИ Минобороны России

Год издания: 

2023

Страницы: 

103-108
Аннотация
Статья посвящена технологиям искусственного интеллекта для систем безопасности специального назначения

Библиографическая ссылка: 

Мещеряков Р.В., Ненашева Ю.А., Кульба В.В. Технологии искусственного интеллекта для систем безопасности специального назначения. Статья по спецтематике // Применение информационных технологий обработки больших объемов данных в автоматизированных системах военного назначения. 2023. Кн.2, №9 (201). С. 103-108.

Ненашева Ю. А. (Национальный исследовательский университет "Московский институт электронной техники")

Фамилия: 

Ненашева

Имя: 

Юлия

Отчество: 

Александровна
Место работы

Организация: 

Национальный исследовательский университет "Московский институт электронной техники"

Город: 

  • Москва

 

76478

Автор(ы): 

Автор(ов): 

1

Параметры публикации

Тип публикации: 

Статья в журнале/сборнике

Название: 

Сценарное моделирование информационных воздействий, направленных на преодоление механизмов защиты. Статья по спецтематике

ISBN/ISSN: 

Инв. № 5/2/329

Наименование источника: 

  • Применение информационных технологий обработки больших объемов данных в автоматизированных системах военного назначения

Обозначение и номер тома: 

Кн.2, №9 (201)

Город: 

  • Москва

Издательство: 

  • 27 ЦНИИ Минобороны России

Год издания: 

2023

Страницы: 

86-96
Аннотация
В статье рассматриваются методы применения сценарного моделирования при обеспечении информационной безопасности и в информационном управлении

Библиографическая ссылка: 

Чернов И.В. Сценарное моделирование информационных воздействий, направленных на преодоление механизмов защиты. Статья по спецтематике // Применение информационных технологий обработки больших объемов данных в автоматизированных системах военного назначения. 2023. Кн.2, №9 (201). С. 86-96.

76463

Автор(ы): 

Автор(ов): 

5

Параметры публикации

Тип публикации: 

Статья в журнале/сборнике

Название: 

Real-Time Plasma Magnetic Control System with Equilibrium Reconstruction Algorithm in the Feedback for the Globus-M2 Tokamak

Электронная публикация: 

Да

ISBN/ISSN: 

1562-6938

DOI: 

10.1134/S1063780X23601827

Наименование источника: 

  • Plasma Physics Reports

Обозначение и номер тома: 

Т. 49, № 12

Город: 

  • Москва

Издательство: 

  • Maik Nauka/Interperiodica Publishing

Год издания: 

2023

Страницы: 

1552-1559
Аннотация
To control the plasma shape during a tokamak discharge, it is necessary to calculate the plasmashape in real-time. The rate requirements for the shape calculations are especially high for tokamaks with asmall radius, such as Globus-M2 (St. Petersburg, Russia). A real-time magnetic plasma control system forthe Globus-M2 tokamak with flux and current distribution identification (FCDI) algorithm for the plasmaequilibrium reconstruction in feedback is presented. The control system contains discrete one-dimensionaland matrix proportional-integral-derivative controllers synthesized by the matrix inequality method usingthe plasma LPV model calculated on experimental data, and carries out the coordinated control of the plasmaposition and shape as well as the compensation for the scattered field of the central solenoid. The FCDI algorithm is improved for the operation in the real-time mode, and makes it possible to reconstruct the plasmashape in 20 μs. The digital control system with a feedback algorithm was simulated on a real-time test bench,consisting of two Speedgoat Performance Real-Time Target Machines (RTTM), and demonstrated the average Task Execution Time (TET) value in 67 μs.

Библиографическая ссылка: 

Коньков А.Е., Коренев П.С., Митришкин Ю.В., Балаченков И.М., Киселев Е.О. Real-Time Plasma Magnetic Control System with Equilibrium Reconstruction Algorithm in the Feedback for the Globus-M2 Tokamak // Plasma Physics Reports. 2023. Т. 49, № 12. С. 1552-1559.

Публикация имеет версию на другом языке или вышла в другом издании, например, в электронной (или онлайн) версии журнала: 

Да

Связь с публикацией: 

Филимонюк Л. Ю. (ИПУ РАН, Лаборатория 27)

Фамилия: 

Филимонюк

Имя: 

Леонид

Отчество: 

Юрьевич
Квалификация

Учёная степень: 

  • доктор технических наук
Место работы

Организация: 

ИПУ РАН

Город: 

  • Москва

Должность: 

ведущий научный сотрудник

Телефон: 

+7 495 198-17-20

Внутренний телефон: 

1958

E-mail: 


 

76443

Автор(ы): 

Автор(ов): 

1

Параметры публикации

Тип публикации: 

Статья в журнале/сборнике

Название: 

Динамическое дифференцирование и сглаживание зашумленных сигналов, задающих траекторию беспилотного летательного аппарата

Электронная публикация: 

Да

ISBN/ISSN: 

1819-2467

DOI: 

10.25728/ubs.2024.107.8

Наименование источника: 

  • Управление большими системами

Обозначение и номер тома: 

вып. 107

Город: 

  • Москва

Издательство: 

  • ИПУ РАН

Год издания: 

2024

Страницы: 

142-161
Аннотация
На примере беспилотного летательного аппарата самолетного типа рассматривается проблема создания единого комплексного подхода к фильтрации и сглаживанию опорных траекторий, представляющих собой сигнальные задающие воздействия, и к восстановлению их производных. Для решения данной проблемы разработаны методы построения и алгоритмы настройки динамического генератора допустимых траекторий. Система дифференциальных уравнений, которой описывается генератор заданий, соответствует канонической модели объекта управления «вход – выход». Выходные переменные генератора отслеживают опорный зашумленный и негладкий векторный сигнал задающих воздействий. Таким образом, генератор представляет собой следящий дифференциатор. Для синтеза его локальных связей и корректирующих воздействий применяются гладкие и ограниченные сигмоидальные функции с ограниченными производными. Такой подход позволяет учитывать ограничения на скорость и ускорение конкретного летательного аппарата, поэтому выходные переменные следящего дифференциатора порождают сглаженную естественным образом пространственную кривую и ее производные, которые используются в системе управления объектом в качестве реализуемой эталонной траектории. Результаты численного моделирования продемонстрировали эффективность разработанного подхода к динамическому дифференцированию и сглаживанию векторных сигналов как в детерминированном случае, так и в присутствии шума. Проведен сравнительный анализ динамических генераторов с различными вариантами установки дополнительных фильтров нижних частот. Применение предложенного подхода возможно для обработки задающих воздействий различных объектов управления, динамическая модель которых приводима к каноническому виду.

Библиографическая ссылка: 

Кокунько Ю.Г. Динамическое дифференцирование и сглаживание зашумленных сигналов, задающих траекторию беспилотного летательного аппарата // Управление большими системами. 2024. вып. 107. С. 142-161.

76434

Автор(ы): 

Автор(ов): 

2

Параметры публикации

Тип публикации: 

Статья в журнале/сборнике

Название: 

Реализация комбинированного управления в системе слежения для однозвенного манипулятора с неопределенным входом

Электронная публикация: 

Да

ISBN/ISSN: 

1819-2467

DOI: 

10.25728/ubs.2024.107.03

Наименование источника: 

  • Управление большими системами

Обозначение и номер тома: 

вып. 107

Город: 

  • Москва

Издательство: 

  • ИПУ РАН

Год издания: 

2024

Страницы: 

43-65
Аннотация
Объектом управления является однозвенный манипулятор с гибким шарниром, функционирующий в условиях параметрической неопределенности и воз-действия внешних неконтролируемых возмущений. Динамика токового контура не учитывается. В качестве управления рассматривается ток якоря двигателя постоянного тока, который может быть пересчитан в крутящий момент, приложенный к валу редуктора. Ставится задача синтеза динамической обратной связи, обеспечивающей заданные изменения углового положения манипулятора в следующих нетипичных предположениях: 1) измерениям доступно только текущее отклонение положения манипулятора от заданного сигнала (ошибка слежения); 2) множитель перед управлением точно не известен. Первый фактор предписывает переход к блочной форме «вход – выход» относительно ошибки слежения для решения задачи наблюдения и синтеза динамической обратной связи на основе смешанных переменных (комбинаций переменных состояния, внешних воздействий и их производных). К основным полученным научным результатам относится, во-первых, метод проектирования наблюдателя смешанных переменных минимально возможной размерности с кусочно-линейной коррекцией на основе измерений ошибки слежения. Для упрощения настройки параметров наблюдателя в одном алгоритме одновременно используются и принципы построения наблюдателя состояния, и дифференциатора внешних сигналов. Второй основной результат – метод формирования комбинированного управления с компенсацией согласованных возмущений в условиях неопределенного множителя перед управлением. Приведены результаты численного моделирования, которые демонстрируют робастность замкнутой системы и гарантированную стабилизацию ошибки слежения с заданной точностью при изменении внешних возмущений, задающих воздействий и неопределенных параметров в допустимых диапазонах.

Библиографическая ссылка: 

Краснов Д.В., Антипов А.С. Реализация комбинированного управления в системе слежения для однозвенного манипулятора с неопределенным входом // Управление большими системами. 2024. вып. 107. С. 43-65.

76430

Автор(ы): 

Автор(ов): 

4

Параметры публикации

Тип публикации: 

Статья в журнале/сборнике

Название: 

Deep Learning Approach to Classification of Acoustic Signals Using Information Features

ISBN/ISSN: 

1064-5624

DOI: 

10.1134/S1064562423701065

Наименование источника: 

  • Doklady Mathematics

Обозначение и номер тома: 

Vol. 514, No. 2

Город: 

  • Москва

Издательство: 

  • Pleiades Publishing, Ltd.

Год издания: 

2023

Страницы: 

39–48
Аннотация
The problem of binary classification of acoustic signals of biological origin recorded in the real world is considered. Information features such as entropy and statistical complexity are chosen as the characteristic description of objects. The solution methods are based on three neural network architectures modified by the authors (on the Inception core, on the Inception core with the Residual technology, and on the Self-Attention structure with LSTM blocks). A dataset from the Kaggle competition for detecting acoustic signatures of whales was used, and the models were compared in terms of the quality of solving the problem involved on a standard set of metrics. The AUC ROC value of more than 90% was obtained, which means that the problem of detecting a useful signal is solved successfully and indicates that information features can be applied to similar tasks.

Библиографическая ссылка: 

Лысенко П.В., Насонов И.А., Галяев А.А., Берлин Л.М. Deep Learning Approach to Classification of Acoustic Signals Using Information Features / Doklady Mathematics. М.: Pleiades Publishing, Ltd., 2023. Vol. 514, No. 2. С. 39–48.

Публикация имеет версию на другом языке или вышла в другом издании, например, в электронной (или онлайн) версии журнала: 

Да

Связь с публикацией: 

Страницы