Другие журналы
|
Суятинов Сергей Игоревич
Разработка метода идентификации состояния привода станка
Инженерный вестник # 01, январь 2014 УДК: 621.3.07 В статье описан вычислительный метод определения момента касания инструмента с деталью, основанный на расширенном фильтре Калмана. Предложено в качестве характеристических параметров выбрать величину тока статора и угловую скорость ротора электродвигателя привода главной подачи. При этом ток статора измеряется датчиком тока, а оценка скорости вращения получается с помощью соответствующих вычислений. Идентификация двух характеристических параметров с использованием фильтра Калмана позволяет повысить точность и надежность регистрации момента касания. Предложенный метод прошел апробацию методом математического моделирования и макетных испытаний. Показана возможность его реализации на современных микроконтроллерах.
Модернизация станочного парка на базе современных информационных технологий
Инженерное образование #1 ноябрь 2003 DOI: 10.7463/1103.0551050 Рассмотрен актуальный вопрос модернизации станочного парка на основе реинновации. Показано, что в условиях ограниченных ресурсов реинновация позволяет повысить ряд важных характеристик станков и, следовательно, конкурентноспособность всего производства. В качестве технологической основы реинновации предложено использовать информационные технологии и современные электронные компоненты. В зависимости от масштабов модернизации выделены три уровня реинновации, рассмотрены их особенности и даны практические рекомендации по реализации технических задач на каждом уровне. В качестве частного примера реинновации рассмотрена задача оценки состояния шпинделя шлифовального станка с использованием современных информационных технологий.
Моделирование связей в системе «сердце-сосуды»
Инженерное образование # 01, январь 2013 DOI: 10.7463/0113.0513571 В представленной работе рассматриваются вопросы построения математической модели пульсового механизма сердечно-сосудистой системы. Модель строится на основе информации, полученной с помощью электрокардиограммы, фонограммы и пульсограммы. В работе рассматривается возможность обработки этих сигналов во взаимосвязи с использованием нейронной сети Вольтерра.
Концептуальная модель виртуального центра охраны здоровья населения
Инженерное образование # 08, август 2012 DOI: 10.7463/0812.0550846 Рассмотрены основные положения, принципы, условия и механизмы реализации в форме виртуального центра новой концепции в здравоохранении – персонализированной медицины. Виртуальный центр объединяет на базе общего информационного пространства все составляющие элементы системы здравоохранения, обеспечивая сбор информации, глубокий анализ и обмен большими объемами данных. В этой концепции важной проблемой является создание виртуальной физиологии человека. Виртуальная «копия» пациента, построенная посредством математических моделей элементов и подсистем организма, описывает деятельность физиологических подсистем человека и представляет собой его виртуальный физиологический образ. Составной частью общей виртуальной модели физиологии человека является компьютерная модель биосистемы «сердце – сосуды – легкие». Предложен метод построения этой модели на основе структурно-параметрической идентификации и ее использования для оценки функционального состояния. Переход к виртуальной форме организации здравоохранения предполагает поэтапную реализацию отдельных проектов. Приоритетной задачей первого этапа является создание методов и технических средств экспресс-мониторинга и оценки состояния здоровья человека. Предложен прототип виртуального центра охраны здоровья.
Нейросетевые алгоритмы прогнозирования в инструментальном производстве
Инженерное образование #8 август 2004 DOI: 10.7463/0804.0551050 Рассматриваются различные задачи прогнозирования в инструментальном производстве и исследуются подходы к их решению. Выявляются особенности учета нестационарных производственных факторов и скрытых взаимосвязей. Обосновывается необходимость применения искусственных нейронных сетей. Предлагаются алгоритмы прогнозирования загрузки оборудования, потребности в материале, прогноза брака и потребления энергии, которые реализуются с помощью нейросети прямого распространения. Приводятся примеры задач прогнозирования в информационно-аналитической системе управления снабжением и производством инструмента.
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||||
|