В статье рассматривается вопрос применения цифровых технологий для достижения и повышения уровня устойчивости предприятий, специализирующихся в отрасли черной металлургии. Цель исследования заключается в разработке стратегических мероприятий по внедрению основополагающих цифровых инструментов в отрасли. Для проведения исследования были применены такие научные методы, как дедукция, анализ и синтез, обобщение, метод научных абстракций, исторический и логический анализ, системный подход. Исследованы ключевые тенденции и текущее состояние отрасли черной металлургии, выделены главные задачи для достижения структурной модернизации предприятий. Изучены основные этапы развития отрасли черной металлургии в контексте промышленных революций: особым образом выделены прорывные инновации для автоматизации производственных процессов в рамках Индустрии 4.0 – это киберфизические системы, аналитика больших данных и децентрализованные системы управления. С учетом национальных приоритетов развития Российской Федерации отмечена необходимость достижения устойчивости развития промышленных предприятий, в том числе в отрасли черной металлургии. Выделены актуальные ключевые проблемы в отрасли, и на их основе в заключении статьи определены необходимые мероприятия для их решения (такие, как внедрение цифрового оборудования для мониторинга и контроля всех производственных и управленческих процессов, а также создание комплексных автоматизированных систем управления для координации всех функциональных областей предприятия, специализирующегося в черной металлургии).
В данной статье представлена содержательная постановка задачи математического моделирования оптимального управления нагревом «термически тонких» и «термически массивных» тел в печи, обеспечивающего минимум по критерию расхода топлива. Рассматривается задача нагрева термически «тонкого тела», позволяющая при заданных условиях конвективного теплообмена в печи, времени нагрева и вида топлива выбирать такой температурный режим, при котором заданная конечная температура достигается при минимальном расходе топлива. Рассмотренные модели распространяются на камерные печи с учетом рассредоточенного подвода топлива и отвода дыма. Установлено, что при возрастании мощности печи оптимальное время нагрева уменьшается и скоростной нагрев «термически тонких» тел наиболее выгоден при большой удельной мощности холостого хода печей, например секционных. Обнаружено, что при отсутствии ограничений оптимальная температура газов достигается при постоянной тепловой мощности, а затем нагрев осуществляется при предельно допустимой температуре газов. Представлена вычислительная методика и процедура расчета нагрева «термически массивных» тел, состоящая из двух периодов: нагрева при оптимальной постоянной тепловой мощности до момента достижения заданной конечной среднеобъемной температуры с выдержкой при постоянном теплосодержании, с учетом удельного расхода топлива, что является современным инструментом для цифровизации расчета энергоемкого процесса нагрева рудного материала на предприятиях горнообогатительного комплекса промышленности. Представлены численные процедуры по определению оптимальной тепловой мощности в регенеративных и рекуперативных нагревательных колодцах с учетом веса исследуемых образцов, применяемого топлива и мощности холостого хода. Анализ представленных вычислительных процедур использования топлива позволяет выявить новые подходы к исследованию закономерностей между характеристиками нагрева рудного сырья, которые могут быть полезными при конструировании печей, нормировании расхода топлива и совершенствовании систем управления теплотехнологическим оборудованием. Они позволят оценить потенциальный резерв экономии топлива в направлении изменения режима работы печи в сторону оптимизации. Работа выполнена в рамках государственного задания, проект № FSWF-2023-0012.
Цели. Рассматриваются модели управления инвестиционными портфелями, носящими динамический характер, проводится сравнение исследований, посвященных BSF-портфелям (состоящим из безрискового актива (bond), акции (stock) и потока платежей (cash flow)) с древовидной структурой цен рискового актива. Целью работы является разработка динамической модели управления BSF-портфелем, включающим безрисковый, рисковый активы и депозит. В отличие от проведенных ранее исследований, в разрабатываемой модели цены рискового актива изменяются случайным образом, следуя древовидной структуре. К исследованию предлагается два подхода формирования портфеля: 1) начальный капитал вкладывается в безрисковый актив, управление происходит за счет рискового актива; 2) начальный капитал вкладывается в рисковый актив, управление происходит за счет безрискового актива.
Методы. Использована биномиальная модель для моделирования цен рискового актива. Динамическая модель управления на основе древовидной структуры цен рискового актива позволяет учитывать изменения в ценах активов. Сравнительный анализ результатов моделирования выявляет оптимальный способ управления.
Результаты. Разработана динамическая модель управления BSF-портфелем без ограничений. Показано, что динамическая модель управления на основе древовидной структуры цен рискового актива позволяет повысить точность оценки объема вложений от 2.4 до 2.7 раз для первого подхода и от 1.7 до 2.7 раз – для второго. Повышение точности оценки объемов вложений по сравнению с ранее предложенными моделями достигается путем усреднения цен по различным вершинам дерева.
Выводы. Проведенное исследование позволяет говорить о том, что применение динамической модели управления, основанной на древовидной структуре цен, позволяет значительно повысить точность оценки объема вложений в инвестиционный портфель.
Предлагается концептуальный подход к построению комбинированной обратной связи в системе человек - машина с введением искусственного сенсорного компонента обратной связи, управляемого технической подсистемой. Подход направлен на систематизацию роли комбинированной обратной связи в управлении многоагентными системами, включающими дополнительные элементы, людей и искусственных агентов. Он исследован в задаче управления вертикальной позой человека, а также в синтетических экспериментах (на модели CartPole), рассматриваемых на примере обучения с подкреплением. Изучалась изменчивость эффективности решения задачи управления в зависимости от характеристик каналов передачи информации и модификации свойств введенного искусственного сенсорного компонента обратной связи. Полученные результаты показывают концептуальное сходство наблюдений натурного эксперимента и искусственного численного эксперимента в части функционирования дополнительного канала обратной связи - как присутствие сходного эффекта перерегулирования, так и перспективы повышения качества управления путем настройки искусственного сенсорного компонента.
Для современной науки и техники характерна потребность в наиболее рациональном использовании ограниченных временных, материальных, энергетических ресурсов. Полученные аналитическим путем для приближенной модели реального процесса законы управления и построения оптимальных систем носят качественный характер, сложны и трудно реализуемы на жестких функциональных элементах. Целью работы является применение в оптимальной системе, построенной аналитически на классических методах, алгоритмических методов нечеткого и робастного управления на элементах нечеткой (fuzzy) логики, позволяющих учесть неточности задания модели и действующих возмущений. Рассмотрен пример нечеткого управления колебательным процессом с непрерывным и скользящим режимами.
Рассматривается задача стабилизации вертикального ротора в электромагнитных подшипниках как задача двухкритериальной оптимизации с функционалами, представляющими собой обобщенные H2-нормы, характеризующие максимальные отклонения ротора от равновесного положения и максимальные значения управлений по отношению к неизвестным возмущениям. Приводятся результаты численного решения системы, замкнутой децентрализованным регулятором.
В статье рассматривается вопрос оптимального управления связанными объектами при неизвестных внешних возмущениях, принадлежащих классу L2. Формулируется многокритериальная задача поиска управления в форме обратной связи, где в роли критериев выбраны максимальные деформации каждого объекта, а также максимальное управляющее воздействие, описываемые как функции времени и принадлежащие классу L∞. Показаны результаты применения алгоритма в общем случае (при наихудшем возможном возмущении) и частном случае (для конкретного возмущения).
Изучается линейная ситуация в условиях ограничения управления транспортными условиями с соблюдением границ границ границ опеременных борелевских мер. Для этой задачи впервые получен вариант классического принципа Понтрягина (в принципе принципа минимума) и предложен подход к его усилению на основе нестандартной процедуры вариационного анализа - точных формул приращения, представляющих разность показателей целевого функционала на любых паре допустимых управлений, без пренебрежения остаточных составляющих каких-либо разложений. Подход основан на стандартной двойственности и приводит к ряду необходимых условий обеспечения неклассического, «позиционного» типа. Конструктивным обоснованием позиционных условий является метод последовательных приближений, свободный от параметров «глубина снижения».
Рассматриваются задачи оптимизации траекторного движения первой ступени авиационно-космической системы по критерию максимума конечной массы. Управлением является угол атаки и тяга двигателей. Оптимизация управления проводится на участке траектории от точки приведения первой ступени в район запуска до достижения требуемых для отделения космической ступени параметров движения. Для определения оптимальных программ управления используется принцип максимума Понтрягина. Решение задачи без ограничений на режимы движения проведено на примере разгона и набора высоты первой ступени авиационно-космической системы RASCAL. Предложена методика определения приближённо-оптимального управления в задаче с ограничением на высотный диапазон работы двигателей с раздельной оптимизацией активного и пассивного участков и поиском оптимальной точки их сопряжения. Обсуждаются изменения программы управления, траектории движения и затрат топлива при ограничении максимальной высоты полёта на активном участке.
Представлены результаты разработки средств интеллектуального робастного управления параметрами триботронной роторно-опорной системы с коническим подшипником со смещаемой втулкой. Предложенный контроллер реализован на основе глубокого нейросетевого Q-обучения с подкреплением (DQN), синтезированного на основе верифицированной численной модели роторно-опорной системы. Стратегия управления включала в себя одновременное управление положением вала и трением в смазочном слое. Помимо синтеза управления для детерминированной системы также представлен новый метод синтеза робастного DQN-контроллера для системы со стохастичностью параметров. Метод позволяет учитывать неопределённости в системе на этапе обучения посредством случайного варьирования параметров её численной модели. Численное тестирование полученных контроллеров показывает лучшую способность контроллера, обученного с учётом неопределенностей, справляться с переменными нагрузками, а также прогнозировать возможные изменения в системе и превентивно переводить систему в более выгодные состояния.