Интеллектуальная система управления динамическими процессами смешивания в машинах для обработки семян с высокоэластичными рабочими органами
Автор: Суханова Майя Викторовна, Суханов Андрей Валерьевич, Войнаш Сергей Александрович
Журнал: Инженерные технологии и системы @vestnik-mrsu
Рубрика: Процессы и машины агроинженерных систем
Статья в выпуске: 3, 2020 года.
Бесплатный доступ
Введение. Разработка интеллектуальных систем управления с помощью различных производственных и технологических процессов является актуальной проблемой. Обработка семян перед посевом - важный сельскохозяйственный процесс, без которого невозможно получение запланированного урожая высокого качества. Материалы и методы. Для создания интеллектуальной системы управления процессами смешивания в машинах для обработки семян перед посевом технологический процесс предпосевной обработки следует рассматривать как многоуровневую биотехническую систему. В процессе предпосевной обработки семян между объектами биотехнической системы существует взаимосвязь, которую можно представить в виде блок-схемы. Многоуровневая биотехническая система рассматривается как киберфизическая система - совокупность естественных и искусственных объектов, представляющих единое целое, способное к самосохранению и развитию. Результаты исследования. Компонентами интеллектуальной системы управления динамическими процессами смешивания будут: рабочая память, множество нечетких правил, описывающих выполнение операций перемешивания, и стратегия выбора правил в зависимости от состояния системы. При построении интеллектуальной системы управления процессами смешивания реализуется стратегия с возвращениями. Стратегия управления динамической системой смешивания реализуется по прямому выводу. Обсуждение и заключение. Интеллектуальная система управления биотехнической системой позволит контролировать процесс смешивания в режиме реального времени, корректировать кинематические параметры смесителя и своевременно предупреждать о вероятности повреждения высокоэластичного рабочего органа. Искусственная интеллектуальная система управления является цифровым двойником естественного интеллекта специалиста, призванным упростить взаимодействие типа «человек - машина». Предварительные экспертные оценки и лабораторные испытания показали, что использование интеллектуальной системы управления процессами обработки семян перед посевом позволит улучшить качество принимаемых решений, уменьшить время управления процессом смешивания более чем в 2 раза по сравнению с существующими методами управления, на 50 % снизить физическую нагрузку на оператора и до 20 % увеличить производительность процесса смешивания.
Интеллектуальные системы управления, смешивание, предпосевная обработка семян, биотехническая система, высокоэластичные рабочие органы, динамический процесс
Короткий адрес: https://sciup.org/147221962
IDR: 147221962 | DOI: 10.15507/2658-4123.030.202003.340-354
Список литературы Интеллектуальная система управления динамическими процессами смешивания в машинах для обработки семян с высокоэластичными рабочими органами
- Copeland, J. Artificial Intelligence: A Philosophical Introduction / J. Copeland. - Hoboken : Wi-ley-Blackwell, 1993. - 328 p. - ISBN 978-0631183853. - URL: https://philpapers.org/rec/COPAIA-4 (дата обращения: 24.07.2020).
- Yang, X. Tracking Illicit Drug Dealing and Abuse on Instagram Using Multimodal Analysis / X. Yang, J. Luo. - DOI 10.1145/3011871 // ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology. -2017. - No. 58. - 15 p. - URL: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3011871 (дата обращения: 24.07.2020).
- Mayer-Schönberger, V. Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think / V. Mayer-Schönberger, K. Cukier. - Eamon Dolan/Mariner Books, 2014. - 272 p. - ISBN-10: 0544227751
- Koehler, J. Planning from Second Principles / J. Koehler. - DOI 10.1016/0004-3702(95)00113-1 // Artificial Intelligence. - 1996. - Vol. 87, Issue 1-2. - Pp 145-186. - URL: https://www.sciencedirect.com/ science/article/pii/0004370295001131?via%3Dihub (дата обращения: 24.07.2020).
- Saridis, G. N. Hierarchically Intelligent Machines / G. N. Saridis. - Singapore : World Scientific Pub., 2001. - 126 p.
- Aldewereld, H. Social Coordination Frameworks for Social Technical Systems / H. Aldewereld, O. Boissier, V. Dignum [et al.]. - DOI 10.1007/978-3-319-33570-4. - New York : Springer, 2016. - 276 p. -ISBN 978-3-319-33568-1. - URL: https://link.springer.com/book/10.1007%2F978-3-319-33570-4 (дата обращения: 24.07.2020).
- Osipov, G. Limit Behaviour of Dynamic Rule-Based Systems / G. Osipov // Information Theories & Applications. - 2008. - Vol. 15. - Pp. 115-119. - URL: http://sci-gems.math.bas.bg:8080/jspui/bit-stream/10525/54/1/ijita15-2-p03.pdf (дата обращения: 24.07.2020).
- Федоренко, В. Ф. Цифровизация сельского хозяйства / В. Ф. Федоренко // Техника и оборудование для села. - 2018. - № 6. - С. 2-9.
- Kovalev, S. Adaptive Approach for Anomaly Detection in Temporal Data Based on Immune Double-plasticity Principle / S. Kovalev, A. Sukhanov, M. Sukhanova [et al.] // Advances in Intelligent Systems and Computing. - 2018. - Vol. 679. - Pp. 234-243.
- Козубенко, И. С. Точное земледелие и Интернет вещей / И. С. Козубенко // Техника и оборудование для села. - 2017. - № 11. - С. 46-48.
- Васильев, В. И. Синтез многосвязной адаптивной системы управления ГТД на основе нейронных сетей / В. И. Васильев, С. С. Валеев, A. A. Шилоносов // Авиакосмическое приборостроение. - 2003. - № 7. - С. 36-41. - URL: http://avia.tgizd.ru/ru/arhiv/5749 (дата обращения: 24.07.2020).
- Васильев, В. И. Оценка сложности нейросетевых моделей на основе энтропийного подхода / В. И. Васильев, С. С. Валеев // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. - 2004. - № 9. -С. 10-16. - URL: http://neurocomp.ru/2004/09/01/ocenka-slozhnosti-nejrosetevyx-modelej-na-osnove-e ntropijnogo-podxoda/ (дата обращения: 24.07.2020).
- Патент № 2484612 Российская Федерация, МПК A01 B 59/04. Пахотный агрегат : № 2012106494/13 : заявл. 22.02.2012 : опубл. 20.06.2013 / Войнаш С. А., Войнаш А. С., Жарикова Т. А. ; заявитель и патентообладатель Войнаш С. А., Войнаш А. С., Жарикова Т. А.
- Пащенко, В. Ф. Влияние локального рыхления почвы на урожайность сои / В. Ф. Пащенко, Ю. Н. Сыромятников, Н. С. Храмов [и др.]. - DOI 10.31992/0321-4443-2019-5-79-86 // Тракторы и сельхозмашины. - 2019. - № 5. - С. 79-86. - URL: https://mospolytech.ru/storage/files/doi/file_7fc8e f54a8154c28341bf9a47443a5ce_1574616717.pdf (дата обращения: 24.07.2020).
- Патент № 2618106 Российская Федерация, МПК А01 С1/00(2006.01). Способ предпосевной обработки семян и устройство для его осуществления : № 2016101318 : заявл. 19.01.2016 : опубл. 02.05.2017 / Суханова М. В., Суханов А. В., Малиновский С. В. ; патентообладатель Суханова М. В. - 15 с. - URL: https://patents.s3.yandex.net/RU2618106C1_20170502.pdf (дата обращения: 24.07.2020).
- Скворцов, Е. А. Применение технологий искусственного интеллекта в сельском хозяйстве / Е. А. Скворцов, В. И. Набоков, К. В. Некрасов [и др.]. - DOI 10.32417/article_5d908ed78 f7fc7.89378141 // Аграрный вестник Урала. - 2019. - Вып. 187, № 8. - С. 91-98. - URL: https:// usau.editorum.ru/en/nauka/article/30755/view (дата обращения: 24.07.2020).
- Лохин, В. М. Интеллектуальные системы управления - перспективная платформа для создания техники нового поколения / В. М. Лохин, М. П. Романов // Вестник МГТУ МИРЭА. - 2014. -Вып. 1 (2). - 24 с. - URL: https://rtj.mirea.ru/upload/medialibrary/3ed/01-lohin_romanov.pdf (дата обращения: 24.07.2020).
- Суханова, М. В. Актуальность использования интеллектуальных систем управления динамическими процессами смешивания компонентов сыпучего тела в устройствах для предпосевной обработки семян / М. В. Суханова, В. П. Мирошникова, А. В. Суханов // Вестник аграрной науки Дона. - 2019. - Т. 1, № 45. - С. 45-54. - URL: https://clck.ru/PshM8 (дата обращения: 24.07.2020).
- Суханова, М. В. Смеситель-инкрустатор Ecomix - устройство импульсного воздействия, исключающее травмирование семян при предпосевной обработке / М. В. Суханова, В. П. Забродин, А. В. Суханов // Научная жизнь. - 2018. - № 6. - С. 38-42.
- Забродин, В. П. Исследование ударного воздействия механического устройства на семена озимой пшеницы / В. П. Забродин, А. Ф. Бутенко, М. В. Суханова [и др.]. - DOI 10.22314/2073-7599-2018-12-2-14-18 // Сельскохозяйственные машины и технологии. - 2018. - Т. 12, № 2. - С. 14-18. -URL: https://www.vimsmit.com/jour/article/view/234 (дата обращения: 24.07.2020).
- Sukhanova, M. V Damage to Seeds by the Working Bodies of Continuous Machines / M. V. Sukha-nova // International Journal of Mechanical and Production Engineering Research and Development. -2019. - Vol. 8, № 5. - URL: https://www.scimagojr.com/journalsearch.php?q=21100814505&tip=sid (дата обращения: 24.07.2020).
- Ковалев, С. М. Методы многошагового предсказания аномалий в темпоральных данных / С. М. Ковалев // Известия Южного федерального университета. Технические науки. - 2013. -Вып. 7 (144). - С. 85-91. - URL: https://clck.ru/Psicz (дата обращения: 24.07.2020).
- Ковалев, С. М. Гибридный метод обучения стохастических моделей упреждения аномалий на основе нечетких продукций / С. М. Ковалев, А. Н. Гуда, А. В. Суханов // Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. - 2015. - № 3 (59). - С. 40-47. - URL: http://vestnik. rgups.ru/wp-content/uploads/2015/10/2015_3_vestnik_rgups_a.pdf (дата обращения: 24.07.2020).
