Проактивное моделирование динамической сложности агротехноценозов

Автор: Башилов Алексей Михайлович, Королв Владимир Александрович, Арженовский Алексей Григорьевич, Глобин Андрей Николаевич, Глечикова Наталья Александровна

Журнал: Вестник аграрной науки Дона @don-agrarian-science

Рубрика: Технологии, средства механизации и энергетическое оборудование

Статья в выпуске: 3 (51), 2020 года.

Бесплатный доступ

Представлены методы решения задач проактивного моделирования динамической сложности агротехноценозов для эффективного управления внутрисистемными процессами, упреждающими проявление негативных тенденций, рисков и неблагоприятных обстоятельств. Рассмотрены модели проактивного управления: модель формирования сенсорно-преобразовательных функций человека и видеоробота, модель группового управления агророботами, динамическая модель трансформации и перепланирования системной сложности агротехноценозов. Дискретные модульные действия характеризуют и взаимоувязывают непрерывный процесс самоорганизации живых биообъектов и их искусственной технической организации в антропогеоагротехноценозах. Проактивность (устремлённость вперёд, на опережение, упреждение) основана на изучении меняющихся пределов агротехноценоза для достижения поставленных целей, в частности, обоснования и изменения его структуры и др. Проактивное управление в ходе реализации моделирует (наблюдая, измеряя и анализируя) ход технологических процессов, предупреждает о возможных негативных (нештатных) ситуациях,наиболее рационально и эффективно реагирует на них. Метод совместим с реактивным управлением текущими «сиюминутными» событиями в сложных системах. Системную сложность объектов отображают различные методы: формализованного описания (топологические, графоаналитические, логические, теоретико-множественные, лингвистические), вербальные (целеполагание, экспертные оценки, тесты, интуитивный опыт), специального моделирования (имитационное динамическое, структурно-лингвистическое, ситуационное). Анализ выборочно рассмотренных примеров развития исследований и применений компонентов современных технологических платформ показывает направления реализации проактивного управления в аграрном производстве: развитие сенсорно-поисковых и исполнительно-преобразовательных функций роботов, групповое применение манёвренных агророботов и аэроботов, создание единой цифровой платформы управления сложной системой антропогеоагротехноценозов. Прогноз конкурентных преимуществ применения проактивного управления: улучшение условий труда, привлечение молодёжи к новым условиям труда, повышение производительности труда в 2-3 раза, качества производимой продукции, снижение затрат труда и энергоресурсов на её производство на 40-50%. Исследования данной проблемы обладают научной новизной, патентоспособностью и лицензионными возможностями, обеспечивающими высокую технико-экономическую значимость реализуемых технических решений за счёт будущей коммерциализации.

Еще

Системометрия, агророботы, групповое взаимодействие, трансформация структуры, целеадаптивное управление, самоорганизующееся агропредприятие

Короткий адрес: https://sciup.org/140251203

IDR: 140251203

Список литературы Проактивное моделирование динамической сложности агротехноценозов

  • Охтилев, М.Ю. Системы искусственного интеллекта и их применение в автоматизированных системах мониторинга состояния сложных организационно-технических объектов / М.Ю. Охтилев. - СПб: ГУАП, 2018. - 261 с.
  • Микони, С.В. Квалиметрия моделей и полимодельных комплексов: монография / С.В. Микони, Б.В. Соколов, Р.М. Юсупов. - М.: РАН, 2018. - 314 с.
  • Иванов, А. Сельское хозяйство по-умному / А. Иванов, В. Моисеев // Приложение к журналу "Control Engineering". - 2017. - Апрель. - С. 35-71.
  • Суханова, М.В. Актуальность использования интеллектуальных систем управления динамическими процессами смешивания компонентов сыпучего тела в устройствах для предпосевной обработки семян / М.В. Суханова, В.В. Мирошникова, А.В.Суханов // Вестник аграрной науки Дона. - 2019. - № 1 (45). - С. 45-54.
  • Sukhanova, M.V. Substantiation of physical and mathematical model and determination of accelerations under the action of the elastic mixer driving forces / M.V. Sukhanova // ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences. - 2014. - Т. 9. - № 11. - С. 2268-2274.
  • Переход сельского хозяйства к цифровым, интеллектуальным и роботизированным технологиям / Е.А. Скворцов, Е.Г. Скворцов, И.С. Санду, Г.А. Иовлев // Экономика региона. - Екатеринбург: Изд-во Института экономики Уральского отделения РАН. - 2018. - Т. 14. - № 3. - С. 1014-1028.
  • A comprehensive review on automation in agriculture using artificial intelligence / Kirtan Jha, Aalap Doshi, Poojan Patel, Manan Shah // Artificial Intelligence in Agriculture. - 2019. - Vol. 2. - Р. 1-12. - URL:
  • DOI: 10.1016/j.aiia.2019.05.004
  • Time-optimal guidance control for an agricultural robot with orientation constraints / Fuhong Dong, Olaf Petzold, Wolfgang Heinemann, Roland Kasper // Computers and Electronics in Agriculture. - 2013. - Vol. 99. - Р. 124-131. - URL:
  • DOI: 10.1016/j.compag.2013.09.009
  • Automatic control of farming operations based on spatial web services / J. Kaivosoja, M. Jackenkroll, R. Linkolehto, M. Weis, R. Gerhards // Computers and Electronics in Agriculture. - 2014. - Vol. 100. - Р. 110-115. - URL:
  • DOI: 10.1016/j.compag.2013.11.003
  • Мирошникова, В.В. Совершенствование технологии производства животноводческой продукции на молочной ферме модульного типа замкнутого цикла / В.В. Мирошникова, И.Н. Краснов // Известия Горского государственного аграрного университета. - 2016. - Т. 53. - № 4. - С. 92-98.
  • Башилов, А.М. Автономные беспилотные летательные аппараты в точных системах агропроизводства / А.М. Башилов, В.А. Королев // Вестник аграрной науки Дона. - 2018. - № 3 (43). - С. 76-82.
  • Башилов, А.М. Видеоцифровое системометрическое управление агротехнологическими процессами / А.М. Башилов, В.А. Королев // Вестник аграрной науки Дона. - 2019. - № 4 (48). - С. 68-74.
  • Link, J. Developing and evaluating an aerial sensor platform (ASP) to collect multispectral data for deriving management decisions in precision farming / J. Link, D. Senner, W. Claupein // Computers and Electronics in Agriculture. - 2013. - Vol. 94. - Р. 20-28. - URL:
  • DOI: 10.1016/j.compag.2013.03.003
  • Huuskonen, Janna. Soil sampling with drones and augmented reality in precision agriculture / Janna Huuskonen, Timo Oksanen // Computers and Electronics in Agriculture. - - 2018. - Vol. 154. - Р. 25-35. - URL:
  • DOI: 10.1016/j.compag.2018.08.039
Еще
Краткое сообщение