О подразделении

В рамках целевой комплексной программы ОЦ.026 ГКНТ СССР (задания 03.01.02 и 03.01.08, 1981–1985 гг. (науч. рук. Бодянский Е. В.), выполняемых в соответствии с постановлением ГКНТ и Госплана СССР № 473/249 от 12.12.80 и № 126 от 30.03.84), потом научно-технической программы 0.80.02 ГКНТ СССР, (задание 35.01.05 П, 1986–1990 гг. (науч. рук. Бодянский Е. В.), выполняемых в соответствии с постановлением ГКНТ и Госплана СССР от 21.10.85 № 543/228 и постановлением ГКНТ от 30.10.85 № 555) разработаны новые принципы активно-адаптивного субоптимального управления динамическими стохастическими объектами с использованием многошаговых упредителей в контуре. В этом направлении в 1990 году Бодянским Е. В. защищена докторская диссертация.

В период 1986–1990 гг. ПНИЛ АСУ была главной организацией 11 вузов-соисполнителей Украины, России, Эстонии по проблеме «Адаптивные системы управления» по заданию 35.01.05 П НТП 0.80.02 от Минвуза СССР; Бодянский Е. В. был заместителем руководителя работ этого раздела программы, а также членом межвузовского Координационного совета Гособразования СССР по проблеме «Интегрированные АСУ».

В 1987 г. главной организацией по НТП 0.80.02 от Минприбора СССР–ЦНИИКА, являющейся одновременно головной и по проблеме 2.2.3 КП НТП СЭВ, ПНИЛ АСУ было предложено выполнять работы по созданию математического обеспечения задач идентификации и управления промышленными объектами ПС-1 по теме 2.2.3.2 «Разработка методов и инструментальных средств для решения задач идентификации и управления промышленными процессами на основе математических моделей» (Страны участницы КП НТП – Болгария, Венгрия, Монголия, Польша, Румыния, Чехословакия, СССР).

В рамках межвузовской программы № 40 Министерства образования Украины «Методы проектирования и создания интегрированных компьютеризированных систем и технологий» по госбюджетным фундаментальным темам № 128 «Разработка теоретических основ систем управления, контроля и диагностики в технических объектах» (1991–1993 гг., научный руководитель Бодянский Е. В.) и № 377 «Разработка новых принципов адаптивного управления техническими объектами и технологическими процессами в условиях априорной неопределенности с учетом разного типа ограничений и ранней диагностики неисправностей» (1994–1996 гг., научный руководитель проф. Бодянский Е. В.) созданы теоретические основы нового класса систем – адаптивных самодиагностирующихся систем управления, предназначенных для решения задач контроля и определения нештатных режимов в системах реального времени повышенной надежности с учетом экологических ограничений.

В рамках комплексной межфакультетской госбюджетной фундаментальной темы № 080 «Разработка теоретических основ и математического обеспечения для адаптивных нейро- и фаззи- систем управления с учетом ограничений на основе параметрически оптимизируемых регуляторов» (1997–2000 гг., головная ПНИЛ АСУ, научный руководитель проф. Бодянский Е. В.), включенной в Координационный план № 9 Министерства образования Украины, были выполнены фундаментальные исследования по разработке эффективных методов адаптивного управления многомерными динамическими стохастическими объектами при наличии ограничений на фазовые переменные и ошибки на основе нейро-фаззи технологий, имеющие расширенные функциональные возможности и не имеющие аналогов.

В рамках комплексной межфакультетской госбюджетной фундаментальной темы № 132 «Разработка теоретических основ и математического обеспечения нейро-фаззи систем ранней диагностики, прогнозирования и моделирования в условиях априорной и текущей неопределенности» (2001–2003 гг., головная ПНИЛ АСУ, научный руководитель Бодянский Е. В.) созданы теоретические основы, методы и математическое обеспечение нейро-фаззи систем ранней диагностики, прогнозирования, динамической реконструкции и моделирования временных рядов произвольной природы (стохастических, детерминированных, хаотических, квазипериодических и др.) в условиях априорной, текущей и параметрической неопределенности. В основе разработки лежит идея использования ансамбля нейронных сетей разной архитектуры (как универсальных, так и специализированных), обучающихся с помощью разных процедур и подходов и позволяющих выявить различные скрытые свойства анализируемых сигналов и обеспечивающих тем самым эффективное решение задачи прогнозирования и раннее выявление изменения свойств. Результаты исследования носят фундаментальный характер и являются вкладом в общую теорию вычислительного интеллекта, в частности, гибридных нейро-фаззи-систем. Область применения: задачи автоматизации технологических процессов, мехатроники, обработки биомедицинских, экономических, финансовых и экологических рядов.

В развитие этих исследований выполнена комплексная госбюджетная фундаментальная тема № 177 «Интеллектуальный анализ и обработка данных в реальном времени на основе средств вычислительного интеллекта» (2004–2006 гг., головная ПНИЛ АСУ, научный руководитель Бодянский Е. В.) по созданию новых методов вычислительного интеллекта для решения широкого класса задач анализа данных, обрабатываемых в реальном времени в условиях структурной неопределенности, в частности, разработка новых нейро-, фаззи-, нейро-фаззи, нео-фаззи, нейро-вэйвлет-гибридных, адаптивных систем для предварительной обработки, эмуляции, кластеризации, управления и компрессии информации, заданной в форме таблиц «объект-свойство», количество строк которых изменяется во времени.

Результаты исследований предназначены для использования при создании конкурентоспособных технологий интеллектуального анализа данных и обработки медико-биологической, технологической, экономической информации, в электронной коммерции, Web-mining, при создании соответствующего программного обеспечения, при подготовке студентов, аспирантов и докторантов.

В 2008–2010 гг. исследования продолжались в рамках комплексной госбюджетной фундаментальной темы № 214 «Синтез методов обработки информации в условиях неопределенности на основе самообучения и мягких вычислений», а с 2011 г. – комплексной госбюджетной фундаментальной темы № 245 «Эволюционные гибридные системы вычислительного интеллекта с переменной структурой для интеллектуального анализа данных».

В выполнении вышеуказанных НИР принимают участие докторанты, аспиранты, студенты, штатные научные сотрудники; в данном научном направлении подготовлено 21 кандидатская и 7 докторских диссертаций.

Девять исполнителей НИР ПНИЛ АСУ являются членами общества IEEE Neural Network Soсiety, Signal Processing Soсiety и Control Systems Soсiety, один – членом European Neural Network Society.

Результаты исследований, полученные в ходе выполнения НИР, опубликованы в ряде международных и национальных академических изданий (в том числе в “Радіоелектроніка, інформатика, управління”, “Радиоэлектроника и информатика”, “АСУ и приборы автоматики”, “Проблемы бионики”, “Электронное моделирование”, “Доповiдi Нацiональної академiї наук України”, “Известия вузов. Приборостроение”, “Проблемы управления и информатики”, “Автоматика и телемеханика”, “Известия РАН. Системы управления”, “Вісник ХГПУ. Системний аналіз, управління і інформаційні технології”, “Proceedings of ASI’98 «Life Cycle Approaches to Productions Systems», Bremen, Germany”, “Proceedings Seventh Symp. on Artificial Intelligence and Neural Networks”, Ankara, Turkey, “Pattern Recognition and Image Analysis”, “J. of Computer and System Sci. International”, “Computational Intelligence and Applications”, Piraeus, Greece, “J. of Automation and Information Sci”, “Engineering Simulation”, “Computational Intelligence. Theory and Applications, Springer-Verlag, Berlin-Heidelberg, “Fluctuation and Noise Letters”, “Automation and Remote Control”, “Meme Media Laboratory, Hokkaido University, Sapporo”, “Proceedings of European Control Conference ECC’99”, Karlsruhe, Germany, “Proceedings of the 44-th, 45-th Internationales Wissenschaftliches Kolloquium, Vortragsreihen“, Ilmenau, Germany, “Proceedings of the First International Conference on Mechatronics and Robotics”, Saint-Petersburg, “Modeling and simulation of business systems”, Vilnius, Lithuania, “CIMCA Proceedings Intelligent Technologies. – Theory and Applications”, Amsterdam, Netherlands), представлены на всемирных конференциях, в том числе в Украине, России, США, Японии, Англии, Греции, Турции, Финляндии, Словакии, Германии, представлены на выставках программных средств (имеется ряд дипломов победителей студентов и аспирантов), используются на ряде предприятий и организаций для решения реальных задач.

cохранить эту страницу в PDF