5 смертельных проблем первого метро, и как их решили

Привет, на связи Андрей Шведов, руководитель проектов ГРАН Груп. Мы производим печатные платы — основу для сложной электроники метрополитена. На базе изготовленных нами плат работают системы управления подвижным составом, контроллеры для стрелок и переводов, датчики безопасности и телемеханику. Электроника работает круглосуточно в жестких условиях эксплуатации, обеспечивает точное движение поездов и безопасность пассажиров. Вот и я сегодня добирался до работы на метро. Турникет на входе мгновенно считал проездной с моего смартфона. На табло высветилось точное время прибытия следующего поезда — 1 минута 40 секунд. Прибывающий состав плавно затормозил точно у меток. Двери открылись, я вошел в просторный вагон с цифровыми экранами. Поезд тронулся так мягко, что я даже не почувствовал начала движения. Тут же я подзарядил свой смартфон и вышел в интернет почитать Хабр! А ведь когда-то первые пассажиры лондонского метро задыхались от дыма паровозов и молились, чтобы поезда не столкнулись в темноте. За полтора века метро изменилось полностью. И электроника сыграла в этом большую роль. В этой статье вы узнаете, как развивались технологии подземки от первых дымных туннелей до современных автоматических систем.

https://habr.com/ru/companies/grangroup/articles/915084/

#метро #метрополитен #печатные_платы #cbtc #автоматизация #автоматическое_управление #беспилотные_системы #умное_метро #искусственный_интеллект #цифровизация

Современные подходы к созданию автоматизированных систем прогнозируемого обслуживания в промышленности

Палюх Борис Васильевич д.т.н., профессор, заведующий кафедрой «Информационные системы» ТвГТУ, г. Тверь Чесалов Александр Юрьевич к.т.н., генеральный директор ООО «Программные системы Атлансис», г. Тверь В настоящей статье исследуются современные подходы к созданию автоматизированных систем прогнозируемого обслуживания многостадийных технологических процессов. На сегодняшний день, данные системы играют важнейшую роль в процессах автоматизации промышленных предприятий различных отраслей экономики. В статье делается основной акцент на необходимость применения технологий искусственного интеллекта для создания, эксплуатации и развития автоматизированных систем прогнозируемого обслуживания. Указывается необходимость совместного применения методов нейронных сетей и теории свидетельств, в части уменьшения уровня неопределенности и увеличения уровня доверия к выходным данным для принятия решений. В результате исследования предложены два варианта архитектуры. Представлены данные эффективности применения автоматизированных систем прогнозируемого обслуживания в промышленности. КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: прогнозируемое обслуживание, промышленный Интернет вещей, периферийный искусственный интеллект, теория свидетельств, компьютеризированная система управления техническим обслуживанием. Прогнозируемое обслуживание в промышленности (англ. Predictive Maintenance, PdM) – это стратегия проактивного обслуживания, которая использует современные инструменты и методы анализа данных для обнаружения аномалий в работе оборудования и потенциальных дефектов в производственных процессах, которая включает [1]:

https://habr.com/ru/articles/897748/

#искусственный_интеллект #промышленность #промышленное_программирование #промышленная_революция #автоматизация #автоматическое_управление #автоматизация_бизнеспроцессов #автоматизация_бизнеса

Применение прорывных технологий искусственного интеллекта в промышленных экосистемах Индустрии 4.0

В текущих экономических условиях, когда концепция развития цифровой экономики сменяется новым трендом развития – «экономикой данных», внедрение цифровых инноваций и прорывных технологий искусственного интеллекта (ИИ) в промышленных экосистемах Индустрии 4.0 является приоритетным направлением в формировании и развитии технологического суверенитета Российской Федерации. В основе всех процессов формировании и развития технологического суверенитета нашей страны находится цифровая трансформация производителей и потребителей продуктов и услуг. Цель цифровой трансформации продуктов и услуг промышленных предприятий Российской Федерации должна заключаться в реализации ряда комплексных мероприятий и проектов основывающихся на прорывных и перспективных технологиях «Индустрии 4.0», включающие в себя технологии искусственного интеллекта в промышленных экосистемах, которые позволяют создать на первом этапе цифровую инфраструктуру промышленности, а в последствии экосистему, способную не только объединить разрозненные цифровые решения, платформы, системы и миллионы «умных» устройств промышленного Интернета вещей в рамках одного информационного поля, но и дать толчок к созданию и развитию новых конкурентных продуктов и услуг в Российской Федерации и за ее пределами [Галкин и др., 2023, c. 167; Палюх и др., 2023, c. 256]. Важным аспектом проектирования, разработки, производства и развития новых промышленных ИТ-решений является применение передовых технологий четвертой промышленной революции, к которым можно отнести: технологии работы с большими данными, машинное обучение и искусственный интеллект, а также создание цифровых платформ и сервизов, функционирующих в рамках вышеупомянутой цифровой экосистемы.

https://habr.com/ru/articles/897746/

#автоматизация #автоматическое_управление #автоматизация_бизнеспроцессов #автоматизация_бизнеса #искусственный_интеллект #обслуживание_ит_инфраструктуры #цифровая_трансформация

Автоматизация процессов в гидравлических системах

Проект автоматизации процесса поддержания давления в гидравлическом прессе Разработка позволяет производителям сыродавленного масла экономить до нескольких часов своего времени в день

https://habr.com/ru/articles/873988/

#автоматизация #автоматическое_управление #зож #arduino #esp32

Самодельный WiFi модуль к автоматике раздвижных ворот

Можно было купить готовый модуль, несмотря на его совершенно конскую стоимость в 6-7 тыс. рублей. Однако он не предоставлял наиболее востребованную для меня функциональность: не позволял открывать ворота автоматически "из коробки" при приближении к своему участку на автомобиле. Ну и, естественно, экономия на порядок тоже сыграла не последнюю роль. Был выбран следующий способ реализации основной задачи: WiFi модуль в автомобиле пытается зарегистрироваться на домашней точке доступа. Если ему это удается - проверяется уровень сигнала. Если уровень сигнала слабый - значит приближаемся к участку и надо подать команду WiFi модулю на автоматике ворот на открытие. Если сигнал сильный - мы уже на участке и ничего делать не надо. Дополнительная функциональность - управление воротами по WiFi через веб-интерфейс, в том числе и с мобильного телефона. Если при выезде с участка руки свободны и можно заранее открыть ворота со штатного пульта, то при подъезде к участку нащупывать кнопку на пульте отвлекаясь от дороги - не только не удобно, но еще и опасно. При этом ворота открываются относительно медленно и если нажимать кнопку пульта уже подъехав к воротам, то приходится ждать несколько секунд, пока ворота откроются.

https://habr.com/ru/articles/860380/

#esp32 #esp32c3 #автоматическое_управление

10. Особые линейные системы

Продолжаем публикацию лекций по предмету "Управление в Технических устройствах" Автор Олега Степановича Козлова. Кафедра "Ядерные энергетические установки" МГТУ им. Н.Э. Баумана. Это пожалуй первая лекция, гда теория автоматеского управления применяется непосредственно к таким устройствам как ядерные реакторы. Более того имеенно на это лекции объясняется что такое 1D моделирование. В предыдущих сериях: 1. Введение в теорию автоматического управления . 2. Математическое описание систем автоматического управления 2.1 — 2.3 , 2.3 — 2.8 , 2.9 — 2.13 . 3. Частотные характеристики звеньев и систем автоматического управления регулирования. 3.1. Амплитудно-фазовая частотная характеристика: годограф, АФЧХ, ЛАХ, ФЧХ . 3.2. Типовые звенья систем автоматического управления регулирования. Классификация типовых звеньев. Простейшие типовые звенья . 3.3. Апериодическое звено 1–го порядка инерционное звено. На примере входной камеры ядерного реактора . 3.4. Апериодическое звено 2-го порядка . 3.5. Колебательное звено . 3.6. Инерционно-дифференцирующее звено . 3.7. Форсирующее звено . 3.8. Инерционно-интегрирующее звено (интегрирующее звено с замедлением) . 3.9. Изодромное звено (изодром) . 3.10 Минимально-фазовые и не минимально-фазовые звенья . 3.11 Математическая модель кинетики нейтронов в «точечном» реакторе «нулевой» мощности . 4. Структурные преобразования систем автоматического регулирования . 5. Передаточные функции и уравнения динамики замкнутых систем автоматического регулирования (САР) . 6. Устойчивость систем автоматического регулирования. 6.1 Понятие об устойчивости САР. Теорема Ляпунова. 6.2 Необходимые условия устойчивости линейных и линеаризованных САР. 6.3 Алгебраический критерий устойчивости Гурвица. 6.4 Частотный критерий устойчивости Михайлова. 6.5 Критерий Найквиста.

https://habr.com/ru/articles/802401/

#ТАУ #simintech #simulink #системы_с_запаздывание #автоматическое_управление #САР #УТС #ядерные_реактор #трубопроводы