Развитие теории и практики применения киберфизических систем в управлении комплексными иерархическими производственными системами в условиях неопределенности

    Проект посвящен развитию перспективного научного направления – теории и практики применения киберфизических систем (КФС), рассматриваемых как новая информационно-технологическая парадигма, объединяющая ключевых тренды развития сквозных информационных и информационно-прикладных технологий. 

    В проекте развивается подход к построению КФС как «глубоко интегрированной» технологической платформы, объединяющей группу «прорывных» технологий – интеллектуализации, иерархической сетевой самоорганизации, самообучения и развития, синергетический эффект от объединения которых дает системам управления новые функциональные возможности в решении широкого класса прикладных задач, в частности, задач управления плохо формализуемыми объектами, процессами, явлениями в условиях неопределенности. В качестве одной из таких прикладных задач в проекте решается задача управления классом промышленных систем в условиях неопределенности факторов влияния на зарождение и развитие быстроразвивающихся нештатных – предаварийных и аварийных ситуаций, требующих быстрого принятия оперативных управляющих решений по критериям многоцелевой (многокритериальной) оптимизации.

    Одним из важных принципов предлагаемого подхода к формированию концепции КФС в проекте является концепция когнитивного конструктивизма, объясняющая механизмы и определяющая возможность реализации стратегии управления в условиях неопределенности на основе знаний (например, о классах сценариев нештатных ситуаций, о взаимодействии агентов, о правилах самообучения и т.д.). Принцип когнитивного конструктивизма в теории управления как управления, основанного на знаниях, представляется ключевым в формировании когнитивных процессов извлечения и формирования онтологических структур путем конструирования специальных когнитивных моделей.

    Практическим результатом проекта должно стать применение принципов и моделей технологической платформы для решения класса задач промышленной автоматизации и управления, связанных с управлением трудно формализуемыми процессами и явлениями, что так же включает раннее обнаружение, распознавание, прогнозирование и принятие оперативных оптимальных управляющих решений в условиях существенной неопределенности.

       Задачи:

    Первой задачей является разработка концепций и принципов построения КФС как интегрированной технологической платформы, сфокусированной на решении актуальной технической задачи - интеграция киберфизических систем, принципов сетецентризма, интеллектуализации, промышленного Интернета вещей и Industry 4.0 в единую технологическую платформу, формирующую новый тип информационно-управляющей среды, решающей большой класс задач промышленной автоматизации и управления в условиях существенной неопределенности.

    В связи с этим первым шагом является формирование общей схемы КФС (в виде системных, функциональных и алгоритмических моделей), сборка уже наработанных за предыдущий период отдельных блоков, которые можно будет интегрировать в общую концепцию КФС.

    Далее будут создаваться общие алгоритмы взаимодействия отдельных элементов общей системы, разрабатываться протоколы и требования к их взаимодействию. Разработка ведется на примере решения задачи раннего обнаружения, распознавания, прогнозирования развития и принятия оперативных управляющих решений по предотвращению нештатных ситуаций.

    Необходимо также подбирать и настраивать программно-аппаратный функционал для отработки и тестирования алгоритмов и моделей, в самой общей форме реализующей принципы интеллектуализации, сетевой организации, машинного обучения и накопления знаний. Имеющийся опыт позволяет надеяться на возможность создания программного комплекса, интегрирующего разнородные модели.

    Следующим шагом является разработка и тестирование математико-программного обеспечения, реализующего модели и алгоритмы КФС, а также. Тестирование моделей и алгоритмов КФС на оборудовании ВШ КФСУ.

    Далее следует разработка аппаратно-программных решений КФС на классе прикладных задач и тестирование на модельных примерах, в результате чего должен появиться учебно-научный лабораторный комплекс «Киберфизические системы промышленной автоматизации и управления» для отработки промышленных решений систем предиктивной диагностики, автоматизации и управления технологическими процессами.

    Проект также включает разработку комплекса лабораторий со стендами для отработки и демонстрации элементов инновационных промышленных технологий для отдельных отраслевых приложений: машиностроения, химического производства, энергетики.

    Публикации:

    1. Dmitri Kostenko, Dmitriy Arseniev, Vadim Onufriev and Vyacheslav Shkodyrev Solving multicriteria optimization problem for an oil refinery plant. Communications in Computer and Information Science (2019, принята к публикации)

    2. Vladislav Kovalevsky and Vadim Onufriev. Hierarchical multi-agent system for production control using KPI reconciliation. Communications in Computer and Information Science (2019, принята к публикации)

    3. Vladimir Khokhlovsky, Vitaly Oleynikov, Dmitry Kostenko, Vadim Onufriev, Vyacheslav Potekhin.(2019). Modernisation of a Production Process Using Multicriteria Optimisation Logic and Augmented Reality, Proceedings of the 30th DAAAM International Symposium (2019, принята к публикации)

    4. Branko Katalinič, Dmitry Andreevich Kostenko, Vadim Alexandrovich Onufriev, Vyacheslav Vital'evich Potekhin. Сyber-Physical Systems in Complex Technologies and Process Control. International Conference Cyber-Physical Systems and Control (2019, принята к публикации)

    5. Dmitry Andreevich Kostenko, Dmitry Germanovich Arseniev, Vadim Alexandrovich Onufriev. Distributed Knowledge Base of Intellectual Control in Smart Grids. International Conference Cyber-Physical Systems and Control (2019, принята к публикации)

    6. Ковалевский В.Э., Онуфриев В.А. Мультиагентные алгоритмы согласования ключевых показателей эффективности предприятия // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Информатика. Телекоммуникации. Управление. 2019. Т. 12, № 3. С. 67–80. DOI: 10.18721/JCSTCS.12306

    7. Костенко Д.А., Онуфриев В.А., Шкодырев В.П. Многокритериальная оптимизация ректификационного процесса по алгоритму SPEA2 // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Информатика. Телекоммуникации. Управление. 2019. Т. 12, № 2, С. 39-49. DOI: 10.18721/JCSTCS.12204

    8. Distributed Ledger Technology and Cyber-Physical Systems. Multi-agent Systems. Concepts and Trends Arsenjev, D., Baskakov, D., Shkodyrev, V., Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 11620 LNCS, с. 618-630, 2019 (Scopus)

    9. D A Tarkhov and G F Malykhina (2019) Neural network modelling methods for creating digital twins of real objects Published under license by IOP Publishing Ltd Journal of Physics: Conference Series, Volume 1236, Number 1, 2019 J. Phys.: Conf. Ser. 1236 012056 DOI https://iopscience.iop.org/article/10.1088 /1742-6596/1236/1/012056 (Scopus)

    10. The approach to emergency situation prediction in dynamical systems using neural networks, Shkodyrev, V.P., Yagafarov, K.I, ACM International Conference Proceeding Series 2018-February, с. 27-32 (Scopus) https://dl.acm.org/citation.cfm?doid=3185066.3185085

    11. Knowledge based control of energy installations under uncertain conditions, Khokhlovskiy, V.N., Potekhin, V.V., Shkodyrev, V.P., Annals of DAAAM and Proceedings of the International DAAAM Symposium 29(1), с. 0582-0586, 2018 (Scopus) https://www.daaam.info/Downloads/Pdfs/proceedings/proceedings_2018/084.pdf

    12. Kuleshov, S.V., A. Zaytseva, A. & Aksenov, A.Y. 2018, "The conceptual view of unmanned aerial vehicle implementation as a mobile communication node of active data transmission network", International Journal of Intelligent Unmanned Systems, vol. 6, no. 4, pp. 174-183. doi:10.1108/IJIUS-04-2018-001010.1108/IJIUS-04-2018-0010 (SJR 0,268)

    13. Malykhina, G. F. Tarkhov, D. A. (2018). Digital Twin Technology as a Basis of the Industry in Future. 18-th PCSF 2018 Professional Culture of  the Specialist of the Future. The European Proceedings on Social & Behavioral Sciences. Future Academy EPSBS. vol LI, 45, 416-428. DOI https://dx.doi.org/10.15405/epsbs.2018.12.02.45 (Web of Science)

    14. Kostenko, D.; Kudryashov, N.; Maystrishin, M.; Onufriev, V.; Potekhin, V.; Vasiliev, V. (2018). Digital twin applications: diagnostics, optimisation and prediction, Proceedings of the 29th DAAAM International Symposium, pp.0574-0581, B. Katalinic (Ed.), Published by DAAAM International, ISBN 978- 3-902734-11-2, ISSN 1726-9679, Vienna, Austria. DOI: 10.2507/29th.daaam.proceedings.083

    15. Онуфриев В.А. Управление группой автономных роботов с использованием полярных координат // Научно-технические ведомости  СПбГПУ. Информатика. Телекоммуникации. Управление. 2018. Т. 10, № 4. С. 97–106. DOI: 10.18721/JCSTCS.10409

    16. Onufriev, V. A. Cyber- Physical Systems Application for the Radio Telescope’s Adaptive Surface Control Task / V. A. Onufriev, A. S. Sulerova, V. V. Potekhin // Proceedings of the Automated Systems and Technologies Symposium. – 2016. – pp. 51-56

    17. TECHNICAL SYSTEMS CONTROL: FROM MECHATRONICS TO CYBER-PHYSICAL SYSTEMS, Shkodyrev V.P., Studies in Systems, Decision and Control. 2016. Т. 49. С. 3-6. (Scopus, Web of Science) https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-27547-5_1

    18. KNOWLEDGE BASED PLANNING FRAMEWORK FOR INTELLIGENT DISTRIBUTED MANUFACTURING SYSTEMS, Fedorov A., Shkodyrev V., Zobnin S., Lecture Notes in Computer Science 2015. Т. 9141. С. 300-307. (Scopus) https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-20472-7_32

    19. ASPECTS OF SMART MANUFACTURING VIA AGENT-BASED APPROACH, Fedorov A., Goloschchapov E., Ipatov O., Potekhin V., Shkodyrev V., Zobnin S.,Procedia Engineering 2015. Т. 100. С. 1572-1581. (Scopus) https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877705815005573?via%3Dihub