Размер текста
Цветовая схема
Изображения
Версия для печати

Научно-исследовательская деятельность кафедры

Научно-исследовательская деятельность преподавателей и студентов кафедры АСОИУ связана, в первую очередь, с проблемами проектирования и разработки программного обеспечения автоматизированных систем. Наиболее значимыми среди этих проблем мы считаем задачи, связанные с анализом систем и процессов, имитационным моделированием, прогнозированием и оптимизацией, а также вопросы построения и использования систем поддержки принятия решений. Еще одна область научных интересов кафедры - информационные технологии в образовании. Актуальность перечисленных тематик находит отражение в статьях, представляемых на проводимую кафедрой АСОИУ с 2009 г. ежегодную всероссийскую научно-практическую конференцию «Информационные технологии и автоматизация управления» (ИТиАУ). Все материалы, присылаемые на конференцию включаются в РИНЦ и размещаются в научной электронной библиотеке eLIBRARY.RU. В 2019 г. конференция получила информационную и техническую поддержку в виде официального сайта.

Переход к передовым цифровым, интеллектуальным производственным технологиям, роботизированным системам, созданиию систем обработки больших объемов данных, машинного обучения и искусственного интеллекта, являющийся одним из приоритетных направлений научно-технологического развития России, привлек внимание сотрудников кафедры АСОИУ к проблемам проектирования и разработки систем и компонентов «Интернета вещей» (англ. Internet of Things, IoT). Для развития этой области научных интересов приказом по ОмГТУ №299 от 30.09.2019 г. на материальной базе кафедры организована научно-исследовательская лаборатория «Быстродействующие автоматизированные системы контроля» (НИЛ БАСК) под руководством к.т.н., доцента кафедры АСОИУ Г.В. Никоновой.

Актуальная тематика работ НИЛ БАСК приведена в нижеприведенных отчетах.

Разработка и исследование методов интегральной оценки параметров усилителя мощности радиопередатчика в условиях нестационарных режимов

Научный доклад по результатам выполненной научно-квалификационной работы (диссертации)

Сак Павел Викторович

полный текст

В рамках поставленной задачи были исследованы методы и средства контроля параметров усилителя мощности радиопередатчика в условиях нестационарных режимов.

  1. Предложена методика оценки энергетических параметров усилителей мощности однополосных радиопередатчиков, использующих автоматическую регулировку режима, применением вместо случайного однополосного сигнала, модулированного речью, детерминированного двухчастотного тестового сигнала.
  2. Найдены соотношения, позволяющие по результатам измерений, полученных с двухчастотным тестовым сигналом судить об энергопотреблении оконечного каскада усилителя мощности с автоматической регулировкой режима при различных видах модуляции.
  3. Предложена методика расчета энергетического выигрыша и КПД при применении автоматического регулирования питающего напряжения выходных каскадов КВ передатчиков, предназначенных для модуляции речевыми сигналами. Оценена роль потерь в регулируемом источнике питания.
  4. Разработана программа для автоматизации системы контроля параметров усилителя мощности при настройке, чтобы добиться превышения минимально допустимых параметров выходного сигнала во всем диапазоне частот.
  5. Разработанные методы линеаризации характеристик УМ введением предискажений или предкоррекции дают возможность получать необходимые для реализации этих методов коэффициенты an полинома, описывающего амплитудную характеристику, по амплитудным характеристикам, получаемым в процессе настройки усилителя. Кроме того, и предискажения, и предкоррекция легко могут быть осуществлены с применением цифровых методов обработки сигналов.
  6. Предложенный способ проведения испытаний усилителя мощности в режиме с автоматической регулировкой режима с помощью детерминированного двухчастотного тестового сигнала показал, что разработанная методика позволяет упростить испытания аппаратуры и оценить энергопотребление выходного каскада не только по уровню пиковой мощности, но и по средней мощности на входе усилителя мощности.

Основные работы, опубликованные по теме диссертации

Статьи в научных журналах, рекомендованных ВАК при Минобрнауки России

1. Сак, П.В. Интегральная оценка параметров усилителя мощности радиопередатчика с автоматической регулировкой режима двухчастотным тестовым сигналом // Омский научный вестник. 2021. № 2 (176). С. 59–64.

2. Сак, П.В. Повышение энергетических показателей КВ-передатчика с однополосной модуляцией речевой информации при применении автоматической регулировки режима // В. П. Рахлин, П. В. Сак / Техника радиосвязи. 2021. Выпуск 4 (51). С. 37–43.

3. Сак, П.В. Влияние потерь в управляемом источнике питания на КПД КВ-передатчика при применении автоматической регулировки режима // В. П. Рахлин, П. В. Сак / Техника радиосвязи. 2023. Выпуск 1 (56). С. 32–38

Статьи в изданиях, индексируемых в базах данных Scopus, WoS

4. Sak, P.V. Parameters Checkout of a Short-Wave Power Amplifier With Automatic Mode Adjustment via a Dual Frequency Test Signal // P.V. Sak, V.P. Rakhlin, G.V. Nikonova / International Siberian Conference on Control and Communications (SIBCON), Tomsk, 2019. P. 1–6. DOI:10.1109/SIBCON.2019.8729627.

5. Sak, P.V. Means and Methods for Building-up the Linearity of Broadband Amplifiers // P.V. Sak, A.V. Nikonov, G.V. Nikonova / 2022 International Siberian Conference on Control and Communications (SIBCON). Proceedings. – 17-19 November 2022, Tomsk, Russia #22480717 – DOI: 10.1109/SIBCON56144.2022.10002990.

6. Sak, P.V. Parameters Monitoring of a Radio Transmitter Power Amplifier in Transient Modes // A.V. Nikonov, G.V. Nikonova, P.V. Sak / Moscow Workshop on Electronic and Networking Technologies (MWENT-2022).

7. Sak, P.V. The Concept of Implementing an Adaptive System for Testing and Monitoring High-Speed Electronic Products // A.V. Nikonov, G.V. Nikonova, P.V. Sak / Moscow Workshop on Electronic and Networking Technologies (MWENT-2022).

8. Sak, P.V., Nikonov A. V., Nikonova G. V. Signal Shaping with Adjustable Parameters for Measuring Instruments // P.V. Sak, A.V. Nikonov, G.V. Nikonova / International Seminar on Electron Devices Design and Production, SED 2021, Prague, 2021, 9444507

9. Sak, P.V. Methods for Setting Time Intervals for the Measuring Phase Locking Systems // G.V. Nikonova, A.V. Nikonov, P.V. Sak / Proceedings - 2020 Ural Symposium on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology, USBEREIT 2020, 2020, P. 269–272, 9117775.

10. Sak, P.V. Quantitative measure of phase noise assessment for quartz oscillators // P.V. Sak, A.V. Nikonov, G.V. Nikonova, A.O. Minin / International Conference of Young Specialists on Micro/Nanotechnologies and Electron Devices, EDM, 2018, 2018-July, P. 118–121, 8434930

Статьи в других рецензируемых научных сборниках и журналах

11. Сак, П.В. Определение оптимальных параметров усилителя мощности по результатам измерительного эксперимента // П.В. Сак, А.В. Никонов / VII Региональная научно-техническая конференция "Ученые Омска - региону", Омск, 1-2 июня 2022 г.

Государственная регистрация патентов и программ для ЭВМ

12. Сак, П. В. Программа автоматизации процесса измерений электрических параметров усилителей мощности. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ 2021661691. 14.07.2021. Заявка № 2021660968 от 14.07.2021.

13. Сак, П.В. Способ построения усилителя мощности СВЧ. // В.П. Рахлин, П.В. Сак / Патент на изобретение RU 2666229 C1, 06.09.2018. Заявка № 2017140554 от 21.11.2017.

Адаптивный контроль параметров усилителя мощности радиопередатчика в условиях нестационарных режимов

Отчет по гранту РФФИ 20-37-90122

Аспирант: Сак Павел Викторович.

Руководитель: Никонова Галина Владимировна

В рамках реализации проекта были исследованы методы и средства контроля параметров усилителя мощности радиопередатчика в условиях нестационарных режимов. Проведено исследование, связанное с повышением эффективности работы системы измерения и выбору оптимальных энергетических параметров усилителей мощности КВ передатчиков на основе интегральной оценки энергетических параметров усилителей мощности однополосных радиопередатчиков. Разработана структурная схема и методика проведения испытаний усилителя мощности в режиме с автоматической регулировкой режима с помощью детерминированного двухчастотного тестового сигнала для оценки энергопотребления выходного каскада не только по уровню пиковой мощности, но и по средней мощности на входе усилителя мощности. Представлен математический аппарат и соотношения, позволяющие по результатам измерений, полученных при испытаниях, судить об энергопотреблении оконечного каскада усилителя мощности с автоматической регулировкой режима.

Проведен испытательный эксперимент по определению оптимальных параметров усилителя мощности в рабочих условиях с различными режимами питания. Предложена методика расчета энергетического выигрыша и коэффициента полезного действия при применении автоматического регулирования питающего напряжения выходных каскадов коротковолновых передатчиков, предназначенных для модуляции речевыми сигналами. Разработана «Программа автоматизации процесса измерений электрических параметров усилителей мощности» для проведения измерений выходной мощности, линейности, внеполосных излучений усилителя мощности в заданном диапазоне частот и формирования отчета о проведенных измерениях.

Предложены инженерные решения совершенствования методов повышения линейности передатчиков, а также математические методы коррекции параметрических нелинейных искажений в усилителях мощности. Определены способы автоматической системы контроля параметров усилителя мощности и получения высокой линейности усилителя различными методами или их сочетанием. Показано, что применение методов предискажений сигнала, подаваемого на вход усилителя мощности, а также предкоррекции модуля коэффициента передачи усилителя мощности позволяет получить высокую линейность тракта и высокий его КПД, но из-за сложности в реализации, не пригодны в портативной аппаратуре. Предложен новый метод повышения линейности УМ, отличающийся применением отрицательной обратной связи между огибающими сигналов на входе УМ и на его выходе и оказывается предпочтительным для трактов носимых передатчиков.

Список публикаций по теме гранта:

  1. Sak, P.V. Parameters Monitoring of a Radio Transmitter Power Amplifier in Transient Modes / P. V. Sak, G. V. Nikonova, A. V. Nikonov // 2022 Moscow Workshop on Electronic and Networking Technologies (MWENT). Proceedings. – Moscow: National Research University Higher School of Economics. Russia, Moscow, March 9−11, 2022. - DOI: 10.1109/MWENT55238.2022.9802253
  2. Nikonov, A.V. The Concept of Implementing an Adaptive System for Testing and Monitoring High-Speed Electronic Products / A. V. Nikonov, G. V. Nikonova, P. V. Sak // 2022 Moscow Workshop on Electronic and Networking Technologies (MWENT). Proceedings. – Moscow: National Research University Higher School of Economics. Russia, Moscow, March 9−11, 2022. - DOI: 10.1109/MWENT55238.2022.9802365
  3. Рахлин В.П., Сак П.В., Повышение энергетических показателей КВ-передатчика с однополосной модуляцией речевой информации при применении автоматической регулировки режима // Техника радиосвязи. 2021. № 4 (51). С. 37-43. DOI: 10.33286/2075-8693-2021-51-37-43
  4. Сак П. В. Интегральная оценка параметров усилителя мощности радиопередатчика с автоматической регулировкой режима двухчастотным тестовым сигналом // Омский научный вестник. 2021. № 2 (176). С. 59–64 DOI: 10.25206/1813- 8225-2021-176-59-64. URL: https://omgtu.ru/general_information/media_omgtu/journal_of_omsk_research_journal/omsk-scientific-bulletin-a-series-of-devices-and-technologies/arch/2021/2-176/
  5. Sak P.V. Signal Shaping with Adjustable Parameters for Measuring Instruments // P.V. Sak, A.V. Nikonov, G.V. Nikonova / 2021 International Seminar on Electron Devices Design and Production (SED) - Proceedings 27 April 2021 Prague, Czech Republic # 94445072021. DOI: 10.1109/SED51197.2021.9444507. URL: http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0-85108001176&partnerID=MN8TOARS
  6. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2021661691 Российская Федерация. Программа автоматизации процесса измерений электрических параметров усилителей мощности: № 2021660968: заявл. 14.07.2021: опубл. (зарег.) 14.07.2021. Бюл. №7 / П.В. Сак; заявитель ОмГТУ. – 1 с. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=46483372


Исследование методов и средств обработки биофизических сигналов с применением биоимпедансной электрометрии

Отчет по гранту РФФИ 19-38-90162

Аспирант: Кабанов Артемий Андреевич

Руководитель: Никонова Галина Владимировна

В рамках реализации проекта были исследованы методы и средства сбора и обработки биофизических сигналов, а именно сигналов электромиографии. Была разработана электрическая модель мышечной ткани, позволяющая ее внедрение в различные системы для диагностики. Разработан программно-аппаратный комплекс сбора сигналов реализующий методы биоимпедансной электрометрии. Был разработан алгоритм фильтрации сигналов (с использованием NI LabView) на основе дискретного - вейвлет преобразования, позволяющий разложение исходного сигнала, коррекцию результатов разложения (удаление шумовой составляющей), и восстановление сигнала. Алгоритм позволяет выбор базисного вейвлета и его порядка непосредственно в процессе работы. Для классификации паттернов сигналов ЭМГ были исследованы различные методы машинного обучения и предложен алгоритм на основе машины опорных векторов. А именно были исследованы 4 основных ядра машины опорных векторов:"линейное", "полиномиальное", "радиальной базисной функции", и "сигмоид", также применены различные гиперпараметры. Далее была проведена оценка качества полученной модели и классификации в целом, для этого были построены матрицы ошибок, а также рассчитаны такие метрики как: точность, полнота и f-мера для каждого класса.

Исследования и разработка программ проводились на языке Python в Google Collab.

Исследование проведено на актуальную тему, связанную с повышением эффективности работы системы управления комплексов протезирования. Данные комплексы входят в систему «интерфейс мозг-компьютер», которые решают задачи взаимодействия между человеком и техническим устройством путем получения и обработки биофизических сигналов.

Изложенные в работе результаты, направлены на повышение эффективности и качества управления бионическим протезом, путем применения разработанной системы классификации данных полученных из сигналов электромиографии. Предложенный алгоритм предобработки сигналов электромиографии, основанный на методах интеллектуального анализа данных, отличается возможностью оптимизации и построения оптимального пространства характерных признаков.

Разработанные соискателем способы классификации данных, реализованы в виде программных модулей системы управления для классификации паттернов сигналов электромиографии на основе машины опорных векторов и модификации пространства признаков паттернов сигналов электромиографии, а также алгоритмов предобработки данных, основанных на методах комплексного анализа.

Разработанные методы и алгоритмы позволяют реализовать интеллектуальную систему классификации паттернов сигналов электромиографии, способствуют сокращению количества ложных срабатываний и неверно определенных намерений пользователя и совершенствуют мелкую моторику протезов.

На основе предложенных методов была разработан программный комплекс, предназначенный для автоматизации исследований в области обработки и классификации данных, полученных из сигналов электромиографии который является основой неинвазивных комплексов обработки данных, входящих в состав систем мониторинга, реабилитации и протезирования.

В работе показано, что проведенные вычислительные и натурные эксперименты разработанных способов классификации данных, основанных на базовых и ансамблевых методах машинного обучения, позволили повысить качество классификации данных, полученных из сигналов электромиографии, и, следовательно, обеспечить повышение точности распознавания жестов и эффективности управления протезом.

Список публикаций по теме гранта:

  1. Кабанов, А. А. Исследование методов машинного обучения в задаче классификации паттернов сигналов электромиографии на основе «сырых» данных / А. А. Кабанов // Автоматизация в промышленности. – 2022. – № 3. – С. 59–63.
  2. Кабанов, А. А. Применение алгоритмов машинного обучения для распознавания жестов руки / А. А. Кабанов, Р. Д. Саитов // Информационные технологии и автоматизация управления : материалы XIII Всерос. науч.-практ. конф. студентов, аспирантов, работников образования и промышленности (Омск, 27–28 мая 2022 г.) / Ом. гос. техн. ун-т. – Омск : Изд-во ОмГТУ, 2022. – С. 124–127. – 1 CD-ROM.
  3. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2020615208 Российская Федерация. Программа для сбора и обработки биофизических сигналов : № 2020614254 : заявл. 15.05.2020 : опубл. (зарег.) 19.05.2020 / А. А. Кабанов, Г. В. Никонова.
  4. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2020663837 Российская Федерация. Программы обработки данных на основе структурного программирования : № 2020663294 : заявл. 03.11.2020 : опубл. (зарег.) 03.11.2020 / А. А. Кабанов, Г. В. Никонова, Т. С. Павлюченко, П. П. Степанов.
  5. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2021616766 Российская Федерация. Программа для классификации жестов на основе сигналов электромиографии : № 2021616011 : заявл. 27.04.2021 : опубл. 27.04.2021 / А. А. Кабанов.
  6. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2021663984 Российская Федерация. Программа для классификации паттернов сигналов электромиографии на основе машины опорных векторов : № 2021663331 : заявл. 27.08.2021 : опубл. (зарег.) 27.08.2021 / А. А. Кабанов.
  7. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022664167 Российская Федерация. Программа для модификации пространства признаков паттернов сигналов электромиографии : № 2022663530 : заявл. 20.07.2022 : опубл. (зарег.) 26.07.2022 / П. В. Сак, А. А. Кабанов.
  8. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022664728 Российская Федерация. Программа для классификации паттернов сигналов электромиографии на основе методов машинного обучения : № 2022663769 : заявл. 20.07.2022 : опубл. (зарег.) 04.08.2022 / П. В. Сак, А. А. Кабанов.
  9. Kabanov A A, Nikonova G V. Gesture recognition system based on electromyography signals. Journal of Physics: Conference Series (см. в книгах), 2021, 1791 - 1, 012100
  10. Кабанов А.А. Исследования по определению сигналов управления антропоморфными протезами / А.А. Кабанов, Г.В. Никонова, Л.В. Щапова // Приборы и методы измерений, контроля качества и диагностики в промышленности и на транспорте : материалы IV всероссийской научно-технической конференции с международным участием / (Омск, октябрь 2020 г.). – Омский гос. ун-т путей сообщений, 2020. – С. 270–279.
  11. Kabanov A A, Esimkhanova A M, Nikonova G V, Sirotenko N Yu, Soloviev V V. A software-hardware unit for studying the output characteristic of MEMS pressure sensors and its linearization. Journal of Physics: Conference Series (см. в книгах), 2021, 1901 - 1, 012009
  12. Kabanov A. A. Разработка системы классификации жестов руки на основе сигналов электромиографии. Омский научный вестник, 2021, 177, 79-84
  13. Ryabchevsky V O, Nikonova G V, Kabanov A A. Development of muscular tissue electrical analog and designing the device for biopotential registration. Journal of Physics: Conference Series (см. в книгах), 2020, 1441, 012077
  14. Pavlov L A, Nikonova G V, Kabanov A A, Shchelkanov A I. Software and hardware complex for monitoring the ion beam parameters of a particle accelerator. Journal of Physics: Conference Series (см. в книгах), 2020, 1441, 012075
  15. Kabanov A A, Nikonova G V, Shchapova L V. Experimental Studies for Determining the Optimal Method of Measuring Biophysical Signals. Journal of Physics: Conference Series (см. в книгах), 2020, 1546, 012017
  16. Ryabchevsky V. O., Nikonova G. V., Kabanov A. A.. РАЗРАБОТКА ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ МЫШЕЧНОЙ ТКАНИ И УСТРОЙСТВА РЕГИСТРАЦИИ БИОПОТЕНЦИАЛОВ. Динамика систем, механизмов и машин, 2019, 7 - 2, 148-154.
Меню раздела