Synthèse de systèmes intelligents. Synthèse de systèmes de contrôle automatisés intelligents pour des processus technologiques complexes. Etude de l'influence des principaux paramètres HP sur la nature des transformations non linéaires

06.05.2020

Sources de financement de l'activité d'investissement. Analyse de la structure et de la dynamique de la propriété et des sources de sa formation. Les principales directions pour augmenter l'attractivité des investissements: augmenter le profit de l'organisation en élargissant le marché des ventes.

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Établissement d'enseignement budgétaire de l'État fédéral

l'enseignement supérieur

UNIVERSITÉ D'ÉTAT DE TOMSK DES SYSTÈMES DE CONTRÔLE ET DE L'ÉLECTRONIQUE RADIO (TUSUR)

Département d'économie

Évaluation de l'attractivité d'investissement d'une organisation (sur l'exemple de Synthesis of Intelligent Systems LLC)

Travail de premier cycle

dans la direction 38.03.01 - Profil économique "Finance et crédit"

Ouvrage final qualificatif 73 pages, 5 figures, 16 tableaux, 23 sources.

L'objet de recherche est la Société à Responsabilité Limitée "Synthèse de systèmes intelligents".

Le but du travail est d'évaluer l'attractivité d'investissement de l'organisation SIS LLC et de proposer des recommandations pour son amélioration.

Pour atteindre cet objectif, les tâches suivantes ont été résolues :

La théorie de l'attractivité des investissements est analysée, l'essence du concept d'investissements et leur classification, le concept d'attractivité des investissements sont déterminés;

Analyse des méthodes d'évaluation de l'attractivité d'investissement de l'organisation ;

Une évaluation de l'attractivité d'investissement de l'organisation SIS LLC a été réalisée sur la base d'indicateurs financiers et économiques;

Les principales directions pour augmenter l'attractivité des investissements sont proposées, à savoir: augmenter le profit de l'organisation en élargissant le marché des ventes.

La base d'information de l'étude, dans le cadre de la mise en œuvre de cette graduation travail admissible, s'élevait à: données comptables de l'entreprise, informations publiées sur le site officiel de l'organisation, documents de recherche de scientifiques publiés dans des revues scientifiques, articles scientifiques dans des périodiques, guides d'étude, ainsi que ressources informationnelles l'Internet.

Ouvrage final de qualification 73 pages, 5 dessins, 16 tableaux, 23 sources.

L'objet de la recherche est la société SARL « Synthèse de systèmes intelligents »

Le but du travail est d'évaluer l'attractivité d'investissement de l'organisation SIS LLC et de proposer des recommandations pour l'améliorer.

Pour atteindre cet objectif, les tâches suivantes ont été accomplies :

La théorie de l'attractivité des investissements est analysée, l'essence du concept d'investissements et leur classification, le concept d'attractivité des investissements sont définis;

Les méthodes d'évaluation de l'attractivité d'investissement de l'organisation sont analysées ;

Une évaluation de l'attractivité d'investissement de l'organisation "SIS" sur la base d'indicateurs financiers et économiques ;

Les principales directions d'augmentation de l'attractivité de l'investissement sont proposées, à savoir : augmentation du bénéfice de l'organisation en raison de l'expansion du marché des ventes.

La base d'information de la recherche, dans le cadre de ce travail final de qualification, était : les données des rapports comptables de l'entreprise, les informations publiées sur le site officiel de l'organisation, les documents de recherche des scientifiques publiés dans des revues scientifiques, les articles scientifiques dans des périodiques, les aides pédagogiques , et ressources d'information du réseau Internet.

INTRODUCTION

À conditions modernes les organisations de diverses formes de propriété sont soucieuses d'accroître leur productivité, leur compétitivité, leur rentabilité et leur indépendance financière à long terme, ce qui dépend directement du niveau actuel d'activité d'investissement de l'organisation, de la portée de ses activités d'investissement et de l'attractivité des investissements.

L'attractivité de l'investissement est un indicateur par lequel les investisseurs prennent des décisions concernant l'investissement de leurs fonds dans une organisation particulière.

La pertinence du sujet choisi est due au fait que les investisseurs potentiels, ainsi que les gestionnaires, doivent disposer d'un modèle clair pour évaluer l'attractivité d'investissement d'une organisation pour la gestion la plus efficace ou la décision d'investissement. Aussi, le niveau d'attractivité des investissements est important pour les créanciers et les clients, les premiers s'intéressent à la solvabilité de l'organisation, les seconds à la fiabilité des relations d'affaires, à la continuité et à la stabilité des activités de l'organisation, qui dépendent de la liquidité et stabilité financière de l'organisation.

L'ensemble d'indicateurs sélectionnés pour l'évaluation

l'attractivité de l'investissement dépend des objectifs spécifiques de l'investisseur.

L'importance de déterminer l'attractivité des investissements des organisations ne fait aucun doute, car sans cela, il n'y aura pas d'investissement dans des entités économiques et, par conséquent, la croissance et la stabilisation économiques ne seront pas possibles. Dans certains cas, les investissements sont la pierre angulaire de l'organisation dans son ensemble.

L'analyse financière, en tant que principal mécanisme garantissant la stabilité financière de l'organisation et l'évaluation de son attractivité pour les investisseurs potentiels, est le maillon central de la méthodologie de détermination de l'attractivité des investissements. Son objectif principal est d'étudier les problèmes qui se posent lors de l'évaluation de l'attractivité financière d'une organisation pour un investisseur. À cet égard, les aspects de l'analyse de la situation financière de l'organisation sont pris en compte, une évaluation du niveau de rentabilité, de solvabilité, d'efficacité et de stabilité financière est effectuée.

Le résultat de l'analyse financière est la détermination des principales orientations pour accroître l'attractivité des investissements de l'organisation analysée.

Le but de la thèse est d'étudier aspects théoriques concernant le concept d'attractivité des investissements et les méthodes d'évaluation, évaluer directement l'attractivité des investissements sur l'exemple de l'organisation Synthesis of Intelligent Systems LLC, ainsi que développer des recommandations pour améliorer l'attractivité des investissements de l'organisation.

Pour atteindre cet objectif, il est nécessaire de résoudre les tâches suivantes :

Déterminer l'essence et donner une classification des investissements ;

Étudier les méthodes d'évaluation de l'attractivité d'investissement d'une organisation;

Évaluer l'attractivité d'investissement de l'organisation en fonction de la méthodologie choisie ;

L'objet de l'étude est l'organisation LLC Synthesis of Intelligent Systems.

1. FONDEMENTS THÉORIQUES DE L'ACTIVITÉ D'INVESTISSEMENT DE L'ORGANISATION

1.1 Essence et classification des investissements

Il n'y a pas de compréhension unique de l'essence de l'investissement en tant que catégorie économique parmi les scientifiques et les économistes. Il existe différentes interprétations qui diffèrent dans le sens, dont certaines ne transmettent pas toute l'essence de ce terme.

Selon loi fédérale du 25 février 1999 N 39-FZ "Sur les activités d'investissement en Fédération de Russie, réalisées sous forme d'investissements en capital" "... investissements - espèces, titres, autres biens, y compris les droits de propriété, autres droits ayant une valeur monétaire , investis dans des objets d'entreprise et (ou) d'autres activités dans le but de réaliser un profit et (ou) d'obtenir un autre effet bénéfique.

Sur la base de la polyvalence des interprétations du terme, il est possible de distinguer les définitions économiques et financières des investissements. Définition économique caractérisent les investissements comme un ensemble de coûts réalisés sous la forme d'investissements en capital à long terme dans divers secteurs de l'économie des sphères productives et non productives. D'un point de vue financier, les investissements sont tous les types de ressources investies dans l'activité économique dans le but de générer des revenus ou des avantages à l'avenir.

En général, les investissements sont compris comme l'investissement de capital sous toutes ses formes dans le but de générer des revenus dans le futur ou de résoudre certains problèmes.

L'organisation peut ou non mener des activités d'investissement, mais le fait de ne pas mener à bien ces activités entraîne la perte de positions concurrentielles sur le marché. Il en découle que les investissements peuvent être passifs et actifs :

passif - investissements qui garantissent au moins aucune détérioration de la rentabilité des investissements dans les opérations de cette organisation en raison du remplacement d'équipements obsolètes, de la formation de nouveau personnel pour remplacer ceux qui sont partis, etc.

actifs - investissements qui augmentent la compétitivité de l'entreprise et sa rentabilité par rapport aux périodes précédentes grâce à l'introduction de nouvelles technologies, la libération de biens qui seront en forte demande, la conquête de nouveaux marchés ou l'absorption d'entreprises concurrentes.

Les investissements sont répartis dans les groupes suivants :

Par objets d'investissement :

1) les investissements réels sont des investissements en capital fixe sous diverses formes (acquisition de brevets, construction de bâtiments, d'ouvrages, investissements dans des développements scientifiques, etc.) ;

2) investissements financiers (de portefeuille) - il s'agit d'un investissement en actions, obligations et autres titres, donnant le droit de percevoir des revenus de la propriété, ainsi que des dépôts bancaires.

Par la nature de la participation à l'investissement :

1) les investissements directs sont des investissements réalisés par des investisseurs directs, c'est-à-dire des personnes morales et physiques qui possèdent entièrement l'organisation ou une participation majoritaire, ce qui donne le droit de participer à la gestion de l'organisation ;

2) les investissements indirects sont des investissements réalisés par le biais d'intermédiaires financiers (conseillers en investissement, courtiers financiers, maisons de courtage, fonds communs de placement, banques commerciales, compagnies d'assurance).

Par période d'investissement :

investissements à court terme - investissements en capital pour une période allant d'une semaine à un an. Ces investissements sont, en règle générale, de nature spéculative. La tâche principale d'un investisseur à court terme est de calculer la direction du mouvement du papier sur une échelle de semaines et de mois, afin de déterminer le point d'entrée avec le rapport revenu potentiel / risque le plus élevé;

investissements à moyen terme - investissement de fonds pour une période de un à cinq ans;

investissements à long terme - investissements de 5 ans ou plus (investissements en capital dans la reproduction d'actifs fixes).

Selon les formes de propriété des ressources d'investissement :

investissements de l'État - réalisés par les pouvoirs publics et la gestion au détriment des budgets, des fonds extrabudgétaires ;

investissements privés - investissements réalisés par des personnes physiques ou morales dans le but de générer des revenus à l'avenir ;

investissements combinés - investissements de fonds effectués par les sujets d'un pays donné et d'États étrangers afin d'obtenir un certain revenu;

investissement étranger - investissement de capital par des investisseurs étrangers dans le but de réaliser un profit.

Par ordre chronologique :

investissement initial - visant à créer une entreprise ou à construire une nouvelle installation;

investissements en cours - visant à maintenir le niveau d'équipement technique de l'établissement.

A des fins d'investissement :

pour le remboursement du capital fixe ;

augmenter la production;

pour l'achat de titres d'autres organisations ;

aux technologies innovantes.

Selon le niveau de risque d'investissement :

investissements à faible risque;

placements à risque moyen;

investissements à haut risque.

Selon le niveau d'attractivité de l'investissement :

peu attrayant;

moyennement attractif;

hautement attractif.

Les personnes physiques ou morales qui placent des capitaux pour leur propre compte et à leurs frais dans le but de réaliser un profit sont appelées investisseurs.

Les investisseurs peuvent investir leurs propres fonds, empruntés et empruntés. Les investisseurs peuvent être des organismes autorisés à gérer des biens ou des droits de propriété de l'État et des municipalités, des personnes morales de toutes les formes de propriété, organisations internationales et personnes morales étrangères, personnes physiques.

Les sources de financement des activités d'investissement sont :

Ressources financières propres et réserves internes de l'organisation (bénéfice, amortissement, épargne en espèces et épargne des citoyens et des personnes morales, fonds versés par les organismes d'assurance sous forme d'indemnisation des pertes résultant d'accidents, de catastrophes naturelles, etc.);

Ressources financières attirées (obtenues de la vente d'actions, d'actions et d'autres contributions de membres de collectifs de travail, de citoyens, de personnes morales);

Fonds empruntés ou fonds transférés (prêts bancaires et budgétaires, prêts obligataires, etc.);

Fonds provenant de fonds hors budget ;

Fonds du budget fédéral fournis sur une base non remboursable, fonds provenant des budgets des entités constitutives de la Fédération de Russie ;

Fonds provenant d'investisseurs étrangers.

Les investissements peuvent provenir d'une ou de plusieurs sources. Distinguer entre les fonds budgétaires centralisés (budgétaires) - fédéraux, les fonds budgétaires des entités constitutives de la Fédération de Russie et budgets locaux- et décentralisées (extrabudgétaires) - fonds propres des entreprises et organisations, investissements étrangers, fonds empruntés, fonds extrabudgétaires - sources d'investissement.

1.2 Attractivité d'investissement de l'organisation et méthodes de son évaluation

Les travaux de nombreux scientifiques sont consacrés à l'étude du concept d'attractivité des investissements et des méthodes d'évaluation, par exemple, I.A. Blanca, V.V. Bocharova, E.I. Krylov et autres.

Chaque scientifique interprète le concept d'attractivité de l'investissement en fonction des facteurs inclus dans son évaluation, c'est-à-dire il n'y a pas de fil unique. De nombreux facteurs influent sur l'attractivité de l'investissement. Par conséquent, au sens étroit, l'attractivité de l'investissement est un système ou une combinaison de diverses caractéristiques ou facteurs d'interactions internes et externes. environnement externe.

Les points de vue les plus clairement différents sur la compréhension de l'attractivité de l'investissement sont reflétés dans le tableau 2.1.

Tableau 2.1 - Interprétation du concept "d'attractivité des investissements"

	Interprétation du concept
Blank I.A., Kreinina M.N.	Une description généralisée des avantages et des inconvénients d'investir dans certains domaines et objets à partir de la position d'un investisseur particulier.
Roizman I.I., Shakhnazarov A.G., Grishina I.V.	Un système ou une combinaison de diverses caractéristiques, moyens et opportunités objectifs qui, ensemble, déterminent la demande effective potentielle d'investissement dans un pays, une région, une industrie ou une entreprise.
Sevryugin Yu.V.	Un système de facteurs quantitatifs et qualitatifs qui caractérise la demande solvable d'une entreprise pour des investissements.
Lyakh P.A., Novikova I.N.	Un complexe de caractéristiques de l'investissement de capital le plus rentable et le moins risqué dans n'importe quelle sphère de l'économie ou dans n'importe quel type d'activité.
Tryasitsina N.Yu.	Un ensemble d'indicateurs de performance de l'entreprise, qui détermine les valeurs les plus préférées du comportement d'investissement pour l'investisseur.
Groupe du ministère du développement économique	Le volume d'investissements pouvant être attirés en fonction du potentiel d'investissement de l'installation, des risques et de l'état de l'environnement extérieur.
Putyatina L.M., Vanchugov M.Yu.	Catégorie économique qui caractérise l'efficacité de l'utilisation des biens d'une entreprise, sa solvabilité, sa stabilité financière, sa capacité à développement innovant sur la base de l'augmentation de la rentabilité du capital, du niveau technico-économique de la production, de la qualité et de la compétitivité des produits.
Igolnikov G.L., Patrusheva E.G.	Réalisation garantie, fiable et dans les délais des objectifs de l'investisseur en fonction de la performance économique de cette production investie.
Guskova T.N., Ryabtsev V.M., Geniatulin V.N.	Un certain état de développement économique, dans lequel, avec un degré de probabilité élevé, les investissements peuvent donner un niveau de profit satisfaisant dans un délai acceptable pour l'investisseur, ou un effet positif peut être obtenu par moi.
Krylov E.I.	Caractéristique généralisée en termes de perspectives, de rentabilité, d'efficacité et de minimisation du risque d'investir dans le développement d'une entreprise au détriment de ses fonds propres et des fonds d'autres investisseurs.
Modorskaïa G.G.	Un complexe d'indicateurs économiques et psychologiques de l'activité de l'entreprise, qui déterminent le domaine des valeurs préférées du comportement d'investissement de l'investisseur.
Bocharov V.V.	La présence d'un effet économique (revenu) d'investir de l'argent avec un niveau de risque minimum.
Sharp W., Markowitz H.	Obtenir le maximum de profit à un niveau de risque donné.
Eriyazov R.A.	Une catégorie complexe qui comprend la prise en compte de facteurs internes sous forme de potentiel d'investissement, de facteurs externes - le climat d'investissement et l'unité contradictoire de facteurs objectifs et subjectifs sous forme de prise en compte du niveau de risque et de rentabilité de l'activité d'investissement, tandis que le les intérêts de l'investisseur et du bénéficiaire sont cohérents.
Latsinnikov V.A.	Un indicateur de sa valeur totale, qui est un ensemble de caractéristiques objectives (situation financière de l'entreprise, son niveau de développement, qualité de la gestion, poids des dettes) et subjectives (rapport de rentabilité et de risque des investissements) nécessaires pour satisfaire les intérêts de tous les participants au processus d'investissement, permettant d'évaluer la faisabilité et les perspectives des investissements et tenant compte de l'influence combinée des facteurs macro et méso-environnementaux
Nikitina V.A.	La faisabilité économique de l'investissement, basée sur la coordination des intérêts et des capacités de l'investisseur et du bénéficiaire des investissements, qui assure la réalisation des objectifs de chacun d'eux à un niveau acceptable de rendement et de risque
Ivanov A.P., Sakharova I.V., Khrustalev E.Yu.	La totalité de l'économie et indicateurs financiers entreprises qui déterminent la possibilité d'obtenir un profit maximal grâce à un investissement en capital avec un risque d'investissement minimal.

Dans cet article, l'attractivité de l'investissement sera présentée comme un ensemble d'indicateurs de la performance de l'organisation, qui reflètent le développement de l'organisation en dynamique, ainsi que l'utilisation rationnelle des ressources disponibles.

L'attractivité des investissements est considérée à différents niveaux : au niveau macro - l'attractivité des investissements du pays, au niveau méso - l'attractivité des investissements de la région et de l'industrie, au niveau micro - l'attractivité des investissements de l'organisation.

Il existe un grand nombre d'options pour évaluer l'attractivité de l'investissement, cela est dû au fait qu'il n'y a pas de définition spécifique du terme «attractivité de l'investissement», à partir de chacune d'elles, les méthodes suivantes peuvent être notées, sur la base des facteurs inclus dans le méthodologie d'évaluation :

sur la base de la relation entre rentabilité et risque (W. Sharp, S.G. Shmatko, V.V. Bocharov) - la création du groupe de risque d'investissement de l'entreprise. Par conséquent, une analyse des risques découlant des activités d'investissement est effectuée, l'importance du risque est établie et le risque d'investissement total est calculé. En outre, l'appartenance de l'organisation à une certaine catégorie de risque est révélée, sur la base de laquelle l'attractivité de l'investissement est déterminée. Les principaux risques pris en compte sont : le risque de baisse des profits, le risque de perte de liquidité, le risque d'augmentation concours, le risque de changement de la politique tarifaire des fournisseurs, etc.

basé uniquement sur des indicateurs financiers (M.N. Kreinina, V.M. Anshin, A.G. Gilyarovskaya, L.V. Minko) - une analyse de la situation financière est effectuée à l'aide du calcul de ratios financiers qui reflètent différents côtés activités de l'organisation : statut des biens, liquidités, stabilité financière, activité commerciale et rentabilité. Pour l'évaluation, les données des états financiers de l'organisation sont utilisées.

sur la base d'une analyse financière et économique, qui calcule non seulement financière, mais aussi chiffres de production(V.M. Vlasova, E.I. Krylov, M.G. Egorova, V.A. Moskvitin) - des indicateurs de production apparaissent qui reflètent la disponibilité des immobilisations, leur degré d'usure, le niveau d'utilisation de la capacité de production, la disponibilité des ressources, le nombre et la structure du personnel et d'autres indicateurs.

sur la base d'une évaluation comparative complète (G.L. Igolnikov, N.Yu. Milyaev, E.V. Belyaev) - une analyse des indicateurs de la situation financière, de la position de l'organisation sur le marché, de la dynamique de développement, des qualifications du personnel et du niveau de la gestion est effectuée. Lors de l'utilisation de cette méthode, au début, des groupes de facteurs sont déterminés sur différents niveaux: pays, régions, organisations, puis ces groupes sont sélectionnés par importance sur la base d'évaluations d'experts. Les coefficients de signification de chaque facteur individuel dans le groupe de facteurs sont également déterminés, puis tous les facteurs sont résumés en tenant compte de l'influence de la signification de chaque groupe et du facteur dans le groupe. Les données obtenues sont classées et les organisations les plus attractives pour les investissements sont déterminées. Les facteurs affectant l'attractivité des investissements du pays sont: le taux d'actualisation et sa dynamique, les taux d'inflation, le progrès technologique, l'état de l'économie du pays, le niveau de développement du marché de l'investissement. Les indicateurs permettant d'évaluer l'attractivité des investissements de la région sont : les indicateurs de production et économiques (indice des prix, rentabilité des produits, productivité du capital, gravité spécifique de tous les coûts matériels, le nombre d'organisations opérationnelles), les indicateurs financiers (ratios de liquidité, ratios d'autonomie, etc.), les facteurs de production de l'industrie (niveau d'utilisation des capacités de production, degré de dépréciation des principaux actifs de production), des indicateurs de l'activité d'investissement de l'industrie (le nombre d'investissements par organisation, le nombre d'investissements par employé, l'indice du volume physique des investissements en immobilisations, etc.).

sur la base de l'approche des coûts, qui repose sur la détermination de la valeur marchande de l'entreprise et la tendance à sa maximisation (A.G. Babenko, S.V. Nekhaenko, N.N. Petukhova, N.V. Smirnova) - le ratio sous-évaluation / surévaluation de l'organisation est calculé par marché de l'investissement réel en tant que rapport de différentes valeurs (valeur réelle sur valeur de marché). La valeur réelle est définie comme la somme du coût ensemble immobilier et le revenu actualisé moins les comptes créditeurs. Valeur marchande - il s'agit du prix le plus élevé possible pour une transaction sur une certaine période de temps, en fonction des conditions du marché.

Ces méthodes sont conçues pour les investisseurs stratégiques dont l'objectif est un investissement à long terme, ce qui implique de gérer l'organisation et ses opérations pour atteindre des objectifs spécifiques et, surtout, pour augmenter la valeur de l'organisation. Les investisseurs qui placent leurs investissements pour une courte période (spéculateurs) utilisent généralement la théorie de l'investissement de portefeuille pour évaluer l'attractivité de l'investissement (une méthode de constitution d'un portefeuille d'investissement visant à choix optimal actifs, sur la base du ratio rentabilité / risque requis), fondamentaux (prévision de prix utilisant la performance financière de l'entreprise et calcul de la valeur interne de l'entreprise) et analyses techniques(prévision de la valeur future à l'aide de graphiques et d'indicateurs) .

En tant que principale composante de l'attractivité des investissements, l'attractivité financière se distingue, puisque les finances de l'organisation reflètent les principaux résultats de ses activités. Sur cette base, l'analyse de l'attractivité des investissements de l'organisation analysée sera effectuée selon la méthodologie d'analyse financière et économique, à savoir sur la base d'indicateurs d'évaluation de la situation financière, qui comprend :

analyse de la structure et de la dynamique de la propriété ;

analyse de la structure et de la dynamique du profit ;

analyse de la liquidité du bilan ;

analyse de solvabilité;

analyse de l'activité commerciale :

6.1) analyse du chiffre d'affaires ;

6.2) analyse du rendement du capital.

analyse de la stabilité financière;

analyse de probabilité de faillite.

Les facteurs externes et internes d'attractivité des investissements seront également pris en compte, tels que l'attractivité des investissements de la région et de l'industrie, la structure organisationnelle et de gestion de l'organisation et la couverture du marché des ventes.

2. ÉVALUATION DE L'ATTRACTIVITÉ DES INVESTISSEMENTS DE SYNTHESIS OF INTELLECTUAL SYSTEMS LLC

2.1 Brève description de l'organisation LLC "SIS"

Synthesis of Intelligent Systems Limited Liability Company fait référence aux organisations informatiques et se spécialise dans le développement de sites Web et Applications mobiles. L'organisation a été créée en 2015 sur la base du procès-verbal de la réunion des fondateurs et est actuellement située à Tomsk.

Le but de la création de Synthesis of Intelligent Systems LLC était d'obtenir un maximum de profit à un coût minimum en fournissant des services pour le développement Logiciel.

La gamme de services fournis par Synthesis of Intelligent Systems LLC :

développement de sites Web à partir de zéro sur la plate-forme 1C-Bitrix ;

développement de site Web à l'aide d'un modèle sur la plate-forme 1C-Bitrix ;

entretien des sites finis;

achèvement et amélioration de sites prêts à l'emploi;

développement d'applications mobiles;

vente de licences à 1C-Bitrix LLC.

Les principaux clients sont des personnes morales et entrepreneurs individuels, il y a des ordres d'organismes gouvernementaux.

L'organisation analysée selon la classification actuelle peut être attribuée aux petites entreprises, depuis. effectif moyen début 2017, il était de 17 personnes et le capital social est entièrement détenu par des particuliers.

Dans le cadre du non-excédent de revenus d'un montant de 112,5 millions de roubles pour les neuf premiers mois de l'année dernière, ne dépassant pas le nombre moyen d'employés pour 2015 d'un montant de 100 personnes, la valeur résiduelle des immobilisations - 150 millions roubles, l'organisation applique un système d'imposition simplifié ayant pour objet l'imposition des revenus moins les dépenses avec un taux d'intérêt de 7%, prévu pour les organisations it. Conformément à l'article 85 "Règlement pour le maintien comptabilité et états financiers de la Fédération de Russie", approuvé par arrêté du ministère des Finances de la Fédération de Russie du 29 juillet 1998 n ° 34n, les petites entreprises ont le droit d'établir des états comptables dans un volume réduit (bilan et compte de résultat ). SIS LLC exerce pleinement ce droit.

2.2 Évaluation de l'attractivité d'investissement de l'organisation

bénéfice des ventes sur le marché de l'investissement

Analyse de la structure et de la dynamique de la propriété et des sources de sa formation

La première étape de l'évaluation est l'analyse verticale (structurelle) et horizontale (temporelle).

L'analyse horizontale vise à étudier les taux de croissance des indicateurs, ce qui explique les raisons de l'évolution de leur structure, ainsi, elle représente l'évolution absolue et relative des indicateurs sur la période. L'analyse verticale est une analyse de la structure par rapport à la période précédente, elle permet de comprendre quels indicateurs ont eu l'impact le plus significatif sur les indicateurs.

L'analyse de la dynamique et de la structure de la propriété de l'organisation et des sources de sa formation est présentée dans le tableau 3.1.

Tableau 3.1 - Analyse de la dynamique et de la structure de la propriété de l'organisation et des sources de sa formation

Le nom des indicateurs	Valeurs absolues	Valeurs relatives	Changements
	2015, mille roubles	2016, mille roubles		En termes absolus, mille roubles	En structure, %	Taux d'augmentation

Immobilisations corporelles
Immobilisations incorporelles, financières et autres immobilisations
Trésorerie et équivalents de trésorerie
Actifs financiers et autres actifs courants (y compris comptes débiteurs)


Capital et réserves
Emprunts à long terme
Autres passifs à long terme
Emprunts à court-terme
Comptes à payer
Autres passifs courants

Conclusions tirées de l'analyse du bilan des actifs :

Les actifs du bilan sont dominés par les actifs financiers et autres actifs courants de l'organisation, et dans ce cas, entièrement constitués de créances, qui représentent 64% du bilan. Les parts des autres actifs sont insignifiantes. Part de matériel sorti actifs circulants, à savoir, les immobilisations ont diminué de 23 %, probablement en raison de l'amortissement des principaux équipements. En termes absolus, les immobilisations ont diminué de 78 000 roubles, ce qui est probablement dû à la cession d'immobilisations au cours de la période en cours. La part des actifs incorporels, financiers et autres immobilisations, à savoir les licences acquises, a diminué de 4 %, ce qui indique le rejet de logiciels non significatifs. La part de la trésorerie et des équivalents de trésorerie a augmenté de 5%, en termes monétaires de 238 000 roubles, en raison d'une augmentation du volume des services fournis. En lien avec l'augmentation des volumes, la part des actifs financiers et autres actifs circulants, représentés en l'occurrence exclusivement par les créances clients, a augmenté de 22%, soit la provision de paiements différés aux clients, ainsi que la solvabilité instable des principaux partie des acheteurs.

Le taux de croissance du bilan a totalisé 131%, ce qui indique le développement de l'organisation, mais comme la croissance était principalement due à la croissance des créances, bien qu'elle soit un indicateur d'une augmentation du volume des services fournis, elle est un indicateur négatif - le retrait de fonds du chiffre d'affaires de l'organisation.

Conclusions tirées de l'analyse des sources de formation de la propriété :

Les dettes fournisseurs prédominent dans la structure du passif du bilan, s'élevant à 74%, dont le taux de croissance s'est élevé à 1192%. La croissance des comptes créditeurs montre l'incapacité de l'organisation à éteindre les passifs courants. Au cours de la période considérée, le montant des comptes créditeurs s'élevait à 1 550 000 roubles. La part des autres passifs à long terme, représentant les emprunts des fondateurs, a considérablement diminué de 36%, en termes monétaires de 201 000 roubles, directement liés au remboursement des emprunts. Les emprunts à court terme et autres passifs à court terme qui étaient nécessaires lors de l'ouverture d'une organisation ont été entièrement remboursés de 10% et 2%, respectivement, ce qui caractérise positivement une organisation capable de rembourser ses obligations à court terme. La part des emprunts à long terme diminué de 12%, ce qui montre que l'organisation après le remboursement des obligations à court terme, il a commencé à liquider les dettes à long terme. La part des fonds propres, qui est le capital autorisé, n'a pas changé et en termes monétaires est de 15 000 roubles. Dans la structure globale du bilan, la part des fonds propres est inférieure à 1%, ce qui caractérise sans aucun doute la situation financière instable de l'organisation.

En clair, la dynamique de la structure de l'actif et du passif du bilan est illustrée à la figure 3.1.

Figure 3.1 - Dynamique des actifs et passifs structurels pour 2015-2016

Analyse de la structure et de la dynamique des résultats de performance

Lors de l'analyse des résultats de performance, une analyse verticale et horizontale est également effectuée. Les résultats de l'analyse montrent à partir de quels indicateurs le bénéfice est formé, la dynamique des indicateurs et leur impact sur le bénéfice net de l'organisation. Une analyse de la dynamique et de la structure du profit est présentée dans le tableau 3.2.

Tableau 3.2. - Analyse de la dynamique et de la structure du profit

Nom indicateurs	Déviation	revenus en L'année dernière	en % du chiffre d'affaires dans le rapport	Déviation

Dépenses pour activités ordinaires
Pourcentage à payer
Autre revenu
autres dépenses
Impôts sur le revenu (revenus)
Bénéfice (perte) net(te)

Conclusion de l'analyse: L'impact le plus significatif sur le bénéfice est celui des dépenses des activités ordinaires, qui ont augmenté en 2016 de 3937 000 roubles. En 2016, d'autres dépenses sont apparues, dont le montant s'élevait à 73 000 roubles. et comprend les frais de tenue d'un compte bancaire. Les revenus en 2016 ont augmenté de 4 731 milliers de roubles. et s'élevait à 7535 mille roubles, ce qui caractérise le développement des affaires. En conséquence, le bénéfice net a également augmenté en 2016 de 721 000 roubles. et s'élevait à 1100 mille roubles.

La dynamique des indicateurs de profit est illustrée à la figure 3.2.

Figure 3.2 - Dynamique des indicateurs de profit

Analyse de la liquidité du solde

La liquidité d'une organisation est un terme économique qui fait référence à la capacité des actifs à être vendus rapidement à un prix proche du marché.

Selon le degré de liquidité, les actifs de l'organisation sont répartis dans les groupes suivants:

A1 = actifs les plus liquides = liquidités + placements financiers à court terme

A2 = actifs négociables = comptes débiteurs

A3 = actifs à rotation lente = stocks + créances à long terme + TVA + autres actifs courants

A4 = actifs difficiles à vendre = actifs non courants

Les passifs du solde sont regroupés selon le degré d'urgence de paiement :

P1 = obligations les plus urgentes = comptes fournisseurs

P2 = passifs à court terme = prêts et crédits à court terme + dettes envers les participants pour le paiement de revenus + autres passifs à court terme

P3 = passif à long terme = passif à long terme + produits différés + réserves pour charges futures

P4= passifs permanents \ stables \u003d capital et réserves

Le solde est considéré comme absolument liquide si les ratios suivants ont lieu :

A1> P1 ; A2 > P2 ; A3 > P3 ; A4< П4.

La comparaison de ces groupes d'actifs et de passifs est présentée dans le tableau 3.3.

Tableau 3.3 - Analyse comparative des actifs et des passifs de l'organisation

Sur la base de l'analyse comparative, les conclusions suivantes peuvent être tirées :

l'organisation ne peut pas rembourser les obligations les plus urgentes à l'aide d'actifs absolument liquides;

l'organisation ne peut pas rembourser les prêts à long terme avec des actifs à rotation lente ;

l'organisation n'a pas un haut degré de solvabilité et ne peut pas rembourser divers types d'obligations avec les actifs correspondants.

Les ratios n'étant pas respectés, le solde est considéré comme illiquide, c'est-à-dire l'organisation n'est pas en mesure de remplir ses obligations.

Analyse de solvabilité

La solvabilité de l'organisation est la capacité du sujet activité économique rembourser intégralement et en temps voulu leurs comptes fournisseurs. La solvabilité est l'une des principales caractéristiques du développement durable. règlement financier organisations.

La solvabilité de l'organisation à partir de la position de liquidité des actifs est analysée au moyen de ratios financiers spéciaux - ratios de liquidité:

indicateur général de liquidité - montre la capacité de l'organisation à rembourser intégralement ses obligations avec tous les types d'actifs;

ratio de liquidité absolu ; reflète la capacité de l'organisation, à l'aide d'actifs très liquides, à rembourser ses obligations à court terme. (calculé comme le ratio de la trésorerie et des placements financiers à court terme sur les passifs à court terme) ;

ratio de liquidité rapide - montre la possibilité de remboursement à l'aide d'actifs rapidement liquides et très liquides de leurs passifs à court terme (calculé comme le ratio des actifs très liquides actifs circulants aux passifs à court terme);

ratio de liquidité actuel - reflète la capacité de l'organisation à rembourser ses passifs à court terme à l'aide d'actifs à court terme. (calculé comme le rapport des actifs courants aux passifs à court terme);

facteur de maniabilité du capital de fonctionnement ; Le coefficient de manœuvrabilité montre quelle part du capital de fonctionnement est immobilisée dans les stocks et les créances à long terme ;

partager fonds de roulement dans l'actif - caractérise la disponibilité du fonds de roulement dans les actifs de l'organisation;

le coefficient de sécurité avec fonds propres - reflète le degré d'utilisation par l'organisation de son propre fonds de roulement; indique la part des actifs circulants de l'entreprise financée par les fonds propres de l'organisation.

Le calcul des indicateurs de solvabilité est présenté dans le tableau 3.4.

Tableau 3.4 - Analyse de la solvabilité de l'organisation

Indicateurs	Symbole		Valeur de l'indicateur	Changer

Ratio général de liquidité		(A1+0,5A2+0,3A3)/(P1+0,5P2+0,3P3);
Ratio de liquidité absolu
Ratio de liquidité rapide		(A1 + A2) / (P1 + P2)
Coefficient de liquidité actuel		(A1 + A2 + A3) / (P1 + P2)
Ratio de maniabilité du capital d'exploitation		A3 / ((A1 + A2 + A3) - (P1 + P2))	diminution de l'indicateur
Part du fonds de roulement dans les actifs		(А1+А2+А3) / Solde total
Ratio de fonds propres		(P4 - A4) / (A1 + A2 + A3)

Conclusion de l'analyse : Le ratio de liquidité global en 2016 a diminué et s'est élevé à 0,59, ce qui montre que le niveau de liquidité de l'organisation n'est pas optimal. Le ratio de liquidité absolu a diminué de 0,32 et s'est élevé à 0,16, ce qui indique que le montant de trésorerie ne peut couvrir que 16% du passif de l'entreprise, ce qui n'est pas suffisant pour maintenir un niveau normal de liquidité de l'organisation. Le ratio de liquidité rapide s'est élevé à 1,07, ce qui est légèrement supérieur à la norme et indique la possibilité d'un remboursement rapide des dettes à moyen terme. Cela signifie que SIS LLC est en mesure de retirer des fonds de la circulation et de rembourser les obligations à court terme à une vitesse moyenne. Le ratio de liquidité actuel était de 1,07 en 2016, ce qui indique une faible solvabilité. Le coefficient de maniabilité du fonctionnel a une valeur nulle en raison du manque d'actifs lents dans l'organisation. La part du fonds de roulement a augmenté de 0,27 et s'est élevée à 0,8, ce qui est un facteur positif, montrant une augmentation de la liquidité du bilan. Le ratio de sécurité a une valeur négative, mais il est positif en dynamique, en 2016 il était de -0,25, ce qui montre que les actifs courants sont financés par des fonds empruntés de l'organisation, puisque la valeur du coefficient est inférieure à 0,1 et la liquidité actuelle ratio est inférieur à 2, l'organisation est insolvable.

Analyse de solvabilité

Le concept de solvabilité de l'organisation est étroitement lié à la solvabilité. La solvabilité reflète, dans une plus large mesure, le remboursement des obligations à l'aide des actifs à moyen et à court terme de l'organisation, à l'exclusion des immobilisations.

Les principaux indicateurs de solvabilité sont :

ratio du volume des ventes sur l'actif net circulant ;

Les actifs courants nets sont les actifs courants moins les dettes à court terme de l'organisation. Le rapport du volume des ventes sur l'actif circulant net montre l'efficacité de l'utilisation de l'actif circulant.

ratio volume des ventes/fonds propres ;

le ratio de la dette à court terme sur les capitaux propres ;

le ratio des créances sur le chiffre d'affaires.

Le calcul des indicateurs de solvabilité est présenté dans le tableau 3.5.

Tableau 3.5 - Analyse des indicateurs de solvabilité

Indicateurs			Déviation absolue

Actif circulant, en milliers de roubles
Fonds empruntés à court terme mille.
Recettes en milliers de roubles
Capital social mille roubles.
Comptes débiteurs en milliers de roubles
Actifs courants nets en milliers de roubles.
Indicateurs :
Le rapport entre le volume des ventes et l'actif circulant net
Le rapport entre le volume des ventes et les fonds propres
Le ratio de la dette à court terme sur les fonds propres
Le ratio des créances sur le chiffre d'affaires

Sur la base de l'analyse, les conclusions suivantes peuvent être tirées : Le ratio d'efficacité de l'utilisation des actifs circulants en 2016 par rapport à 2015 a augmenté de 53,92, ce qui montre l'efficacité de l'utilisation des actifs circulants. Le ratio du volume des ventes sur les capitaux propres était de 502,33, résultat d'une forte augmentation des revenus. Le ratio de la dette à court terme sur les capitaux propres a augmenté de 88,53 et s'est élevé à 103,33, ce qui indique une part élevée de la dette à court terme dans les capitaux propres et l'incapacité de l'organisation à rembourser ses obligations. Le ratio des créances sur les ventes a augmenté de 0,04 à 0,18, ce qui peut être considéré comme un signe de détérioration de la solvabilité car les dettes des acheteurs sont plus lentement monétisées.

Analyse des indicateurs d'activité

L'étape suivante consiste à analyser les indicateurs d'activité de l'entreprise.

L'analyse de l'activité commerciale permet de tirer une conclusion sur l'efficacité de l'organisation. Les indicateurs d'activité commerciale sont liés au taux de rotation des fonds : plus la rotation est rapide, moins chaque rotation a des coûts semi-fixes, ce qui signifie que plus l'efficacité financière de l'organisation est élevée.

L'analyse de l'activité commerciale, en règle générale, est effectuée à deux niveaux: qualitatif (étendue des marchés de vente, réputation de l'entreprise organisation et ses clients, compétitivité…) et des indicateurs quantitatifs. Parallèlement, l'analyse des indicateurs quantitatifs comporte deux étapes : analyse du chiffre d'affaires ( équité, actif circulant, créances et dettes) et la rentabilité.

Analyse de la rotation des actifs

Les principaux indicateurs de chiffre d'affaires comprennent :

ratio de rendement des capitaux propres - montre combien frotter. les revenus tombent sur 1 rub. montant moyen des capitaux propres investis ;

productivité du capital des immobilisations - caractérise le montant du produit de la vente attribuable au rouble des immobilisations;

taux de rendement des actifs incorporels - reflète l'efficacité de l'utilisation des actifs incorporels. Il indique le montant du chiffre d'affaires en roubles pour 1 rouble du montant moyen des immobilisations incorporelles, ainsi que le nombre de chiffres d'affaires pour la période;

ratio de rotation de l'actif total - indique combien d'unités monétaires de produits vendus chaque unité monétaire d'actif a apporté ;

taux de rotation des actifs circulants (actifs circulants) - reflète l'efficacité de l'utilisation des actifs circulants. Il indique le montant du chiffre d'affaires en roubles pour 1 rouble du montant moyen des actifs circulants, ainsi que le nombre de chiffres d'affaires pour la période;

taux de rotation des liquidités - indique la période de rotation des liquidités ;

taux de rotation des stocks - indique combien de fois au cours de la période d'étude l'organisation a utilisé le solde moyen disponible des stocks ;

taux de rotation des créances - indique le nombre de paiements reçus des acheteurs pour une période d'un montant correspondant au coût moyen des créances. L'échéance des créances - indique combien de jours en moyenne les créances de l'organisation sont remboursées ;

taux de rotation des comptes fournisseurs - indique combien de fois l'entreprise a remboursé la valeur moyenne de ses comptes fournisseurs. L'échéance des comptes créditeurs - indique la période moyenne de remboursement des dettes de l'organisation pour les passifs courants;

le cycle d'exploitation reflète la période de temps entre le moment où les matériaux arrivent à l'entrepôt jusqu'au moment où l'acheteur reçoit le paiement des produits ;

Le cycle financier montre la durée entre le moment du paiement des matériaux aux fournisseurs et se terminant par la réception de l'argent des acheteurs pour les produits livrés.

Le calcul des taux de rotation est présenté dans le tableau 3.6.

Tableau 3.6 - Analyse du chiffre d'affaires

Indicateurs	Conditionnel la désignation	Algorithme de calcul	Changer


Suite du tableau 3.6


Nombre de jours dans l'année de déclaration
Coût moyen du capital propre, mille roubles		(SKng+SKkg)/2
Coût moyen des immobilisations, en milliers de roubles		(OSNG+OSCG)/2
Coût moyen des immobilisations incorporelles, en milliers de roubles		(Nmang+Nmakg)/2
Dettes fournisseurs moyennes dette, mille roubles		(KZng+KZkg)/2
coût moyen actifs, mille roubles		(Ang+Akg)/2
Coût moyen du courant actifs, mille roubles		(Aobng+ Aobkg)/2
Y compris:
Espèces, mille roubles		(DSng+DSkg)/2
Réserves, milliers de roubles		(Zng+Zkg)/2
Comptes débiteurs, milliers de roubles		(DZng+DZkg)/2
Coefficients estimés :
Ratio de rendement des fonds propres
le rendement des actifs
Taux de rendement des actifs incorporels
Coefficient rotation de l'actif
Coefficient rotation des actifs circulants
Coefficient rotation des stocks
Coefficient chiffre d'affaires des comptes fournisseurs
Délai d'exécution, jours :

actifs circulants
De l'argent

Comptes débiteurs
comptes à payer		D/kobred
Durée cycle de fonctionnement		ext. zapper + ext. Déb
Durée cycle financier		D. pr.c. + Add.deb-Add. Credo

Sur la base des données, les conclusions suivantes peuvent être tirées : Le ratio de rotation totale des actifs en 2016 par rapport à 2015 a diminué de 1,18, ce qui montre une diminution de l'efficacité de l'utilisation de toutes les ressources disponibles, quelles que soient leurs sources de financement (pour chaque rouble de actifs, il y a 5,04 roubles de produits vendus). Le taux de rotation du fonds de roulement en 2016 a diminué de 4,75, ce qui indique une diminution de l'efficacité de l'utilisation des actifs circulants dans l'organisation (pour chaque rouble d'actifs circulants, il y a 7,04 roubles de produits vendus). Le taux de rendement des actifs incorporels a augmenté de 0,64, ce qui montre l'efficacité de l'utilisation des actifs incorporels (49,41 roubles de produits vendus représentent pour chaque rouble d'actifs circulants). Le rendement des actifs en 2016 a augmenté de 9,63, ce qui témoigne d'une meilleure utilisation des actifs fixes de production (pour chaque rouble d'actifs circulants, il y a 27,60 roubles de produits vendus). Le ratio de rendement des capitaux propres a augmenté de 128,47, ce qui a été obtenu en augmentant le chiffre d'affaires, également en raison de la part importante des bénéfices reçus grâce à l'utilisation de fonds empruntés, à long terme, peut nuire à la stabilité financière. Le taux de rotation des stocks n'est pas calculé en raison de leur absence. Le taux de rotation de la trésorerie a augmenté de 4 jours, ce qui indique organisation rationnelle travail de la firme. Le ratio de rotation des créances a diminué de 6,07 et, par conséquent, la période de rotation a augmenté de 17 jours, ce qui indique un remboursement plus lent des créances. Le taux de rotation des comptes fournisseurs a diminué de 37,71 et, par conséquent, la période de rotation a augmenté de 33 jours, ce qui indique un ralentissement du remboursement des comptes fournisseurs.

La durée du cycle d'exploitation a augmenté de 17 jours, ce qui est associé à une augmentation de la période de rotation des créances, c'est-à-dire le nombre de jours nécessaires à la transformation des matières premières et matériaux en espèces est passé à 41 jours.

La durée du cycle financier a diminué de 16 jours, en raison de l'augmentation de la durée de la période de rotation des créances et des dettes, c'est-à-dire le nombre de jours entre le remboursement des comptes fournisseurs et des comptes clients est de 1 jour.

Analyse de rentabilité

Au sens large du terme, le concept de rentabilité signifie rentabilité, rentabilité. Une organisation est considérée comme rentable si les résultats de la vente de produits couvrent les coûts de production et, en outre, forment un montant de profit suffisant pour le fonctionnement normal de l'organisation.

L'essence économique de la rentabilité ne peut être révélée qu'à travers les caractéristiques du système d'indicateurs. Leur sens général est de déterminer le montant du profit d'un rouble de capital investi.

Les principaux indicateurs de rentabilité sont :

rendement des actifs (rentabilité économique) - indique le montant du bénéfice net attribuable à chaque unité monétaire investie dans les actifs de l'entreprise, reflète l'efficacité de l'utilisation des actifs de l'organisation.

2) rendement des capitaux propres - indique le montant du bénéfice net pour chaque unité de coût du capital détenue par les propriétaires de l'entreprise.

3) retour sur ventes - indique le montant du bénéfice net de l'organisation sur chaque rouble de produits vendus.

4) rentabilité de la production - indique le montant des bénéfices de l'organisation pour chaque rouble dépensé pour la production et la vente de produits.

5) retour sur capital investi - montre le rapport entre le profit et les investissements visant à obtenir ce profit. Les investissements sont considérés comme la somme des capitaux propres et des fonds empruntés à long terme.

Le calcul des indicateurs de rentabilité du capital est présenté dans le tableau 3.7.

Tableau 3.7 - Analyse du rendement des capitaux propres

Indicateurs	Conditionnel la désignation	Algorithme de calcul	Changement absolu

Recettes (nettes) de la vente de biens, produits, travaux, services, en milliers de roubles.
Coût des ventes de biens, produits, travaux, services (y compris commerciaux et frais de gestion), mille roubles.
Bénéfice des ventes, mille roubles
Bénéfice net, mille roubles
Valeur de l'actif, mille roubles		(Ang+Akg)/2
Capital propre, mille roubles		(Skng+SKkg)/2
Passif à long terme, en milliers de roubles		(Dong+Docg)/2
Indicateurs de rentabilité :
Le rendement des actifs
Rendement des capitaux propres
Retour sur un capital investi		PR/ (sk+to)
Rentabilité des ventes
Rentabilité de la production

Le retour sur ventes en 2016 s'élevait à 0,15, soit chaque rouble de revenu reçu contenait 15 kopecks de bénéfice net, cet indicateur a augmenté de 0,01, ce qui indique une légère augmentation de la demande pour les services fournis. La rentabilité de la production en 2016 s'élevait à 0,18, soit chaque rouble dépensé pour la prestation de services a commencé à rapporter un bénéfice net de 18 kopecks. Le rendement des actifs en 2016 a diminué de 0,1 et s'est élevé à 0,74, soit chaque rouble d'actifs a commencé à générer un bénéfice de 74 kopecks. Le rendement des capitaux propres a augmenté de 23,47 et s'est élevé à 74, ce qui est associé à une augmentation des bénéfices et à une augmentation du capital emprunté. Le rendement du capital investi a augmenté de 0,7 et s'élève à 1,87, soit chaque rouble d'investissement a commencé à générer un bénéfice de 1,87 roubles.

Analyse de la stabilité financière

Stabilité financière- est la capacité d'une organisation à maintenir son existence et son bon fonctionnement, grâce à la disponibilité de certains fonds et soldes libres les flux financiers. La stabilité financière signifie que l'organisation sera solvable à long terme.

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L'article considère le problème de la synthèse d'un système de contrôle polyvalent intelligent. Pour un modèle mathématique donné de l'objet de contrôle, des objectifs de contrôle, des critères de qualité, des contraintes, il est nécessaire de trouver un contrôle qui assure l'atteinte de plusieurs objectifs et minimise la valeur du critère de qualité. Les objectifs de contrôle sont donnés sous la forme de points dans l'espace d'état qui doivent être atteints dans le processus de contrôle. Une caractéristique du problème est que le contrôle est recherché sous la forme de deux fonctions hétérogènes multidimensionnelles des coordonnées de l'espace d'état. Une fonction garantit que l'objet atteint un objectif privé, et l'autre fonction, une fonction logique, garantit que les objectifs privés sont commutés. Pour résoudre le problème de synthèse de contrôle polyvalent, la méthode de l'opérateur de réseau est utilisée. Lors de la résolution du problème de synthèse principal, avec les fonctions de synthèse pour chaque sous-tâche, nous déterminons la fonction de choix qui permet de passer de la résolution d'une sous-tâche à la résolution de la sous-tâche suivante.

opérateur de réseau.

contrôle intelligent

1. Diveev A. I., Sofronova E. A. La méthode de l'opérateur de réseau et son application aux problèmes de contrôle. Moscou : Université RUDN, 2012. 182 p.

2. Diveev A. I. Synthèse d'un système de contrôle adaptatif par la méthode de l'opérateur de réseau // Questions de théorie de la sécurité et de la stabilité des systèmes : Sat. des articles. M. : VTS RAS, 2010. Numéro. 12. S. 41-55.

3. Diveev A. I., Sofronova E. A. Identification du système d'inférence par la méthode de l'opérateur de réseau // Université Vestnik RUDN. Recherche en ingénierie de série. 2010. N° 4. S. 51-58.

4. Diveev A. I., Severtsev N. A. La méthode de l'opérateur de réseau pour la synthèse d'un système de contrôle de descente d'engin spatial dans des conditions initiales incertaines // Problèmes d'ingénierie mécanique et de fiabilité des machines. 2009. N° 3. S. 85-91.

5. A. I. Diveev, N. A. Severtsev et E. A. Sofronova, "Synthèse d'un système de contrôle pour une fusée météorologique utilisant la programmation génétique", Problemy mashinostroeniya i nadezhnosti mashin. 2008. N° 5. Art. 104 - 108.

6. Diveev A. I., Shmalko E. Yu. Synthèse paramétrique structurelle multicritères d'un système de contrôle de descente d'engin spatial basé sur la méthode de l'opérateur de réseau Université Vestnik RUDN. Série de recherche en génie ( informatique et le management). 2008. N° 4. Art. 86 - 93.

7. Diveyev A. I., Sofronova E. A. Application de la méthode de l'opérateur de réseau pour la synthèse de la structure optimale et des paramètres du système de contrôle automatique // Actes du 17e Congrès mondial de l'IFAC, Séoul, 2008, 05.07.2008 - 12.07.2008. P. 6106 - 6113.

Considérons le problème de la synthèse d'un système de contrôle avec plusieurs objectifs de contrôle.

Un système d'équations différentielles ordinaires est donné qui décrit le modèle de l'objet de contrôle

où , , est un ensemble fermé borné, .

L'état de l'objet de contrôle est estimé par les coordonnées observées

Le système (1) reçoit des conditions initiales

Ensemble d'états cibles

, (4)

Le critère de qualité du contrôle est fixé

, (5)

où est le temps de contrôle, qui peut être limité, mais non spécifié.

Besoin de trouver un contrôle dans le formulaire

qui assure la réalisation successive de tous les points cibles (4) et minimise la fonctionnelle (5).

Le but du contrôle (4) est multivalué. Pour procéder à la tâche de synthèse d'un système de contrôle intelligent, il est nécessaire de fournir un choix dans le système. À cette fin, nous affaiblissons les exigences pour que l'objet atteigne chaque point cible et les remplaçons par l'exigence d'atteindre le point cible dans le voisinage.

Ensuite, nous avons un compromis entre la précision et la vitesse d'atteinte des points cibles. Pour les implémentations de contrôle dans ce problème, nous devons résoudre le problème du choix entre la réalisation exacte de l'objectif actuel et la transition vers un autre objectif à chaque fois. Évidemment, dans une telle condition, en plus du régulateur de rétroaction qui assure la réalisation de l'objectif, il est nécessaire d'avoir une unité logique qui commute les objectifs dans le système de contrôle.

Affinons cet énoncé du problème.

Nous représentons le contrôle (6) comme une fonction dépendant de la distance à la cible

(8)

où est le numéro du point cible courant.

À tout moment, le numéro du point cible actuel est déterminé à l'aide de la fonction logique

, , (9)

où , , - fonction de prédicat,

: . (10)

La fonction (10) doit également être trouvée avec la fonction de synthèse (6). La fonction (10) doit assurer la commutation des points cibles. Les deux fonctions (6) et (10) doivent fournir un minimum pour la qualité fonctionnelle (5) pour la précision fonctionnelle

, (11)

Le temps de contrôle est déterminé en atteignant le dernier point cible

Si un , (12)

où est une petite valeur positive.

Le critère partiel (5) sera remplacé par le critère de qualité totale

(13)

Pour construire une fonction de prédicat, on utilise la fonction de discrétisation et la fonction logique.

, (14)

où est une fonction logique,

: , (15)

où , , - fonction de discrétisation.

La tâche consiste à trouver des contrôles dans le formulaire

où est un vecteur entier qui détermine les contrôles pour résoudre un problème particulier. Le contrôle (16) doit s'assurer que les minimums des fonctionnels (11) et (13) sont atteints.

À cas général, puisque le problème contient deux critères (11) et (13), alors sa solution sera l'ensemble de Pareto dans l'espace des fonctionnelles . Une solution spécifique pour l'ensemble de Pareto est choisie par le développeur sur la base des résultats de la modélisation et de la recherche du système de contrôle synthétisé.

Le problème (1) - (3), (7) - (16) est appelé le problème de synthèse d'un système de contrôle intelligent. Pour le résoudre, il faut trouver deux fonctions de synthèse multidimensionnelles et .

Pour résoudre le problème de synthèse d'un système de contrôle intelligent, nous utilisons la méthode de l'opérateur de réseau. Pour trouver une fonction, nous utilisons l'opérateur de réseau arithmétique habituel, dans lequel nous utilisons un ensemble de fonctions arithmétiques avec un ou deux arguments comme fonctions constructives. Dans la méthode de l'opérateur de réseau, ces fonctions sont appelées opérations unaires ou binaires. Pour trouver la fonction logique, nous utilisons l'opérateur de réseau logique, respectivement, avec des opérations logiques unaires et binaires.

A titre d'exemple, considérons ce qui suit modèle mathématique

où , - coordonnées sur le plan.

La gestion est limitée

La trajectoire du mouvement est donnée par un ensemble de points.

Il faut trouver un contrôle pour minimiser les deux fonctions objectifs de l'objet. La première fonctionnelle détermine la précision du mouvement le long de la trajectoire et la seconde - le temps de passage de la trajectoire.

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Sitnikov Mikhaïl Sergueïevitch. Analyse et synthèse de systèmes intelligents contrôle automatique avec contrôleurs flous : thèse... candidat en sciences techniques : 13.05.01 / Sitnikov Mikhail Sergeevich ; [Lieu de protection : Mosk. Etat in-t d'ingénierie radio, électronique et automatisation].- Moscou, 2008.- 227 p. : ill. RSL OD, 61 08-5/1454

Introduction

CHAPITRE 1. Applications et méthodes de recherche des automatismes intelligents avec contrôleurs flous 14

1.1. Vue d'ensemble des applications ISAS avec HP 14

1.2. Problèmes de recherche ISAU avec HP 24

1.3. Etude de l'influence des principaux paramètres HP sur la nature des transformations non linéaires 28

1.3.1 Influence de la forme et du placement relatif des fonctions d'appartenance des termes individuels sur la nature des transformations non linéaires dans le modèle flou de Mamdani 35

1.3.2 Influence de l'ordre des interrelations des termes d'entrée et de sortie sur la nature des transformations non linéaires dans le modèle flou de Mamdani 41

1.4. Chapitre 43 Conclusions

CHAPITRE 2. Analyse et synthèse des automatismes intelligents basés sur la méthode de l'équilibre harmonique 45

2.1. Etude de l'ISAU par la méthode de l'équilibre harmonique 46

2.2. Évaluation indirecte de la qualité 73

2.3. Influence des paramètres flous du régulateur sur EKKU 81

2.4. Méthodes de recherche et de synthèse de l'ISAU avec HP basées sur la méthode

équilibre harmonique 90

2.5. Chapitre 98 Conclusions

CHAPITRE 3. Recherche de systèmes d'automatismes intelligents basés sur des critères de stabilité absolue 99

3.1. Etude de stabilité absolue ISAU avec HP 99

3.2. Etude de la stabilité absolue d'ACS avec plusieurs non-linéarités, 100

3.3. Etude de la stabilité absolue de la position d'équilibre ISAU avec un contrôleur flou du premier type 105

3.4. Etude de la stabilité absolue des processus en ISAS avec un contrôleur flou du premier type ; 119

3.5. Etude de l'influence des paramètres flous du contrôleur sur la stabilité absolue d'ISAS". 124

3.6. Évaluations indirectes de la qualité de la réglementation ISAS sur la base du critère de stabilité absolue du procédé 137

3.7. Chapitre 139 Conclusions

CHAPITRE 4 Synthèse automatisée de contrôleurs flous basée sur des algorithmes génétiques 141

4.1. Présentation des méthodes de synthèse automatisées 141

4.2. Utiliser des algorithmes génétiques pour résoudre des problèmes d'automatisation de synthèse et de réglage de contrôleurs flous 144

4.3. Algorithmes de synthèse d'ISAU avec HP 151

4.4. Synthèse automatisée et technique de réglage HP 155

4.5. Chapitre 167 Conclusions

CHAPITRE 5. Implémentation logicielle et matérielle des méthodes d'analyse et de synthèse pour les automatismes intelligents à automates flous 169

5.1. Complexe logiciel d'analyse et de synthèse d'ISAU avec HP 170

5.2. Implémentation matérielle du système de contrôle de l'entraînement électrique 177

5.3. Synthèse de HP ISAU pour moteur à courant continu 180

5.4. Etudes expérimentales 190

5.5. Chapitre 199 Conclusions

Références 203

Annexe 211

Introduction au travail

L'utilisation de technologies intelligentes fournit une solution à un large éventail de problèmes de contrôle adaptatif dans des conditions d'incertitude. Dans le même temps, le logiciel et le matériel de ces systèmes s'avèrent simples et fiables, garantissent haute qualité le management. L'ouverture de ces technologies permet l'intégration de mécanismes de prédiction d'événements, la généralisation de l'expérience accumulée, des algorithmes d'auto-apprentissage et d'auto-diagnostic, élargissant ainsi considérablement la gamme de fonctionnalités des systèmes intelligents. La présence d'une interface homme-machine claire confère aux systèmes intellectuels des qualités fondamentalement nouvelles qui peuvent simplifier considérablement les étapes de formation et de mise en place des tâches.

L'appareil de logique floue (FL) est l'une des technologies intellectuelles courantes qui a été largement utilisée et qui a fait ses preuves en tant qu'outil mathématique pratique et puissant. La théorie des ensembles flous et la logique qui en découle permettent de décrire des catégories, des représentations et des connaissances inexactes, d'opérer avec elles et de tirer des conclusions appropriées. La présence de telles opportunités pour la formation de modèles de divers objets, processus et phénomènes à un niveau qualitatif et conceptuel a déterminé l'intérêt pour l'organisation d'un contrôle intelligent basé sur l'utilisation de cet appareil.

Les résultats des études théoriques et expérimentales montrent que l'utilisation de la technologie CL permet de créer des contrôleurs à grande vitesse très efficaces pour une large classe de systèmes techniques utilisés dans les domaines industriels, militaires et appareils ménagers, qui ont un degré élevé d'adaptabilité, de fiabilité et de qualité de fonctionnement dans des conditions de perturbations aléatoires, d'incertitude de la charge externe.

Aujourd'hui, cet appareil est considéré comme l'un des outils prometteurs pour décrire les cas particuliers et non standards qui surviennent lors du fonctionnement du système. La particularité de la représentation "floue" des connaissances, ainsi que le nombre illimité de variables d'entrée et de sortie et le nombre de règles intégrées pour le comportement du système, permettent d'utiliser cette technologie pour former presque n'importe quelle loi de commande, c'est-à-dire pour construire un nouveau type de contrôleur non linéaire, qui distingue la technologie NL des autres.

Le régulateur implémenté sur cette technologie sera appelé flou (HP). Dans le cas général, HP est un convertisseur dépendant de la fréquence et non linéaire, ce qui pose naturellement un certain nombre de problèmes liés à l'étude de la stabilité et de la qualité du contrôle des systèmes de contrôle automatique intelligents (ICAS) avec de tels contrôleurs.

Les problèmes les plus urgents qui doivent être résolus et assurer une utilisation plus large de HP dans la pratique de l'ingénierie sont :

Etude des caractéristiques de la transformation non linéaire en HP ;

Développement de méthodes d'ingénierie pour l'étude de la stabilité et de la qualité de la gestion des ISAS avec HP ;

Développement de techniques d'accordage et de synthèse de HP;

Création d'une boîte à outils pour automatiser le processus de configuration HP.

Le sujet de recherche est les transformations non linéaires mises en œuvre dans HP, les processus dynamiques dans ISAS avec HP, la stabilité et la qualité de contrôle des systèmes d'automatisme intelligents.

L'objet de la recherche est les systèmes d'automatismes intelligents avec contrôleurs flous.

Objectif

Développement d'outils algorithmiques, logiciels et matériels pour l'étude et la synthèse d'ISAS de haute qualité avec HP. Pour atteindre cet objectif, il est nécessaire de résoudre les tâches suivantes :

1. Étudier les caractéristiques de l'influence des paramètres HP : nombre, type de fonctions d'appartenance (FP) et base de règles de production (BP) sur la nature de la transformation non linéaire effectuée par celui-ci.

2. Développer, sur la base des méthodes connues dans TAU, des modèles mathématiques et des techniques d'ingénierie appropriées pour l'étude des processus périodiques, de la stabilité absolue et de la qualité des ISAS avec HP.

3. Développer des méthodes pour synthétiser les paramètres HP selon les indicateurs de qualité donnés de l'ISAS.

4. Développer un algorithme pour la synthèse et le réglage automatisés des paramètres HP afin d'assurer la stabilité et les indicateurs de qualité requis de l'ISAS.

5. Développer un complexe logiciel et matériel pour concevoir ISAS avec HP.

Les méthodes de recherche dans ce travail sont basées sur la théorie de la commande automatique, la théorie des systèmes non linéaires, les méthodes de modélisation mathématique et de simulation, les méthodes graphiques-analytiques de résolution de problèmes, la théorie de la logique floue, la théorie de l'optimisation et la théorie de la algorithmes génétiques.

La validité et la fiabilité des dispositions, conclusions et recommandations scientifiques sont confirmées par des calculs théoriques, ainsi que par des résultats de simulation numérique et des résultats d'études expérimentales. Les résultats de modélisation dans l'environnement Matlab, les études expérimentales du système de contrôle dans l'environnement Simulink et sur le complexe de conception matériel et logiciel ISAS confirment pleinement les dispositions théoriques et les recommandations du travail de thèse et permettent leur utilisation dans la conception de systèmes réels EST TEL QUE. Dispositions de base pour la défense

1. Résultats de l'étude des caractéristiques de l'influence des paramètres HP (nombre, type de FP et BP) sur la nature de ses transformations non linéaires.

2. Modèle mathématique pour l'étude des oscillations périodiques et de la qualité du contrôle dans ISAS avec HP basé sur la méthode de l'équilibre harmonique.

3. Critères pour la stabilité absolue des processus et la position d'équilibre de l'ISAU avec HP.

4. Méthodes d'ingénierie pour l'étude des oscillations périodiques, évaluation indirecte de la qualité du contrôle et de la stabilité absolue des ISAS avec HP.

5. Technique de synthèse de HP ISAS avec une qualité de contrôle donnée.

6. Algorithme pour la synthèse et le réglage automatisés des paramètres HP à l'aide d'algorithmes génétiques.

7. Complexe logiciel et matériel pour la conception d'ISAS avec HP. Nouveauté scientifique

1. Les dépendances des caractéristiques de la transformation non linéaire HP sur les paramètres des calculs flous (le type et la localisation des fonctions d'appartenance, la base des règles de production) sont justifiées.

2. Des modèles mathématiques ont été développés qui permettent d'utiliser la méthode de l'équilibre harmonique pour étudier les fluctuations périodiques et la qualité du contrôle ISAS.

3. Des critères de stabilité absolue des processus et de position d'équilibre dans ISAS avec HP ont été développés.

4. Sur la base d'algorithmes génétiques, le problème de la synthèse automatisée et du réglage des paramètres HP a été résolu, en tenant compte de la qualité requise du contrôle ISAS.

Valeur pratique

1. Des méthodes d'ingénierie pratiques ont été développées pour étudier les oscillations périodiques et évaluer indirectement la qualité du contrôle de l'ISAS avec HP sur la base de la méthode de l'équilibre harmonique.

2. Des méthodes d'ingénierie pratiques ont été développées pour étudier la stabilité absolue des processus et la position d'équilibre dans ISAS avec HP.

3. Une technique de synthèse et de réglage automatisés des paramètres HP a été développée, en tenant compte des domaines de stabilité et de qualité de l'ISAS.

4. Un complexe logiciel et matériel pour la recherche et la conception d'ISAS avec HP a été créé.

5. Les résultats des travaux de thèse ont été utilisés dans le travail de recherche "Latilus-2" réalisé sur les instructions du SPP au Présidium de l'Académie russe des sciences, "Recherche exploratoire et développement de méthodes intelligentes pour le contrôle de précision des actionneurs de modèles avancés d'armes et d'équipements militaires. En particulier - Il est démontré que l'utilisation de HP, qui implémentent une loi de commande non linéaire, peut améliorer considérablement la qualité du contrôle des entraînements exécutifs de nouveaux types d'armes et d'équipements militaires (la vitesse augmente de 2 à 3 fois, le dépassement diminue de 20 %). L'erreur de contrôle due à l'impact de la charge peut être réduite plusieurs fois.

Des méthodes graphiques-analytiques pratiques pour l'analyse et la synthèse d'ISAS avec HP pour actionner des entraînements et des échantillons prometteurs d'armes et d'équipements militaires sont proposées.

6. Les résultats des travaux de thèse ont été utilisés dans la réalisation des travaux sur les bourses du RFBR :

2005-2006, projet numéro 05-08-33554-a "Développement de modèles mathématiques et de méthodes d'équilibre harmonique pour l'étude des processus périodiques et le contrôle qualité dans les systèmes flous."

2008-2010, projet numéro 08-08-00343-a "Synthèse automatisée de contrôleurs flous basée sur des algorithmes génétiques".

Approbation du travail. Les principales dispositions des travaux ont été discutées et rapportées lors de la conférence sur la robotique à la mémoire de l'académicien E.P. Popov (Université technique d'État de Moscou du nom de N.E. Bauman, 2008), aux XIVe et XVe séminaires scientifiques et techniques internationaux " Technologies modernes dans les problèmes de contrôle, d'automatisation et de traitement de l'information "(Alushta 2006-2007), au XV International Student School-Seminar "New Information Technologies" (Sudak 2006), au I All-Russian conférence scientifiqueétudiants et étudiants diplômés "Robotique, mécatronique et systèmes intelligents" (Taganrog, 2005), au concours panrusse de créativité scientifique et technique des étudiants des établissements d'enseignement supérieur "EUREKA-2005" (Novotcherkassk, 2005), au concours scientifique et conférence pratique "Technologies modernes de l'information" dans la gestion et l'éducation. (Sunrise) Moscou 2006

Ouvrages

Les principaux résultats du travail de thèse ont été publiés dans 8 publications, dont un article dans une revue de la liste VAK et une monographie.

Dans le premier chapitre, basé sur l'aperçu des domaines d'application des systèmes avec HP montre leur utilisation généralisée dans champs variés science et technologie. Un certain nombre d'avantages sont présentés, parmi lesquels un contrôle de qualité élevé, l'efficacité et la fonctionnalité.

Dans le même temps, il est démontré qu'il n'existe aujourd'hui aucune méthode ni technique pratique pour la pratique de l'ingénierie permettant de réaliser un cycle complet d'analyse et de synthèse d'ISCS avec HP.

Dans le chapitre, les caractéristiques de l'influence des paramètres HP (nombre, type de FP et BP) sur la nature de sa transformation non linéaire entre les signaux d'entrée et de sortie sont étudiées. Les études menées, d'une part, sont la base nécessaire à l'application adéquate des méthodes d'étude des systèmes non linéaires à l'étude de l'ISAE avec HP et, en particulier, la méthode de l'équilibre harmonique et des critères de stabilité absolue, et d'autre part D'autre part, la solution du problème de synthèse d'ISAE avec des propriétés données n'est possible qu'en comprenant la dépendance de la transformation non linéaire sur les paramètres HP.

Sur la base des recherches menées, les tâches du travail de thèse sont étayées.

Dans le deuxième chapitre, des modèles mathématiques ont été développés qui permettent d'utiliser la méthode de l'équilibre harmonique pour étudier les oscillations périodiques dans ISAS avec HP. En outre, la possibilité d'une évaluation indirecte de la qualité de l'ISAS avec HP basée sur la méthode de l'équilibre harmonique en termes d'oscillation est étayée et une technique appropriée a été développée.

Le problème de synthèse d'ISCS avec HP avec des indicateurs de qualité donnés basés sur la méthode de l'équilibre harmonique est résolu.

Le chapitre étudie et montre l'influence de la forme des fonctions d'appartenance et le placement relatif des termes, ainsi que l'influence des règles de production sur la nature de l'ECG HP.

Les résultats d'études expérimentales sur des modèles informatiques ont confirmé l'adéquation des méthodes développées pour l'analyse et la synthèse d'ISAS avec HP basées sur la méthode de l'équilibre harmonique.

Dans le troisième chapitre, des modèles mathématiques sont développés qui permettent de transformer la structure de l'ISAS avec HP du premier type à la structure d'un ACS multiboucle non linéaire. Tenant compte de la nature des transformations non linéaires HP, sur la base des critères de stabilité absolue des processus et de la position d'équilibre pour les systèmes à plusieurs non-linéarités, les critères correspondants pour ISAS avec HP du premier type ont été développés.

Sur la base des critères proposés, une méthode graphique-analytique pour étudier la stabilité de la position d'équilibre et des processus dans ISAS avec HP a été développée.

Pour résoudre les problèmes de synthèse d'ISAS, une étude a été faite de la dépendance des régions de stabilité absolue d'ISAS sur les paramètres HP (le type et le nombre de FPs et BPs).

Sur la base du critère de stabilité absolue des processus, une technique d'évaluation indirecte de la qualité des ISAS avec HP a été développée.

Des études ont été menées sur des modèles informatiques, dont les résultats ont confirmé l'adéquation des méthodes développées pour étudier la stabilité absolue de la position d'équilibre et des processus dans ISAS avec HP.

Le quatrième chapitre est consacré au développement d'algorithmes et de méthodes de synthèse automatisée des paramètres HP en ISAS. L'analyse menée dans la thèse a montré que les algorithmes génétiques (AG) sont de loin la technologie la plus prometteuse pour résoudre ce problème. Lors du développement d'un algorithme de synthèse automatisé, les tâches suivantes ont été résolues : synthèse d'un modèle de simulation ISAS ; sélection des paramètres HP initiaux et des paramètres de recherche GA ; évaluer la qualité de la gestion de l'AIPU ; codage chromosomique. L'exemple montre les performances de l'algorithme de synthèse automatique.

Le cinquième chapitre vérifie les résultats théoriques obtenus dans les chapitres 2-4. Un complexe logiciel et matériel est en cours de développement qui permet de réaliser un cycle complet de conception de contrôleurs flous, commençant par le développement de modèles mathématiques et se terminant par des tests directs sur des équipements réels. Dans le chapitre, un progiciel pour l'analyse et la synthèse des modèles ISAS avec HP est développé et présenté. La structure de l'interaction entre les parties logicielles et matérielles (banc) du complexe est mise en œuvre, ce qui permet de mener des expériences à grande échelle sur le contrôle d'un moteur à courant continu à divers types charges et perturbations

Le chapitre présente les résultats d'études expérimentales, y compris la synthèse automatisée des paramètres HP, avec vérification sur un stand réel, ainsi que évaluation comparative les résultats de l'ajustement de la qualité de contrôle d'un ISAS réglé automatiquement avec HP et d'un ACS avec un contrôleur PID réglé selon la méthode des problèmes inverses de dynamique (OZD).

En conclusion, les principaux résultats scientifiques et pratiques du travail de thèse sont présentés.

Etude de l'influence des principaux paramètres HP sur la nature des transformations non linéaires

Malgré la prévalence et la popularité suffisantes, l'utilisation de l'appareil NL est associée à des difficultés importantes. Tout d'abord, cela est dû au manque d'outils d'ingénierie complets pour analyser la qualité du fonctionnement des systèmes flous, ainsi que pour étudier leur stabilité.

Sur fond d'absence méthodes efficaces analyse des systèmes flous, le problème de la synthèse HP devient encore plus aigu, puisque la dépendance de l'influence de ses paramètres sur la qualité du travail ISAS a été assez mal étudiée. Ces facteurs entravent largement l'introduction plus large de HP dans la pratique de la création de nouveaux ACS.

La première méthode de Lyapunov permet d'analyser la qualité du contrôle à l'aide d'équations ACS linéarisées et peut être appliquée à des systèmes de toute structure. Cette méthode permet d'obtenir les conditions nécessaires la stabilité du système en petites, mais pour les grandes déviations du système ne garantit pas la stabilité. Il nécessite la linéarisation des éléments non linéaires inclus dans l'ACS, il convient donc uniquement à l'analyse de l'ACS avec des calculs flous primitifs.

La deuxième méthode de Lyapunov permet d'obtenir des conditions de stabilité suffisantes. On suppose que l'ISAE avec un contrôleur flou est décrit par un système d'équations différentielles non linéaires du premier ordre, et sur cette base, en tenant compte des spécificités de la transformation non linéaire, fonction spéciale Lyapunov, dont les propriétés permettent d'analyser la stabilité du système étudié et de déterminer quelques indicateurs de qualité. Les problèmes d'application de cette méthode incluent la difficulté de choisir une fonction correspondant au système, qui inclut également la représentation des calculs flous. Certains des premiers travaux, en relation avec des systèmes spécifiques avec HP sont.

A noter, il convient de noter que parmi les algorithmes NV (Mamdani, Tsukamoto, Takagi-Sugeno (T-S), Larsen) Mamdani et Takagi-Sygeno sont considérés comme les plus courants en application. Pour étudier ISAU avec HP construit selon Algorithme TS, a développé la méthode analytique du même nom pour étudier la stabilité de Takagi-Sygeno, basée sur la seconde méthode de Lyapunov. Cette méthode ne s'applique pas aux systèmes avec NV construit selon l'algorithme de Mamdani.

La méthode approchée d'équilibre harmonique basée sur l'hypothèse du filtre permet d'étudier les auto-oscillations dans un système flou. Cette méthode est graphique-analytique et permet d'étudier ISAU sans représenter HP sous une forme analytique, en utilisant uniquement la caractéristique de sa transformation non linéaire. Elle a d'abord été appliquée à l'analyse de l'ISAU avec HP et étendue par les auteurs. En règle générale, il a été utilisé pour analyser certains ISAS, y compris un contrôleur P flou, et par rapport à ISAS avec un contrôleur flou dépendant de la fréquence (PI-PID), les études avaient une estimation très approximative des propriétés dynamiques du système . Il convient également de noter que l'approche proposée dans les articles est dépourvue de caractère méthodologique, ce qui permet de développer des outils d'ingénierie pour l'analyse de tels ISAS sur sa base.

Lors de l'étude de la stabilité des systèmes flous, une méthode basée sur des critères de stabilité absolue (critère circulaire et critère de V.M. Popov) a également été utilisée. Pour utiliser cette méthode, il est nécessaire de mener des études supplémentaires de la dépendance de la caractéristique non linéaire pour répondre à un certain nombre d'exigences. En règle générale, il a été utilisé pour analyser un ISAS spécifique avec des contrôleurs P flous.

En outre, des travaux ont été menés sur l'étude des systèmes flous à l'aide de diverses méthodes approchées.

Comme on peut le voir, un nombre relativement restreint de travaux sont consacrés à l'étude de la stabilité d'ISAS avec HP et, en règle générale, tous sont de nature privée et non systémique. Cela parle essentiellement du stade initial de développement dans cette direction et suggère une étude plus approfondie des possibilités de chacune des méthodes énumérées. Une des premières tentatives approche systémiqueà l'étude des systèmes flous appartient aux auteurs de l'ouvrage publié en 1999. Dans ce travail, les systèmes flous sont réduits à des systèmes non linéaires, et sur cette base, on leur applique des méthodes conçues pour étudier la stabilité des systèmes non linéaires. Comme le notent les auteurs eux-mêmes, le travail présente plusieurs inconvénients importants, dont le premier est une approche plutôt superficielle de l'analyse des systèmes flous, car il n'existe pas de méthodes d'analyse claires et systématiques utilisant les méthodes présentées. Aussi, l'attention voulue n'est pas accordée à l'analyse de l'influence des paramètres HB sur les transformations HP non linéaires. L'article ne présente aucun outil pour la synthèse et le réglage des ISAS floues, ce qui est très important pour leur application pratique. Les travaux récents publiés consacrés à l'analyse des ISAS avec HP sont principalement basés sur les méthodes ci-dessus.

Etude de l'ISAU par la méthode de l'équilibre harmonique

Comme cela a été montré dans le chapitre précédent, le contrôleur intelligent effectue une transformation non linéaire, à la suite de laquelle il devient possible d'améliorer la qualité du contrôle dans de tels systèmes. Mais en même temps, la présence d'éléments non linéaires dans le circuit ACS, comme on le sait, peut entraîner divers problèmes liés à la dynamique du système. En particulier, les régions de stabilité sur le plan des paramètres du système changent (par rapport aux systèmes linéaires), et il est nécessaire d'étudier à la fois les positions d'équilibre et les processus. L'étude des régimes périodiques propres aux systèmes non linéaires est d'une grande importance.

Pour l'étude des oscillations périodiques dans ISAS, la méthode de l'équilibre harmonique semble prometteuse, qui a trouvé une large application dans la pratique d'ingénierie de l'analyse et de la synthèse des ACS non linéaires.

Cette méthode permet non seulement d'étudier les oscillations périodiques dans les systèmes de contrôle automatique, mais également d'évaluer indirectement la qualité du contrôle des systèmes non linéaires. Le dernier aspect est extrêmement important du point de vue des perspectives de résolution du problème ambigu d'accorder le contrôleur flou à la qualité de commande requise.

Étant donné que les ACS intelligents, comme cela a été noté à plusieurs reprises, sont conçus pour fournir des algorithmes de contrôle alternatifs pour des objets dynamiques complexes fonctionnant sous l'influence de facteurs d'incertitude internes et externes, il convient de souligner que ces objets, en règle générale, ont une dimension assez élevée et , par conséquent, satisfont dans une large mesure aux exigences de l'hypothèse du filtre. Et par conséquent, la précision des résultats, qui sera fournie par la méthode de l'équilibre harmonique, peut être tout à fait acceptable pour une utilisation pratique.

Lors de l'étude de systèmes intelligents utilisant la méthode de l'équilibre harmonique, un problème de nature méthodologique se pose, du fait qu'il a été développé pour ACS avec un élément non linéaire ayant une entrée et une sortie, et dans ISAU avec HP, il existe plusieurs éléments non linéaires de ce type , il est donc nécessaire de construire un modèle HP, permettant d'appliquer la méthode de l'équilibre harmonique.

Dans le cas général, le schéma de principe d'un système d'automatisme intelligent avec un contrôleur flou (HP) peut être représenté comme une connexion série d'un calculateur flou (NV) ayant h - entrées avec des liaisons dynamiques linéaires qui leur sont connectées, et une sortie , et un objet de contrôle (OC) avec une fonction de transfert Woy(s) (Fig. 2.1), où g(t) est le signal de commande, (pour les systèmes mécaniques c'est la position, la vitesse, l'accélération, etc.), u( t) est le signal de commande, y(t) - signal de sortie du moteur exécutif, e(t) - signal d'erreur de commande, s - opérateur de Laplace.

Un contrôleur flou peut être construit sur la base de deux types de structures : le premier type est un contrôleur flou avec des calculateurs flous unidimensionnels parallèles HBI (la Fig. 2.2, par exemple, montre schéma structurel régulateur PID flou du premier type) et le second type - avec un calculateur flou à entrée multidimensionnelle (la Fig. 2.3 montre un schéma fonctionnel d'un régulateur PID flou du second type).

Compte tenu de la nature non linéaire des transformations dans HP, montrée dans le premier chapitre, pour étudier les oscillations périodiques dans ISAS, nous utiliserons la méthode de l'équilibre harmonique.

Pour appliquer la méthode de l'équilibre harmonique, nous considérerons un contrôleur flou comme un élément non linéaire dépendant de la fréquence avec une entrée et une sortie. L'étude des auto-oscillations dans l'ISAS, représentée sur la Fig. 2.1, sera réalisée à g(t) = 0. Supposons qu'un signal sinusoïdal e(t) = A sin a t agit à l'entrée HP. La représentation spectrale du signal de sortie HP est caractérisée par des termes de la série de Fourier d'amplitudes U1, U1, U3... et de fréquences CO, 2b), bco, etc. Compte tenu de la réalisation de l'hypothèse de filtrage pour l'objet de contrôle ISAU, nous supposerons que dans la décomposition spectrale du signal y(f), à la sortie de l'objet de contrôle, les amplitudes des harmoniques supérieures sont significativement inférieures à l'amplitude de la première harmonique. Cela permet, lors de la description du signal y(t), de négliger toutes les harmoniques supérieures (du fait de leur petitesse) et de supposer que y(t) s Ysm(cot + f).

Etude de la stabilité absolue de l'ISAU avec HP

Dans le chapitre précédent, la méthode de l'équilibre harmonique a été envisagée pour résoudre des problèmes d'analyse et de synthèse intelligente dans de petits systèmes de contrôle automatique avec des contrôleurs séquentiels. Malgré les limites connues de cette méthode, les résultats de l'étude des auto-oscillations sur le plan des paramètres du système de contrôle donnent dans de nombreux cas un résultat exhaustif au stade de l'analyse et des approches assez constructives de la synthèse des paramètres du contrôleur pour un indice d'oscillation donné .

Dans le même temps, on sait que pour de nombreux systèmes de commande non linéaires, l'étude des seuls mouvements périodiques est incomplète et ne reflète pas adéquatement les processus dynamiques du système. Par conséquent, sans aucun doute, il est intéressant de développer des méthodes qui nous permettent d'étudier la stabilité absolue à la fois de la position d'équilibre et des processus dans les systèmes de contrôle intelligents.

Compte tenu des caractéristiques des transformations non linéaires effectuées dans les contrôleurs intelligents discutés au chapitre I, on peut supposer qu'aujourd'hui le développement de méthodes d'étude de la stabilité absolue semble être le plus réaliste pour les ISAS avec des contrôleurs flous du premier type, car de tels systèmes peuvent se réduire à des systèmes non linéaires multiboucles dont les études de méthodes sont décrites dans la littérature.

Étant donné que ISAS avec HP du premier type est généralement un système multiboucle non linéaire, il est conseillé de considérer d'abord les critères bien connus de stabilité absolue de la position d'équilibre et des processus pour de tels systèmes non linéaires.

Un schéma fonctionnel généralisé d'un ACS non linéaire multiboucle est illustré à la fig. 3.1, où % et a sont des vecteurs scalaires.

On note u(V la classe des blocs non linéaires (3.3) ayant les propriétés suivantes : pour h \ les entrées sont o-jit) et les sorties %(t) des blocs non linéaires sont connexes (pour ov ( /) 0) par les relations : %) "" et=1 m (3-9) où cCj,fij sont des nombres. De plus, il faut satisfaire l'inégalité matricielle \j3 (t)(t)) 0. (3.10) Le critère circulaire de stabilité absolue des processus pour les systèmes à plusieurs non-linéarités (Fig. 3.1.) a la formulation suivante :

Soient les équations de la partie linéaire du système de la forme (3.1) a, les équations des blocs non linéaires (3.3). Soit tous les pôles des éléments de la matrice Wm(s) situés dans le demi-plan gauche (parties linéaires stables dans tous les contours), a = diag(al,...,ah), f$ = diag(pl, ...,J3h) - matrices diagonales avec des entrées diagonales spécifiées. Supposons que pour une certaine matrice diagonale hxh d avec des éléments diagonaux positifs, la condition fréquentielle te B(N »_N Fig.3.2.b.

Dans ce cas, il convient de tenir compte du fait que la partie linéaire du système changera également. Ainsi, en tenant compte des caractéristiques ci-dessus du critère de stabilité absolue de la position d'équilibre pour les systèmes non linéaires multidimensionnels, nous le formulons pour l'ISAS avec HP.

Comme déjà noté dans le premier chapitre, HB effectue une transformation non linéaire. Il convient de noter que les caractéristiques non linéaires %(&), implémentées par des calculateurs flous, ont des limitations d'amplitude, par conséquent, à Yj - la limite inférieure du secteur peut être assimilée à zéro a = O, il s'ensuit donc (р (а ) o ? -±L = juJ pj, j = \,...,h

Si dans le processus de mise en place d'un contrôleur flou du premier type il s'avère que l'un des calculateurs flous implémente des transformations non linéaires (Pji j) (Fig. 3.3a) qui ne satisfont pas les conditions de la classe G\, alors il est nécessaire d'effectuer des transformations structurelles conformément à la remarque 3.4. Naturellement, afin de préserver la condition d'équivalence des structures d'origine et transformée, il est nécessaire d'apporter les modifications appropriées à la partie linéaire.

S'il y a une partie linéaire neutre dans l'un des circuits ISAS (Fig. 3.4), afin d'appliquer le critère de stabilité absolue de la position d'équilibre (3.7), il est nécessaire de couvrir de rétroaction négative є 0 à la fois le linéaire correspondant part et HBj de caractéristique non linéaire Pj(crj ). Pour ->0, le critère (3.7) sera applicable pour toutes les fréquences sauf pour ω = 0. Compte tenu de ce qui précède, le critère de stabilité absolue de la position d'équilibre pour ISAS avec HP du premier type peut s'écrire sous la forme formulaire suivant.

Soit les équations de la partie linéaire de l'ISAE de la forme (3.1), les caractéristiques non linéaires de la NV du contrôleur flou correspondent à (3.3), où les fonctions (PjiGj) vérifient les conditions de la classe G . Que tous les pôles des éléments de la matrice Wm (s) soient situés dans le demi-plan gauche ou aient un pôle sur l'axe imaginaire (parties linéaires stables ou neutres dans tous les contours). Introduisons une matrice diagonale /Jj = diag(jti[ ,..., juh) avec des entrées diagonales ju ,...,juh , où Mj = si Mj =, et des matrices diagonales rd = diag(Tx,... , rh), 3d =diag(3l,...,3h), où tout Td 0. Supposons que pour certains m 0, 3= et tout - oo co + oo, sauf pour oo = 0, les relations

Utilisation d'algorithmes génétiques pour résoudre des problèmes d'automatisation de synthèse et de réglage de contrôleurs flous

La mise en œuvre de la procédure de synthèse automatisée des paramètres HP basée sur GA nécessite la résolution de trois tâches principales : 1) déterminer les caractéristiques fonctionnelles de l'opération GA ; 2) déterminer la méthode de codage des paramètres HP dans le chromosome ; 3) mise en œuvre de la fonction objectif.

Les algorithmes génétiques standard, par définition, fonctionnent avec un ensemble d'éléments, appelés chromosomes dans ce travail. Ce sont des chaînes de bits avec une description codée des solutions potentielles au problème appliqué. Conformément au schéma bloc généralisé de construction d'un algorithme génétique (Fig. 4.1), dans le cadre de son cycle suivant, chacun des chromosomes de l'ensemble existant est soumis à une évaluation, basée sur un critère a priori spécifié d'« utilité ». ". Les résultats obtenus permettent de sélectionner les "meilleurs" spécimens pour générer une nouvelle population de chromosomes. Dans ce cas, la reproduction des descendants est effectuée en raison d'un changement aléatoire et d'un croisement des chaînes de bits correspondantes des individus parents. Le processus d'évolution s'arrête lorsqu'une solution satisfaisante est trouvée (au stade de l'évaluation de l'utilité des chromosomes), ou après l'écoulement du temps imparti.

Il convient de noter que l'héritage des caractéristiques des représentants d'élite de la population précédente dans la prochaine génération d'individus fournit une étude approfondie des parties les plus prometteuses de l'espace de recherche de solutions. Dans le même temps, la présence de mécanismes de mutation aléatoire de chaînes de bits d'éléments sélectionnés garantit un changement de sens de recherche, évitant de tomber dans un extremum local. Une telle imitation des processus évolutifs permet d'assurer la convergence de la procédure de recherche vers la solution optimale, cependant, son efficacité est largement déterminée par les paramètres de l'algorithme génétique et l'ensemble des données initiales spécifiées en tenant compte des spécificités du système appliqué. problème. Il s'agit notamment du type et de la dimension du chromosome, de la taille de la population, de la fonction d'évaluation de l'utilité des chromosomes et du type d'opérateur de sélection, du critère d'arrêt de la procédure de recherche, de la probabilité d'effectuer une mutation, du type de croisement opération, etc... Codage des paramètres HP

Malgré la simplicité apparente de la construction et de la mise en œuvre des algorithmes génétiques, leur utilisation pratique est également associé à la complexité du choix d'une méthode de codage de l'espace de recherche de solutions à un problème appliqué spécifique sous la forme d'un chromosome avec la formation ultérieure d'une fonction objective, en calculant la valeur dont l'évaluation et la sélection ultérieure des individus dans la génération actuelle sera effectuée pour la génération automatique de la suivante.

Ainsi, lors de la synthèse de contrôleurs flous conformément au schéma de Mamdani, l'ensemble des paramètres de réglage permettant d'obtenir la qualité de contrôle requise comprend le nombre et les relations des termes de variables linguistiques d'entrée et de sortie (LP), ainsi que la forme d'appartenance fonctions (PP) et leur placement dans la plage de travail.

Dans tous les cas, la structure et la dimension du chromosome codant pour les paramètres HP doivent être déterminées en tenant compte d'un certain nombre de facteurs spécifiques, y compris ceux qui caractérisent la manière choisie de représenter les fonctions d'appartenance.

Stepanov, Andreï Mikhaïlovitch

Intelligence artificielle(Anglais - intelligence artificielle) - ce sont des systèmes logiciels artificiels créés par une personne sur la base d'un ordinateur et imitant la solution de tâches créatives complexes par une personne au cours de sa vie. Selon une autre définition similaire, "l'intelligence artificielle" est un programme informatique à l'aide duquel une machine acquiert la capacité de résoudre des problèmes non triviaux et de poser des questions non triviales.

Deux domaines de travail composent l'intelligence artificielle (IA). La première de ces directions, qui peut être appelée conditionnellement bionique, vise à simuler l'activité du cerveau, ses propriétés psychophysiologiques, afin d'essayer de reproduire l'intelligence artificielle (intelligence) sur un ordinateur ou à l'aide de dispositifs techniques spéciaux. La deuxième (principale) ligne de travail dans le domaine de l'IA, parfois appelée pragmatique, associé à la création de systèmes pour la résolution automatique de problèmes complexes (créatifs) sur un ordinateur sans tenir compte de la nature des processus qui se produisent dans l'esprit humain lors de la résolution de ces problèmes. La comparaison dans ce cas est effectuée en fonction de l'efficacité du résultat, de la qualité des solutions obtenues.

1) Existe but, c'est à dire. le résultat final vers lequel les processus de pensée humaine sont dirigés ("Le but fait réfléchir une personne").

2) Le cerveau humain stocke un nombre énorme réalités et règles leur utilisation. Pour atteindre un certain objectif, il suffit de se tourner vers les faits et les règles nécessaires.

3) La prise de décision s'effectue toujours sur la base d'avis ad hoc mécanisme de simplification, qui permet d'éliminer les faits et règles inutiles (sans importance) qui ne sont pas liés à la tâche en cours de résolution pour le moment, et, inversement, de mettre en évidence les principaux faits et règles les plus significatifs nécessaires pour atteindre l'objectif.

4) En atteignant l'objectif, une personne arrive non seulement à la solution de la tâche qui lui est assignée, mais acquiert en même temps de nouvelles connaissances.

Construire un système d'IA universel couvrant tous les domaines est impossible, car cela nécessiterait un nombre infini de faits et de règles. Plus réaliste est la tâche de créer de tels systèmes d'IA conçus pour résoudre des problèmes dans un domaine spécifique étroitement défini.

Riz. 5.1. Composants du système d'IA

De tels systèmes, utilisant l'expérience et les connaissances pratiques d'experts dans un domaine donné, sont appelés systèmes experts(systèmes experts).

L'utilisation des systèmes experts est extrêmement efficace dans divers domaines de l'activité humaine (médecine, géologie, électronique, pétrochimie, recherche spatiale, etc.). Cela tient à plusieurs raisons : premièrement, il devient possible de résoudre des problèmes auparavant inaccessibles et mal formalisés à l'aide d'un nouvel appareil mathématique spécialement développé à ces fins (réseaux sémantiques, cadres, logique floue, etc.) ; deuxièmement, les systèmes experts créés sont focalisés sur leur fonctionnement par un large éventail de spécialistes (utilisateurs finaux), avec lesquels la communication se fait de manière interactive, en utilisant la technique de raisonnement et la terminologie d'un domaine spécifique qu'ils comprennent ; troisièmement, l'utilisation d'un système expert permet d'augmenter considérablement l'efficacité des décisions prises par les utilisateurs ordinaires en raison de l'accumulation de connaissances dans le système expert, y compris les connaissances d'experts hautement qualifiés.

Le système expert comprend une base de connaissances et des sous-systèmes : communication, explication, prise de décision, accumulation de connaissances. A travers le sous-système de communication avec le système expert sont connectés : l'utilisateur final ; expert - un spécialiste hautement qualifié dont l'expérience et les connaissances dépassent de loin les connaissances et l'expérience d'un utilisateur ordinaire ; un ingénieur de la connaissance qui connaît les principes de construction d'un système expert et sait travailler avec des experts dans ce domaine, qui connaît des langages spéciaux pour décrire les connaissances.

Les systèmes de contrôle construits sur la base de contrôleurs experts qui imitent les actions d'un opérateur humain dans des conditions d'incertitude sur les caractéristiques d'un objet et de l'environnement sont appelés intellectuel systèmes de contrôle (systèmes de contrôle intelligents).

Selon une autre définition similaire, intellectuel Un système de contrôle (MCS) est un système qui a la capacité de comprendre, de raisonner et d'étudier les processus, les perturbations et les conditions de fonctionnement. Les facteurs étudiés ici sont principalement les caractéristiques des procédés (comportement statique et dynamique, caractéristiques des perturbations, pratiques d'exploitation des équipements). Il est souhaitable que le système lui-même accumule ces connaissances, en les utilisant à dessein pour améliorer ses caractéristiques qualitatives.

S. Oreshkin, A. Spesivtsev, I. Daimand, V. Kozlovsky, V. Lazarev, Automatisation dans l'industrie. 2013. N° 7

Une nouvelle solution au problème de la construction d'un système de contrôle de processus intelligent (IASUTP) est envisagée, qui combine l'utilisation de méthodologies uniques : la construction d'un réseau sémantique basé sur une ontologie de base et la transformation polynomiale de non-facteurs, dont l'essence est de transformer les connaissances qualitatives d'un expert en un modèle mathématique sous la forme d'une fonction polynomiale non linéaire.

La société Summa Technologies propose une nouvelle solution au problème de la construction d'un système de contrôle de processus intelligent (IASUTP), combinant l'utilisation de méthodologies uniques : la construction d'un réseau sémantique basé sur une ontologie de base qui permet de décrire un modèle multifactoriel complexe dans la forme d'un réseau sémantique sur un dictionnaire limité spécifique, et la transformation polynomiale de non-facteurs, dont l'essence est de transformer les connaissances qualitatives de l'expert en un modèle mathématique sous la forme d'une fonction polynomiale non linéaire. La première des méthodologies a la propriété d'universalité quel que soit le domaine, et la seconde traduit les spécificités de ce domaine à travers l'expérience et les connaissances d'experts. Les résultats des essais industriels de l'IACS développé en relation avec le processus de fusion des matières premières de sulfure de cuivre-nickel à l'usine de cuivre de la division polaire d'OJSC MMC Norilsk Nickel (Norilsk), qui a les propriétés d'un "système complexe" et fonctionne dans des conditions « d'incertitude significative », sont présentés.

Introduction

Analyser les tâches de contrôle automatisé de la plupart des processus technologiques dans diverses industries (chimie, métallurgie ferreuse et non ferreuse, production minière et pétrolière et gazière, énergie thermique, Agriculture etc.), on peut distinguer le problème qui les unit, qui consiste en la nécessité de construire un tel modèle mathématique de processus technologiques qui permettra de prendre en compte toutes les informations d'entrée requises, en tenant compte de ses éventuelles inexactitudes, incertitudes, incomplétude , et en même temps obtenir des données en sortie (action de contrôle, prévision), adéquates à la situation actuelle du processus technologique.

On sait que l'approche traditionnelle de la modélisation (c'est-à-dire une modélisation basée sur des méthodes traditionnelles supposant l'exhaustivité et l'exactitude des connaissances sur le processus) est pratiquement inapplicable lorsque l'on considère des processus multifactoriels complexes généralement difficiles à formaliser. La complexité des processus réels détermine la recherche de méthodes non traditionnelles pour construire leurs modèles mathématiques et optimiser leur contrôle. Dans ce cas, non seulement l'aspect de contrôle optimal est très important, mais aussi l'aspect d'analyse de l'état actuel du processus, puisque c'est la conclusion sur l'état actuel du processus qui permet de choisir le contrôle optimal dans une situation donnée. . Une telle analyse peut être effectuée sur la base d'un système de reconnaissance structurelle-flux-multiniveaux de l'état technique du procédé en temps réel.

Le principal facteur qui dévalorise les tentatives de construction de modèles formels et de description de l'état technique de processus aussi complexes à l'aide de méthodes traditionnelles est "l'incertitude significative" informations d'entrée. Cela se manifeste par l'impossibilité objective de stabiliser et/ou de mesurer les valeurs d'un certain nombre de paramètres clés de l'état technique de tels processus. Cela a pour conséquence une violation des principaux critères de cohérence technologique du processus, qui affecte à la fois la qualité des produits finaux et la stabilité du processus dans son ensemble. Dans le langage mathématique, de tels processus sont appelés "systèmes techniques complexes" ou "systèmes faiblement structurés", pour lesquels il n'existe actuellement aucune théorie générale de la modélisation.

Le système de contrôle de processus traditionnel vise à automatiser la maintenance d'une unité ou d'une unité de traitement, et ses fonctions, par définition, n'incluent pas les questions de contrôle optimal du processus et d'analyse de son état. Par exemple, le système de contrôle de processus vous permet de modifier la position des mécanismes de contrôle desservant l'unité, surveille le fonctionnement connecté des unités de l'unité, vous permet de modifier les performances de l'unité et son mode de fonctionnement. Mais l'état du processus, la qualité des produits finaux, le rapport des produits entrants par composition élémentaire - ces problèmes vont souvent au-delà de l'automatisation de base de l'unité. Ainsi, en présence uniquement d'un système de contrôle de processus de base, l'opérateur est obligé d'effectuer les fonctions d'entretien non seulement de l'unité, mais également du processus qui s'y déroule. C'est ce qui pose le problème du « facteur humain », puisque l'exploitant n'arrive pas toujours à atteindre pleinement tous les objectifs de gestion, le plus souvent multidirectionnels. De plus, les caractéristiques de conception de l'unité ne permettent pas toujours de résoudre complètement tous les problèmes au niveau des systèmes de contrôle de processus. Un exemple de ceci est le problème d'assurer la fiabilité nécessaire des informations d'entrée dans la version actuelle du système de contrôle de processus lors de l'évaluation de la qualité et de la quantité de matériaux fournis à la zone de réaction en temps réel.

Intelligent ACS (IACS) est un système qui utilise l'automatisation de base de l'unité comme source d'informations d'entrée et permet, sur la base des technologies intelligence artificielle construire un modèle du processus se produisant dans l'unité, analyser l'état actuel du processus selon le modèle et, sur la base de l'analyse, résoudre le problème du contrôle optimal d'une unité donnée.

Les "solutions en coffret" dites "clé en main" existantes impliquent la nécessité d'une automatisation complète de l'unité ou d'une redistribution "from scratch". Dans le même temps, le composant matériel de l'automatisation et le logiciel sont fournis au client. La fonctionnalité d'une telle solution peut être assez large, y compris contenir une composante intellectuelle, mais en même temps complètement incompatible avec les systèmes de contrôle de processus existants du client. Cela entraîne souvent une forte complication et une augmentation du coût de la solution technique. L'option proposée pour la construction d'un système de contrôle automatisé intelligent basé sur des connaissances d'experts, utilisant l'automatisation de base, vise à surveiller et à contrôler le processus se produisant dans l'unité. Un tel système dans des conditions d'"incertitude significative" est capable d'évaluer des paramètres non mesurables ou mal mesurés, de les interpréter quantitativement avec suffisamment de précision, d'identifier l'état technique actuel du processus et de recommander l'action de contrôle optimale pour éliminer le conflit qui s'est produit (en cas de conflits dans la cohérence technologique du procédé).

IASU dans cette version, utilisant des technologies intelligentes, vous permet de :

pour effectuer l'intégration avec tout système de contrôle automatisé de base qui existe déjà sur l'unité ou la redistribution du client ;
mettre en œuvre la création d'un espace d'information commun à toutes les unités de redistribution afin de mettre en œuvre Direction générale et surveillance ;
réaliser une évaluation quantitative des paramètres non mesurables et/ou qualitatifs sur chaque unité dans le cadre de l'ACS de base de l'unité ;
surveiller les critères de cohérence technologique du processus tant pour chaque unité individuelle que (si nécessaire) pour le traitement dans son ensemble ;
évaluer l'état actuel des processus technologiques à la fois pour chaque unité individuelle et pour l'unité de traitement dans son ensemble en temps réel ;
élaborer des décisions de contrôle - conseils à l'opérateur concernant le rétablissement de l'équilibre technologique tant pour l'unité que pour l'ensemble de la redistribution.

La base du noyau intellectuel de l'IACS est la méthode de représentation des connaissances "Réseau sémantique sur l'ontologie de base", qui permet de décrire un modèle multifactoriel complexe sous la forme d'un réseau sémantique sur un dictionnaire limité spécifique, et la méthode " Transformation polynomiale des non-facteurs", dont l'essence est de transformer les connaissances qualitatives de l'expert en modèle mathématique sous la forme d'une fonction polynomiale non linéaire.

Le but de cet article est de familiariser les lecteurs avec une nouvelle approche pour résoudre le problème de la construction d'un IACS basée sur l'utilisation de méthodologies uniques et les résultats de l'exploitation commerciale de l'IACS PV-3 de l'usine de cuivre de la division polaire de l'OJSC. MMC Norilsk Nickel. IASUTP a été développé par Summa Technologies en 2011-2012. basé sur la plateforme G2 de Gensym (USA) pour contrôler le procédé Vanyukov pour le traitement des matières premières sulfurées de cuivre-nickel.

Le processus technologique comme objet de modélisation

La plupart des processus technologiques, y compris le processus Vanyukov, présentent toutes les caractéristiques des «systèmes techniques complexes» - multiparamètres et «incertitude significative» des informations d'entrée. Dans de telles conditions, pour résoudre le problème du maintien de la cohérence technologique du TP, il est conseillé d'utiliser les méthodes d'expertise de la situation et la formation d'une conclusion basée sur les connaissances et l'expérience d'un expert.

Summa Tekhnologii a développé l'IACS du four Vanyukov (IACS PV-3) de l'usine de cuivre de la branche polaire d'OJSC MMC Norilsk Nickel basé sur la plate-forme G2 de Gensym (USA) pour résoudre les tâches suivantes de contrôle du processus Vanyukov :

stabilisation de la qualité des produits de fonderie;
évaluation quantitative des paramètres non mesurés ou mal mesurés (pour un certain nombre de raisons objectives et subjectives) du processus technologique et des états des agrégats par des méthodes indirectes ;
réduire l'intensité énergétique du traitement de divers matériaux de charge;
stabilisation du régime de température du processus tout en maintenant les cibles et les objectifs prévus.

Sur la fig. 1 montre la disposition des principaux éléments structurels du PV. L'unité est un puits rectangulaire refroidi à l'eau à caissons 2 situé sur le foyer 1, dans le toit duquel se trouvent deux goulottes 3 pour l'alimentation des matériaux de charge dans la fonte, et vers laquelle la matte 4 et le laitier 5 siphons avec des trous de drainage 9 et 10 , respectivement, jouxtent du côté des murs d'extrémité. Une prise 6 est prévue pour l'évacuation des gaz.Les matériaux de charge par les goulottes 3 entrent dans la masse fondue, qui est soufflée avec un mélange oxygène-air (OAC) à travers les tuyères 7, faisant barboter intensément l'émulsion de matte-laitier dans la zone au-dessus de la tuyère. L'oxygène KVS oxyde le sulfure de fer, enrichissant ainsi les "perles" de matte (gouttes), se ségrégeant dans la partie inférieure en raison de la différence de densité des liquides non miscibles de matte et de laitier. En même temps, le mouvement des flux massiques de la masse fondue est dirigé vers le bas en raison de la libération continue de matte 4 et de laitier 5 des siphons à travers les trous de sortie 9 et 10, respectivement. Grâce à caractéristiques de conception illustré à la fig. 1, le processus Vanyukov lui-même est également mis en œuvre, dont l'idée principale ressort clairement de la description ci-dessus.

Il convient de noter les caractéristiques du procédé Vanyukov, qui le distinguent des autres technologies pyrométallurgiques, y compris étrangères: productivité spécifique élevée - jusqu'à 120 tonnes par 1 m2 de surface miroir du bain par jour (fusion jusqu'à 160 t/h) ; petit dépoussiérage -< 1%; переработку шихты крупностью до 100 мм и влажностью > 16%.

Le complexe logiciel et matériel, sur la base duquel l'APCS PV-3 est implémenté, a une architecture à trois niveaux. Le niveau inférieur comprend des capteurs, des entraînements électriques, des vannes de régulation, des actionneurs, le niveau intermédiaire - PLC, le supérieur - ordinateurs électroniques personnels (PC). Sur la base du poste de travail, une interface graphique a été implémentée pour l'interaction de l'opérateur avec le système de contrôle, un système d'alarme sonore et le stockage de l'historique du processus (Fig. 2).

Le processus de fusion est contrôlé depuis le poste de travail de l'opérateur ("console"). Dans ce cas, non seulement des informations provenant de capteurs et d'actionneurs sont utilisées, mais également des informations organoleptiques, lorsque le fondoir, en observant les caractéristiques du comportement du bain de fusion (l'ampleur et la "sévérité" des éclaboussures, l'état général du bain , etc.), transfère les estimations reçues à la console de l'opérateur. Toutes ces sources d'informations, hétérogènes dans leur essence physique, permettent ensemble à l'opérateur d'évaluer la situation actuelle par de nombreuses variables, par exemple, "Chargement", "Hauteur de la piscine", "Température de fonte", etc., qui déterminent plus notions généralisées : "L'état du bain de fusion", "L'état du procédé dans son ensemble".

Apparaissant objectivement les conditions de travail conduisent souvent à des exigences plus strictes pour le processus Vanyukov; par exemple, à la nécessité de fondre une grande quantité de matières premières technogéniques, ce qui complique grandement la tâche de maintenir la cohérence technologique du processus, car les composants technogéniques sont peu prévisibles en composition et en humidité. De ce fait, l'opérateur, ne disposant pas d'informations suffisantes sur les propriétés de ces matières premières, n'est pas toujours en mesure de prendre les bonnes décisions et "perd" soit la température, soit la qualité des produits finis.

La base de l'IACS PV-3 développé est le principe de la conduite du processus dans un "couloir" plutôt étroit selon les principaux critères de cohérence technologique du processus afin d'améliorer la qualité du produit final et de maintenir les propriétés opérationnelles de l'unité. L'IACS PV-3 est conçu pour anticiper et informer l'opérateur des violations de la cohérence technologique aux premiers stades de leur création en analysant des critères spéciaux développés sur la base de connaissances d'experts. Les critères définissent les objectifs du contrôle de processus et informent l'opérateur de l'état actuel du processus. Dans le même temps, si les valeurs des critères dépassent les limites autorisées, elles sont interprétées par le système comme le début d'un «conflit» et, pour l'opérateur, elles signalent la nécessité de prendre le contrôle recommandé. des actions pour remettre le procédé dans un état de cohérence technologique.

Brève description des fonctionnalités du système

L'IACS PV-3, sur la base des informations initiales reçues de l'APCS PV-3 et d'autres systèmes d'information, implémente le modèle de processus Vanyukov en temps réel, analyse l'état actuel du processus pour détecter la présence de déséquilibres technologiques et, en cas de conflits , les identifie, proposant des scénarios de résolution de conflits à l'opérateur. Le système agit ainsi comme un « conseiller de l'opérateur ». IAMS visualise des canaux d'information qui affichent à l'utilisateur l'état actuel des critères de contrôle et des prévisions pour la qualité des produits finaux.

IASU PV-3 a les caractéristiques de consommation suivantes :

interface utilisateur intuitive pour le personnel technologique ;
compatibilité des logiciels et des informations avec ACS PV-3 et autres systèmes d'information;
la capacité d'adapter le système à d'autres unités au niveau du remplissage de la base de connaissances sans changer le noyau logiciel du système ;
localisation de tous les éléments de l'interface utilisateur en russe ;
fiabilité, ouverture, évolutivité, c'est-à-dire la possibilité d'une expansion et d'une modernisation supplémentaires.

Le contrôle et la gestion de toutes les unités et actionneurs sont effectués à partir des postes de l'opérateur du système de contrôle automatique PV-3, situé dans la salle de l'opérateur PV-3.

En plus des postes de conduite existants, un poste de travail spécialisé est utilisé, conçu pour fournir à l'opérateur l'interface utilisateur du système IACS PV-3. D'un point de vue architectural et fonctionnel, l'IACS PV-3 ressemble à un ajout à l'APCS PV-3 existant, c'est-à-dire à une extension des fonctions fonctionnelles et d'information du système de contrôle existant.

IACS PV-3 permet l'exécution en temps réel des fonctions d'application suivantes :

évaluation de la quantité et de la qualité de la charge fournie à la charge du four ;
prévision de la qualité des produits finaux ;
afficher les résultats des décisions prises par l'opérateur selon les critères d'équilibre technologique du procédé ;
analyse automatique de la qualité du contrôle des processus ;
accumulation d'une base de connaissances sur la gestion pour toute la période de fonctionnement du système;
simulation de l'unité PV-3 pour une utilisation en mode "Simulateur" à des fins de formation du personnel.

Architecture IASU PV-3

IASU PV-3 est un système expert qui met en œuvre une surveillance et un contrôle intelligents du processus de fusion en mode conseil à l'opérateur. Le contrôle est mis en œuvre sous la forme d'un ensemble de recommandations pour l'opérateur et le fondeur principal afin de maintenir l'équilibre technologique du processus tout en respectant les objectifs fixés pour la qualité des produits de fusion finaux, en obtenant une quantité donnée produits finis(louches de matte) et fusion de matériaux technogéniques.

Les principaux éléments de l'IACS PV-3, ainsi que de tout système expert, sont les suivants : base de connaissances ; bloc de décision ; bloc de reconnaissance du flux d'information d'entrée (obtention d'une sortie sur la connaissance). Sur la fig. 3 montre une architecture généralisée du système.

L'unicité de la méthodologie d'extraction et de présentation des connaissances expertes sous la forme d'un polynôme non linéaire permet de synthétiser dans les plus brefs délais un système suffisant de modèles logiques et linguistiques qui représente systématiquement les caractéristiques du flux des processus technologiques. Dans le même temps, l'utilisation de spécialistes hautement qualifiés en tant qu'experts qui exploitent cette unité particulière avec son traits caractéristiques, garantit le déroulement du processus qui s'y déroule conformément aux instructions technologiques de l'entreprise.

La représentation des connaissances pour la description du modèle de processus de Vanyukov est basée sur la représentation "Réseau sémantique sur l'ontologie de base". Cette représentation implique la sélection d'un dictionnaire - l'ontologie de base basée sur l'analyse du domaine. En utilisant l'ontologie de base et un ensemble de fonctionnalités correspondant aux éléments de l'ontologie de base, il est possible de construire un réseau sémantique qui permet de structurer un modèle multifactoriel complexe. Grâce à une telle description, d'une part, une réduction significative de la dimension en termes de nombre de facteurs est obtenue, et, d'autre part, les liens par lesquels ces facteurs sont interconnectés sont unifiés. Dans le même temps, la sémantique et la fonctionnalité de chacun des facteurs considérés sont complètement préservées.

Toutes les connaissances sur le processus Vanyukov et sur l'unité PV-3, dans laquelle ce processus est mis en œuvre, sont stockées dans la base de connaissances (KB). Ce dernier est conçu comme un entrepôt de données relationnelles et contient un enregistrement formel des connaissances sous forme d'enregistrements dans des tables.

Le processeur de connaissances ou bloc de décision faisant partie du système expert est implémenté sur la base de la plateforme de développement de systèmes experts industriels G2 (Gensym, USA). Les principaux éléments du processeur de connaissances (Fig. 3) sont les blocs : reconnaissance du flux d'informations d'entrée ; calcul du modèle en fonction de la situation actuelle ; analyse situationnelle; la prise de décision.

Examinons de plus près ces éléments. Au moment du lancement du système expert, le processeur de connaissances lit toutes les informations de la base de connaissances stockées dans le référentiel et construit un modèle de l'agrégat PV-3 et du processus Vanyukov. De plus, au fur et à mesure que le processus et l'unité PV-3 fonctionnent, les données de l'ACS de l'unité entrent dans le système IACS. Ces données caractérisent à la fois l'état du procédé (consommation spécifique d'oxygène par tonne de métallifère, etc.) et l'état de l'unité PV-3 (la température de l'eau sortant des caissons de chaque rangée, l'état de lances pour fournir le souffle à la fonte, etc.). Les données entrent dans le bloc de reconnaissance, sont identifiées en termes de critères de cohérence technologique, puis, sur la base de ces données, un calcul est effectué selon le modèle de processus Vanyukov. Les résultats de ce calcul sont analysés dans le bloc d'analyse situationnelle, et en cas de violation de l'équilibre technologique, la situation est identifiée par le système comme « conflictuelle ». De plus, une décision est prise concernant le rétablissement de l'équilibre technologique. Les solutions obtenues, ainsi que des informations sur l'état actuel du processus, ainsi que des informations sur les conflits, sont affichées dans le module client de l'IACS PV-3 (Fig. 4). Le modèle est mis à jour toutes les minutes.

Mise en œuvre pratique

Nous démontrerons les capacités prédictives de l'IACS PV-3 lors de son fonctionnement à l'usine de cuivre de la branche polaire de l'OJSC MMC Norilsk Nickel.

Sur la fig. La figure 4 montre l'interface IACS PV-3, dont les informations servent de complément à l'ACS principal pour l'opérateur (Fig. 2) lorsqu'il prend une décision de contrôle. Le champ 1 (Fig. 4) visualise les valeurs des calculs selon le modèle "Consommation spécifique d'oxygène par tonne de métallifère". Le reflet de la capacité prédictive de l'IACS PV-3 sur la qualité du produit final - teneur en cuivre dans la matte - montre le graphique du champ 2, et sur le dioxyde de silicium - champs 3. Comme indicateurs, le panneau contient : 4 - cuivre teneur en laitier (%); 5 - pourcentage de flux dans la charge contenant du métal ; 6 - qualité de téléchargement (w/r); 7 - température de fusion (°C). Le champ 8 contient les valeurs calculées par heure de la consommation de matériaux de charge par les bunkers, et le champ 9 reflète les noms des conflits en cours à l'heure actuelle. Une augmentation de la précision des calculs pour les modèles est facilitée par le passage au mode de contrôle approprié avec les boutons radio du champ 10. Le fait de verser du laitier de convertisseur est pris en compte par le bouton du champ 11.

L'analyse des valeurs minute par minute du graphique dans le champ 1 montre la conduite stable du processus dans des limites acceptables en termes de consommation spécifique d'oxygène par tonne de métal contenant, au-delà de laquelle la qualité des produits finis est garanti d'être perdu. Ainsi, rester en dehors des limites désignées pendant plus de 10 minutes peut conduire à des états critiques du procédé : en dessous de 150 m3/t - sous-oxydation de la fonte et, par conséquent, marche à froid du four ; au-dessus de 250 m3/t - suroxydation du bain de fusion, et par conséquent, marche à chaud du four.

La teneur en cuivre calculée dans la matte selon les données réelles (champ 2) est clairement corrélée avec le comportement des valeurs du critère précédent (champ 1).

Ainsi, dans l'intervalle de temps 17:49-18:03, les pics sur les deux graphiques coïncident, ce qui reflète le fait que le système répond à un changement d'état physique et chimique de la PAC : le fonctionnement régulier de la furmation (nettoyage) des dispositifs d'apport de soufflage dans le bain de fusion a entraîné une augmentation de la consommation spécifique d'oxygène > 240 m3/t, a provoqué une augmentation naturelle de la température du bain de fusion et, ainsi, a provoqué une augmentation naturelle de la teneur en cuivre de la matte.

De plus, la conduite du procédé à une consommation spécifique d'oxygène de l'ordre de 200 m3/t détermine naturellement la teneur en cuivre dans la matte 57...59% pendant l'intervalle de 2 heures observé.

La comparaison du comportement des graphiques bleu et vert (champ 1) indique que l'opérateur suit presque tout le temps les recommandations du système. Dans le même temps, les valeurs réelles du critère « Consommation spécifique » diffèrent de celles recommandées en raison a) des fluctuations naturelles des lectures des capteurs de l'unité PV-3 en termes de consommation de souffle ; b) le fonctionnement technologique de la furmation du four (pic sur le graphique) ; c) modifications chimiques de l'état du bain de fusion dues aux fluctuations de la composition de la matière première. Faisons attention au fait que selon le critère "% de flux provenant de métallifères", l'opérateur travaille avec un dépassement (zone jaune de l'indicateur 5) par rapport aux préconisations du système. Une situation similaire est associée à la présence de matières premières technogéniques dans les aliments pour animaux. En conséquence, les fluctuations de la teneur en dioxyde de silicium dans la masse fondue deviennent difficiles à prévoir, et le système avertit l'opérateur qu'un fonctionnement prolongé dans ce mode de chargement de flux peut entraîner un déséquilibre du processus. Le fait de la présence de matières premières technogéniques dans la composition de la charge est également confirmé par le paramètre calculé "Qualité de la charge" (indicateur 6), qui affiche la valeur dans la zone rouge - "Matières premières non de haute qualité".

Ainsi, le système guide l'opérateur dans la conduite du processus dans un couloir «étroit» de valeurs des principaux paramètres technologiques de consistance, indiquant en même temps quelle qualité le produit sera obtenu à la suite de la fusion.

Maintenir le procédé dans les limites données des principaux critères technologiques permet également d'optimiser le fonctionnement du vent du four, notamment de réduire la consommation de gaz naturel dans le vent.

La visualisation des tendances selon les principaux critères a également un impact psychologique positif sur l'opérateur-technologue, puisqu'elle « justifie » sous une forme quantitative la mise en œuvre de la décision prise en contrôle de processus.8 9

Conclusion

Développé par Summa Tekhnologii et testé à l'usine de cuivre de la division polaire MMC Norilsk Nickel, le système intelligent de surveillance et de contrôle automatisé des processus Vanyukov IACS PV-3 en tant que «système technique complexe» nous permet de faire quelques généralisations par rapport à l'utilisation de les résultats obtenus dans d'autres branches de la connaissance et de l'industrie.

La synthèse des technologies indépendantes ci-dessus permet de créer un IACS de presque tous les "systèmes techniques complexes" en présence de l'automatisation de base existante du client et de spécialistes hautement qualifiés qui exploitent efficacement ces systèmes dans des conditions d'"incertitude significative".

L'approche proposée pour la construction de l'IACS présente plusieurs autres avantages. Tout d'abord, elle permet un gain de temps important du fait que la première technologie (utilisant l'approche ontologique) a déjà été mise en œuvre dans produit logiciel et vous permet de traiter des connaissances sur tous les modèles de la base de connaissances, et la seconde (construction d'un système d'équations mathématiques d'un processus technologique complexe), en raison du développement de la prescription de la méthodologie d'application, nécessite un minimum d'appels à un expert . Deuxièmement, l'utilisation de connaissances d'experts en relation avec l'évaluation de l'état technique d'un objet particulier est effectuée dans les conditions des réglementations technologiques pour son fonctionnement, ce qui minimise le risque que le système développe une décision incorrecte, et une surveillance en temps réel contribue à la détection précoce de l'approche des états transcendantaux (avant l'accident) du processus. Troisièmement, l'approche la plus générale pour résoudre la reconnaissance à plusieurs niveaux de l'état technique de processus, d'objets ou de phénomènes technologiques complexes dans n'importe quelle industrie est effectivement mise en œuvre - métallurgie non ferreuse et ferreuse, exploitation minière et production de pétrole et de gaz, industrie chimique, génie thermique , agricole, etc...

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