Математическое обеспечение мониторинга состояния и управления режимами эксплуатации систем хранения криогенных продуктов

This article considers the development of mathematical support for monitoring and controlling operating modes of cryogenic storage systems which increases their safety and prevent losses during storage and transportation. A large number of stationary and transport cryogenic storage systems have strict requirements for safety and the speed of a system’s response to emerging pre-emergency situations which necessitate the automation of managing storage modes using artificial intelligence (AI). The structure of the two-layer neural network for monitoring the state and selecting the storage mode of cryogenic products is presented, including first-layer neurons associated with the monitoring system and second-layer neurons whose outputs are connected to the inputs of logical blocks for selecting the operating mode of the storage system. Options are proposed for processing neural network signals using linear filtering and using a filter based on order statistics – the use of which is advisable in conditions of impulse noise in data transmission channels from the sensors to the monitoring network. A mathematical description of the procedure which initiates the algorithms for correcting the state of the monitoring object is given. The scheme can be used for a wide range of stationary and transport storage systems, including those equipped with refrigeration for recondensing cryogenic vapors.Рассмотрены вопросы разработки математического обеспечения мониторинга состояния и управления режимами эксплуатации систем хранения криогенных продуктов, задачей которого является повышение безопасности и предотвращение потерь при хранении и транспортировке. Большое количество стационарных и транспортных систем хранения криопродуктов, эксплуатируемых на разнородных предприятиях, высокие требования по безопасности и скорости реакции системы на возникающие предаварийные ситуации обусловливают необходимость автоматизации процессов управления режимами хранения с применением технологий искусственного интеллекта. Представлена структура разработанной двухслойной нейронной сети мониторинга состояния и выбора режима хранения криогенных продуктов, включающей нейроны первого слоя, связанные с системой мониторинга, и нейроны второго слоя, выходы которых подключены к входам логических блоков выбора режима функционирования системы хранения. Предложены варианты обработки сигналов нейросети при помощи линейной фильтрации, а также с использованием фильтра, основанного на порядковых статистиках, применение которого целесообразно в условиях импульсных помех в каналах передачи данных от сенсоров к сети мониторинга. Приведено математическое описание процедуры, инициирующей запуск алгоритмов коррекции состояния объекта мониторинга. Разработанная схема может быть использована для широкого спектра стационарных и транспортных систем хранения, в том числе оборудованных холодильной машиной для реконденсации паров криопродуктов

Safe and Fast Tracking on a Robot Manipulator: Robust MPC and Neural Network Control

Fast feedback control and safety guarantees are essential in modern robotics. We present an approach that achieves both by combining novel robust model predictive control (MPC) with function approximation via (deep) neural networks (NNs). The result is a new approach for complex tasks with nonlinear, uncertain, and constrained dynamics as are common in robotics. Specifically, we leverage recent results in MPC research to propose a new robust setpoint tracking MPC algorithm, which achieves reliable and safe tracking of a dynamic setpoint while guaranteeing stability and constraint satisfaction. The presented robust MPC scheme constitutes a one-layer approach that unifies the often separated planning and control layers, by directly computing the control command based on a reference and possibly obstacle positions. As a separate contribution, we show how the computation time of the MPC can be drastically reduced by approximating the MPC law with a NN controller. The NN is trained and validated from offline samples of the MPC, yielding statistical guarantees, and used in lieu thereof at run time. Our experiments on a state-of-the-art robot manipulator are the first to show that both the proposed robust and approximate MPC schemes scale to real-world robotic systems.Comment: 8 pages, 4 figures