Уніфікована модель біологічно подібного штучного нейрону з підкріпленням

Статья посвящена вопросу создания алгоритма функционирования биологически подобного искусственного нейрона как информационной единицы искусственной нейронной сети. На данный момент механизмы функционирования биологических нейронов (память, формирование и передача импульсов, мультиплексирование информации и т.д.) хорошо изучены нейробиологами, но при этом эти данные мало используются при создании вычислительного аппарата искусственных нейронных сетей. Объектом исследования является совокупность конструктивных и функциональных составляющих биологического нейрона, обеспечивающих возможность его функционирования в качестве элемента биологической нейронной сети. Предметом исследования является модель биологически подобного искусственного нейрона с подкреплением, как функциональной единицы искусственной нейронной сети. В результате проведенного исследования удалось объединить современные наработки нейробиологии, что позволило при составлении алгоритма функционирования искусственного нейрона учесть биологические компоненты нейрона как информационной единицы: спайкинговую природу передачи импульсов, синаптическую пластичность, продуцирование молекул нейромедиатора и их расходование и т.д. Предложенный алгоритм максимально приближен к биологическому аналогу и может быть использован для создания биологически подобных искусственных нейронных сетей.The article focuses on the creation of the algorithm of functioning of the biologically similar artificial neuron as an information subunit of an artificial neural network. At the moment, the mechanisms of functioning of biological neurons (memory formation, transmission of impulses, multiplexing of information, etc.) are well studied by the neurobiology, but these data are not in active use when creating a computing device of artificial neural networks. The object of the research is a set of structural and functional elements of a biological neuron that enable it to function as a part of the biological neural network. The subject of the research is biologi-cally similar model of artificial neuron with reinforcement as a functional subunit of an artificial neural network. The study allowed combining modern neuroscience achievements, which allowed to take into account the biological components of the neuron as an information item (such as spiking nature of impulse transmission, synaptic plasticity, the production of the neurotrans-mitter molecules and their spending, etc.) during composing the algorithm of functioning of the artificial neuron. The proposed algorithm is close to biological counterparts, and can be used to create biologically similar artificial neural networks.Стаття присвячена питанню створення алгоритму функціонування біологічно подібного штучного нейрону як інформаційної одиниці штучної нейронної мережі. На даний момент механізми функціонування біологічних нейронів (пам’ять, формування і передача імпульсів, мультиплексування інформації тощо) добре вивчені нейробіологами, але при цьому ці дані практично не використовуються при створенні обчислювального апарату штучних нейронних мереж. Об’єктом дослідження є сукупність конструктивних і функціональних складових біологічного нейрону, що забезпечують можливість його функціонування як елементу біологічної нейронної мережі. Предметом дослідження є модель біологічно подібного штучного нейрону з підкріпленням, як функціональної одиниці штучної нейронної мережі. У результаті проведеного дослідження вдалося об’єднати сучасні напрацювання нейробіології, що дозволило при складанні алгоритму функціонування штучного нейрону врахувати біологічні компоненти нейрону як інформаційної одиниці: спайкінгову природу передачі імпульсів, синаптичну пластичність, продукування молекул нейромедіатора та їх витрачання тощо. Запропонований алгоритм є максимально наближеним до біологічного аналога і може бути використаний для створення біологічно подібних штучних нейронних мереж

Оптимальне керування нормальними режимами ЕЕС з врахуванням чутливості втрат потужності і технічного стану регулюючих пристроїв

Досліджено існуючі математичні методи визначення чутливості втрат потужності до зміни навантаження в вузлах. Запропоновано при оптимальному керуванні нормальними режимами (НР) електроенергетичних систем (ЕЕС) на етапі формування керуючих впливів враховувати чутливість втрат потужності в вітках до зміни навантаження в вузлах та технічний стан регулюючих пристроїв. Вдосконалено математичну модель коефіцієнту якості функціонування трансформаторів з регуляторами під навантаженням (РПН).The existing mathematical methods for determining power losses sensitivity to a change in the nodes. An optimal control in normal mode (HP) electric power systems (EPS) at the stage of control actions take into account the sensitivity of the power losses in branches to a change in the condition of sites and control devices. Improved mathematical model coefficient as function transformers with regulators under load (RPN)

Розробка та дослідження структури системи автоматичного керування нормальними режимами електроенергетичних систем

Досліджено функції і структуру сучасних систем автоматичного керування режимами електроенергетичних систем. Запропоновані шляхи вдосконалення структурної схеми системи автоматичного керування режимами електроенергетичних систем за рахунок використання програмного комплексу SD Builder і введення додаткових блоків, зокрема блоку розрахунку планового значення технічних втрат потужності і блоку визначення коефіцієнту якості функціонування регулюючих пристроїв.Investigated functions and structure of power systems modern automatic control. Proposed ways to improve the structural scheme of the automatic control by modes of power systems through the use of software SD Builder and the introduction of additional units, including the calculation of technical power losses planned and functioning quality coefficient of regulating devices

Координація впровадження та забезпечення надійності елегазових вимикачів в умовах експлуатації

Обґрунтовується  необхідність  вдосконалення  методів  та  засобів  технічного  діагностування високовольтних вимикачів для підвищення їх надійності в умовах експлуатації. The need to improve the methods and means of fault detection circuit for high­voltage increase their reliability in  operation

Пристрій для визначення швидкісних характеристик високовольтних вимикачів

Пристрій для визначення швидкісних характеристик високовольтних вимикачів містить резистивний сенсор, генератор, мікропроцесорний реєструючий прилад, джерело живлення змінної напруги, джерело живлення постійної напруги, одноплатний комп'ютер, пристрій керування високовольтним вимикачем

Диагностика привода високовольтных выключателей

Експериментально встановлено, що під час вимірювання часових характеристик вимикачів мікропроцесорними приладами осцилографування, можна додатково відслідковувати вплив опору кіл живлення котушок управління вимикачем. По формі кривої зміни струму через котушку можна отримати додаткову інформацію. про стан вимикача та його кіл живлення.The paper considers that it was experimentally established we can additionally determine the influence of resistanse of supplying circuits of controlling coils of the switcher while measuring of time characteristics of High Voltage Switchers by microprocessor oscilographing devices. We can obtain the additional information about the condition of the switcher and its supplying circuits according to the sharp of current change through the coil.В статье экспериментально установленно, что во время измерения временных характеристик выключателей микропроцессорными приборами осцилографирования, можно дополнительно отслеживать влияние сопротивления цепей питания катушек управления выключателем. По форме кривой изменения тока через катушку можно получить дополнительную информацию про состояние выключателя и его цепей питания

Sensor data collection in industrial machines on remote database for data driven sustainability

Tämän projektin tavoitteena oli tutkia viitekehystä teollisuuskoneiden anturitiedon keräämiselle ja niiden integroinnille etätietokantaan datalähtöisen kestävyyden tukemiseksi. Tutkimus keskittyy reaaliaikaiseen valvontaan ja keskitettyyn tiedontallennukseen koneiden suorituskyvyn ja ympäristövaikutusten analysoimiseksi. Metodologia perustuu aiempaan harjoittelukokemukseen automaatiosuunnittelijana yrityksessä, joka suunnittelee ja valmistaa teollisuuskoneita biomassan käsittelyyn, vaikka tutkimusta ei tilannutkaan yritys/tietty yritys. Projektin päätavoitteena oli suunnitella tiedonsiirtoyhteys koneen ja tietokannan välille. Tiedot saatiin avoimen lähdekoodin dokumentaatiosta. Näitä tietoja käytettiin tämän tutkimuksen lähtökohtana, mutta kattavuus oli korkeampi. Yleisesti ottaen tutkimus antaa yleiskuvan mahdollisista nykyaikaisista anturitiedon keruu- ja tallennusmenetelmistä. Käytettiin edistyneitä analytiikka- ja koneoppimismalleja toimivien näkemysten saamiseksi, mikä mahdollisti resurssien optimoinnin, energiatehokkuuden ja jätteen vähentämisen. Lisäksi tiedot hankittiin teollisuuden verkkosivuilta. Lisäksi internetistä saatuja tietoja hyödynnettiin kokonaisaineiston syventämiseksi ja parantamiseksi. Ehdotettu järjestelmä helpottaa ennakoivaa huoltoa, parantaa käyttöluotettavuutta ja pidentää koneiden käyttöikää. Hyödyntämällä datalähtöisiä menetelmiä viitekehys edistää kestäviä teollisia käytäntöjä ja on linjassa globaalien ympäristö- ja taloustavoitteiden kanssa. Integroimalla virtuaalisia antureita ja datalähtöisiä kestävyysstrategioita teollisuudenalat voivat saavuttaa merkittäviä parannuksia prosessien tehokkuudessa, ympäristövaikutusten vähentämisessä ja yleisessä kestävyydessä. Tutkimuksessa todetaan, että nämä teknologiat ovat linjassa globaalien kestävyystavoitteiden kanssa, ja kehotetaan jatkamaan tutkimusta edistyneiden algoritmien kehittämiseksi, antureiden tarkkuuden parantamiseksi ja uusien sovellusten löytämiseksi eri teollisuudenaloilla. Anturitiedonkeruuratkaisujen jatkuva kehitys on viime kädessä ratkaisevan tärkeää kestävien teollisten käytäntöjen edistämiseksi ja ympäristötietoisen tulevaisuuden edistämiseksi.The goal of this project was to study a framework for sensor data collection from industrial machines and their integration with a remote database to support data-driven sustainability. The study focuses on real-time monitoring and centralized data storage to analyse machine performance and environmental impact. The methodology is based on previous internship work experience as an automation planner in a company that designs and manufactures industrial machines for biomass processing although the study was not commissioned by the company / by a specific company. The main objective of the project was to plan a data transfer link between a machine and a database. Data was obtained from open-source documentation. This data was used as a starting point for this study, but the coverage was a level higher. In general, the study gives an overview of possible modern sensor data collection and storage methods. Advanced analytics and machine learning models were employed to derive actionable insights, enabling resource optimization, energy efficiency, and waste reduction. Additionally, the data was sourced from industrial websites. Furthermore, information from the internet was utilized to deepen and enhance the overall dataset. The proposed system facilitates predictive maintenance, enhancing operational reliability and extending machine lifespan. By leveraging data-driven methodologies, the framework contributes to sustainable industrial practices, aligning with global environmental and economic goals. By integrating virtual sensors and data-driven sustainability strategies, industries can achieve significant improvements in process efficiency, environmental impact reduction, and overall sustainability. The study concludes that these technologies align with global sustainability goals and calls for future research to develop advanced algorithms, enhance sensor accuracy, and discover new applications in various industrial sectors. Ultimately, the continuous evolution of sensor data collection solutions is crucial for fostering sustainable industrial practices and promoting an environmentally conscious future. Keywords: sensor data collection, industrial machines, remote database, data-driven sustainability, industrial internet of things (IIoT), predictive maintenance, biomass processing, sustainability metrics, energy efficiency, resource optimization, cloud computing, data analytics, machine monitoring, big data, environmental Impact, digital transformation, operational efficiency, real-time monitoring, sustainable Manufacturing and renewable energy

A Tale of Two Planet(ary bodie)s: The Origin of Ice on Mercury and the Moon

The low obliquity of Mercury and the Moon causes topographic depressions located near their poles to cast persistent shadows, which may cold-trap volatiles for geologic time periods. Despite their similar thermal environments, telescopic and remote sensing observations have previously detected thick, pure water ice deposits near the poles of Mercury but not the Moon - where ice was found to be superficial or mixed with the regolith. This work attempts to resolve the apparent difference between the two planetary bodies employing physical models and spacecraft observations. We study how topographic roughness affects the temperature distribution and the ensuing prevalence of cold-traps, and constrain the amount, age and origin of polar ice deposits on Mercury and the Moon. Our results suggest that the difference between the amount of cold-trapped volatiles on these planetary bodies may not be as significant as previously thought, and that the presence of heavier carbonaceous volatiles on Mercury may explain the higher purity of its ice deposits relative to the Moon

Исследование закономерностей изменения сопротивления изоляции сетей оперативного постоянного тока

В статті наголошена важливість мереж оперативного постійного струму (МОПС) гідроелектростанцій (джерел відновлювальної енергії), розглянуто найпоширеніші прилади для контролю стану МОПС. Представлені зовнішні фактори, які найбільше впливають на стан ізоляції цих мереж, а також статистично досліджено і представлено в графічному вигляді влив зовнішнього середовища (дощ, роса, туман, тощо) і сезонності (зима, весна, літо, осінь) на величину опору ізоляції МОПС. Аналіз даних свідчить, що найбільший вплив на рівень ізоляції мають дощ та роса, а в загальному її опір найбільше знижується навесні та восени. На основі отриманих статистичних даних залежностей рівнів ізоляції МОПС від факторів зовнішнього середовища побудована залежність ймовірності виникнення зниження ізоляції цих мереж менше 20кОм в залежності від стану і параметрів МОПС. Використання методу критеріального програмування дозволило розв’язати двоїсту задачу і знайти оптимальні значення контрольованих параметрів, які забезпечують максимальну імовірність прогнозування зниження рівня ізоляції мереж оперативного постійного струму нижче нормативного значення.There is the marked importance of networks of operative direct-current (ODCN) of the hydroelectric power stations (renewable energy sources) in the article, the most widespread devices are considered for control of the state of ODCN. Presented external factors that most influence on the state of isolation of these networks, and also it is statistically investigational and presented in a graphic kind influence of environment (for example, rain, dew, fog, et cetera) and seasonality (winter, spring, summer, autumn) on the size of resistance of isolation of ODCN. The analysis of data testifies that most influence on the level of isolation is had a rain and dew, and in general her resistance most goes down in spring and autumn. On the basis of got these statistical dependences of levels of isolation of ODCN on the factors of environment the built dependence of probability of origin of decline of level of isolation of these networks less than 20kOhm depending on the state and parameters of ODCN. The use of method of the criterion programming allowed to untie an ambivalent task and find the optimal values of the controlled parameters that provide maximal probability of prognostication of decline of level of isolation of networks of operative direct-current below than normative value.В статье отмеченная важность сетей оперативного постоянного тока (СОПТ) гидроэлектростанций (источников возобновляемой энергии), рассмотрены самые распространенные приборы для контроля состояния СОПТ. Представленные внешние факторы, которые больше всего влияют на состояние изоляции этих сетей, а также статистически исследовано и представлено в графическом виде влияние внешней среды (например, дождя, росы, тумана, и т.д.) и сезонности (зима, весна, лето, осень) на величину сопротивления изоляции СОПТ. Анализ данных свидетельствует, что наибольшее влияние на уровень изоляции имеют дождь и роса, а в общем ее сопротивление больше всего снижается весной и осенью. На основе полученных статистических данных зависимостей уровней изоляции СОПТ от факторов внешней среды построенная зависимость вероятности возникновения снижения уровня изоляции этих сетей меньше 20кОм в зависимости от состояния и параметров СОПТ. Использование метода критериального программирования позволило развязать двойственную задачу и найти оптимальные значения контролируемых параметров, которые обеспечивают максимальную вероятность прогнозирования снижения уровня изоляции сетей оперативного постоянного тока ниже нормативного значения