МЕТОД ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В РАЗРАБОТКЕ СИСТЕМ ЦИФРОВОГО УПРАВЛЕНИЯ ТЕПЛИЦЕЙ НА ПРЕДПРИЯТИИ АПК
Authors: А.В. Грачев , Е.Н. Неверов , А.К. Горелкина 
Published: October 2024

Проблема и цель. Целью является получение данных в результате моделирования с привлечением нейросети и обоснование возможности использования аппарата искусственных нейронных сетей в тепличном комплексе. Методология. Агропромышленный комплекс (АПК), как отрасль в целом, невозможен без наличия в нем методов и способов производства, требующих заметного количества внедрённых средств автоматизации производства и управления. Управление практически любой системой невозможно без обработки больших объёмов статистических данных. Использование системы управления тепличным комплексом в сфере АПК имеет те же задачи. В статье приведено описание подхода к проектированию специального модуля системы цифрового управления теплицей с возможностью получения прогнозируемых данных об оценке технических элементов объекта. Объект исследования: тепличный объект общего назначения и цифровые данные, получаемые через коммуникационную сеть от цифровых технических элементов. Кратко описана используемая коммуникационная сеть. Предполагается использование технических элементов, имеющих функции накопления и/или передачи измеряемых данных. Результаты. На первом этапе была исследована сама возможность применения обученных нейросетей для работы с данными элементов от объектов АПК. На втором - исследовалась возможность использования аппарата искусственной нейросети на ограниченном наборе данных для получения прогнозных результатов. В описываемом подходе предполагается использование численных методов для моделирования и метод прогноза с помощью аппарат искусственных нейронных сетей для прогноза состояния технических элементов. Заключение. Модуль, с использованием нейросети, может быть применен в составе управляющего ПО для мониторинга технических элементов и объектов АПК. Используемый способ применения нейросети с простой архитектурой, с упором на результаты моделирования, позволил исследовать применение такого подхода в системе управления теплицей на основе статистики с объекта.
Problem and purpose. The goal is to obtain data as a result of modeling using a neural network and to justify the possibility of using artifcial neural networks in a greenhouse complex. Methodology. The agro-industrial complex (AIC), as an industry as a whole, is impossible without the presence in it of methods and methods of production that require a signifcant amount of implemented means of automation of production and management. Managing almost any system is impossible without processing large volumes of statistical data. The use of a greenhouse complex management system in the agricultural sector has the same tasks. The article describes an approach to designing a special module of a digital greenhouse control system with the ability to obtain predictive data on the assessment of the technical elements of the facility. Object of study: a general-purpose greenhouse facility and digital data received through a communication network from digital technical elements. The communication network used is briefy described. It is assumed that technical elements have the functions of storing and/or transmitting measured data. Results. At the frst stage, the very possibility of using trained neural networks to work with element data from agricultural objects was investigated. On the second, the possibility of using an artifcial neural network apparatus on a limited set of data to obtain predictive results was explored. The described approach assumes the use of numerical methods for modeling and a forecasting method using artifcial neural networks to predict the state of technical elements. Conclusion. The module, using a neural network, can be used as part of control software for monitoring technical elements and agricultural objects. The used method of using a neural network with a simple architecture, with an emphasis on modeling results, made it possible to explore the use of such an approach in a greenhouse control system based on statistics from the facility.