AGRIS - 

Data provenance by Country

2021

Sorokin, K.N. | Sorokin, N.T. | Pestryakov, E.V.

Решение проблем автоматизации технологических линий зависит от уровня искусственного интеллекта оборудования, входящего в их состав, и разработанности цифровых технологий по управлению технологическими операциями. Цель исследования – изучить теоретические основы построения интеллекта человека и его влияния на развитие автоматизации технологических линий на современном этапе посредством формирования искусственного интеллекта модульного оборудования и его адаптации к системам управления. Оригинальная часть методики по достижению цели построена на разработке определения коэффициента искусственного интеллекта у модульного оборудования машиностроительных предприятий при его выборе для разработки технологических линий. Рассмотрели результаты исследований, доступные научные материалы по структуре интеллекта человека, искусственных нейронных сетей, возможности их использования при разработке программы электронно-вычислительной машины, и коэффициента уровня интеллекта по выбору модульного оборудования на рынке машиностроительной продукции. Изучили теоретические основы построения интеллекта человека. Чем выше интеллект человека, тем больше он заинтересован в создании оборудования и машин на основе сложных конструкций и технологий. Эффективность данного подхода базируется на трехмерном измерении интеллекта человека. Установили взаимозависимость автоматизации технологической линии при ее разработке и сборке от интеллектуальной деятельности человека по выбору модульного оборудования на основе его коэффициента уровня интеллекта. Модульное оборудование, применяемое при сборке технологической линии, если оно соответствует современным требованиям цифровизации, можно объединить под управление искусственного интеллекта на базе искусственных нейронных сетей. | The solution to the automation problems of technological lines depends on the level of artificial intelligence of the equipment that is a part of them and the development of digital technologies for managing technological operations. The research purpose is to study the theoretical foundations of building human intelligence and its impact on the development of automation of technological lines at the present stage through the formation of artificial intelligence of modular equipment and its adaptation to control systems. The original part of the methodology for achieving the goal is based on the development of determining the artificial intelligence coefficient for modular equipment of machine-building enterprises when choosing it for the development of technological lines. There are considered the results of the review of research, available scientific materials on the structure of human intelligence, artificial neural networks, the possibility of their use in the development of an electronic computer program, and the intelligence coefficient for the choice of modular equipment in the market of engineering products. There were studied the theoretical foundations of building human intelligence. The higher the intelligence of a person, the more he or she is interested in creating equipment and machines based on complex structures and technologies. The effectiveness of this approach is based on the three-dimensional measurement of human intelligence. There has been found interdependence of the automation of the technological line during its development and assembly from the intellectual activity of a person in choosing modular equipment based on its intelligence level coefficient. The modular equipment used in the assembly of the technological line, if it meets the modern requirements of digitalization, can be combined under the control of artificial intelligence based on artificial neural networks.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2021

Kamyshova, G.N., Saratov State Agrarian University named after N.I. Vavilov

Цель исследования – разработка новых научных подходов к повышению эффективности дождевальной техники. Современные цифровые технологии позволяют осуществлять сбор данных, их анализ и оперативное управление техникой и технологическими процессами зачастую в режиме реального времени. Все это позволяет, с одной стороны, применять новые подходы к моделированию технических систем и процессов (так называемые "data-driven модели – модели на основе данных"), с другой стороны, требует разработки принципиально новых моделей, в основу которых будут положены методы искусственного интеллекта – такие, как искусственные нейронные сети, алгоритмы машинного обучения, нечеткая логика и многое другое. Проведенный анализ треков и фактических скоростей движения дождевальной машины в режиме реального времени показал их значительные отклонения в диапазоне от заданной скорости движения, что ведет к ухудшению параметров орошения. Разработана модель управления дождевальными машинами, основанная на подходах прогнозирующего управления и теории искусственных нейронных сетей. Применение модели позволяет реализовать алгоритмы регулирования с прогнозом реакции дождевальной машины на управляющий сигнал. Предложены схема алгоритма построения прогнозирующего управления, структура нейрорегулятора и инструменты его синтеза с использованием современного программного обеспечения. Универсальность модели позволяет использовать ее как для повышения эффективности управления существующей техникой, так и при разработке новых дождевальных машин с интегрированными интеллектуальными системами управления. | The purpose of the study is to develop new scientific approaches to improve the efficiency of irrigation machines. Modern digital technologies allow the collection of data, their analysis and operational management of equipment and technological processes, often in real time. All this allows applying new approaches to modeling technical systems and processes (the so-called "data-driven models") and requires the development of fundamentally new models, which will be based on the methods of artificial intelligence (artificial neural networks, fuzzy logic, machine learning algorithms and etc.). The analysis of the tracks and the actual speeds of the irrigation machines in real time showed their significant deviations in the range from the specified speed, which leads to deterioration in the irrigation parameters. There has been developed an irrigation machine's control model based on predictive control approaches and the theory of artificial neural networks. Application of the model makes it possible to implement control algorithms with predicting the response of the irrigation machine to the control signal. A diagram of an algorithm for constructing predictive control, a structure of a neuroregulator and tools for its synthesis using modern software are proposed. The versatility of the model makes it possible to use it both to improve the efficiency of management of existing irrigation machines and to develop new ones with integrated intelligent control systems.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2021

Kuznetsov, P.N. | Kotel'nikov, D.Yu.

Применение инновационных технологий в сельском хозяйстве требует грамотной концептуально-методической обоснованности, учитывающей особенности выращивания отдельных культур, климатические и другие факторы. Решение этой задачи требует создания развитых систем мониторинга с.-х. объектов. Предложена разработка, предлагающая осуществлять автоматизированный мониторинг и диагностику виноградников, основанная на использовании беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) и специализированного программного обеспечения. Предложенное решение позволяет выполнять оценку фитосанитарного состояния виноградника при использовании процедур нейросетевой классификации болезней винограда на основе изображений листьев. Для выполнения процедур детектирования была использована нейронная сеть, основанная на архитектуре Fast R-CNN с алгоритмом обучения InceptionV2. Предварительные результаты тестирования эффективности технологии показали, что точность детектирования поражённых листьев составляет не менее 91%, при использовании обучающей выборки, состоящей из 2500 изображений здоровых и повреждённых листьев. Разработана математическая модель, позволяющая оценить производительность функционирования комплекса с учетом топологических особенностей виноградника, типа используемого БПЛА, метеорологических параметров и производительности вычислительного оборудования. Результаты оценочных расчетов показали, что за световой день комплекс способен осуществлять мониторинг до 2,5 га виноградника. Внедрение комплекса в производственный процесс агропромышленных предприятий позволит эффективно выявлять и оперативно устранять заболевания на ранних стадиях, что увеличит урожайность возделываемой культуры, а также снизит возможные финансовые риски предприятия. | The use of innovative technologies requires competent conceptual and methodological validity, taking into account the peculiarities of growing individual crops, climatic and other factors. The solution of this problem requires the creation of advanced monitoring systems for agricultural facilities. The authors proposed a development offering automated monitoring and diagnostics of vineyards based on the use of unmanned aerial vehicles (UAVs) and specialized software. The proposed solution makes it possible to assess the phytosanitary condition of the vineyard using the procedures of neural network classification of grape roots based on images of leaves. To perform detection procedures, a neural network based on the Fast R-CNN architecture with the learning algorithm InceptionV2 was used. Preliminary results of testing the effectiveness of the technology showed that the accuracy of detecting affected leaves is at least 91% when using a training sample consisting of 2500 images of healthy and damaged leaves. There has article been developed a mathematical model that allows evaluating the performance of the complex, taking into account the topological features of the vineyard, the type of UAV used, meteorological parameters and the performance of computing equipment. The results of the evaluation calculations showed that the complex is capable of monitoring up to 2.5 ha of vineyard during daylight hours. The introduction of the complex into the production process of agro-industrial enterprises will make it possible to effectively identify and promptly eliminate diseases at early stages, which will increase the yield of cultivated crop, as well as reduce possible financial risks of an enterprise.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2021

Solov'ev, D.A. | Kamyshova, G.N. | Terekhova, N.N., Saratov State Agrarian University named after N.I. Vavilov

Following global trends, the Russian agricultural sector is faced with the task of digital transformation. To solve it, it is necessary to develop new intellectual methods and models. Irrigated agriculture is one of the areas of agricultural production, the efficiency of which is influenced by many different stochastic factors and undoubtedly requiring new approaches. The purpose of the work is to develop architecture for an irrigation management system based on neural network technologies. The system is based on two neural network models: forecasting agro-climatic resources based on a dynamic artificial neural network and neurocontrol of sprinkler equipment based on a multilayer artificial neural network. Models based on artificial neural networks are more efficient than traditional approaches based only on physical or mathematical modeling in solving many problems. The use of a dynamic artificial neural network for predicting the average annual precipitation provides an increase in accuracy, in comparison with classical mathematical modeling, by 25–30%. The study of the actual speeds of the irrigation machines shows their significant deviation from the required ones by more than 10%, which reduces the efficiency of irrigation. Neural network modeling was carried out using data from the Roshydromet climate monitoring system and the own system for collecting technical data on sprinklers of the Saratov State Agrarian University. To control the sprinkler machines, a multilayer neural network was used, based on which a neurocontroller of speed was synthesized. The use of a neuro-controller in the control system allows reducing the speed deviations to 1–3%, optimizing the operation of sprinkler equipment. Testing of the control system was carried out on the basis of integration into a complex digital platform for agribusiness management "Agrosignal" in the scientific and production association of the Saratov State Agrarian University. It showed an improvement in the quality of irrigation and savings of about 6% of irrigation water. | Следуя глобальным трендам, перед российским аграрным сектором поставлена задача цифровой трансформации. Для ее решения необходимо развитие новых интеллектуальных методов и моделей. Модели на базе искусственных нейронных сетей более эффективны, чем традиционные подходы, основанные только на физическом или математическом моделировании, в решении многих проблем. Использование динамической искусственной нейронной сети для прогнозирования среднегодового количества осадков обеспечивает увеличение точности, по сравнению с классическим математическим моделированием, на 25…30%. Исследование фактических скоростей движения дождевальных машин показывает их значительное отклонение от требуемых более чем на 10%, что снижает эффективность орошения. Цель исследований –разработать архитектуру системы управления орошением на базе нейросетевых технологий. В основу системы положены 2 нейросетевые модели: прогноз агроклиматических ресурсов с использованием динамической искусственной нейронной сети и нейроуправление дождевальной техникой на основе многослойной искусственной нейронной сети. Нейросетевое моделирование проводили с использованием данных системы мониторинга климата Росгидромета и собственной системысбора технических данных дождевальныхмашин Саратовского государственногоаграрного университета. На основе многослойной нейронной сети синтезировали нейроконтроллер скорости. Его включениев контур управления машиной позволяетснизить отклонения скоростей движения до1…3%, оптимизируя работу дождевальной техники. Тестирование системы управления осуществляли на основе интеграциив комплексную цифровую платформу для управления агробизнесом "Агросигнал" в научно-производственном объединении Саратовского государственного аграрного университета. Ее использование обеспечило повышение качества орошения и экономию около 6% оросительной воды.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2020

Leshchinskaya, T.B. | Tishkov, V.V., Russian State Agrarian Univ., Moscow

Проведен анализ уровня надежности, способов его повышения, отобраны показатели надежности на основании методик электросетевых организаций и сформирована математическая модель, позволяющая качественно определять объем работ по техническому обслуживанию и ремонту (ТОР). Происходящие отказы оборудования несут в себе большие экономические потери от недоотпуска электрической энергии и ущерб потребителям. Наиболее подвержены отказам самые 'изношенные' электрические сети (ЭС) напряжением 6–10 кВ. Рассмотренные способы повышения надежности в процессе эксплуатации распределительных сельских ЭС показали, что наиболее важным становится повышение надежности каждого элемента ЭС в процессе эксплуатации. Существующая система планово-предупредительных ремонтов не учитывает реальный уровень состояния элементов при ремонте, а ориентируется на время ввода в эксплуатацию. Подобранные показатели надежности - индексы важности, ненадежности и технического состояния – позволяют более полно оценить реальный уровень надежности единичного элемента ЭС на основе проведенных диагностических и аналитических работ. Проведенный анализ показателей, приведенный в различных источниках, позволил подобрать набор индексов и сформировать математическую модель, которая позволит определять график работ ТОР наиболее качественно. Такая модель учитывает как реальное состояние оборудования, так и статистику отказов оборудования в прошлом. Сформулированная математическая модель позволит электросетевым организациям производить планирование работ по ТОР, что приведет к ремонту элементов ЭС, которые в этом нуждаются. Полученный план проведения ТОР возможно организовать исходя из оперативно-ремонтных мероприятий и проводить ремонты сразу на нескольких элементах ЭС, тем снизить общее время на ремонт всех элементов. Данные, полученные в процессе расчетов, могут сохраняться и распространяться с помощью 'облачных технологий' и повысить качество расчетов. | The analysis of the level of reliability and ways to improve it was carried out, reliability indicators were selected basing on the methods of power grid organizations, and a mathematical model was formed that allows qualitatively determining the volume of maintenance and repair work. Equipment failures that occur cause great economic losses due to under-supply of electric energy and damage to consumers. The most 'worn-out' electric networks with a voltage of 6-10 kV are most susceptible to failures. The considered methods of increasing reliability in the process of operation of rural distribution electric networks (EN) have shown that the most important thing is to increase the reliability of each element of the electric network during operation. The existing system of planned preventive repairs does not take into account the actual state of the elements during repair, but is focused on the time of commissioning. The selected reliability indicators - indexes of importance, unreliability, and technical condition – allow more fully assessing the real level of reliability of a single element of the EN based on diagnostic and analytical work. The analysis of indicators given in various sources allowed selecting a set of indices and forming a mathematical model that will allow determining the schedule of maintenance and repair works in the most qualitative way. This model takes into account both the actual state of the equipment and the statistics of equipment failures in the past. The formulated mathematical model will allow electric grid organizations to plan work on maintenance and repair, which will lead to the repair of elements of EN that need it. The resulting maintenance and repair plan can be organized based on operational repair measures and carry out repairs on several elements of the EN at once, thereby reducing the total time for repairs of all elements. Data obtained during calculations can be saved and distributed using cloud technologies and improve the quality of calculations.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2019

Sibirev, A.V. | Dorokhov, A.S. | Aksenov, A.G., Federal Research Agro-engineering Center VIM, Moscow

The problem of forecasting the qualitative indicators of an onion harvester was solved using the methodologies of the system analysis and synthesis, as well as physical modeling based on the theory of artificial neural networks. Analysis of the mathematical model of the working process of onion harvesting machine showed that the increase in the quality indicators of onion harvesting can be ensured by the optimal ratio of internal unregulated parameters of separate executive devices. A change in the process parameters of mechanical means for onion harvesting within design limits does not ensure keeping to agrotechnical requirements. This neural network model for the assessment of quality indicators of functioning elements of the onion harvester allows to predict the quality performance indicators on the basis of a large number of external impacts X, affecting the harvesting process. The theory of artificial neural networks allows to describe the technological working process of the machine for harvesting onion set, its individual functioning elements, to predict and evaluate the quality performance indicators both of separate executive devices and the entire machine. | Решение задачи прогнозирования качественных показателей работы машины для уборки лука (МУЛ) осуществляли с использованием методологии системного анализа и синтеза, физического моделирования, основанных на теории искусственных нейронных сетей. Анализ математической модели процесса работы МУЛ позволяет констатировать, что качество уборки лука возможно повысить за счет оптимального соотношения внутренних нерегулируемых параметров отдельных рабочих органов. Изменение технологических параметров средств механизации уборки лука в установленных конструкцией пределах не обеспечивает соблюдения агротехнических требований. Модель оценки качественных показателей работы функционирующих элементов МУЛ на основе теории искусственных нейронных сетей позволяет прогнозировать качественные показатели работы на основании большого числа внешних воздействий, оказывающих определяющее влияние на процесс уборки. Теория искусственных нейронных сетей позволяет обеспечить описание технологического процесса работы МУЛ, ее отдельных функционирующих элементов, а также прогнозировать и оценивать качественные показатели работы, как отдельных функционирующих элементов, так и МУЛ в целом.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2019

Zayats, A.M. | S.P., Khabarov | [Заяц, A.М.] | [Хабаров, С.П.]

Show more [+]

Less [-]

St. Petersburg State Forest Technical University named after S.M. Kirov - Russian Federation

2019

Rogachev, A.F. | Melikhova, E.V. | Belousov, I.S., Volgograd State Agrarian Univ.

The results of an analytical review of the use of unmanned aerial vehicles and artificial neural networks in agricultural production are presented. Unmanned aerial vehicles can be used as air robots, performing the functions of aerial photography, transportation of technological components, such as plant protection products and performing other similar functions. The classification of the fields of application of unmanned aerial vehicles in agricultural production is presented. The proposed classification involves streamlining the areas of application of unmanned aerial vehicles in agriculture, depending on the composition used. A conceptual model of a software information-analytical complex designed to monitor, obtain and process remote sensing data using unmanned aerial vehicles in various parts of the spectrum has been developed. The software package is designed to obtain and process the results, as well as the subsequent analysis of the totality of images and calculated vegetation indices. The main research problems are formulated that are solved by the developed software, which determine its structure. To predict the yield of various crops, a methodology has been developed for applying the results of aerial photography in conjunction with experimental data on the biological development of crops. For the purpose of practical use of the developed methodology, a database is formed for each culture. The results can be used to build neural network mathematical models of the relationship of optical spectral characteristics with crop performance. | Представлены результаты аналитического обзора применения беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) и искусственных нейронных сетей в с.-х. производстве. БПЛА могут использоваться в качестве воздушных роботов, выполняющих функции аэрофотосъемки, транспортировки технологических компонентов, таких как средства защиты растений, и выполняющих другие аналогичные функции. Представлена классификация областей применения БПЛА в с.-х. производстве. Предложенная классификация предполагает упорядочение областей применения БПЛА в сельском хозяйстве в зависимости от используемого состава. Разработана концептуальная модель программного информационно-аналитического комплекса, предназначенного для мониторинга, получения и обработки данных дистанционного зондирования с использованием БПЛА в различных частях спектра. Программный комплекс предназначен для получения и обработки результатов, а также последующего анализа совокупности изображений и рассчитываемых вегетационных индексов. Сформулированы основные исследовательские задачи, решаемые разработанным программным обеспечением, которые определяют его структуру. Для прогнозирования урожайности различных культур разработана методика применения результатов аэрофотосъемки совместно с экспериментальными данными по биологическому развитию с.-х. культур. С целью практического использования разработанной методики формируется база данных по каждой культуре. Полученные результаты могут использоваться для построения нейросетевых математических моделей взаимосвязи оптико-спектральных характеристик с продуктивностью с.-х. культур.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2018

Alejnikov, A.F., Siberia Federal Scientific Center of Agrobiotechnology, Novosibirsk Region

The relevance of early undamaging diagnosis of fungal, viral and bacterial diseases of common garden strawberry is proved. Based on the literature data, the known optical methods of early diagnostics of cultivated plants are analyzed. It is established that the methods of pixel calculation of the image in the space of color channels of red, green and blue colors are more preferable than other optical methods for detection of strawberry fungal diseases. Fungal infection creates specific color spots on the plant surface, and their distribution can be easily identified in the colorimetric CIE Lab system. The work presents a number of approaches to the new method of early diagnostics of common garden strawberry fungal diseases with use of technical means and software developed for the smartphone. Implementation of the method does not require big expenses as it is done in the form of the software application in the smartphone on the basis of the Android operating system. This application will enable to obtain leaf images of high quality, it will also provide segmentation and calculation of the quantity and the specific area of color spots on a contour of a leaf. Moreover, it will work with the database of model images of plants infected with fungal diseases. Classification of fungal diseases and forecasting of their development will be carried out by means of artificial neural network. The proposed method will allow to determine diseases of common garden strawberry leaves, to predict their development and to establish possible borders of distribution on the chosen plantation. | Обоснована актуальность ранней неповреждающей диагностики грибных, вирусных и бактериальных болезней земляники садовой. На основе литературных данных проанализированы существующие оптические методы ранней диагностики культурных растений. Установлено, что методы подсчета пикселей изображения в пространстве цветовых каналов красного, зеленого и синего цвета предпочтительней других оптических методов обнаружения грибных болезней земляники. Поражение грибными болезнями создает специфические цветные пятна на поверхности растения, распределение которых может быть идентифицировано в колориметрической системе CIE Lab. Практическое осуществление метода не требует больших затрат, так как он может быть реализован в виде программного приложения в смартфоне на базе операционной системы Android. Данное приложение будет обеспечивать операции получения качественных изображений листа растения, сегментацию, расчет количества и удельной площади цветовых пятен на контуре листа, работу с базой данных образцовых изображений растений с грибными болезнями. Классификация грибных болезней и прогнозирование их развития будет осуществляться с помощью искусственной нейронной сети. Предлагаемый метод позволит определить болезни листьев растений земляники садовой, прогнозировать их развитие и установить возможные границы распространения на выбранной плантации.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2017

Сеидов, В.М.

Развитие нефтяной промышленности сопровождается последовательным увеличением добычи нефти и эксплуатационного фонда скважин. В скважинах, находящихся длительное время в разработке увеличивается доля обводненных пластов вследствие роста числа месторождений. В этих условиях значительно возрастает потребность в  оперативной и систематизированной информации, необходимой для проведения геолого-технических мероприятий и управления процессами разработки нефтяных залежей, которую получают в результате геофизических исследований скважин (ГИС) в процессе их эксплуатации. Лишь геофизические методы позволяют исследовать продуктивный разрез скважины. Для рациональной разработки месторождения и для детального изучения прогнозирования его характерных особенностей специалистами разработаны многочисленные модели. Следует отметить, что моделирование контроля методами ГИС за процессом разработки месторождения встречается очень редко. Предложена следующая последовательность составления модели: сбор первичных материалов о коллекторе - пластов, изучение связи между геолого-геофизическими и петрофизическими параметрами пород, математическое представление модели, определение основных показателей разработки месторождения, сбор дополнительной информации о месторождении и т.д.

Show more [+]

Less [-]

Marina Sokolova Publishings - Russian Federation