Sinteza inteligentnih sistema. Savremeni problemi nauke i obrazovanja

480 rub. | 150 UAH | $7,5 ", MOUSEOFF, FGCOLOR, "#FFFFCC",BGCOLOR, "#393939");" onMouseOut="return nd();"> Teza - 480 rubalja, dostava 10 minuta 24 sata dnevno, sedam dana u nedelji i praznicima

Sitnikov Mihail Sergejevič. Analiza i sinteza inteligentnih sistema automatskog upravljanja sa fuzzy regulatorima: disertacija... kandidat tehničkih nauka: 05.13.01 / Sitnikov Mihail Sergejevič; [Mjesto zaštite: Mosk. stanje in-t radiotehnike, elektronike i automatike].- Moskva, 2008.- 227 str.: ilustr. RSL OD, 61 08-5/1454

Uvod

POGLAVLJE 1. Primene i metode istraživanja za inteligentne sisteme automatskog upravljanja sa fuzzy kontrolerima 14

1.1. Pregled ISAS aplikacija sa HP 14

1.2. Problemi istraživanja ISAU sa HP 24

1.3. Istraživanje utjecaja glavnih parametara HP na prirodu nelinearnih transformacija 28

1.3.1 Uticaj oblika i relativnog rasporeda funkcija pripadnosti pojedinačnih članova na prirodu nelinearnih transformacija u Mamdanijevom fazi modelu 35

1.3.2 Uticaj redosleda međuodnosa ulaznih i izlaznih termina na prirodu nelinearnih transformacija u Mamdanijevom fazi modelu 41

1.4. Poglavlje 43 Zaključci

POGLAVLJE 2. Analiza i sinteza inteligentnih automatskih upravljačkih sistema zasnovanih na metodi harmonijske ravnoteže 45

2.1. Proučavanje ISAU metodom harmonijske ravnoteže 46

2.2. Indirektna procjena kvaliteta 73

2.3. Utjecaj parametara fuzzy regulatora na EKKU 81

2.4. Metode istraživanja i sinteze ISAU sa HP zasnovane na metodi

harmonična ravnoteža 90

2.5. Poglavlje 98 Zaključci

POGLAVLJE 3. Istraživanje inteligentnih sistema automatskog upravljanja na osnovu kriterijuma apsolutne stabilnosti 99

3.1. ISAU studija apsolutne stabilnosti sa HP 99

3.2. Studija apsolutne stabilnosti ACS-a sa nekoliko nelinearnosti, 100

3.3. Istraživanje apsolutne stabilnosti ISAU ravnotežnog položaja sa fuzzy kontrolerom prvog tipa 105

3.4. Proučavanje apsolutne stabilnosti procesa u ISAS-u sa fuzzy kontrolerom prvog tipa; 119

3.5. Proučavanje uticaja parametara fuzzy regulatora na apsolutnu stabilnost ISAS-a. 124

3.6. Indirektne ocjene kvaliteta ISAS regulative na osnovu kriterija apsolutne stabilnosti procesa 137

3.7. Poglavlje 139 Zaključci

POGLAVLJE 4 Automatska sinteza rasplinutih regulatora zasnovanih na genetskim algoritmima 141

4.1. Pregled metoda automatske sinteze 141

4.2. Korišćenje genetskih algoritama za rešavanje problema automatizacije sinteze i podešavanja fuzzy kontrolera 144

4.3. Algoritmi za sintezu ISAU sa HP 151

4.4. Automatska sinteza i HP 155 tehnika podešavanja

4.5. Poglavlje 167 Zaključci

POGLAVLJE 5. Softverska i hardverska implementacija metoda analize i sinteze za inteligentne sisteme automatskog upravljanja sa fuzzy kontrolerima 169

5.1. Softverski kompleks za analizu i sintezu ISAU sa HP 170

5.2. Hardverska implementacija sistema upravljanja električnim pogonom 177

5.3. Sinteza HP ISAU za DC motor 180

5.4. Eksperimentalne studije 190

5.5. Poglavlje 199 Zaključci

Literatura 203

Aplikacija 211

Uvod u rad

Upotreba inteligentnih tehnologija pruža rješenje za širok spektar problema adaptivnog upravljanja u uvjetima neizvjesnosti. Istovremeno, softver i hardver ovakvih sistema su jednostavni i pouzdani, garantujući visoku kontrolu kvaliteta. Otvorenost ovakvih tehnologija omogućava integraciju mehanizama predviđanja događaja, generalizaciju akumuliranog iskustva, algoritame za samoučenje i samodijagnostiku, čime se značajno proširuje opseg funkcionalnosti inteligentnih sistema. Prisustvo jasnog interfejsa čovek-mašina daje intelektualnim sistemima fundamentalno nove kvalitete koji mogu značajno pojednostaviti faze obuke i postavljanja zadataka.

Jedna od uobičajenih intelektualnih tehnologija koja se široko koristi i koja se dokazala kao zgodan i moćan matematički alat je fuzzy logic (FL) aparat. Teorija rasplinutih skupova i logika zasnovana na njoj omogućavaju opisivanje netačnih kategorija, reprezentacija i znanja, operiranje njima i izvođenje odgovarajućih zaključaka i zaključaka. Prisustvo ovakvih mogućnosti za formiranje modela različitih objekata, procesa i pojava na kvalitativnom, konceptualnom nivou odredilo je interesovanje za organizaciju inteligentnog upravljanja zasnovanog na upotrebi ovog aparata.

Rezultati teorijskih i eksperimentalnih istraživanja pokazuju da upotreba CL tehnologije omogućava stvaranje visoko efikasnih brzih regulatora za široku klasu tehničkih sistema koji se koriste u industrijskim, vojnim i kućnim aparatima, koji imaju visok stepen prilagodljivosti, pouzdanosti. i kvalitet rada u uslovima slučajnih smetnji, nesigurnosti spoljašnjeg opterećenja.

Danas se ovaj aparat smatra jednim od obećavajućih alata za opisivanje posebnih i nestandardnih slučajeva koji nastaju tokom funkcionisanja sistema. Posebnost „fazi“ predstavljanja znanja, kao i neograničen broj ulaznih i izlaznih varijabli i broj ugrađenih pravila za ponašanje sistema, omogućavaju korištenje ove tehnologije za formiranje gotovo bilo kojeg zakona upravljanja, tj. izgraditi novi tip nelinearnog kontrolera, koji razlikuje NL tehnologiju od ostalih.

Regulator implementiran na ovoj tehnologiji će se zvati fuzzy (HP). U opštem slučaju, HP je frekventno ovisan i nelinearan pretvarač, što prirodno izaziva niz problema povezanih sa proučavanjem stabilnosti i kvaliteta upravljanja inteligentnim automatskim upravljačkim sistemima (ICAS) sa takvim kontrolerima.

Najhitnija pitanja koja treba riješiti i osigurati širu upotrebu HP-a u inženjerskoj praksi su:

Proučavanje karakteristika nelinearne transformacije u HP;

Razvoj inženjerskih metoda za proučavanje stabilnosti i kvaliteta upravljanja ISAS-om sa HP;

Razvoj tehnika za podešavanje i sintezu HP;

Kreiranje kompleta alata za automatizaciju procesa HP konfiguracije.

Predmet istraživanja su nelinearne transformacije implementirane u HP, dinamički procesi u ISAS sa HP, stabilnost i kvalitet upravljanja inteligentnim automatskim upravljačkim sistemima.

Predmet istraživanja su inteligentni sistemi automatskog upravljanja sa fuzzy kontrolerima.

Cilj rada

Razvoj algoritamskih, softverskih i hardverskih alata za proučavanje i sintezu visokokvalitetnih ISAS-a sa HP-om. Za postizanje ovog cilja potrebno je riješiti sljedeće zadatke:

1. Istražiti karakteristike uticaja parametara HP: broja, vrste funkcija pripadnosti (FP) i baze pravila proizvodnje (BP) na prirodu nelinearne transformacije koju on sprovodi.

2. Na osnovu metoda poznatih u TAU, razviti matematičke modele i odgovarajuće inženjerske tehnike za proučavanje periodičnih procesa, apsolutnu stabilnost i kvalitet ISAS-a sa HP.

3. Razviti metode za sintezu HP parametara prema datim pokazateljima kvaliteta ISAS-a.

4. Razviti algoritam za automatsku sintezu i podešavanje HP parametara kako bi se osigurala stabilnost i potrebni indikatori kvaliteta ISAS-a.

5. Razviti softverski i hardverski kompleks za dizajniranje ISAS-a sa HP-om.

Metode istraživanja u ovom radu zasnovane su na teoriji automatskog upravljanja, teoriji nelinearnih sistema, metodama matematičkog i simulacionog modeliranja, grafičko-analitičkim metodama rješavanja problema, teoriji fazi logike, teoriji optimizacije i teoriji genetski algoritmi.

Valjanost i pouzdanost naučnih odredbi, zaključaka i preporuka potvrđena je teorijskim proračunima, kao i rezultatima numeričke simulacije i rezultatima eksperimentalnih istraživanja. Rezultati modeliranja u Matlab okruženju, eksperimentalne studije upravljačkog sistema u okruženju Simulink i na kompleksu za projektovanje hardvera i softvera ISAS u potpunosti potvrđuju teorijske odredbe i preporuke rada disertacije i omogućavaju njihovu upotrebu u projektovanju realnih ISAS. Osnovne odredbe za odbranu

1. Rezultati proučavanja karakteristika uticaja parametara HP (broj, tip FP i BP) na prirodu njegovih nelinearnih transformacija.

2. Matematički model za proučavanje periodičnih oscilacija i kvaliteta upravljanja u ISAS sa HP baziran na metodi harmonijske ravnoteže.

3. Kriterijumi za apsolutnu stabilnost procesa i ravnotežni položaj ISAU sa HP.

4. Inženjerske metode za proučavanje periodičnih oscilacija, indirektna procjena kvaliteta upravljanja i apsolutne stabilnosti ISAS sa HP.

5. Tehnika sinteze HP ISAS sa zadatim kvalitetom kontrole.

6. Algoritam za automatsku sintezu i podešavanje HP parametara korištenjem genetskih algoritama.

7. Softverski i hardverski kompleks za projektovanje ISAS-a sa HP-om. Naučna novina

1. Utvrđene su zavisnosti karakteristika nelinearne transformacije HP od parametara rasplinutih proračuna (vrsta i lokacija funkcija pripadnosti, baza proizvodnih pravila).

2. Razvijeni su matematički modeli koji omogućavaju korištenje metode harmonijske ravnoteže za istraživanje periodičnih fluktuacija i kvaliteta ISAS kontrole.

3. Razvijeni su kriterijumi apsolutne stabilnosti procesa i ravnotežnog položaja u ISAS sa HP.

4. Na osnovu genetskih algoritama riješen je problem automatske sinteze i podešavanja HP ​​parametara, uzimajući u obzir potreban kvalitet ISAS kontrole.

Praktična vrijednost

1. Razvijene su pogodne inženjerske metode za proučavanje periodičnih oscilacija i indirektnu procjenu kvaliteta upravljanja ISAS-om sa HP-om na osnovu metode harmonijske ravnoteže.

2. Razvijene su pogodne inženjerske metode za proučavanje apsolutne stabilnosti procesa i ravnotežnog položaja u ISAS sa HP.

3. Razvijena je tehnika automatske sinteze i podešavanja HP ​​parametara, uzimajući u obzir područja stabilnosti i kvaliteta ISAS-a.

4. Kreiran je softversko-hardverski kompleks za istraživanje i projektovanje ISAS-a sa HP-om.

5. Rezultati rada na disertaciji korišćeni su u istraživačkom radu „Latilus-2“ sprovedenom po uputstvu SPP pri Prezidijumu Ruske akademije nauka, „Istražna istraživanja i razvoj inteligentnih metoda za precizno upravljanje aktuatorima perspektivnog naoružanja i vojne opreme." Konkretno - pokazano je da upotreba HP-a, koji implementiraju nelinearni zakon upravljanja, može značajno poboljšati kvalitetu kontrole izvršnih pogona novih vrsta naoružanja i vojne opreme (brzina se povećava 2-3 puta, prekoračenje se smanjuje za 20%). Kontrolna greška od utjecaja opterećenja može se smanjiti nekoliko puta.

Predložene su pogodne grafičko-analitičke metode za analizu i sintezu ISAS-a sa HP-om za aktiviranje pogona i obećavajućih uzoraka naoružanja i vojne opreme.

6. Rezultati rada na disertaciji korišćeni su u izvođenju radova na grantovima RFBR:

2005-2006, broj projekta 05-08-33554-a "Razvoj matematičkih modela i metoda harmonijske ravnoteže za proučavanje periodičnih procesa i kvaliteta upravljanja u fazi sistemima."

2008-2010, broj projekta 08-08-00343-a "Automatska sinteza rasplinutih kontrolera zasnovanih na genetskim algoritmima".

Provjera rada. O glavnim odredbama rada raspravljalo se i izvještavalo se na konferenciji o robotici u spomen na akademika E.P. Popov (Moskovski državni tehnički univerzitet po imenu N.E. Bauman, 2008), na XIV i XV međunarodnim naučnim i tehničkim seminarima „Savremene tehnologije u problemima upravljanja, automatizacije i obrade informacija“ (Alushta 2006-2007), na XV međunarodnom studentskom škola - seminar "Nove informacione tehnologije" (Sudak 2006), na I Sveruskoj naučnoj konferenciji studenata i diplomiranih studenata "Mehatronika robotika i inteligentni sistemi" (Taganrog 2005), na Sveruskom takmičenju naučnog i tehničkog stvaralaštva studenti visokoškolskih ustanova „EUREKA-2005” (Novočerkask, 2005), na naučno-praktičnoj konferenciji „Savremene informacione tehnologije” u menadžmentu i obrazovanju. (Izlazak sunca) Moskva 2006

Publikacije

Glavni rezultati rada na disertaciji objavljeni su u 8 publikacija, uključujući jedan članak u časopisu sa VAK liste i jednu monografiju.

U prvom poglavlju, na osnovu pregleda oblasti primene sistema sa HP-om, prikazana je njihova široka upotreba u različitim oblastima nauke i tehnologije. Prikazane su brojne prednosti, među kojima su visoka kontrola kvaliteta, efikasnost i funkcionalnost.

Istovremeno se pokazuje da danas ne postoje metode i tehnike pogodne za inženjersku praksu koje bi omogućile izvođenje punog ciklusa analize i sinteze ISCS-a sa HP-om.

U poglavlju se proučavaju karakteristike uticaja parametara HP (broj, tip FP i BP) na prirodu njegove nelinearne transformacije između ulaznih i izlaznih signala. Provedena istraživanja, s jedne strane, neophodna su osnova za adekvatnu primenu metoda proučavanja nelinearnih sistema na proučavanje ISAE sa HP, a posebno metode harmonske ravnoteže i kriterijuma apsolutne stabilnosti, as druge strane. Sa strane, rješenje problema sinteze ISAE sa datim svojstvima moguće je samo uz razumijevanje ovisnosti nelinearne transformacije od HP postavki.

Na osnovu sprovedenog istraživanja obrazloženi su zadaci rada na disertaciji.

U drugom poglavlju razvijeni su matematički modeli koji omogućavaju korištenje metode harmonijske ravnoteže za istraživanje periodičnih oscilacija u ISAS-u sa HP. Takođe, obrazložena je mogućnost indirektne procene kvaliteta ISAS-a sa HP na osnovu metode harmonijskog balansa u pogledu oscilovanja i razvijena odgovarajuća tehnika.

Rešen je problem sinteze ISCS-a sa HP sa datim pokazateljima kvaliteta na osnovu metode harmonijskog balansa.

Poglavlje istražuje i prikazuje uticaj oblika funkcija članstva i relativnog postavljanja pojmova, kao i uticaj pravila proizvodnje na prirodu EKG HP.

Rezultati eksperimentalnih studija na kompjuterskim modelima potvrdili su adekvatnost razvijenih metoda za analizu i sintezu ISAS sa HP zasnovanim na metodi harmonijskog balansa.

U trećem poglavlju razvijeni su matematički modeli koji omogućavaju transformaciju strukture ISAS-a sa HP prvog tipa u strukturu nelinearnog višepetljičnog ACS-a. Uzimajući u obzir prirodu nelinearnih transformacija HP, na osnovu kriterijuma apsolutne stabilnosti procesa i ravnotežnog položaja za sisteme sa više nelinearnosti, razvijeni su odgovarajući kriterijumi za ISAS sa HP prvog tipa.

Na osnovu predloženih kriterijuma razvijena je grafičko-analitička metoda za proučavanje stabilnosti ravnotežnog položaja i procesa u ISAS sa HP.

Da bi se riješili problemi sinteze ISAS-a, rađena je studija ovisnosti područja apsolutne stabilnosti ISAS-a od HP parametara (vrsta i broj FP-a i BP-a).

Na osnovu kriterijuma apsolutne stabilnosti procesa razvijena je metoda za indirektnu procenu kvaliteta ISAS sa HP.

Istraživanja su sprovedena na kompjuterskim modelima čiji su rezultati potvrdili adekvatnost razvijenih metoda za proučavanje apsolutne stabilnosti ravnotežnog položaja i procesa u ISAS sa HP.

Četvrto poglavlje posvećeno je razvoju algoritama i metoda za automatsku sintezu HP parametara u ISAS-u. Analiza provedena u disertaciji pokazala je da su genetski algoritmi (GA) daleko najperspektivnija tehnologija za rješavanje ovog problema. Prilikom razvoja algoritma automatske sinteze riješeni su sljedeći zadaci: sinteza ISAS simulacionog modela; izbor početnih HP parametara i GA parametara pretrage; ocjenjivanje kvaliteta upravljanja ISAU; kodiranje hromozoma. Primjer pokazuje performanse algoritma automatizirane sinteze.

Peto poglavlje provjerava teorijske rezultate dobijene u poglavljima 2-4. Razvija se softverski i hardverski kompleks koji omogućava izvođenje punog ciklusa projektovanja rasplinutih kontrolera, počevši od razvoja matematičkih modela i završavajući direktnim testiranjem na stvarnoj opremi. U poglavlju je razvijen i predstavljen softverski paket za analizu i sintezu ISAS modela sa HP-om. Implementirana je struktura interakcije između softverskih i hardverskih (bench) dijelova kompleksa, što omogućava izvođenje eksperimenata u punom obimu upravljanja jednosmjernim motorom pod različitim vrstama opterećenja i smetnji.

U poglavlju su prikazani rezultati eksperimentalnih studija, uključujući automatsku sintezu HP parametara, sa verifikacijom na realnom klupi, kao i uporednu procenu rezultata podešavanja kvaliteta kontrole automatski podešenog ISAS-a sa HP-om i ACS-a sa PID regulator podešen metodom inverznih zadataka dinamike (OZD).

U zaključku su prikazani glavni naučni i praktični rezultati rada na disertaciji.

Istraživanje utjecaja glavnih parametara HP na prirodu nelinearnih transformacija

Uprkos dovoljnoj rasprostranjenosti i popularnosti, upotreba NL aparata povezana je sa značajnim poteškoćama. Prije svega, to je zbog nedostatka kompletnih inženjerskih alata za analizu kvaliteta funkcionisanja rasplinutih sistema, kao i za proučavanje njihove stabilnosti.

U pozadini nedostatka efikasnih metoda za analizu rasplinutih sistema, problem HP sinteze postaje još akutniji, jer je ovisnost utjecaja njegovih parametara na kvalitet rada ISAS prilično slabo proučavana. Ovi faktori u velikoj meri ometaju šire uvođenje HP-a u praksu kreiranja novih ACS-a.

Prva metoda Ljapunova omogućava analizu kvaliteta upravljanja pomoću linearizovanih ACS jednačina i može se primeniti na sisteme bilo koje strukture. Ova metoda omogućava dobijanje potrebnih uslova za stabilnost sistema u malom, ali za velika odstupanja sistema ne garantuje stabilnost. Zahtijeva linearizaciju nelinearnih elemenata uključenih u ACS, stoga je pogodan samo za analizu ACS-a sa primitivnim fuzzy proračunima.

Druga metoda Ljapunova omogućava da se dobiju dovoljni uslovi stabilnosti. Pretpostavlja se da je ISAE sa rasplinutim kontrolerom opisan sistemom nelinearnih diferencijalnih jednadžbi prvog reda, a na osnovu toga, uzimajući u obzir specifičnosti nelinearne transformacije, konstruiše se posebna Ljapunovljeva funkcija, čija svojstva dozvoljavaju da analiziramo stabilnost sistema koji se proučava i odredi neke indikatore kvaliteta. Problemi primjene ove metode uključuju poteškoće u odabiru funkcije koja odgovara sistemu, što uključuje i reprezentaciju rasplinutih proračuna. Neki od prvih radova, u vezi sa konkretnim sistemima sa HP-om su.

Kao napomenu, treba napomenuti da se među NV algoritmima (Mamdani, Tsukamoto, Takagi-Sugeno (T-S), Larsen) Mamdani i Takagi-Sygeno smatraju najčešćim u primjeni. Za proučavanje ISAU sa HP izgrađenim prema T-S algoritmu, razvijena je istoimena analitička metoda za proučavanje stabilnosti Takagi-Sygeno, zasnovana na drugoj metodi Lyapunov. Ova metoda se ne primjenjuje na sisteme sa NV izgrađenim prema Mamdanijevom algoritmu.

Približna metoda harmonijske ravnoteže zasnovana na hipotezi filtera omogućava proučavanje autooscilacija u fazi sistema. Ova metoda je grafičko-analitička i omogućava vam da proučavate ISAU bez predstavljanja HP ​​u analitičkom obliku, koristeći samo karakteristike njegove nelinearne transformacije. Prvo je primijenjen na analizu ISAU-a sa HP-om i proširen od strane autora. Po pravilu se koristio za analizu određenih ISAS, uključujući rasplinuti P-kontroler, a u odnosu na ISAS sa rasplinutim regulatorom zavisnim od frekvencije (PI-PID), studije su imale vrlo grubu procjenu dinamičkih svojstava sistem. Takođe treba napomenuti da je pristup predložen u radovima lišen metodološke prirode, što omogućava razvoj inženjerskih alata za analizu takvog ISAS-a na njegovoj osnovi.

Prilikom proučavanja stabilnosti rasplinutih sistema korišćena je i metoda zasnovana na kriterijumima apsolutne stabilnosti (kružni kriterijum i kriterijum V.M. Popova). Za korištenje ove metode potrebno je provesti dodatna istraživanja ovisnosti nelinearne karakteristike kako bi se ispunili brojni zahtjevi. Po pravilu se koristio za analizu specifičnog ISAS-a sa fuzzy P-kontrolerima.

Takođe, obavljen je rad na proučavanju rasplinutih sistema korišćenjem različitih aproksimativnih metoda.

Kao što se može vidjeti, relativno mali broj radova posvećen je proučavanju stabilnosti ISAS-a sa HP-om, i svi su po pravilu privatne, nesistemske prirode. Ovo u suštini govori o početnoj fazi razvoja u ovom pravcu i sugeriše dublje proučavanje mogućnosti svake od navedenih metoda. Jedan od prvih pokušaja sistematskog pristupa proučavanju rasplinutih sistema pripada autorima rada objavljenog 1999. godine. U ovom radu rasplinuti sistemi se svode na nelinearne i na osnovu toga se na njih primjenjuju metode osmišljene za proučavaju stabilnost nelinearnih sistema. Kako sami autori napominju, rad ima nekoliko značajnih nedostataka, od kojih je prvi prilično površan pristup analizi rasplinutih sistema, jer ne postoje jasne, sistematske metode analize pomoću predstavljenih metoda. Takođe, nije posvećena dužna pažnja analizi uticaja parametara HB na nelinearne transformacije HP. U radu se ne predstavljaju alati za sintezu i podešavanje fuzzy ISAS, što je veoma važno za njihovu praktičnu primenu. Nedavni objavljeni radovi posvećeni analizi ISAS-a sa HP-om uglavnom se zasnivaju na gore navedenim metodama.

Proučavanje ISAU metodom harmonijske ravnoteže

Kao što je pokazano u prethodnom poglavlju, inteligentni kontroler vrši neku nelinearnu transformaciju, kao rezultat toga postaje moguće poboljšati kvalitet upravljanja u takvim sistemima. Ali u isto vrijeme, prisutnost nelinearnih elemenata u ACS kolu, kao što je poznato, može dovesti do različitih problema povezanih s dinamikom sistema. Posebno se mijenjaju područja stabilnosti na ravni parametara sistema (u poređenju sa linearnim sistemima), te je potrebno istražiti i položaje ravnoteže i procese. Od velikog značaja je proučavanje periodičnih režima svojstvenih nelinearnim sistemima.

Za proučavanje periodičnih oscilacija u ISAS-u obećavajuća je metoda harmonijske ravnoteže koja je našla široku primjenu u inženjerskoj praksi analize i sinteze nelinearnih ACS.

Ova metoda omogućava ne samo proučavanje periodičnih oscilacija u sistemima automatskog upravljanja, već i indirektnu procjenu kvaliteta upravljanja nelinearnim sistemima. Poslednji aspekt je izuzetno važan sa stanovišta perspektiva rešavanja dvosmislenog problema podešavanja rasplinutog regulatora na traženi kvalitet upravljanja.

Budući da su inteligentni ACS, kao što je više puta napomenuto, dizajnirani da obezbede alternativne algoritme upravljanja za složene dinamičke objekte koji rade pod uticajem unutrašnjih i eksternih faktora nesigurnosti, treba naglasiti da ovi objekti, po pravilu, imaju prilično visoku dimenziju i , dakle, u velikoj mjeri zadovoljavaju zahtjeve hipoteze filtera. I stoga tačnost rezultata, koja će biti obezbeđena metodom harmonijske ravnoteže, može biti sasvim prihvatljiva za praktičnu upotrebu.

Prilikom proučavanja inteligentnih sistema metodom harmonijskog balansa javlja se metodološki problem, jer je razvijen za ACS sa jednim nelinearnim elementom koji ima jedan ulaz i jedan izlaz, a u ISAS sa HP postoji nekoliko takvih nelinearnih elemenata, pa je potrebno izgraditi HP model, koji omogućava primjenu metode harmonijskog balansa.

U opštem slučaju, blok dijagram inteligentnog automatskog upravljačkog sistema sa fuzzy kontrolerom (HP) može se predstaviti kao serijski spoj rasplinutog računara (HC) koji ima h - ulaze sa linearnim dinamičkim vezama koji su povezani na njih, i jedan izlaz , i kontrolni objekt (OC) sa prijenosnom funkcijom Woy(s) (slika 2.1), gdje je g(t) komandni signal, (za mehaničke sisteme to je položaj, brzina, ubrzanje, itd.), u( t) je upravljački signal, y(t) - izlazni signal izvršnog motora, e(t) - signal greške upravljanja, s - Laplaceov operater.

Fazi kontroler se može izgraditi na osnovu dve vrste struktura: prvi tip je fazi kontroler sa paralelnim jednodimenzionalnim rasplinutim kalkulatorima HBI (na slici 2.2, na primer, blok dijagram fazi PID kontrolera prvog prikazan je tip) a drugi tip je sa fuzzy kalkulatorom sa višedimenzionalnim ulazom (sl. 2.3 prikazuje blok dijagram fuzzy PID regulatora drugog tipa).

Uzimajući u obzir nelinearnu prirodu transformacija u HP, prikazanu u prvom poglavlju, za proučavanje periodičnih oscilacija u ISAS-u koristićemo metodu harmonijske ravnoteže.

Da bismo primijenili metodu harmonijskog balansa, razmotrit ćemo fazi kontroler kao nelinearni frekvencijski ovisan element s jednim ulazom i jednim izlazom. Proučavanje autooscilacija u ISAS-u, prikazano na slici 2.1, biće sprovedeno pri g(t) = 0. Pretpostavimo da na HP ulaz deluje sinusoidni signal e(t) = A sin a t. Spektralnu reprezentaciju izlaznog signala HP karakterišu članovi Fourierovog reda sa amplitudama U1, U1, U3... i frekvencijama CO, 2b), bco, itd. Uzimajući u obzir ispunjenje hipoteze filtera za ISAS kontrolni objekat, pretpostavićemo da su u spektralnoj dekompoziciji signala y(f), na izlazu kontrolnog objekta, amplitude viših harmonika znatno manje od amplitude prvog harmonika. Ovo omogućava da se pri opisu signala y(t) zanemare svi viši harmonici (zbog njihove malenosti) i pretpostavi da je y(t) s Ysm(cot + f).

Ispitivanje apsolutne stabilnosti ISAU-a sa HP-om

U prethodnom poglavlju razmatrana je metoda harmonijske ravnoteže za rješavanje problema analize i sinteze inteligentnih u malim automatskim upravljačkim sistemima sa sekvencijalnim regulatorima. Uprkos poznatim ograničenjima ove metode, rezultati proučavanja autooscilacija na ravni parametara upravljačkog sistema u velikom broju slučajeva daju iscrpan rezultat u fazi analize i dosta konstruktivne pristupe sintezi parametara regulatora za dati indeks oscilovanja.

Istovremeno, poznato je da je za mnoge nelinearne sisteme upravljanja proučavanje samo periodičnih kretanja nepotpuno i ne odražava adekvatno dinamičke procese u sistemu. Stoga je, nesumnjivo, od interesa razviti metode koje nam omogućavaju proučavanje apsolutne stabilnosti i ravnotežnog položaja i procesa u inteligentnim sistemima upravljanja.

Uzimajući u obzir karakteristike nelinearnih transformacija koje se izvode u inteligentnim kontrolerima o kojima se govori u poglavlju I, može se pretpostaviti da se danas razvoj metoda za proučavanje apsolutne stabilnosti čini najrealnijim za ISAS sa rasplinutim kontrolerima prvog tipa, jer takvi sistemi mogu se svesti na nelinearne sisteme sa više petlji, čije su metode proučavanja opisane u literaturi.

Pošto je ISAS sa HP prvog tipa generalno nelinearni sistem sa više petlji, preporučljivo je prvo razmotriti dobro poznate kriterijume za apsolutnu stabilnost ravnotežnog položaja i procesa za takve nelinearne sisteme.

Generalizovani blok dijagram višepetlji nelinearnog ACS-a prikazan je na sl. 3.1, gdje su % i a skalarni vektori.

Označimo sa u(V klasu nelinearnih blokova (3.3) sa sljedećim svojstvima: za h \ ulazi su o-jit), a izlazi %.(t) nelinearnih blokova su povezani (za ov ( /) 0) relacijama: %) "" i=1 m (3-9) gdje su cCj,fij neki brojevi. Pored toga, mora biti zadovoljena matrična nejednakost \j3 (t)(t)) 0. (3.10) Kružni kriterijum apsolutne stabilnosti procesa za sisteme sa nekoliko nelinearnosti (slika 3.1.) ima sledeću formulaciju:

Neka jednačine linearnog dijela sistema imaju oblik (3.1) a, jednačine nelinearnih blokova (3.3). Neka se svi polovi elemenata matrice Wm(s) nalaze u lijevoj poluravni (stabilni linearni dijelovi u svim konturama), a = diag(al,...,ah), f$ = diag(pl, ...,J3h) - dijagonalne matrice sa specificiranim dijagonalnim unosima. Pretpostavimo da je za neku dijagonalnu matricu hxh d sa pozitivnim dijagonalnim elementima, uslov frekvencije te B(N »_N Sl.3.2.b.

U ovom slučaju treba uzeti u obzir da će se i linearni dio sistema promijeniti. Stoga, uzimajući u obzir gore navedene karakteristike kriterija apsolutne stabilnosti ravnotežnog položaja za višedimenzionalne nelinearne sisteme, formuliramo ga za ISAS sa HP.

Kao što je već navedeno u prvom poglavlju, HB izvodi nelinearnu transformaciju. Treba napomenuti da nelinearne karakteristike %(&), koje implementiraju fuzzy kalkulatori, imaju ograničenja u amplitudi, stoga, na Yj - donja granica sektora može se izjednačiti sa nulom a = O, iz čega slijedi (r (a ) o ? -±L = juJ pj, j = \,...,h

Ako se u procesu postavljanja fazi kontrolera prvog tipa ispostavi da jedan od rasplinutih kalkulatora implementira nelinearne transformacije (Pji j) (slika 3.3a) koje ne zadovoljavaju uslove klase G\, onda potrebno je izvršiti strukturne transformacije u skladu sa napomenom 3.4. Naravno, da bi se očuvao uvjet ekvivalencije originalne i transformirane konstrukcije, potrebno je izvršiti odgovarajuće izmjene linearnog dijela.

Ako u jednom od ISAS kola postoji neutralni linearni dio (slika 3.4), da bi se primijenio kriterij apsolutne stabilnosti ravnotežnog položaja (3.7), potrebno je negativnom povratnom spregom ê 0 pokriti oba odgovarajuća linearna dio i HBj s nelinearnom karakteristikom Pj(crj ). Za ->0, kriterij (3.7) će biti primjenjiv za sve frekvencije osim za ω = 0. Uzimajući u obzir navedeno, kriterij apsolutne stabilnosti ravnotežnog položaja za ISAS sa HP prvog tipa može se zapisati u sljedeći obrazac.

Neka jednačine linearnog dijela ISAE imaju oblik (3.1), nelinearne karakteristike NV rasplinutog regulatora odgovaraju (3.3), gdje funkcije (PjiGj) zadovoljavaju uslove klase G . Neka se svi polovi elemenata matrice Wm(s) nalaze u lijevoj poluravni ili imaju jedan pol na imaginarnoj osi (stabilni ili neutralni linearni dijelovi u svim konturama). Hajde da uvedemo dijagonalnu matricu /Jj = diag(jti[ ,..., juh) sa dijagonalnim unosima ju ,...,juh , gde je Mj = ako je Mj =, i dijagonalne matrice rd = diag(Tx,... , rh), 3d =diag(3l,...,3h), gdje su svi Td 0. Pretpostavimo da su za neko m 0, 3= i sve - oo co + oo, osim za oo = 0, relacije

Upotreba genetskih algoritama za rješavanje problema automatizacije sinteze i podešavanja neizrazitih kontrolera

Implementacija postupka automatizovane sinteze HP parametara na osnovu GA zahteva rešavanje tri glavna zadatka: 1) određivanje funkcionalnih karakteristika rada GA; 2) određivanje metode kodiranja HP ​​parametara u hromozomu; 3) ostvarivanje funkcije cilja.

Standardni genetski algoritmi, po definiciji, rade sa skupom elemenata, koji se u ovom radu nazivaju hromozomi, oni su nizovi bitova sa kodiranim opisom potencijalnih rešenja primenjenog problema. U skladu sa generalizovanim dijagramom toka za konstruisanje genetskog algoritma (slika 4.1), u okviru svog sledećeg ciklusa, svaki od hromozoma postojećeg skupa je podvrgnut nekoj proceni, na osnovu a priori zadatog kriterijuma "korisnosti" . Dobijeni rezultati omogućavaju odabir "najboljih" uzoraka za generiranje nove populacije hromozoma. U ovom slučaju, reprodukcija potomaka vrši se nasumičnim promjenama i križanjem odgovarajućih nizova bitova roditeljskih pojedinaca. Proces evolucije se zaustavlja kada se pronađe zadovoljavajuće rješenje (u fazi procjene korisnosti hromozoma), ili nakon isteka zadanog vremena.

Treba napomenuti da nasljeđivanje karakteristika elitnih predstavnika prethodne populacije u sljedećoj generaciji pojedinaca omogućava dubinsko proučavanje najperspektivnijih dijelova prostora za traženje rješenja. Istovremeno, prisustvo mehanizama za slučajnu mutaciju nizova bitova odabranih elemenata garantuje promjenu u smjeru pretraživanja, sprječavajući padanje u lokalni ekstrem. Takva imitacija evolucijskih procesa omogućava konvergenciju postupka pretraživanja optimalnom rješenju, međutim, njegova učinkovitost je u velikoj mjeri određena parametrima genetskog algoritma i skupom početnih podataka koji su specificirani uzimajući u obzir specifičnosti primijenjene problem. To uključuje tip i dimenziju hromozoma, veličinu populacije, funkciju procene korisnosti hromozoma i tip operatora selekcije, kriterijum za zaustavljanje postupka pretrage, verovatnoću izvođenja mutacije, vrstu ukrštanja. operacija itd. Kodiranje HP parametara

Uz svu prividnu jednostavnost konstruiranja i implementacije genetskih algoritama, njihova praktična primjena povezana je i sa složenošću izbora metode za kodiranje prostora za pretragu rješenja određenog primijenjenog problema u obliku hromozoma uz daljnje formiranje cilja. funkciju, izračunavanjem vrijednosti koje se vrši procjena i naknadni odabir pojedinačnih pojedinaca u trenutnoj generaciji za automatsku generaciju sljedeće.

Dakle, kada se sintetizuju rasplinuti kontroleri u skladu sa Mamdanijevom šemom, skup parametara podešavanja koji omogućavaju postizanje zahtevanog kvaliteta kontrole uključuje broj i odnose termina ulaznih i izlaznih jezičkih varijabli (LP), kao i oblik članstva. funkcije (PP) i njihovo postavljanje u radni opseg.

U svakom slučaju, strukturu i dimenziju hromozoma koji kodira HP parametre treba odrediti uzimajući u obzir niz specifičnih faktora, uključujući i one koji karakterišu izabrani način predstavljanja funkcija članstva.

Stepanov, Andrej Mihajlovič

1

U radu se razmatra problem sinteze inteligentnog višenamjenskog upravljačkog sistema. Za dati matematički model kontrolnog objekta, ciljeve kontrole, kriterijume kvaliteta, ograničenja, potrebno je pronaći kontrolu koja obezbeđuje postizanje više ciljeva i minimizira vrednost kriterijuma kvaliteta. Ciljevi kontrole dati su u obliku tačaka u prostoru stanja koje se moraju postići u procesu upravljanja. Karakteristika problema je da se kontrola traži u obliku dvije multidimenzionalne heterogene funkcije koordinata prostora stanja. Jedna funkcija osigurava da objekt postigne privatni cilj, a druga funkcija, logička funkcija, osigurava promjenu privatnih ciljeva. Za rješavanje problema sinteze višenamjenskog upravljanja koristi se metoda mrežnog operatera. Prilikom rješavanja glavnog problema sinteze, zajedno sa sintetizirajućim funkcijama za svaki podzadatak, određujemo funkciju izbora, koja omogućava prebacivanje kontrole sa rješavanja jednog podzadatka na rješavanje sljedećeg podzadatka.

mrežni operater.

inteligentna kontrola

1. Diveev A. I., Sofronova E. A. Metoda mrežnog operatera i njena primjena u problemima upravljanja. Moskva: Univerzitet RUDN, 2012. 182 str.

2. Diveev A. I. Sinteza adaptivnog sistema upravljanja metodom mrežnog operatera // Pitanja teorije sigurnosti i stabilnosti sistema: Sat. članci. M.: VTS RAS, 2010. br. 12. S. 41-55.

3. Diveev A. I., Sofronova E. A. Identifikacija sistema zaključivanja metodom mrežnog operatera // Vestnik RUDN University. Series Engineering Research. 2010. br. 4. S. 51-58.

4. A. I. Diveev i N. A. Severtsev, „Metoda mrežnog operatera za projektovanje sistema kontrole spuštanja svemirskog broda pod neizvesnim početnim uslovima“, Problemi mašinostroeniâ i nadežnosti mašin. 2009. br. 3. S. 85-91.

5. A. I. Diveev, N. A. Severtsev i E. A. Sofronova, „Sinteza upravljačkog sistema za meteorološku raketu korišćenjem genetskog programiranja“, Problemi mašinostroeniâ i nadezhnosti mashin. 2008. br. 5. S. 104 - 108.

6. Diveev A. I., Shmalko E. Yu. Višekriterijumska strukturno-parametarska sinteza sistema kontrole spuštanja svemirskog broda zasnovanog na metodi mrežnog operatera, Vestnik RUDN University. Serija inženjerskih istraživanja (Informaciona tehnologija i menadžment). 2008. br. 4. S. 86 - 93.

7. Diveyev A.I., Sofronova E.A. Primena metode mrežnog operatera za sintezu optimalne strukture i parametara sistema automatskog upravljanja// Zbornik radova 17. IFAC svetskog kongresa, Seul, 2008, 05.07.2008 – 12.07.2008. P. 6106 - 6113.

Razmotrimo problem sinteze upravljačkog sistema sa nekoliko ciljeva upravljanja.

Dat je sistem običnih diferencijalnih jednačina koji opisuje model kontrolnog objekta

gdje je , , ograničeni zatvoreni skup, .

Stanje kontrolnog objekta procjenjuje se promatranim koordinatama

Sistemu (1) su dati početni uslovi

Skup ciljnih stanja

, (4)

Postavlja se kriterijum kvaliteta kontrole

, (5)

gdje je vrijeme kontrole, koje se može ograničiti, ali nije specificirano.

Treba pronaći kontrolu u obrascu

koji obezbeđuje sukcesivno postizanje svih ciljnih tačaka (4) i minimizira funkcionalnu (5).

Cilj kontrole (4) je višeznačan. Da bi se pristupilo zadatku sinteze inteligentnog upravljačkog sistema, potrebno je obezbijediti izbor u sistemu. U tu svrhu slabimo zahtjeve da objekt pogodi svaku ciljnu tačku i zamjenjujemo ga zahtjevom da pogodi ciljnu tačku u susjedstvu.

Tada imamo kompromis između tačnosti i brzine dostizanja ciljnih tačaka. Za implementaciju kontrole u ovom problemu, potrebno je riješiti problem izbora između tačnog ostvarenja trenutnog cilja i prelaska na drugi cilj svaki put. Očigledno je da je pod takvim uslovom, pored kontrolera povratne sprege koji osigurava postizanje cilja, neophodan i logički blok u upravljačkom sistemu koji prebacuje ciljeve.

Hajde da preciziramo ovu izjavu o problemu.

Upravljanje (6) predstavljamo kao funkciju ovisno o udaljenosti do cilja

(8)

gdje je broj trenutne ciljne tačke.

U bilo kojem trenutku, broj trenutne ciljne točke se određuje pomoću logičke funkcije

, , (9)

Gdje , , - predikatska funkcija,

: . (10)

Funkcija (10) se također mora naći zajedno sa sintetizirajućom funkcijom (6). Funkcija (10) treba da omogući prebacivanje ciljnih tačaka. Obje funkcije (6) i (10) moraju osigurati minimum za funkcionalnu kvalitetu (5) za funkcionalnu točnost

, (11)

Kontrolno vrijeme se određuje dostizanjem posljednje ciljne točke

Ako , (12)

gdje je mala pozitivna vrijednost.

Djelomični kriterij (5) bit će zamijenjen kriterijem ukupnog kvaliteta

(13)

Za izgradnju predikatske funkcije koristimo funkciju diskretizacije i logičku funkciju.

, (14)

gdje je logička funkcija,

: , (15)

Gdje , , - funkcija diskretizacije.

Zadatak je pronaći kontrole u obrascu

gdje je cjelobrojni vektor koji određuje kontrole za rješavanje određenog problema. Kontrola (16) mora osigurati postizanje minimuma funkcionalnosti (11) i (13).

U opštem slučaju, pošto problem sadrži dva kriterijuma (11) i (13), tada će njegovo rešenje biti Pareto skup u prostoru funkcionala. Konkretno rješenje za Pareto skup odabire programer na osnovu rezultata modeliranja i istraživanja sintetiziranog upravljačkog sistema.

Problem (1) - (3), (7) - (16) naziva se problem sinteze inteligentnog upravljačkog sistema. Da bismo ga riješili, potrebno je pronaći dvije multidimenzionalne funkcije sinteze i .

Za rješavanje problema sinteze inteligentnog upravljačkog sistema koristimo metodu mrežnog operatera. Da bismo pronašli funkciju, koristimo uobičajeni aritmetički mrežni operator, u kojem koristimo skup aritmetičkih funkcija s jednim ili dva argumenta kao konstruktivne funkcije. U metodi mrežnog operatera, ove funkcije se zovu unarne ili binarne operacije. Da bismo pronašli logičku funkciju, koristimo operatora logičke mreže, respektivno, sa unarnim i binarnim logičkim operacijama.

Kao primjer, razmotrite sljedeći matematički model

gdje je , - koordinate na ravni.

Upravljanje je ograničeno

Putanja kretanja je data skupom tačaka.

Potrebno je pronaći kontrolu za minimiziranje dvije ciljne funkcije objekta. Prva funkcija određuje točnost kretanja duž putanje, a druga - vrijeme prolaska putanje.

S. Oreshkin, A. Spesivtsev, I. Daimand, V. Kozlovsky, V. Lazarev, Automatizacija u industriji. 2013. br. 7

Razmatra se novo rješenje problema izgradnje inteligentnog sistema upravljanja procesima (IASUTP) koje kombinuje upotrebu jedinstvenih metodologija: izgradnju semantičke mreže zasnovane na osnovnoj ontologiji i polinomskoj transformaciji ne-faktora, čija je suština transformacija kvalitativno znanje stručnjaka u matematički model u obliku nelinearne polinomske funkcije.

Kompanija Summa Technologies predlaže novo rješenje za problem izgradnje inteligentnog sistema upravljanja procesima (IASUTP), kombinirajući korištenje jedinstvenih metodologija: izgradnju semantičke mreže zasnovane na osnovnoj ontologiji koja vam omogućava da opišete složeni višefaktorski model u oblik semantičke mreže na određenom ograničenom rječniku i polinomska transformacija nefaktora, čija je suština transformacija kvalitativnog znanja stručnjaka u matematički model u obliku nelinearne polinomske funkcije. Prva od metodologija ima svojstvo univerzalnosti bez obzira na predmetnu oblast, a druga kroz iskustvo i znanje stručnjaka prenosi specifičnosti ove oblasti. Rezultati industrijskog ispitivanja razvijene IACS u odnosu na proces topljenja bakar-nikl sulfidnih sirovina u fabrici bakra Polarnog ogranka OJSC MMC Norilsk Nickel (Norilsk), koja ima svojstva "složenog sistema" i posluje u uslovima "značajne neizvjesnosti".

Uvod

Analizirajući zadatke automatizovanog upravljanja većinom tehnoloških procesa u različitim industrijama (hemijska, crna i obojena metalurgija, rudarstvo i proizvodnja nafte i gasa, termoenergetika, poljoprivreda itd.), možemo izdvojiti problem koji ih objedinjuje, koji se sastoji u potrebi da se izgradi matematički model tehnoloških procesa koji će omogućiti uzimanje u obzir svih potrebnih ulaznih informacija, uzimajući u obzir njihovu moguću netačnost, nesigurnost, nepotpunost, i istovremeno dobijanje podataka (kontrolna akcija, prognoza) adekvatnih na trenutno stanje u tehnološkom procesu na izlazu.

Poznato je da je tradicionalni pristup modeliranju (tj. modeliranje zasnovano na tradicionalnim metodama uz pretpostavku potpunosti i tačnosti znanja o procesu) praktično neprimjenjiv kada se razmatraju složeni multifaktorski procesi koje je općenito teško formalizirati. Složenost realnih procesa određuje potragu za netradicionalnim metodama za konstruisanje njihovih matematičkih modela i optimizaciju njihovog upravljanja. Pri tome, ne samo aspekt optimalnog upravljanja je veoma važan, već i aspekt analize trenutnog stanja procesa, jer je zaključak o trenutnom stanju procesa ono što omogućava odabir optimalnog upravljanja. u datoj situaciji. Takva analiza se može izvesti na osnovu sistema strukturno-protočno-višestepenog prepoznavanja tehničkog stanja procesa u realnom vremenu.

Glavni faktor koji obezvređuje pokušaje izgradnje formalnih modela i opisivanja tehničkog stanja tako složenih procesa tradicionalnim metodama je "značajna nesigurnost" ulaznih informacija. To se očituje u objektivnoj nemogućnosti stabilizacije i/ili mjerenja vrijednosti niza ključnih parametara tehničkog stanja takvih procesa. Posljedica toga je kršenje osnovnih kriterija tehnološke konzistentnosti procesa, što utiče kako na kvalitetu finalnih proizvoda tako i na stabilnost procesa u cjelini. U jeziku matematike, takvi procesi se nazivaju "složeni tehnički sistemi" ili "slabo strukturirani sistemi", za koje trenutno ne postoji opšta teorija modeliranja.

Tradicionalni sistem upravljanja procesom ima za cilj automatizaciju održavanja jedinice ili procesne jedinice, a njegove funkcije, po definiciji, ne uključuju pitanja optimalne kontrole procesa i analize njegovog stanja. Na primjer, sistem upravljanja procesom omogućava promjenu položaja kontrolnih mehanizama koji opslužuju jedinicu, prati povezani rad jedinica jedinice, omogućava vam promjenu performansi jedinice i njenog načina rada. Ali stanje procesa, kvaliteta finalnih proizvoda, omjer ulaznih proizvoda prema elementarnom sastavu - ova pitanja su često izvan osnovne automatizacije jedinice. Dakle, u prisustvu samo osnovnog sistema upravljanja procesom, operater je primoran da obavlja funkcije servisiranja ne samo jedinice, već i procesa koji se u njemu odvija. To je ono što dovodi do problema „ljudskog faktora“, jer operater ne uspijeva uvijek u potpunosti ostvariti sve, najčešće višesmjerne, ciljeve upravljanja. Osim toga, karakteristike dizajna jedinice ne dozvoljavaju uvijek da se u potpunosti riješe svi problemi na razini sistema upravljanja procesom. Primjer za to je problem obezbjeđivanja potrebne pouzdanosti ulaznih informacija u aktuelnoj verziji sistema upravljanja procesom pri procjeni kvaliteta i količine materijala koji se isporučuju u reakcionu zonu u realnom vremenu.

Inteligentni ACS (IACS) je sistem koji koristi osnovnu automatizaciju jedinice kao izvor ulaznih informacija i omogućava da se na osnovu tehnologija veštačke inteligencije izgradi model procesa koji se odvija u jedinici, analizira trenutno stanje procesa. prema modelu i na osnovu analize riješiti problem optimalnog upravljanja datom jedinicom.

Postojeća tzv. "ključ u ruke" "boxed solutions" impliciraju potrebu za potpunom automatizacijom jedinice ili preraspodjelom "od nule". Istovremeno, i hardverska komponenta automatizacije i softver se isporučuju kupcu. Funkcionalnost ovakvog rješenja može biti prilično široka, uključujući i intelektualnu komponentu, ali u isto vrijeme potpuno nekompatibilna s postojećim sistemima upravljanja procesima korisnika. To često dovodi do nagle komplikacije i povećanja cijene tehničkog rješenja. Predložena opcija za izgradnju inteligentnog automatizovanog sistema upravljanja zasnovanog na stručnom znanju, koristeći osnovnu automatizaciju, ima za cilj praćenje i kontrolu procesa koji se odvija u jedinici. Takav sistem u uslovima „značajne neizvesnosti“ je u stanju da proceni nemerljive ili loše izmerene parametre, da ih kvantitativno dovoljno precizno interpretira, identifikuje trenutno tehničko stanje procesa i preporuči optimalnu kontrolnu akciju za otklanjanje nastalog konflikta (u slučaju da sukoba u tehnološkoj konzistentnosti procesa).

IACS u ovoj verziji, koristeći inteligentne tehnologije, omogućava vam da:

• da izvrši integraciju sa bilo kojim osnovnim automatizovanim sistemom upravljanja koji već postoji na jedinici ili preraspodelu korisnika;
• implementirati stvaranje zajedničkog informacionog prostora za sve jedinice za preraspodjelu u cilju implementacije zajedničkog upravljanja i praćenja;
• izvrši kvantitativnu procjenu nemjerljivih i/ili kvalitativnih parametara na svakoj jedinici u okviru osnovnog ACS jedinice;
• pratiti kriterijume tehnološke konzistentnosti procesa kako za svaku pojedinačnu jedinicu tako i (ako je potrebno) za jedinicu obrade u celini;
• procijeniti trenutno stanje tehnoloških procesa kako za svaku pojedinu jedinicu tako i za procesnu jedinicu u cjelini u realnom vremenu;
• razviti kontrolne odluke - savjete operateru u vezi sa uspostavljanjem tehnološke ravnoteže kako za jedinicu tako i za preraspodjelu u cjelini.

Osnovu intelektualnog jezgra IACS-a čini metoda predstavljanja znanja "Semantička mreža na bazi ontologije", koja omogućava opisivanje složenog multifaktorskog modela u obliku semantičke mreže na određenom ograničenom rječniku, te metoda "Polinomska transformacija nefaktori“, čija je suština transformacija kvalitativnog znanja stručnjaka u matematički model kao nelinearnu polinomsku funkciju.

Svrha ovog članka je upoznati čitaoce sa novim pristupom rješavanju problema izgradnje IACS-a na temelju korištenja jedinstvenih metodologija i rezultata komercijalnog rada IACS-a PV-3 Tvornice bakra Polarnog odjela OJSC-a. MMC Norilsk Nickel. IASUTP je razvio Summa Technologies 2011–2012. baziran na G2 platformi iz Gensyma (SAD) za kontrolu procesa Vanyukov za preradu sulfidnih bakar-nikl sirovina.

Tehnološki proces kao objekt modeliranja

Većina tehnoloških procesa, uključujući proces Vanjukov, ima sve karakteristike "složenih tehničkih sistema" - višeparametarske i "značajne nesigurnosti" ulaznih informacija. U takvim uslovima, za rešavanje problema održavanja tehnološke konzistentnosti TP, preporučljivo je koristiti metode stručne procene situacije i formiranje zaključka na osnovu znanja i iskustva stručnjaka.

Summa Tehnologii je razvio IACS peći Vanyukov (IACS PV-3) fabrike bakra Polarnog ogranka OJSC MMC Norilsk Nickel na bazi G2 platforme kompanije Gensym (SAD) za rješavanje sljedećih zadataka za upravljanje procesom Vanyukov:

• stabilizacija kvaliteta proizvoda topljenja;
• kvantitativna procjena neizmjerenih ili loše izmjerenih (zbog niza objektivnih i subjektivnih razloga) parametara tehnološkog procesa i stanja agregata indirektnim metodama;
• smanjenje energetskog intenziteta obrade različitih materijala punjenja;
• stabilizacija temperaturnog režima procesa uz održavanje planiranih ciljeva i ciljeva.

Na sl. 1 prikazuje raspored glavnih konstruktivnih elemenata PV. Jedinica je pravougaona kasetirana vodeno hlađena okna 2 koja se nalazi na dnu 1, u čijem se krovu nalaze dva žlijeba 3 za dovod punjenja u talinu, a na koju se mat 4 i šljaka 5 sifoni sa drenažnim otvorima 9 i 10. , odnosno, graniče sa strane krajnjih zidova. Za evakuaciju gasova predviđen je prijem 6. Materijali punjenja kroz žlebove 3 ulaze u talinu, koja se uduvava mešavinom kiseonika i vazduha (OAC) kroz tujere 7, intenzivno propuštajući emulziju mat-šljake u zoni iznad furune. Kiseonik KVS oksidira gvožđe sulfid, obogaćujući mat "perle" (kapljice), odvajajući se u donji deo zbog razlike u gustinama nemešljivih tečnosti mat i šljake. Istovremeno, kretanje masenih tokova taline je usmjereno prema dolje zbog kontinuiranog oslobađanja mat 4 i šljake 5 iz sifona kroz izlazne otvore 9 i 10, respektivno. Zbog karakteristika dizajna prikazanih na sl. 1, implementiran je i sam proces Vanyukov, čija je glavna ideja jasna iz gornjeg opisa.

Treba napomenuti karakteristike procesa Vanyukov, koje ga razlikuju od drugih, uključujući strane, pirometalurške tehnologije: visoka specifična produktivnost - do 120 tona po 1 m2 površine ogledala u kupatilu dnevno (topljenje do 160 t/h) ; malo uklanjanje prašine -< 1%; переработку шихты крупностью до 100 мм и влажностью > 16%.

Softversko-hardverski kompleks, na osnovu kojeg je implementiran ACS PV-3, ima trostepenu arhitekturu. Donji nivo obuhvata senzore, elektro pogone, regulacione ventile, aktuatore, srednji nivo - PLC, gornji - personalne elektronske računare (PC). Na osnovu radne stanice implementiran je grafički interfejs za interakciju operatera sa kontrolnim sistemom, zvučni alarmni sistem i skladištenje istorije procesa (slika 2).

Procesom topljenja upravlja se sa radne stanice operatera („konzola“). U ovom slučaju se koriste ne samo informacije od senzora i aktuatora, već i organoleptičke informacije, kada topionik, promatrajući karakteristične karakteristike ponašanja bazena taline (veličina i "ozbiljnost" prskanja, opće stanje kupke). , itd.), prenosi dobijene procjene na konzolu operatera. Svi ovi izvori informacija, heterogeni po svojoj fizičkoj suštini, zajedno omogućavaju operateru da procijeni trenutnu situaciju prema mnogim varijablama, na primjer, "Utovar", "Visina bazena", "Temperatura topljenja" itd., koje određuju više generalizirani koncepti: "Stanje bazena taline", "Stanje procesa u cjelini".

Objektivno nastali uvjeti proizvodnje često dovode do strožih zahtjeva za proces Vanjukov; na primjer, do potrebe za topljenjem velike količine tehnogenih sirovina, što uvelike otežava zadatak održavanja tehnološke konzistentnosti procesa, budući da su tehnogene komponente slabo predvidljive po sastavu i sadržaju vlage. Kao rezultat toga, operater, koji nema dovoljno informacija o svojstvima takvih sirovina, nije uvijek u stanju donijeti ispravne odluke i "gubi" ili temperaturu ili kvalitetu finalnih proizvoda.

Osnova razvijenog IACS PV-3 je princip vođenja procesa u prilično uskom „koridoru“ prema glavnim kriterijumima tehnološke konzistentnosti procesa u cilju poboljšanja kvaliteta finalnog proizvoda i održavanja operativnih svojstava jedinicu. IACS PV-3 je dizajniran za rano predviđanje i informisanje operatera o narušavanju tehnološke konzistentnosti u početnim fazama njihovog nastanka analizom posebnih kriterijuma razvijenih na osnovu stručnih znanja. Kriterijumi postavljaju ciljeve kontrole procesa i informišu operatera o trenutnom stanju procesa. Istovremeno, ako vrijednosti kriterija prelaze dozvoljene granice, sistem ih tumači kao početak „konflikta“, a za operatera su signal o potrebi preuzimanja preporučene kontrole. akcije za vraćanje procesa u stanje tehnološke konzistentnosti.

Kratak opis karakteristika sistema

IACS PV-3, na osnovu inicijalnih informacija dobijenih od APCS PV-3 i drugih informacionih sistema, implementira model procesa Vanjukov u realnom vremenu, analizira trenutno stanje procesa na prisustvo tehnoloških neravnoteža i, u slučaju konflikta , identifikuje ih, nudeći scenarije rješavanja sukoba operateru. Sistem stoga djeluje kao „savjetnik operatera“. IAMS vizualizira informacijske kanale koji korisniku prikazuju trenutno stanje kriterija kontrole i prognoze kvaliteta finalnih proizvoda.

IASU PV-3 ima sljedeće potrošačke karakteristike:

• intuitivno korisničko sučelje za tehnološko osoblje;
• kompatibilnost softvera i informacija sa ACS PV-3 i drugim informacionim sistemima;
• mogućnost prilagođavanja sistema drugim jedinicama na nivou popunjavanja baze znanja bez promjene softverskog jezgra sistema;
• lokalizacija svih elemenata korisničkog interfejsa na ruskom jeziku;
• pouzdanost, otvorenost, skalabilnost, odnosno mogućnost daljeg proširenja i modernizacije.

Upravljanje i upravljanje svim jedinicama i aktuatorima vrši se sa stanica operatera sistema automatskog upravljanja PV-3, koje se nalaze u operaterskoj sobi PV-3.

Pored postojećih operaterskih stanica, koristi se i specijalizovana radna stanica, dizajnirana da operateru obezbedi korisnički interfejs sistema IACS PV-3. Arhitektonski i funkcionalno, IACS PV-3 izgleda kao dodatak postojećem ACS PV-3, odnosno kao proširenje funkcionalnih i informacionih funkcija postojećeg sistema upravljanja.

IACS PV-3 omogućava izvršavanje sljedećih aplikativnih funkcija u realnom vremenu:

• ocjenu količine i kvaliteta punjenja koje se isporučuje u ložište;
• prognoza kvaliteta finalnih proizvoda;
• prikazivanje rezultata odluka koje donosi operater prema kriterijumima tehnološke ravnoteže procesa;
• automatska analiza kvaliteta kontrole procesa;
• akumulacija baze znanja o upravljanju za čitav period rada sistema;
• simulacija jedinice PV-3 za upotrebu u režimu "Simulator" u svrhu obuke osoblja.

Arhitektura IASU PV-3

IASU PV-3 je ekspertski sistem koji implementira inteligentno praćenje i kontrolu procesa topljenja u režimu savjetovanja operateru. Kontrola se realizuje kao skup preporuka za operatera i višeg topionika za održavanje tehnološke ravnoteže procesa uz ispunjavanje postavljenih ciljeva za kvalitet finalnih proizvoda topljenja, dobijanje zadate količine gotovih proizvoda (mat kutlače) i topljenje tehnogenih materijala.

Glavni elementi IACS PV-3, kao i svakog ekspertskog sistema, su: baza znanja; blok odlučivanja; blok prepoznavanja toka ulaznih informacija (dobijanje izlaza o znanju). Na sl. 3 prikazuje generalizovanu arhitekturu sistema.

Jedinstvenost metodologije za izdvajanje i prikazivanje ekspertskog znanja u obliku nelinearnog polinoma omogućava da se u najkraćem vremenu sintetiše dovoljan sistem logičkih i jezičkih modela koji sistematski predstavlja karakteristike toka tehnoloških procesa. Istovremeno, korištenje visokokvalifikovanih stručnjaka kao stručnjaka, koji rukovode ovom jedinicom sa svojim karakterističnim karakteristikama, garantuje odvijanje procesa koji se u njemu odvija u skladu sa tehnološkim uputstvima preduzeća.

Reprezentacija znanja za opis modela procesa Vanjukov bazirana je na reprezentaciji “Semantička mreža na bazi ontologije”. Ova reprezentacija podrazumeva izbor rečnika – osnovne ontologije zasnovane na analizi predmetne oblasti. Koristeći osnovnu ontologiju i skup karakteristika koje odgovaraju elementima osnovne ontologije, moguće je izgraditi semantičku mrežu koja vam omogućava da strukturirate složeni višefaktorski model. Zahvaljujući ovakvom opisu, s jedne strane, postiže se značajno smanjenje dimenzije u smislu broja faktora, as druge strane, objedinjuju se karike kojima su ti faktori međusobno povezani. Istovremeno, semantika i funkcionalnost svakog od razmatranih faktora je u potpunosti očuvana.

Sva saznanja o procesu Vanyukov i o jedinici PV-3, u kojoj se ovaj proces implementira, pohranjena su u bazi znanja (KB). Potonji je dizajniran kao relaciono skladište podataka i sadrži formalni zapis znanja u obliku zapisa u tabelama.

Procesor znanja ili blok odlučivanja kao dio ekspertnog sistema implementiran je na osnovu platforme za razvoj industrijskih ekspertnih sistema G2 (Gensym, SAD). Glavni elementi procesora znanja (slika 3) su blokovi: prepoznavanje toka ulaznih informacija; proračun modela prema trenutnoj situaciji; situaciona analiza; odlučivanje.

Pogledajmo bliže ove elemente. U trenutku pokretanja ekspertnog sistema, procesor znanja čita sve informacije iz baze znanja koja se čuva u repozitorijumu i gradi model PV-3 agregata i procesa Vanjukov. Dalje, kako proces i PV-3 jedinica rade, podaci iz ACS jedinice ulaze u IACS sistem. Ovi podaci karakterišu kako stanje procesa (specifična potrošnja kiseonika po toni metala, itd.) tako i stanje jedinice PV-3 (temperatura izlazne vode iz kesona svakog reda, stanje koplja za dovod puhanja do taline, itd.). Podaci ulaze u blok za prepoznavanje, identifikuju se u smislu kriterijuma tehnološke konzistentnosti, a zatim se na osnovu tih podataka vrši proračun prema modelu procesa Vanjukov. Rezultati ovog proračuna se analiziraju u bloku situacione analize, a u slučaju narušavanja tehnološke ravnoteže, situaciju sistem identifikuje kao „konflikt“. Nadalje, donosi se odluka o uspostavljanju tehnološke ravnoteže. Dobijena rješenja, kao i informacije o trenutnom stanju procesa, zajedno sa informacijama o konfliktima, prikazuju se u klijentskom modulu IACS PV-3 (Sl. 4). Model se ažurira svake minute.

Praktična implementacija

Pokazaćemo prediktivne mogućnosti IACS PV-3 tokom njegovog rada u fabrici bakra Polarnog ogranka OJSC MMC Norilsk Nickel.

Na sl. Na slici 4 prikazan je interfejs IACS PV-3, čije informacije služe kao dodatak glavnom ACS-u za operatera (slika 2) prilikom donošenja kontrolne odluke. Polje 1 (Sl. 4) vizualizira vrijednosti proračuna prema modelu „Specifična potrošnja kisika po toni metalnog ležišta“. Odraz prediktivne sposobnosti IACS PV-3 u pogledu kvaliteta finalnog proizvoda - sadržaja bakra u matu - prikazuje grafik polja 2, a za silicijum dioksid - polja 3. Kao indikatore, panel sadrži: 4 - sadržaj bakra u šljaci (%); 5 - postotak tokova u opterećenju od metala; 6 - kvalitet preuzimanja (w/r); 7 - temperatura topljenja (°C). Polje 8 sadrži izračunate po satu vrijednosti potrošnje materijala punjenja po bunkerima, a polje 9 odražava nazive sukoba koji se dešavaju u trenutnom vremenu. Povećanje tačnosti proračuna za modele je olakšano prelaskom na odgovarajući način upravljanja pomoću radio dugmadi polja 10. Činjenica izlivanja konvertorske šljake uzima se u obzir dugmetom polja 11.

Analiza iz minute u minutu vrijednosti grafika u polju 1 pokazuje stabilno odvijanje procesa u prihvatljivim granicama prema kriteriju specifične potrošnje kisika po toni metala, iznad koje dolazi do gubitka kvalitete materijala. krajnji proizvodi su zagarantovani. Dakle, boravak izvan zacrtanih granica duže od 10 minuta može dovesti do kritičnih stanja procesa: ispod 150 m3/t - nedovoljna oksidacija rastopa i, kao rezultat, hladan rad peći; iznad 250 m3/t - prekomerna oksidacija taline, a kao rezultat, vrući rad peći.

Izračunati sadržaj bakra u matu prema stvarnim podacima (polje 2) jasno korelira sa ponašanjem vrijednosti prethodnog kriterija (polje 1).

Dakle, u vremenskom intervalu 17:49–18:03, vrhovi na oba grafikona se poklapaju, što odražava činjenicu da sistem reaguje na promenu fizičko-hemijskog stanja HP: redovan rad furmacije (čišćenja) uređaja za dovod puhanja u talinu dovela je do povećanja specifične potrošnje kiseonika > 240 m3/t, prouzrokovala prirodni porast temperature taline i time izazvala prirodno povećanje sadržaja bakra u matu.

Osim toga, vođenje procesa pri specifičnoj potrošnji kiseonika u području od 200 m3/t prirodno određuje sadržaj bakra u matu od 57...59% u posmatranom intervalu od 2 sata.

Poređenje ponašanja plavog i zelenog grafikona (polje 1) pokazuje da se operater skoro sve vreme pridržava preporuka sistema. Istovremeno, stvarne vrijednosti kriterija "Specifična potrošnja" razlikuju se od preporučenih zbog a) prirodnih fluktuacija očitavanja senzora PV-3 jedinice u smislu potrošnje eksplozije; b) tehnološke operacije furmacije peći (vrh na grafikonu); c) hemijske promene u stanju kupke taline usled fluktuacija u sastavu sirovine. Obratimo pažnju na činjenicu da prema kriteriju "% fluksa iz metala" operater radi s prekoračenjem (žuta zona indikatora 5) u odnosu na preporuke sistema. Slična situacija je povezana s prisustvom tehnogenih sirovina u hrani za životinje. Kao rezultat toga, fluktuacije u sadržaju silicijum dioksida u talini postaju teško predvidljive, a sistem upozorava operatera da produženi rad u ovom režimu opterećenja fluksom može dovesti do neravnoteže procesa. Činjenica prisustva tehnogenih sirovina u sastavu tereta potvrđuje i izračunati parametar "Kvaliteta opterećenja" (indikator 6), koji prikazuje vrijednost u crvenoj zoni - "Nekvalitetne sirovine".

Dakle, sistem vodi operatera u smislu vođenja procesa u "uskom" koridoru vrijednosti glavnih tehnoloških parametara konzistencije, istovremeno naznačujući kakvog će se kvaliteta proizvod dobiti kao rezultat topljenja.

Održavanje procesa u zadatim granicama glavnih tehnoloških kriterijuma omogućava i optimizaciju visokog rada peći, posebno smanjenje potrošnje prirodnog gasa u visokoj peći.

Vizualizacija trendova prema glavnim kriterijumima takođe ima pozitivan psihološki uticaj na operatera-tehnologa, jer kvantitativno „opravdava“ sprovođenje odluke donete u kontroli procesa.8 9

Zaključak

Vanyukov IACS PV-3 inteligentni automatizovani sistem za praćenje i kontrolu procesa koji je razvio Summa Tehnologii i testiran u fabrici bakra Polarne divizije MMC Norilsk Nickel kao „složen tehnički sistem“ omogućava nam da napravimo neke generalizacije u vezi sa upotrebom dobili rezultate u drugim granama znanja i industrije.

Sinteza gore navedenih nezavisnih tehnologija omogućava kreiranje IACS gotovo svakog "složenog tehničkog sistema" u prisustvu postojeće osnovne automatizacije korisnika i visoko kvalifikovanih stručnjaka koji efikasno upravljaju takvim sistemima u uslovima "značajne neizvesnosti".

Predloženi pristup izgradnji IACS-a ima još nekoliko prednosti. Prvo, pruža značajnu uštedu vremena zbog činjenice da je prva tehnologija (koristeći ontološki pristup) već implementirana u softverski proizvod i omogućava obradu znanja o bilo kojim modelima u bazi znanja, a druga (izgradnja sistema matematičke jednačine složenog tehnološkog procesa) jer zbog formulacije izrade metode primjene zahtijeva minimum poziva stručnjaka. Drugo, upotreba stručnih znanja u vezi sa procenom tehničkog stanja određenog objekta sprovodi se u uslovima tehnološke regulative za njegov rad, čime se minimizira stepen rizika da sistem donese pogrešnu odluku, a realno- praćenje vremena doprinosi ranom otkrivanju približavanja vangraničnim (preakcidentnim) stanjima procesa. Treće, zapravo se primjenjuje najopćenitiji pristup rješavanju višeslojnog prepoznavanja tehničkog stanja složenih tehnoloških procesa, objekata ili pojava u bilo kojoj industriji - obojenoj i crnoj metalurgiji, rudarstvu i proizvodnji nafte i plina, hemijskoj industriji, termoenergetici. , poljoprivreda itd.

Bibliografija

1. Sokolov B.V., Yusupov R.M. Konceptualne osnove za procjenu i analizu kvaliteta modela i polimodelnih kompleksa.//Izv. RAN. Teorija i sistemi upravljanja. 2004. br. 6. S. 6–16.

2. Spesivtsev A.V. Metalurški proces kao predmet proučavanja: novi koncepti, konzistentnost, praksa. - Sankt Peterburg: Izdavačka kuća Politehnike. un-ta, 2004. - 306 str.

3. Spesivtsev A. V., Lazarev V. I., Daimand I. N., Negrey D. S. Procena stepena konzistentnosti funkcionisanja tehnološkog procesa na osnovu stručnog znanja.//Sb. izvještaji. XV Međunarodna konferencija o mekom računarstvu i SCM mjerenjima. Sankt Peterburg, 2012, T. 1. - S. 81–86.

4. Okhtilev M.Yu., Sokolov B.V., Yusupov R.M. Inteligentne tehnologije za praćenje i kontrolu strukturne dinamike složenih tehničkih objekata. - M.: Nauka, 2006. - 410 str.

5. Narinyani A.S. Nefaktori i inženjering znanja: od naivne formalizacije do prirodne pragmatike//KII 94. Sub. radi. Rybinsk, 1994. - S. 9–18.

6. Spesivtsev A.V., Domshenko N.G. Ekspert kao "inteligentni mjerno-dijagnostički sistem".//Sat. izvještaji. XIII Međunarodna konferencija o mekom računarstvu i SCM mjerenjima. Sankt Peterburg, 2010, T. 2. - S. 28–34.

7. Vanyukov A.V., Bystrov V.P., Vaskevich A.D. i dr. Topljenje u tečnom kupatilu / Ed. Vanyukova A. V. M.: Metalurgija, 1988. - 208 str.

Umjetna inteligencija(engleski - umjetna inteligencija) - to su umjetni softverski sistemi koje je stvorila osoba na bazi kompjutera i oponašaju rješavanje složenih kreativnih zadataka od strane osobe u toku svog života. Prema drugoj sličnoj definiciji, "vještačka inteligencija" je kompjuterski program uz pomoć kojeg mašina stječe sposobnost rješavanja netrivijalnih problema i postavljanja netrivijalnih pitanja.

Postoje dvije oblasti rada koje čine umjetnu inteligenciju (AI). Prvi od ovih pravaca, koji se uslovno može nazvati bionic, ima za cilj da simulira aktivnost mozga, njegove psihofiziološke osobine, kako bi pokušao reproducirati umjetnu inteligenciju (inteligenciju) na kompjuteru ili uz pomoć posebnih tehničkih uređaja. Druga (glavna) linija rada u oblasti AI, ponekad se naziva pragmatičan, povezan sa stvaranjem sistema za automatsko rešavanje složenih (kreativnih) problema na računaru bez obzira na prirodu procesa koji se dešavaju u ljudskom umu prilikom rešavanja ovih problema. Poređenje se u ovom slučaju vrši prema djelotvornosti rezultata, kvaliteti dobivenih rješenja.

1) Postoji cilj, tj. krajnji rezultat na koji su usmjereni ljudski misaoni procesi (“Cilj tjera čovjeka na razmišljanje”).

2) Ljudski mozak pohranjuje ogroman broj činjenice I pravila njihovu upotrebu. Za postizanje određenog cilja potrebno je samo obratiti se potrebnim činjenicama i pravilima.

3) Odlučivanje se uvijek vrši na osnovu ad hoc mehanizam pojednostavljenja, što omogućava da se odbace nepotrebne (beznačajne) činjenice i pravila koja nisu u vezi sa zadatkom koji se u ovom trenutku rješava, i, obrnuto, da se istaknu glavne, najznačajnije činjenice i pravila potrebna za postizanje cilja.

4) Ostvarujući cilj, osoba ne samo da dolazi do rješenja zadatka koji mu je dodijeljen, već u isto vrijeme stiče nova znanja.

Izgradnja univerzalnog AI sistema koji pokriva sve predmetne oblasti je nemoguća, jer bi to zahtijevalo beskonačan broj činjenica i pravila. Realniji je zadatak stvaranja takvih AI sistema koji su dizajnirani da rješavaju probleme u usko definiranom, specifičnom problemskom području.

Rice. 5.1. AI komponente sistema

Takvi sistemi, koristeći iskustvo i praktična znanja stručnjaka u datoj oblasti, nazivaju se ekspertni sistemi(ekspertski sistemi).

Upotreba ekspertskih sistema je izuzetno efikasna u različitim oblastima ljudske delatnosti (medicina, geologija, elektronika, petrohemija, svemirska istraživanja itd.). To je zbog više razloga: prvo, postaje moguće rješavati ranije nedostupne, loše formalizirane probleme koristeći novi matematički aparat posebno razvijen za ove svrhe (semantičke mreže, okviri, fuzzy logika, itd.); drugo, kreirani ekspertni sistemi su fokusirani na svoj rad od strane širokog spektra stručnjaka (krajnjih korisnika), komunikacija sa kojima se odvija u interaktivnom režimu, koristeći tehniku ​​rezonovanja i terminologiju određene predmetne oblasti koju razumeju; treće, korišćenje ekspertskog sistema omogućava dramatično povećanje efikasnosti odluka koje donose obični korisnici zahvaljujući akumulaciji znanja u ekspertskom sistemu, uključujući i znanje visokokvalifikovanih stručnjaka.

Ekspertni sistem uključuje bazu znanja i podsisteme: komunikacija, objašnjenje, donošenje odluka, akumulacija znanja. Preko podsistema komunikacije sa ekspertnim sistemom su povezani: krajnji korisnik; stručnjak - visokokvalifikovani stručnjak čije iskustvo i znanje daleko nadmašuju znanje i iskustvo običnog korisnika; inženjer znanja koji je upoznat sa principima izgradnje ekspertskog sistema i ume da radi sa stručnjacima iz ove oblasti, koji poznaje posebne jezike za opisivanje znanja.

Upravljački sistemi izgrađeni na bazi stručnih kontrolora koji imitiraju radnje ljudskog operatera u uslovima nesigurnosti u karakteristike objekta i okoline nazivaju se intelektualac sistemi upravljanja (inteligentni kontrolni sistemi).

Prema drugoj sličnoj definiciji, intelektualac Kontrolni sistem (MCS) je onaj koji ima sposobnost razumijevanja, rasuđivanja i proučavanja procesa, poremećaja i radnih uslova. Faktori koji se ovdje proučavaju su uglavnom karakteristike procesa (statičko i dinamičko ponašanje, karakteristike smetnji, radna praksa opreme). Poželjno je da sam sistem akumulira ovo znanje, namjerno ga koristi za poboljšanje svojih kvalitativnih karakteristika.

Izvori finansiranja investicione aktivnosti. Analiza strukture i dinamike imovine i izvora njenog nastanka. Glavni pravci povećanja investicione atraktivnosti: povećanje profita organizacije širenjem prodajnog tržišta.

Pošaljite svoj dobar rad u bazu znanja je jednostavno. Koristite obrazac ispod

Studenti, postdiplomci, mladi naučnici koji koriste bazu znanja u svom studiranju i radu biće vam veoma zahvalni.

Objavljeno na http://www.allbest.ru//

Objavljeno na http://www.allbest.ru//

Ministarstvo obrazovanja i nauke Ruske Federacije

Federalna državna budžetska obrazovna ustanova

više obrazovanje

TOMSKI DRŽAVNI UNIVERZITET ZA UPRAVLJAČKE SISTEME I RADIO ELEKTRONIKU (TUSUR)

Odjeljenje za ekonomiju

Procjena investicione atraktivnosti organizacije (na primjeru Synthesis of Intelligent Systems LLC)

Dodiplomski rad

na smeru 38.03.01 - Ekonomski profil "Finansije i kredit"

Završni kvalifikacioni rad 73 strane, 5 slika, 16 tabela, 23 izvora.

Predmet istraživanja je Društvo sa ograničenom odgovornošću "Sinteza inteligentnih sistema".

Svrha rada je ocijeniti investicijsku atraktivnost organizacije SIS doo i dati preporuke za njeno unapređenje.

Za postizanje ovog cilja riješeni su sljedeći zadaci:

Analizirana je teorija investicione atraktivnosti, utvrđena suština pojma investicija i njihova klasifikacija, pojam investicione atraktivnosti;

Analizirane metode za procjenu investicione atraktivnosti organizacije;

Na osnovu finansijskih i ekonomskih pokazatelja izvršena je procjena investicione atraktivnosti organizacije SIS doo;

Predloženi su glavni pravci povećanja investicione atraktivnosti, i to: povećanje profita organizacije širenjem prodajnog tržišta.

Informacionu bazu studije, kao dio ovog završnog kvalifikacionog rada, činili su: računovodstveni podaci preduzeća, informacije objavljene na službenoj web stranici organizacije, istraživački materijali naučnika objavljeni u naučnim časopisima, naučni članci u periodici, udžbenici, kao i informacionih resursa mreže Internet.

Završni kvalifikacioni rad 73 strane, 5 crteža, 16 tabela, 23 izvora.

Predmet istraživanja je društvo sa ograničenom odgovornošću "Sinteza inteligentnih sistema"

Svrha rada je procjena investicione atraktivnosti organizacije SIS doo i predlaganje preporuka za njeno unapređenje.

Za postizanje ovog cilja ostvareni su sljedeći zadaci:

Analizirana je teorija investicione atraktivnosti, definisana suština pojma investicija i njihova klasifikacija, pojam investicione atraktivnosti;

Analiziraju se metode za procjenu investicione atraktivnosti organizacije;

Procjena investicione atraktivnosti organizacije "SIS" na osnovu finansijskih i ekonomskih pokazatelja;

Predloženi su glavni pravci povećanja investicione atraktivnosti, i to: povećanje profita organizacije zbog širenja prodajnog tržišta.

Informaciona baza istraživanja, u okviru ovog završnog kvalifikacionog rada, činili su: podaci računovodstvenih izvještaja preduzeća, informacije objavljene na službenoj web stranici organizacije, istraživački materijali naučnika objavljeni u naučnim časopisima, naučni članci u periodici, nastavna sredstva , i informacijski resursi mreže Internet.

UVOD

U savremenim uslovima, organizacije različitih oblika vlasništva su zbunjene povećanjem svoje produktivnosti, konkurentnosti, profitabilnosti i finansijske nezavisnosti na duži rok, što direktno zavisi od trenutnog nivoa investicione aktivnosti organizacije, pokrivenosti njenih investicionih aktivnosti i ulaganja. atraktivnost.

Investiciona atraktivnost je pokazatelj po kojem investitori donose odluke o ulaganju svojih sredstava u određenu organizaciju.

Relevantnost odabrane teme proizilazi iz činjenice da potencijalni investitori, kao i menadžeri, moraju imati jasan model za procjenu investicione atraktivnosti organizacije za najefikasniju upravljačku ili investicijsku odluku. Takođe, nivo investicione atraktivnosti je važan za kreditore i kupce, prvi su zainteresovani za kreditnu sposobnost organizacije, a drugi za pouzdanost poslovnih odnosa, kontinuitet i stabilnost aktivnosti organizacije, koji zavise od likvidnosti organizacije. i finansijsku stabilnost organizacije.

Skup indikatora odabranih za evaluaciju

Investiciona atraktivnost zavisi od specifičnih ciljeva investitora.

Važnost utvrđivanja investicione atraktivnosti organizacija je nesumnjiva, jer bez toga neće biti ulaganja u privredne subjekte i kao rezultat toga neće biti mogući privredni rast i stabilizacija. U nekim slučajevima, investicije su žila kucavica organizacije u cjelini.

Finansijska analiza, kao glavni mehanizam koji obezbeđuje finansijsku stabilnost organizacije i procenu njene atraktivnosti za potencijalne investitore, predstavlja centralnu kariku u metodologiji za utvrđivanje investicione atraktivnosti. Njegova glavna svrha je proučavanje problema koji se javljaju prilikom procjene finansijske atraktivnosti organizacije za investitora. S tim u vezi, razmatraju se aspekti analize finansijskog stanja organizacije, vrši se procjena nivoa profitabilnosti, kreditne sposobnosti, efikasnosti i finansijske stabilnosti.

Rezultat finansijske analize je određivanje glavnih pravaca za povećanje investicione atraktivnosti analizirane organizacije.

Svrha diplomskog rada je proučavanje teorijskih aspekata koji se odnose na koncept investicione atraktivnosti i metode za njenu procjenu, direktnu procjenu investicione atraktivnosti na primjeru organizacije Synthesis of Intelligent Systems LLC, kao i izradu preporuka za unapređenje investicione atraktivnosti. organizacije.

Za postizanje ovog cilja potrebno je riješiti sljedeće zadatke:

Utvrditi suštinu i dati klasifikaciju ulaganja;

Proučiti metode za procjenu investicione atraktivnosti organizacije;

Procijeniti investicionu atraktivnost organizacije na osnovu odabrane metodologije;

Predmet istraživanja je organizacija LLC Synthesis of Intelligent Systems.

1. TEORIJSKE OSNOVE INVESTICIONE DJELATNOSTI ORGANIZACIJE

1.1 Suština i klasifikacija ulaganja

Među naučnicima i ekonomistima ne postoji jedinstveno shvatanje suštine ulaganja kao ekonomske kategorije. Postoje različita tumačenja koja se razlikuju po značenju, od kojih neka ne prenose cijelu suštinu ovog pojma.

Prema saveznom zakonu od 25. februara 1999. N 39-FZ "O investicionim aktivnostima u Ruskoj Federaciji, koje se obavljaju u obliku kapitalnih ulaganja" "... ulaganja - gotovina, vrijednosni papiri, druga imovina, uključujući imovinska prava, ostalo prava koja imaju novčanu vrijednost uložena u predmete preduzetničke i (ili) druge djelatnosti radi ostvarivanja dobiti i (ili) drugog korisnog efekta.

Na osnovu raznovrsnosti tumačenja pojma, moguće je izdvojiti ekonomske i finansijske definicije ulaganja. Ekonomska definicija karakteriše investicije kao skup troškova koji se ostvaruju u vidu dugoročnih kapitalnih ulaganja u različite sektore privrede proizvodne i neproizvodne sfere. Sa finansijske tačke gledišta, investicije su sve vrste resursa uloženih u privrednu aktivnost sa ciljem generisanja prihoda ili koristi u budućnosti.

Uopšteno govoreći, investicije se shvataju kao ulaganje kapitala u svim njegovim oblicima sa ciljem generisanja prihoda u budućnosti ili rešavanja određenih problema.

Organizacija može ili ne mora obavljati investicione aktivnosti, ali nesprovođenje takvih aktivnosti dovodi do gubitka konkurentske pozicije na tržištu. Iz ovoga proizilazi da ulaganja mogu biti pasivna i aktivna:

pasivne - investicije koje osiguravaju barem da nema pogoršanja isplativosti ulaganja u poslovanje ove organizacije zbog zamjene zastarjele opreme, obuke novih kadrova za zamjenu onih koji su otišli itd.

aktivne - investicije koje povećavaju konkurentnost preduzeća i njegovu profitabilnost u odnosu na prethodne periode kroz uvođenje novih tehnologija, puštanje robe za kojom će biti velika potražnja, osvajanje novih tržišta ili apsorpciju konkurentskih firmi.

Investicije su podijeljene u sljedeće grupe:

Po objektima ulaganja:

1) stvarna ulaganja su ulaganja u osnovna sredstva u različitim oblicima (sticanje patenata, izgradnja zgrada, objekata, ulaganja u naučna dostignuća i dr.);

2) finansijska (portfolio) ulaganja - ovo je ulaganje u akcije, obveznice i druge hartije od vrijednosti, koje daju pravo na prihod od imovine, kao i bankovne depozite.

Po prirodi učešća u investiciji:

1) direktna ulaganja su ulaganja direktnih investitora, odnosno pravnih i fizičkih lica koja u potpunosti poseduju organizaciju ili kontrolni udeo, što daje pravo učešća u upravljanju organizacijom;

2) indirektna ulaganja su ulaganja koja se vrše preko finansijskih posrednika (investicionih konsultanta, finansijskih brokera, brokerskih kuća, zajedničkih fondova, poslovnih banaka, osiguravajućih društava).

Po periodu ulaganja:

kratkoročna ulaganja - ulaganja kapitala za period od jedne sedmice do jedne godine. Ove investicije su, po pravilu, špekulativne prirode. Osnovni zadatak kratkoročnog investitora je da izračuna smjer kretanja papira na skali sedmica i mjeseci, da odredi ulaznu tačku sa najvećim odnosom potencijalnog prihoda i rizika;

srednjoročna ulaganja - ulaganje sredstava na period od jedne do pet godina;

dugoročna ulaganja - ulaganja od 5 godina ili više (kapitalna ulaganja u reprodukciju osnovnih sredstava).

Prema oblicima svojine na investicionim resursima:

državne investicije - sprovode se od strane organa javne vlasti i uprave na teret budžeta, vanbudžetskih fondova;

privatne investicije - ulaganja fizičkih ili pravnih lica sa ciljem ostvarivanja prihoda u budućnosti;

kombinovana ulaganja - ulaganja sredstava koje vrše subjekti date zemlje i stranih država u cilju ostvarivanja određenog prihoda;

strana ulaganja - ulaganje kapitala od strane stranih investitora u cilju ostvarivanja profita.

Hronološkim redom:

početno ulaganje - u cilju stvaranja preduzeća ili izgradnje novog objekta;

tekuća ulaganja - u cilju održavanja nivoa tehničke opremljenosti objekta.

Za svrhe ulaganja:

za nadoknadu osnovnog kapitala;

proširiti proizvodnju;

za kupovinu hartija od vrednosti drugih organizacija;

na inovativne tehnologije.

Prema nivou rizika ulaganja:

niskorizična ulaganja;

ulaganja srednjeg rizika;

visokorizične investicije.

Prema stepenu investicione atraktivnosti:

neprivlačan;

srednje atraktivno;

veoma atraktivno.

Fizička ili pravna lica koja investiraju kapital u svoje ime i o svom trošku radi ostvarivanja dobiti nazivaju se investitori.

Investitori mogu ulagati sopstvena, pozajmljena i pozajmljena sredstva. Investitori mogu biti organi ovlašćeni za upravljanje državnom i opštinskom imovinom ili imovinskim pravima, pravna lica svih oblika svojine, međunarodne organizacije i strana pravna lica, fizička lica.

Izvori finansiranja investicionih aktivnosti su:

Sopstvena finansijska sredstva i unutarprivredne rezerve organizacije (dobit, amortizacija, novčana štednja i štednja građana i pravnih lica, sredstva koja isplaćuju organi osiguranja u vidu naknade za gubitke od nesreća, elementarnih nepogoda i dr.);

Privučena finansijska sredstva (pribavljena prodajom akcija, akcija i drugih doprinosa članova radnih kolektiva, građana, pravnih lica);

Pozajmljena ili prenesena sredstva (bankarski i budžetski krediti, obveznički krediti, itd.);

Sredstva iz vanbudžetskih fondova;

Sredstva iz federalnog budžeta obezbjeđena na bespovratnoj osnovi, sredstva iz budžeta konstitutivnih entiteta Ruske Federacije;

Sredstva stranih investitora.

Investicije se mogu primati iz jednog ili više izvora. Razlikovati centralizovana (budžetska) - sredstva federalnog budžeta, sredstva budžeta konstitutivnih entiteta Ruske Federacije i lokalnih budžeta - i decentralizovana (vanbudžetska) - sopstvena sredstva preduzeća i organizacija, strana ulaganja, privučena sredstva, sredstva vanbudžetska sredstva - izvori ulaganja.

1.2 Investiciona atraktivnost organizacije i metode njene procjene

Radovi mnogih naučnika posvećeni su proučavanju koncepta investicione atraktivnosti i metoda za njegovu procjenu, na primjer, I.A. Blanca, V.V. Bocharova, E.I. Krilov i drugi.

Svaki naučnik tumači pojam investicione atraktivnosti u zavisnosti od faktora uključenih u njegovu procjenu, tj. ne postoji niti jedna nit. Mnogo je faktora koji utiču na investicionu atraktivnost, pa je, u užem smislu, investiciona atraktivnost sistem ili kombinacija različitih karakteristika ili faktora unutrašnjeg i eksternog okruženja.

Najjasnije različite tačke gledišta o razumijevanju investicione atraktivnosti su prikazane u tabeli 2.1.

Tabela 2.1 – Tumačenje pojma „investiciona atraktivnost“

	Interpretacija koncepta
Blank I.A., Kreinina M.N.	Uopšteni opis prednosti i mana ulaganja u određene oblasti i objekte sa pozicije određenog investitora.
Roizman I.I., Shakhnazarov A.G., Grishina I.V.	Sistem ili kombinacija različitih objektivnih karakteristika, sredstava i mogućnosti koji zajedno određuju potencijalnu efektivnu potražnju za ulaganjem u zemlji, regionu, industriji ili preduzeću.
Sevryugin Yu.V.	Sistem kvantitativnih i kvalitativnih faktora koji karakteriše solventnu potražnju preduzeća za investicijama.
Lyakh P.A., Novikova I.N.	Kompleks karakteristika najprofitabilnijeg i najmanje rizičnijeg ulaganja kapitala u bilo koju sferu privrede ili bilo koju vrstu delatnosti.
Tryasitsina N.Yu.	Skup indikatora performansi preduzeća, koji određuje najpoželjnije vrednosti investicionog ponašanja za investitora.
Grupa Ministarstva ekonomskog razvoja	Obim investicija koji se može privući na osnovu investicionog potencijala objekta, rizika i stanja spoljašnjeg okruženja.
Putyatina L.M., Vanchugov M.Yu.	Ekonomska kategorija koja karakteriše efikasnost korišćenja imovine preduzeća, njegovu solventnost, finansijsku stabilnost, sposobnost za inovativni razvoj zasnovan na povećanju prinosa na kapital, tehničko-ekonomski nivo proizvodnje, kvalitet i konkurentnost proizvoda.
Igoljnikov G.L., Patruševa E.G.	Garantovano, pouzdano i blagovremeno postizanje ciljeva investitora na osnovu ekonomskog učinka ove uložene proizvodnje.
Guskova T.N., Ryabtsev V.M., Geniatulin V.N.	Određeno stanje privrednog razvoja, u kojem, sa velikim stepenom vjerovatnoće, investicije mogu dati zadovoljavajući nivo profita u roku prihvatljivom za investitora, ili se može postići pozitivan efekat od mene.
Krylov E.I.	Generalizovana karakteristika u pogledu perspektivnosti, profitabilnosti, efikasnosti i minimizacije rizika ulaganja u razvoj preduzeća na račun sopstvenih sredstava i sredstava drugih investitora.
Modorskaja G.G.	Kompleks ekonomskih i psiholoških pokazatelja aktivnosti preduzeća, koji određuju oblast preferiranih vrednosti investicionog ponašanja za investitora.
Bocharov V.V.	Prisustvo ekonomskog efekta (prihoda) od ulaganja novca sa minimalnim nivoom rizika.
Sharp W., Markowitz H.	Ostvarivanje maksimalnog profita na datom nivou rizika.
Eriyazov R.A.	Kompleksna kategorija koja uključuje obračun internih faktora u vidu investicionog potencijala, eksternih faktora - investicione klime i kontradiktornog jedinstva objektivnih i subjektivnih faktora u vidu uzimanja u obzir nivoa rizika i profitabilnosti investicione aktivnosti, dok interesi investitora i primaoca su konzistentni.
Latsinnikov V.A.	Pokazatelj njegove ukupne vrijednosti, koji predstavlja skup objektivnih (finansijsko stanje preduzeća, stepen njegovog razvoja, kvalitet upravljanja, teret dugova) i subjektivnih (odnos profitabilnosti i rizika ulaganja) karakteristika neophodnih za zadovoljenje interesa. svih učesnika u investicionom procesu, omogućavajući da se proceni izvodljivost i izgledi ulaganja i uzimajući u obzir kombinovani uticaj faktora makro- i mezo-okruženja
Nikitina V.A.	Ekonomska izvodljivost ulaganja zasnovana je na koordinaciji interesa i mogućnosti investitora i primaoca ulaganja, čime se osigurava postizanje ciljeva svakog od njih na prihvatljivom nivou profitabilnosti i rizika.
Ivanov A.P., Saharova I.V., Hrustalev E.Yu.	Skup ekonomskih i finansijskih pokazatelja preduzeća koji određuju mogućnost ostvarivanja maksimalnog profita kao rezultat ulaganja kapitala uz minimalni rizik ulaganja.

Investiciona atraktivnost će u ovom radu biti predstavljena kao skup indikatora performansi organizacije koji odražavaju razvoj organizacije u dinamici, kao i racionalno korišćenje raspoloživih resursa.

Investiciona atraktivnost se razmatra na različitim nivoima: na makro nivou - investiciona atraktivnost zemlje, mezo nivo - investiciona atraktivnost regiona i industrije, na mikro nivou - investiciona atraktivnost organizacije.

Postoji veliki broj opcija za procenu investicione atraktivnosti, to je zbog činjenice da ne postoji konkretna definicija pojma „investiciona atraktivnost“, od svih se mogu izdvojiti sledeće metode, na osnovu faktora koji se stavljaju u metodologija procjene:

na osnovu odnosa profitabilnosti i rizika (W. Sharp, S.G. Shmatko, V.V. Bocharov) - uspostavljanje grupe za rizik ulaganja kompanije. Shodno tome, vrši se analiza rizika koji proizilaze iz investicionih aktivnosti, utvrđuje se značaj rizika i izračunava ukupan rizik ulaganja. Nadalje, otkriva se pripadnost organizacije određenoj kategoriji rizika, na osnovu čega se utvrđuje investiciona atraktivnost. Ključni rizici koji se razmatraju su: rizik smanjenja profita, rizik gubitka likvidnosti, rizik povećanja konkurencije, rizik promjene politike cijena dobavljača itd.

baziran isključivo na finansijskim pokazateljima (M.N. Kreinina, V.M. Anshin, A.G. Gilyarovskaya, L.V. Minko) - analiza finansijskog stanja se vrši izračunavanjem finansijskih pokazatelja koji odražavaju različite aspekte aktivnosti organizacije: imovinski status, likvidnost, finansijsku stabilnost, poslovanje aktivnost i profitabilnost. Za procjenu se koriste podaci iz finansijskih izvještaja organizacije.

na osnovu finansijske i ekonomske analize, u kojoj se izračunavaju ne samo finansijski, već i proizvodni pokazatelji (V.M. Vlasova, E.I. Krylov, M.G. Egorova, V.A. Moskvitin) - pojavljuju se proizvodni pokazatelji koji odražavaju raspoloživost osnovnih sredstava, stepen njihove amortizacija, stepen iskorišćenosti proizvodnih kapaciteta, raspoloživost resursa, broj i struktura osoblja i drugi pokazatelji.

na osnovu sveobuhvatne komparativne procjene (G.L. Igoljnikov, N.Yu. Milyaev, E.V. Belyaev) - analiza pokazatelja finansijskog stanja, tržišne pozicije organizacije, dinamike razvoja, kvalifikacija osoblja i nivoa se sprovodi upravljanje. Kod upotrebe ove metode, na početku se određuju grupe faktora na različitim nivoima: zemlje, regioni, organizacije, a zatim se te grupe biraju prema njihovom značaju na osnovu stručnih procjena. Utvrđuju se i koeficijenti značajnosti svakog pojedinačnog faktora u grupi faktora, zatim se sumiraju svi faktori uzimajući u obzir uticaj značajnosti svake grupe i faktora u grupi. Dobijeni podaci se rangiraju i određuju investicijsko najatraktivnije organizacije. Faktori koji utiču na investicionu atraktivnost zemlje su: diskontna stopa i njena dinamika, stope inflacije, tehnološki napredak, stanje privrede zemlje, stepen razvijenosti investicionog tržišta. Indikatori za procjenu investicione atraktivnosti regije su: proizvodno-ekonomski pokazatelji (indeks cijena, profitabilnost proizvoda, kapitalna produktivnost, udio svih materijalnih troškova, broj operativnih organizacija), finansijski pokazatelji (koeficijent likvidnosti, koeficijenti autonomije itd.) .), faktori proizvodnje industrije (stepen iskorišćenosti proizvodnih kapaciteta, stepen amortizacije osnovnih proizvodnih sredstava), pokazatelji investicione aktivnosti industrije (broj investicija po organizaciji, broj investicija po zaposlenom, indeks fizičkog obima ulaganja u osnovna sredstva itd.).

na osnovu troškovnog pristupa, koji se zasniva na određivanju tržišne vrednosti kompanije i trenda ka njenoj maksimizaciji (A.G. Babenko, S.V. Nekhaenko, N.N. Petukhova, N.V. Smirnova) - odnos potcenjenosti/precenjenosti organizacije je izračunato od strane realnog tržišta ulaganja kao omjer različitih vrijednosti (stvarne vrijednosti prema tržišnoj vrijednosti). Realna vrijednost se utvrđuje kao zbir vrijednosti imovinskog kompleksa i diskontiranog prihoda minus dugovanja. Tržišna vrijednost - ovo je najviša moguća cijena za transakciju u određenom vremenskom periodu, na osnovu tržišnih uslova.

Ove metode su dizajnirane za strateške investitore čiji je cilj dugoročno ulaganje, koje uključuje upravljanje organizacijom i njenim poslovanjem radi postizanja specifičnih ciljeva, a što je najvažnije, povećanja vrijednosti organizacije. Investitori koji plasiraju svoje investicije na kratak period (špekulanti) obično koriste teoriju portfolio ulaganja za procjenu investicijske atraktivnosti (tehnika formiranja investicionog portfelja usmjerena na optimalan izbor sredstava na osnovu potrebnog omjera prinos/rizik), fundamentalna (predviđanje cijena korištenjem finansijskih indikatora aktivnosti kompanije i izračunavanje interne vrijednosti kompanije) i tehničke analize (predviđanje buduće vrijednosti pomoću grafikona i indikatora).

Kao glavna komponenta investicione atraktivnosti izdvaja se finansijska atraktivnost, jer finansije organizacije odražavaju glavne rezultate njenih aktivnosti. Na osnovu toga će se izvršiti analiza investicione atraktivnosti analizirane organizacije prema metodologiji finansijske i ekonomske analize, odnosno na osnovu indikatora za ocjenu finansijskog stanja, koji uključuje:

analiza strukture i dinamike imovine;

analiza strukture i dinamike dobiti;

analiza likvidnosti bilansa stanja;

analiza solventnosti;

analiza kreditne sposobnosti;

analiza poslovnih aktivnosti:

6.1) analiza prometa;

6.2) analiza prinosa na kapital.

analiza finansijske stabilnosti;

analiza vjerovatnoće stečaja.

Takođe će se uzeti u obzir eksterni i interni faktori investicione atraktivnosti, kao što su investiciona atraktivnost regiona i industrije, organizaciona i upravljačka struktura organizacije, kao i pokrivenost prodajnog tržišta.

2. OCJENA INVESTICIONE ATRAKTIVNOSTI SINTEZE INTELEKTUALNIH SISTEMA DOO

2.1 Kratak opis organizacije DOO "SIS"

Synthesis of Intelligent Systems Društvo sa ograničenom odgovornošću se odnosi na IT organizacije i specijalizirano je za razvoj web stranica i mobilnih aplikacija. Organizacija je osnovana 2015. godine na osnovu zapisnika sa sastanka osnivača, a trenutno se nalazi u Tomsku.

Svrha stvaranja Synthesis of Intelligent Systems LLC je bila postizanje maksimalnog profita uz minimalne troškove pružanjem usluga razvoja softvera.

Asortiman usluga koje pruža Synthesis of Intelligent Systems LLC:

razvoj web stranice od nule na platformi 1C-Bitrix;

razvoj web stranice pomoću predloška na platformi 1C-Bitrix;

održavanje gotovih lokacija;

završetak i unapređenje gotovih lokacija;

razvoj mobilnih aplikacija;

prodaja licenci 1C-Bitrix doo.

Glavni klijenti su pravna lica i individualni preduzetnici, postoje nalozi državnih organa.

Prema sadašnjoj klasifikaciji, analizirana organizacija se može pripisati malim preduzećima, jer je njen prosječan broj na početku 2017. godine iznosio 17 ljudi, a osnovni kapital je u potpunom vlasništvu privatnih lica.

U vezi sa nevišakom prihoda u iznosu od 112,5 miliona rubalja za prvih devet meseci prošle godine, koji ne prelazi prosečan broj zaposlenih za 2015. godinu u iznosu od 100 ljudi, rezidualna vrednost osnovnih sredstava - 150 miliona rubalja, organizacija primjenjuje pojednostavljeni sistem oporezivanja sa predmetom oporezivanja prihoda minus rashodi sa kamatnom stopom od 7%, predviđenom za to-organizacije. U skladu sa paragrafom 85 "Pravila o računovodstvu i računovodstvu u Ruskoj Federaciji", odobrenom Naredbom Ministarstva finansija Ruske Federacije od 29. jula 1998. br. 34n, mala preduzeća imaju pravo da sastavljaju računovodstvene izvještaje u smanjenom obimu (bilans stanja i bilans uspjeha). SIS doo u potpunosti primjenjuje ovo pravo.

2.2 Procjena investicione atraktivnosti organizacije

prihod od prodaje na investicionom tržištu

Analiza strukture i dinamike imovine i izvora njenog nastanka

Prva faza procjene je vertikalna (strukturna) i horizontalna (vremenska) analiza.

Horizontalna analiza je usmjerena na proučavanje stopa rasta indikatora, čime se objašnjavaju razlozi za promjenu njihove strukture, tako da predstavlja apsolutnu i relativnu promjenu indikatora tokom perioda. Vertikalna analiza je analiza strukture u poređenju sa prethodnim periodom, pomaže da se shvati koji su indikatori imali najznačajniji uticaj na indikatore.

Analiza dinamike i strukture imovine organizacije i izvora njenog formiranja prikazana je u tabeli 3.1.

Tabela 3.1 - Analiza dinamike i strukture imovine organizacije i izvori njenog formiranja

Naziv indikatora	Apsolutne vrijednosti	Relativne vrijednosti	Promjene
	2015, hiljada rubalja	2016, hiljada rubalja			U apsolutnom iznosu, hiljadu rubalja	U strukturi, %	Stopa povećanja
Materijalna dugotrajna imovina
Nematerijalna, finansijska i druga dugotrajna imovina
Gotovina i gotovinski ekvivalenti
Finansijska i druga obrtna imovina (uključujući potraživanja)
Kapital i rezerve
Dugoročne pozajmice
Ostale dugoročne obaveze
Kratkoročne pozajmice
Obveze
Ostale tekuće obaveze

Zaključci dobijeni analizom stanja imovine:

U bilansnoj aktivi dominiraju finansijska i druga obrtna imovina organizacije, iu ovom slučaju, u potpunosti se sastoje od potraživanja, koja čine 64% bilansa stanja. Udjeli ostalih sredstava su beznačajni. Udio materijalne dugotrajne imovine, odnosno osnovnih sredstava, smanjen je za 23%, vjerovatno zbog amortizacije glavne opreme. U apsolutnom iznosu, osnovna sredstva su smanjena za 78 hiljada rubalja, što je vjerovatno posljedica otuđenja osnovnih sredstava u tekućem periodu. Udio nematerijalne, finansijske i druge dugotrajne imovine, odnosno stečenih licenci, smanjen je za 4%, što ukazuje na napuštanje neznatnog softvera. Udio gotovine i gotovinskih ekvivalenata povećan je za 5%, u novčanom smislu za 238 hiljada rubalja, zbog povećanja obima pruženih usluga. U vezi sa povećanjem obima, udio finansijske i druge obrtne imovine, koju u ovom slučaju predstavljaju isključivo potraživanja, povećan je za 22%, što je obezbjeđenje odgođenih plaćanja prema kupcima, kao i nestabilna solventnost najvećeg dijela. kupaca.

Stopa rasta bilansa je iznosila 131%, što ukazuje na razvoj organizacije, ali budući da je rast uglavnom bio rezultat rasta potraživanja, iako je to pokazatelj povećanja obima pruženih usluga, generalno to je negativan pokazatelj - povlačenje sredstava iz prometa organizacije.

Zaključci dobijeni analizom izvora formiranja imovine:

U strukturi pasive bilansa preovlađuju obaveze prema dobavljačima i iznose 74%, čija stopa rasta iznosi 1192%. Rast obaveza prema dobavljačima pokazuje nesposobnost organizacije da izmiri tekuće obaveze. U izvještajnom periodu iznos dugovanja iznosio je 1550 hiljada rubalja. Učešće ostalih dugoročnih obaveza, koje predstavljaju kredite od osnivača, značajno je smanjeno za 36%, u novčanom smislu za 201 hiljadu rubalja, direktno vezano za otplatu kredita. Kratkoročne pozajmice i ostale kratkoročne obaveze koje su bile neophodne prilikom otvaranja organizacije u potpunosti su otplaćene za 10% odnosno 2%, što pozitivno karakteriše organizaciju sposobnu da izmiruje kratkoročne obaveze. smanjen za 12%, što pokazuje da je organizacija nakon otplate kratkoročnih obaveza počela da likvidira dugoročne dugove. Udio vlastitih sredstava, koji je odobreni kapital, nije se promijenio i u novčanom smislu iznosi 15 hiljada rubalja. U ukupnoj strukturi bilansa stanja, učešće sopstvenih sredstava je manje od 1%, što nesumnjivo karakteriše nestabilan finansijski položaj organizacije.

Jasno je da je dinamika strukture aktive i pasive bilansa stanja prikazana na slici 3.1.

Slika 3.1 - Dinamika strukturne imovine i obaveza za 2015-2016.

Analiza strukture i dinamike rezultata performansi

Prilikom analize rezultata rada, vrši se i vertikalna i horizontalna analiza. Rezultati analize pokazuju od kojih pokazatelja se formira profit, dinamiku pokazatelja i njihov uticaj na neto profit organizacije. Analiza dinamike i strukture dobiti data je u tabeli 3.2.

Tabela 3.2. - Analiza dinamike i strukture dobiti

Ime indikatori			Devijacija	prihod u Prošle godine	u % prihoda u izvještavanju	Devijacija
Troškovi za redovne aktivnosti
Procenat koji treba platiti
Drugi prihodi
ostali troškovi
Porezi na dohodak (prihodi)
Neto prihod (gubitak)

Zaključak iz analize: Najznačajniji uticaj na dobit imaju rashodi za redovne aktivnosti, koji su u 2016. godini porasli za 3937 hiljada rubalja. U 2016. godini pojavili su se ostali rashodi, čiji je iznos iznosio 73 hiljade rubalja. i uključuje troškove održavanja bankovnog računa. Prihod u 2016. povećan je za 4.731 hiljadu rubalja. i iznosio je 7535 hiljada rubalja, što karakteriše razvoj poslovanja. Shodno tome, neto dobit je takođe porasla u 2016. za 721 hiljadu rubalja. i iznosio je 1100 hiljada rubalja.

Dinamika pokazatelja profita prikazana je na slici 3.2.

Slika 3.2 - Dinamika pokazatelja profita

Analiza likvidnosti bilansa

Likvidnost organizacije je ekonomski termin koji se odnosi na sposobnost imovine da se brzo proda po cijeni bliskoj tržišnoj.

U zavisnosti od stepena likvidnosti, imovina organizacije se deli u sledeće grupe:

A1 = najlikvidnija sredstva = gotovina + kratkoročna finansijska ulaganja

A2 = utrživa imovina = potraživanja

A3 = sredstva koja se sporo kreću = zalihe + dugoročna potraživanja + PDV + ostala obrtna imovina

A4 = teško prodava imovina = dugotrajna imovina

Obaveze stanja grupisane su prema stepenu hitnosti plaćanja:

P1 = najhitnije obaveze = dugovanja

P2 = kratkoročne obaveze = kratkoročni zajmovi i krediti + dugovi učesnicima za isplatu prihoda + ostale kratkoročne obaveze

P3 = dugoročne obveze = dugoročne obveze + odgođeni prihodi + rezerve za buduće troškove

P4= stalne \ stabilne obaveze \u003d kapital i rezerve

Bilans se smatra apsolutno likvidnim ako se ostvare sljedeći odnosi:

A1> P1; A2> P2; A3 > P3; A4< П4.

Poređenje ovih grupa sredstava i obaveza prikazano je u tabeli 3.3.

Tabela 3.3 - Komparativna analiza imovine i obaveza organizacije

Na osnovu uporedne analize mogu se izvesti sljedeći zaključci:

organizacija ne može otplatiti najhitnije obaveze uz pomoć apsolutno likvidnih sredstava;

organizacija ne može otplaćivati ​​dugoročne kredite sa sporim sredstvima;

organizacija nema visok stepen solventnosti i ne može da otplaćuje različite vrste obaveza relevantnom imovinom.

Pošto omjeri nisu ispunjeni, bilans se smatra nelikvidnim, tj. organizacija nije u stanju da ispuni svoje obaveze.

Analiza solventnosti

Solventnost organizacije je sposobnost privrednog subjekta da u potpunosti izmiri svoje obaveze. Solventnost je jedna od ključnih karakteristika održivog finansijskog položaja organizacije.

Solventnost organizacije sa pozicije likvidnosti sredstava analizira se pomoću posebnih finansijskih pokazatelja - pokazatelja likvidnosti:

opšti indikator likvidnosti - pokazuje sposobnost organizacije da u potpunosti isplati svoje obaveze svim vrstama sredstava;

koeficijent apsolutne likvidnosti; odražava sposobnost organizacije da uz pomoć visokolikvidnih sredstava isplati svoje kratkoročne obaveze. (izračunato kao odnos gotovine i kratkoročnih finansijskih ulaganja prema kratkoročnim obavezama);

koeficijent brze likvidnosti -- pokazuje mogućnost otplate uz pomoć brzo likvidnih i visokolikvidnih sredstava svojih kratkoročnih obaveza (izračunato kao odnos visokolikvidnih obrtnih sredstava prema kratkoročnim obavezama);

koeficijent tekuće likvidnosti – odražava sposobnost organizacije da izmiruje svoje tekuće obaveze uz pomoć obrtnih sredstava. (izračunato kao odnos obrtne imovine i kratkoročnih obaveza);

faktor manevarske sposobnosti funkcionalnog kapitala; Koeficijent manevarske sposobnosti pokazuje koliki je dio funkcionalnog kapitala imobiliziran u zalihama i dugoročnim potraživanjima;

udio obrtnog kapitala u imovini - karakteriše prisustvo obrtnog kapitala u imovini organizacije;

koeficijent obezbeđenja sopstvenim sredstvima - odražava stepen korišćenja od strane organizacije sopstvenih obrtnih sredstava; prikazuje udio obrtne imovine preduzeća koja se finansira iz vlastitih sredstava organizacije.

Izračun pokazatelja solventnosti prikazan je u tabeli 3.4.

Tabela 3.4 - Analiza solventnosti organizacije

Indikatori	Simbol		Vrijednost indikatora	Promjena
Opšti koeficijent likvidnosti		(A1+0,5A2+0,3A3)/(P1+0,5P2+0,3P3);
Koeficijent apsolutne likvidnosti
Koeficijent brze likvidnosti		(A1 + A2) / (P1 + P2)
Koeficijent tekuće likvidnosti		(A1 + A2 + A3) / (P1 + P2)
Koeficijent manevarske sposobnosti operativnog kapitala		A3 / ((A1 + A2 + A3) - (P1 + P2))	smanjenje indikatora
Udio obrtnog kapitala u imovini		(A1+A2+A3) / Ukupno stanje
Omjer kapitala		(P4 - A4) / (A1 + A2 + A3)

Zaključak iz analize: Ukupan koeficijent likvidnosti u 2016. godini je smanjen i iznosi 0,59, što pokazuje da nivo likvidnosti organizacije nije optimalan. Koeficijent apsolutne likvidnosti smanjen je za 0,32 i iznosio je 0,16, što ukazuje da iznos gotovine može pokriti samo 16% obaveza preduzeća, što nije dovoljno za održavanje normalnog nivoa likvidnosti organizacije. Koeficijent brze likvidnosti iznosio je 1,07, što je nešto više od norme i ukazuje na mogućnost brze otplate dugova u srednjem roku. To znači da je SIS doo u mogućnosti da povlači sredstva iz opticaja i plaća kratkoročne obaveze prosječnom brzinom. Koeficijent tekuće likvidnosti iznosio je 1,07 u 2016. godini, što ukazuje na nisku solventnost. Koeficijent manevarske sposobnosti funkcionalnog ima nultu vrijednost zbog nedostatka sredstava koja se sporo kreću u organizaciji. Učešće obrtnih sredstava povećano je za 0,27 i iznosilo je 0,8, što je pozitivan faktor i pokazuje povećanje likvidnosti bilansa stanja. Koeficijent sigurnosti ima negativnu vrijednost, ali je u dinamici pozitivan, u 2016. godini iznosio je -0,25, što pokazuje da se obrtna sredstva finansiraju pozajmljenim sredstvima organizacije, budući da je vrijednost koeficijenta manja od 0,1, a koeficijent tekuće likvidnosti je manje od 2, onda je organizacija nesolventna.

Analiza kreditne sposobnosti

Koncept solventnosti organizacije usko je povezan sa kreditnom sposobnošću. Kreditna sposobnost odražava, u većoj mjeri, otplatu obaveza uz pomoć srednjoročne i kratkoročne imovine organizacije, isključujući osnovna sredstva.

Glavni pokazatelji solventnosti su:

odnos obima prodaje i neto obrtne imovine;

Neto obrtna sredstva su obrtna imovina minus kratkoročni dugovi organizacije. Odnos obima prodaje i neto obrtne imovine pokazuje efikasnost korišćenja obrtnih sredstava.

odnos obima prodaje i kapitala;

odnos kratkoročnog duga i kapitala;

odnos potraživanja i prihoda od prodaje.

Obračun pokazatelja kreditne sposobnosti prikazan je u tabeli 3.5.

Tabela 3.5 - Analiza indikatora kreditne sposobnosti

Indikatori			Apsolutno odstupanje
Obrtna sredstva, hiljada rubalja
Kratkoročno pozajmljena sredstva hilj.
Prihod hiljada rubalja
Vlasnički kapital hiljada rubalja.
Potraživanja hiljada rubalja
Neto obrtna sredstva u hilj. rub.
Indikatori:
Odnos obima prodaje i neto obrtne imovine
Odnos obima prodaje i kapitala
Odnos kratkoročnog duga i kapitala
Odnos potraživanja i prihoda od prodaje

Na osnovu analize možemo izvesti sljedeće zaključke: Koeficijent efikasnosti korišćenja obrtnih sredstava u 2016. godini u odnosu na 2015. godinu povećan je za 53,92, što pokazuje efikasnost korišćenja obrtnih sredstava. Odnos obima prodaje i kapitala iznosio je 502,33, što je rezultat naglog povećanja prihoda. Odnos kratkoročnog duga prema sopstvenom kapitalu povećan je za 88,53 i iznosi 103,33, što ukazuje na visoko učešće kratkoročnog duga u kapitalu i nemogućnost organizacije da izmiruje svoje obaveze. Odnos potraživanja i prodaje povećan je za 0,04 na 0,18, što se može posmatrati kao znak pogoršanja kreditne sposobnosti jer se dugovi kupaca sporije monetizuju.

Analiza indikatora poslovne aktivnosti

Sljedeći korak je analiza pokazatelja poslovne aktivnosti.

Analiza poslovne aktivnosti omogućava da se izvuče zaključak o efikasnosti organizacije. Pokazatelji poslovne aktivnosti se odnose na stopu obrta sredstava: što je obrt brži, to su manji polufiksni troškovi po prometu, što znači da je veća finansijska efikasnost organizacije.

Analiza poslovne aktivnosti se, po pravilu, sprovodi na dva nivoa: kvalitativnom (širina prodajnih tržišta, poslovni ugled organizacije i njenih kupaca, konkurentnost itd.) i kvantitativnim pokazateljima. Istovremeno, analiza kvantitativnih pokazatelja se sastoji od dvije faze: analize prometa (vlastiti kapital, obrtna sredstva, potraživanja i obaveze) i rentabilnosti.

Analiza obrta sredstava

Ključni pokazatelji prometa uključuju:

omjer povrata na kapital - pokazuje koliko rub. prihod pada na 1 rub. prosječan iznos uloženog sopstvenog kapitala;

kapitalna produktivnost osnovnih sredstava - karakteriše iznos prihoda od prodaje koji se može pripisati rublji osnovnih sredstava;

koeficijent povrata nematerijalne imovine – odražava efektivnost korišćenja nematerijalne imovine. Prikazuje iznos prihoda od prodaje u rubljama po 1 rublji prosječnog iznosa nematerijalne imovine, kao i broj prometa za period;

koeficijent ukupnog obrta sredstava - pokazuje koliko je novčanih jedinica prodatih proizvoda donela svaka novčana jedinica imovine;

koeficijent obrta obrtnih sredstava (obrtna sredstva) – odražava efikasnost korišćenja obrtnih sredstava. Prikazuje iznos prihoda od prodaje u rubljama po 1 rublji prosječnog iznosa obrtnih sredstava, kao i broj prometa za period;

koeficijent obrta gotovine - pokazuje period obrta gotovine;

koeficijent obrta zaliha - pokazuje koliko je puta tokom perioda istraživanja organizacija koristila prosječan raspoloživi saldo zaliha;

Koeficijent obrta potraživanja - pokazuje broj primljenih uplata od kupaca za određeni period u visini prosječne cijene potraživanja. Dospijeće potraživanja - pokazuje koliko dana u prosjeku se otplaćuju potraživanja organizacije;

Koeficijent obrta obaveza prema dobavljačima - pokazuje koliko je puta kompanija otplatila prosječnu vrijednost svojih obaveza prema dobavljačima. Ročnost obaveza prema dobavljačima - pokazuje prosečan period otplate dugova organizacije za tekuće obaveze;

radni ciklus odražava vremenski period od trenutka kada materijal stigne u skladište do trenutka kada kupac primi uplatu za proizvode;

Finansijski ciklus pokazuje dužinu vremena od trenutka plaćanja materijala dobavljačima do prijema novca od kupaca za isporučene proizvode.

Obračun stopa prometa prikazan je u tabeli 3.6.

Tabela 3.6 - Analiza prometa

Indikatori	Uslovno oznaka	Algoritam proračuna			Promjena
Nastavak tabele 3.6
Broj dana u izvještajnoj godini
Prosječni trošak vlastitog kapitala, hiljada rubalja		(SKng+SKkg)/2
Prosječna cijena osnovnih sredstava, hiljada rubalja		(OSNG+OSCG)/2
Prosječna cijena nematerijalne imovine, hiljada rubalja		(Nmang+Nmakg)/2
Prosječna dugovanja dug, hiljada rubalja		(KZng+KZkg)/2
prosječna cijena imovina, hiljada rubalja		(Ang+Akg)/2
Prosječna cijena struje imovina, hiljada rubalja		(Aobng+ Aobkg)/2
Uključujući:
Gotovina, hiljada rubalja		(DSng+DSkg)/2
Rezerve, hiljade rubalja		(Zng+Zkg)/2
Potraživanja, hiljada rubalja		(DZng+DZkg)/2
Procijenjeni koeficijenti:
Omjer prinosa na kapital
povrat na imovinu
Koeficijent povrata nematerijalne imovine
Koeficijent obrta sredstava
Koeficijent obrta obrtne imovine
Koeficijent promet zaliha
Koeficijent obračun obaveza
Vrijeme obrade, dani:
obrtna sredstva
Novac
Potraživanja
dugovanja		D/kobred
Trajanje radni ciklus		lok. zap + ekst. Deb
Trajanje finansijski ciklus		D. pr.c. + Add.deb-Add. Vjerovanje

Na osnovu podataka mogu se izvesti sljedeći zaključci: Ukupan koeficijent obrta sredstava u 2016. u odnosu na 2015. godinu smanjen je za 1,18, što pokazuje smanjenje efikasnosti korištenja svih raspoloživih resursa, bez obzira na izvore njihovog finansiranja (za svaku rublju od imovine, ima 5,04 rublje prodatih proizvoda). Koeficijent obrta obrtnih sredstava u 2016. godini smanjen je za 4,75, što ukazuje na smanjenje efikasnosti upotrebe obrtnih sredstava u organizaciji (za svaku rublju obrtnih sredstava dolazi 7,04 rubalja prodatih proizvoda). Koeficijent povrata nematerijalne imovine povećan je za 0,64, što pokazuje efikasnost korišćenja nematerijalne imovine (na svaku rublju obrtnih sredstava otpada 49,41 rubalja prodatih proizvoda). Povrat na sredstva u 2016. godini povećan je za 9,63, što je dokaz boljeg korišćenja osnovnih proizvodnih sredstava (na svaku rublju obrtnih sredstava dolazi 27,60 rubalja prodatih proizvoda). Prinos na kapital je povećan za 128,47, što je ostvareno povećanjem prihoda od prodaje, takođe zbog velikog udjela dobiti ostvarene korištenjem pozajmljenih sredstava, dugoročno može negativno uticati na finansijsku stabilnost. Koeficijent obrta zaliha se ne obračunava zbog njihovog odsustva. Koeficijent obrta gotovine je povećan za 4 dana, što ukazuje na racionalnu organizaciju rada preduzeća. Koeficijent obrta potraživanja je smanjen za 6,07 i shodno tome je period obrta povećan za 17 dana, što ukazuje na sporiju otplatu potraživanja. Koeficijent obrta obaveza prema dobavljačima smanjen je za 37,71 i shodno tome je period obrta povećan za 33 dana, što ukazuje na usporavanje otplate obaveza prema dobavljačima.

Trajanje radnog ciklusa je povećano za 17 dana, što je povezano sa povećanjem perioda prometa potraživanja, tj. broj dana potrebnih za transformaciju sirovina i materijala u gotovinu postao je 41 dan.

Trajanje finansijskog ciklusa je smanjeno za 16 dana, zbog povećanja trajanja perioda prometa potraživanja i obaveza, tj. broj dana između otplate obaveza prema dobavljačima i potraživanja je 1 dan.

Analiza profitabilnosti

U širem smislu te riječi, pojam profitabilnosti znači profitabilnost, profitabilnost. Organizacija se smatra profitabilnom ako rezultati od prodaje proizvoda pokrivaju troškove proizvodnje i, osim toga, formiraju iznos dobiti dovoljan za normalno funkcioniranje organizacije.

Ekonomska suština rentabilnosti može se otkriti samo kroz karakteristike sistema indikatora. Njihovo opšte značenje je u određivanju visine dobiti od jedne rublje uloženog kapitala.

Glavni pokazatelji profitabilnosti su:

povrat na imovinu (ekonomska profitabilnost) - pokazuje iznos neto dobiti koji se može pripisati svakoj novčanoj jedinici uloženoj u imovinu kompanije, odražava efikasnost korišćenja sredstava organizacije.

2) prinos na kapital - pokazuje iznos neto dobiti za svaku troškovnu jedinicu kapitala u vlasništvu vlasnika preduzeća.

3) povrat od prodaje - pokazuje iznos neto dobiti organizacije od svake rublje prodatih proizvoda.

4) profitabilnost proizvodnje - pokazuje iznos dobiti organizacije od svake rublje utrošene na proizvodnju i prodaju proizvoda.

5) prinos na uloženi kapital - pokazuje odnos dobiti i ulaganja u cilju ostvarivanja ovog profita. Investicije se smatraju zbirom sopstvenog kapitala i dugoročno pozajmljenih sredstava.

Proračun pokazatelja rentabilnosti kapitala prikazan je u tabeli 3.7.

Tabela 3.7 - Analiza povrata na kapital

Indikatori	Uslovno oznaka	Algoritam proračuna			Apsolutna promjena
Prihod (neto) od prodaje robe, proizvoda, radova, usluga, hiljada rubalja.
Troškovi prodaje robe, proizvoda, radovi, usluge (uključujući komercijalne i administrativne troškove), hiljada rubalja
Dobit od prodaje, hiljada rubalja
Neto dobit, hiljada rubalja
Vrijednost imovine, hiljada rubalja		(Ang+Akg)/2
Vlastiti kapital, hiljada rubalja		(Skng+SKkg)/2
Dugoročne obaveze, hiljada rubalja		(Dong+Docg)/2
Pokazatelji profitabilnosti:
Povrat na imovinu
Povrat na kapital
Povrat na uloženi kapital		PR/ (sk+to)
Profitabilnost prodaje
Profitabilnost proizvodnje

Povrat od prodaje u 2016. godini iznosio je 0,15, tj. svaka rublja primljenog prihoda sadržavala je 15 kopejki neto dobiti, ovaj pokazatelj je porastao za 0,01, što ukazuje na blagi porast potražnje za pruženim uslugama. Profitabilnost proizvodnje u 2016. godini iznosila je 0,18, tj. svaka rublja potrošena na pružanje usluga počela je donositi neto profit od 18 kopejki. Povrat na sredstva u 2016. godini smanjen je za 0,1 i iznosio je 0,74, tj. svaka rublja imovine počela je stvarati profit od 74 kopejke. Prinos na kapital je povećan za 23,47 i iznosi 74, što je povezano sa povećanjem dobiti i povećanjem pozajmljenog kapitala. Prinos na uloženi kapital je povećan za 0,7 i iznosi 1,87, tj. svaka rublja ulaganja počela je stvarati profit od 1,87 rubalja.

Analiza finansijske stabilnosti

Finansijska stabilnost je sposobnost organizacije da održi svoje postojanje i nesmetan rad, zahvaljujući dostupnosti određenih slobodnih sredstava i ravnoteži finansijskih tokova. Finansijska stabilnost znači da će organizacija biti solventna na dugi rok.

Slični dokumenti

Suština i klasifikacija izvora finansiranja investicija. Metode za analizu investicione atraktivnosti preduzeća. Karakteristike glavnih pokazatelja učinka DD "Ruska gorivna kompanija", procena investicione atraktivnosti.

seminarski rad, dodan 23.09.2014


Ciljevi i subjekti procjene investicione atraktivnosti organizacije. Opšti opis LLC "Monopoly +", izgledi i izvori njegovog razvoja. Razvoj i evaluacija efektivnosti mjera za povećanje investicione atraktivnosti preduzeća.

rad, dodato 11.07.2015


Pristupi proceni investicione atraktivnosti preduzeća. Stanje hemijske industrije u Rusiji. Opće karakteristike poduzeća CJSC Sibur-Khimprom. Procjena rizika projekta. Analiza dinamike sastava i strukture izvora formiranja imovine.

disertacije, dodato 15.03.2014


Glavne metode za procjenu investicione atraktivnosti opštine koje se koriste u Rusiji i inostranstvu. Analiza situacije općinskog okruga Tarnogsky, procjena njegove investicione atraktivnosti, načini i načini njegovog unapređenja.

rad, dodato 09.11.2016


Koncept, praćenje i metodološki pristupi analizi investicione atraktivnosti preduzeća. Karakteristike, finansijska analiza i analiza investicione atraktivnosti OAO "Lukoil". Načini povećanja investicione atraktivnosti preduzeća.

seminarski rad, dodan 28.05.2010


Procjena investicione atraktivnosti preduzeća. Analiza sistema indikatora investicione atraktivnosti emisione organizacije i njihovog značaja za donošenje odluka o investiranju. Vrste ciljeva investitora prilikom ulaganja u finansijska sredstva.

test, dodano 21.06.2012


Organizacione i ekonomske karakteristike savremenog ruskog preduzeća. Analiza finansijskog stanja organizacije. Upravljanje rizicima preduzeća u sistemu povećanja investicione atraktivnosti. Procjena ekonomske aktivnosti kompanije.

disertacije, dodato 25.05.2015


Ekonomska suština i finansijski potencijal preduzeća, metodologija za njegovu procenu. Odnos finansijske i investicione atraktivnosti organizacije. Analiza imovinskog stanja OJSC "Neftekamskneftekhim" i pravci za unapređenje njegovih aktivnosti.

teza, dodana 24.11.2010


Metodološki pristupi analizi investicione atraktivnosti i faktori koji je određuju. Algoritam za praćenje investicione atraktivnosti preduzeća. Analiza likvidnosti i solventnosti na primeru preduzeća OAO "Lukoil".

seminarski rad, dodan 14.04.2015


Suština i kriteriji atraktivnosti ulaganja. Uloga investicija u društveno-ekonomskom razvoju opštine. Problemi i izgledi za razvoj investicione atraktivnosti opštine na primeru grada Krasnodara.