Síntesis de sistemas inteligentes. Problemas modernos de la ciencia y la educación.

480 rublos. | 150 grivnas | $7.5 ", MOUSEOFF, FGCOLOR, "#FFFFCC",BGCOLOR, "#393939");" onMouseOut="return nd();"> Disertación - 480 RUR, entrega 10 minutos, las 24 horas, los siete días de la semana y festivos

Sitnikov Mijaíl Serguéievich. Análisis y síntesis de sistemas de control automático inteligentes con controladores difusos: disertación... Candidato de Ciencias Técnicas: 13.05.01 / Sitnikov Mikhail Sergeevich; [Lugar de protección: Moscú. estado Instituto de Ingeniería de Radio, Electrónica y Automatización] - Moscú, 2008. - 227 p.: ill. RSL OD, 61 08-5/1454

Introducción

CAPÍTULO 1. Áreas de aplicación y métodos de investigación de los sistemas de control automático inteligentes con controladores difusos 14

1.1. Resumen de áreas de aplicación de ISAU con HP 14

1.2. Problemas de investigar ISAU con HP 24

1.3. Estudio de la influencia de los principales parámetros HP sobre la naturaleza de las transformaciones no lineales 28

1.3.1 La influencia de la forma y ubicación relativa de las funciones de pertenencia de términos individuales sobre la naturaleza de las transformaciones no lineales en el modelo difuso de Mamdani 35

1.3.2 Influencia del orden de las relaciones entre los términos de entrada y salida en la naturaleza de las transformaciones no lineales en el modelo difuso de Mamdani 41

1.4. Capítulo 43 Conclusiones

CAPÍTULO 2. Análisis y síntesis de sistemas de control automático inteligentes basados ​​en el método del balance armónico 45

2.1. Estudio de ISAU mediante el método del equilibrio armónico 46

2.2. Evaluación de calidad indirecta 73

2.3. La influencia de los parámetros del controlador difuso en EKKU 81

2.4. Métodos de investigación y síntesis de ISAU con HP basados ​​​​en el método.

equilibrio armónico 90

2.5. Capítulo 98 Conclusiones

CAPÍTULO 3. Estudio de los sistemas de control automático inteligentes basados ​​en criterios de estabilidad absoluta 99

3.1. Estudio de estabilidad absoluta de ISAU con HP 99

3.2. Estudio de la estabilidad absoluta de un sistema de control automático con varias no linealidades, 100

3.3. Estudio de la estabilidad absoluta de la posición de equilibrio de un sistema de control automatizado con controlador difuso del primer tipo 105

3.4. Estudio de la estabilidad absoluta de procesos en un sistema de control automatizado con controlador difuso del primer tipo; 119

3.5. Estudio de la influencia de los parámetros del controlador difuso en la estabilidad absoluta del sistema de control automatizado ". 124

3.6. Evaluaciones indirectas de la calidad de la regulación ISAU basadas en el criterio de estabilidad absoluta de los procesos 137

3.7. Capítulo 139 Conclusiones

CAPÍTULO 4. Síntesis automatizada de controladores difusos basados ​​en algoritmos genéticos 141

4.1. Revisión de métodos de síntesis automatizados 141.

4.2. Uso de algoritmos genéticos para resolver problemas de automatización de síntesis y sintonización de controladores difusos 144

4.3. Algoritmos de síntesis de sistemas de control automatizados con HP 151

4.4. Metodología de síntesis y tuning automatizado HP 155

4.5. Capítulo 167 Conclusiones

CAPÍTULO 5. Implementación software y hardware de métodos de análisis y síntesis de sistemas de control automático inteligentes con controladores difusos 169

5.1. Paquete de software para análisis y síntesis de ISAU con HP 170

5.2. Implementación de hardware de un sistema de control de accionamiento eléctrico 177.

5.3. Síntesis de HP ISAU para motor DC 180

5.4. Estudios experimentales 190

5.5. Capítulo 199 Conclusiones

Referencias 203

Apéndice 211

Introducción a la obra.

El uso de tecnologías inteligentes proporciona soluciones a una amplia gama de problemas de control adaptativo en condiciones de incertidumbre. Al mismo tiempo, el software y el hardware de dichos sistemas resultan sencillos y fiables, lo que garantiza un alto control de calidad. La apertura de tales tecnologías permite la integración de mecanismos de predicción de eventos, la generalización de la experiencia acumulada, algoritmos de autoaprendizaje y autodiagnóstico, ampliando así significativamente la gama de capacidades funcionales de los sistemas inteligentes. La presencia de una interfaz clara hombre-máquina confiere a los sistemas inteligentes cualidades fundamentalmente nuevas que pueden simplificar significativamente las etapas de aprendizaje y configuración de tareas.

Una de las tecnologías inteligentes comunes que se ha utilizado ampliamente y ha demostrado ser una herramienta matemática conveniente y poderosa es el aparato de lógica difusa (FL). La teoría de conjuntos difusos y la lógica basada en ella permiten describir categorías, representaciones y conocimientos imprecisos, operar con ellos y sacar conclusiones y conclusiones apropiadas. La presencia de tales oportunidades para formar modelos de diversos objetos, procesos y fenómenos a nivel conceptual cualitativo determinó el interés en organizar el control inteligente basado en el uso de este aparato.

Los resultados de estudios teóricos y experimentales muestran que el uso de la tecnología NL permite crear reguladores de alta velocidad altamente eficientes para una amplia clase de sistemas técnicos utilizados en electrodomésticos industriales, militares y domésticos, con un alto grado de adaptabilidad, confiabilidad y Calidad de funcionamiento en condiciones de perturbaciones aleatorias e incertidumbre de carga externa.

Hoy en día, este aparato se considera una de las herramientas más prometedoras para describir casos especiales y no estándar que surgen durante el funcionamiento del sistema. La peculiaridad de la representación "difusa" del conocimiento, así como el número ilimitado de variables de entrada y salida y el número de reglas integradas para el comportamiento del sistema, permiten utilizar esta tecnología para formar casi cualquier ley de control, es decir, construir un nuevo tipo de regulador no lineal, que distingue la tecnología NL de otras.

Al controlador implementado con esta tecnología lo llamaremos difuso (HP). En el caso general, HP es un convertidor no lineal dependiente de la frecuencia, lo que naturalmente plantea una serie de problemas asociados con el estudio de la estabilidad y la calidad del control de los sistemas de control automático inteligentes (AICS) con dichos controladores.

Los problemas más urgentes que requieren soluciones y garantizan un uso más amplio de HP en la práctica de la ingeniería son:

Estudio de las características de la transformación no lineal en HP;

Desarrollo de métodos de ingeniería para estudiar la estabilidad y calidad del control de ISAU con HP;

Desarrollo de técnicas de sintonización y síntesis de HP;

Creación de herramientas para automatizar el procedimiento de configuración de HP.

El tema de la investigación son las transformaciones no lineales implementadas en HP, los procesos dinámicos en sistemas de control automatizados con HP, la estabilidad y calidad de control de los sistemas de control automático inteligentes.

El objeto de la investigación son los sistemas inteligentes de control automático con controladores difusos.

objetivo del trabajo

Desarrollo de herramientas algorítmicas, software y hardware para la investigación y síntesis de sistemas de control automatizados de alta calidad con HP. Para lograr este objetivo se deben resolver las siguientes tareas:

1. Investigar las características de la influencia de los parámetros de HP: número, tipo de funciones de membresía (MF) y base de reglas de producción (BP) sobre la naturaleza de la transformación no lineal que realiza.

2. Basado en métodos conocidos en TAU, desarrollar modelos matemáticos y las correspondientes técnicas de ingeniería para el estudio de procesos periódicos, estabilidad absoluta y calidad de sistemas de control automatizados con HP.

3. Desarrollar métodos para sintetizar parámetros de HP basados ​​en indicadores de calidad dados del sistema de control automatizado.

4. Desarrollar un algoritmo de síntesis y ajuste automatizado de parámetros HP para garantizar la estabilidad y los indicadores de calidad requeridos del sistema de control automatizado.

5. Desarrollar un complejo de software y hardware para diseñar un sistema de control automatizado con HP.

Los métodos de investigación de este trabajo se basan en la teoría del control automático, la teoría de sistemas no lineales, métodos de modelado matemático y de simulación, métodos gráfico-analíticos para la resolución de problemas, la teoría de la lógica difusa, la teoría de la optimización y la teoría de los algoritmos genéticos. .

La validez y confiabilidad de las declaraciones, conclusiones y recomendaciones científicas se confirman mediante cálculos teóricos, así como los resultados de modelos numéricos y los resultados de estudios experimentales. Los resultados del modelado en el entorno Matlab, los estudios experimentales del sistema de control en el entorno Simulink y del complejo hardware-software para el diseño de ISAU confirman plenamente las disposiciones teóricas y recomendaciones del trabajo de tesis y permiten su uso en el diseño de verdadero ISAU. Principales disposiciones presentadas para la defensa.

1. Resultados de un estudio de las características de la influencia de los parámetros HP (número, tipo de FP y BP) sobre la naturaleza de sus transformaciones no lineales.

2. Modelo matemático para el estudio de oscilaciones periódicas y control de calidad en sistemas de control automatizados con HP basado en el método del balance armónico.

3. Criterios para la estabilidad absoluta de los procesos y la posición de equilibrio del sistema de control automatizado con HP.

4. Métodos de ingeniería para el estudio de oscilaciones periódicas, evaluación indirecta de la calidad del control y estabilidad absoluta de sistemas de control automatizados con HP.

5. Método de síntesis de sistemas de control automatizados HP con una determinada calidad de control.

6. Algoritmo de síntesis y ajuste automatizado de parámetros HP mediante algoritmos genéticos.

7. Complejo de hardware y software para el diseño de ISAU con HP. novedad científica

1. Se fundamenta la dependencia de las características de la transformación HP no lineal de los parámetros de los cálculos difusos (tipo y ubicación de las funciones de membresía, base de las reglas de producción).

2. Se han desarrollado modelos matemáticos que permiten utilizar el método del balance armónico para estudiar las oscilaciones periódicas y la calidad del control del sistema de control automático.

3. Se han desarrollado criterios para la estabilidad absoluta de los procesos y la posición de equilibrio en un sistema de control automatizado con HP.

4. Sobre la base de algoritmos genéticos se ha resuelto el problema de la síntesis y ajuste automatizado de los parámetros HP, teniendo en cuenta la calidad requerida del control ISAU.

Valor práctico

1. Se han desarrollado métodos de ingeniería convenientes para estudiar las oscilaciones periódicas y evaluar indirectamente la calidad del control de los sistemas de control automatizados con HP basados ​​​​en el método del equilibrio armónico.

2. Se han desarrollado métodos de ingeniería convenientes para estudiar la estabilidad absoluta de los procesos y la posición de equilibrio en sistemas de control automatizados con HP.

3. Se ha desarrollado una metodología de síntesis y ajuste automatizado de parámetros HP, teniendo en cuenta las áreas de estabilidad y calidad del sistema de control automatizado.

4. Se ha creado un complejo de hardware y software para la investigación y diseño de ISAU con HP.

5. Los resultados del trabajo de tesis se utilizaron en el proyecto de investigación "Latilus-2", realizado por encargo del SPP en el Presidium de la Academia de Ciencias de Rusia, "Investigación exploratoria y desarrollo de métodos inteligentes para el control preciso de actuadores de armas y equipos militares prometedores”. En particular, se ha demostrado que el uso de HP, que implementa una ley de control no lineal, puede mejorar significativamente la calidad del control de los actuadores de nuevos modelos de equipo militar (el rendimiento aumenta de 2 a 3 veces, el exceso se reduce en un 20% ). El error de control causado por la carga se puede reducir varias veces.

Se proponen métodos analíticos gráficos convenientes para el análisis y síntesis de sistemas de control automatizados con HP para actuadores y modelos prometedores de equipos militares.

6. Los resultados del trabajo de tesis se utilizaron para realizar trabajos subvencionados por la Fundación Rusa para la Investigación Básica:

2005-2006, proyecto número 05-08-33554-a “Desarrollo de modelos matemáticos y métodos de equilibrio armónico para el estudio de procesos periódicos y calidad de control en sistemas difusos”.

2008-2010, proyecto número 08-08-00343-a “Síntesis automatizada de controladores difusos basados ​​en algoritmos genéticos”.

Aprobación del trabajo. Las principales disposiciones del trabajo fueron discutidas y presentadas en una conferencia sobre robótica en memoria del académico E.P. Popov (MSTU que lleva el nombre de N.E. Bauman 2008), en los seminarios científicos y técnicos internacionales XIV y XV “Tecnologías modernas en problemas de control, automatización y procesamiento de información” (Alushta 2006-2007), en la XV Escuela Internacional de Estudiantes -seminario "Nuevo Tecnologías de la información" (Sudak 2006), en la I Conferencia científica de toda Rusia de estudiantes y estudiantes de posgrado "Robótica, mecatrónica y sistemas inteligentes" (Taganrog 2005), en el Concurso de revisión de creatividad científica y técnica de estudiantes de toda Rusia Instituciones de educación superior " EUREKA-2005" (Novocherkassk 2005), en la conferencia científica y práctica "Tecnologías de la información modernas" en gestión y educación. (Voskhod) Moscú 2006

Publicaciones

Los principales resultados del trabajo de tesis se publicaron en 8 trabajos impresos, incluido un artículo en una revista de la lista de la Comisión Superior de Certificación y una monografía.

En el primer capítulo, a partir de una revisión de las áreas de aplicación de los sistemas HP, se muestra su uso generalizado en diversos campos de la ciencia y la tecnología. Se muestran una serie de ventajas, incluida una gestión de alta calidad, eficiencia y funcionalidad.

Al mismo tiempo, se demuestra que hoy en día no existen métodos y técnicas convenientes para la práctica de la ingeniería que permitan un ciclo completo de análisis y síntesis de sistemas de control automatizados con HP.

El capítulo examina las características de la influencia de los parámetros HP (número, tipo de FP y BP) en la naturaleza de su transformación no lineal entre las señales en la entrada y salida. La investigación realizada, por un lado, es una base necesaria para la aplicación adecuada de los métodos de estudio de sistemas no lineales al estudio de sistemas de control automatizados con HP y, en particular, el método del equilibrio armónico y los criterios de estabilidad absoluta, y por por otro lado, resolver el problema de sintetizar sistemas de control automatizados con propiedades dadas sólo es posible si se comprende la dependencia de la transformación no lineal de la configuración de HP.

Con base en la investigación realizada se justifican los objetivos del trabajo de tesis.

En el segundo capítulo se desarrollan modelos matemáticos que permiten estudiar oscilaciones periódicas en un sistema de control automatizado con HP utilizando el método del balance armónico. También se fundamenta la posibilidad de evaluar indirectamente la calidad de los sistemas de control automatizados con HP mediante el método del balance armónico basado en el índice de oscilación y se desarrolla una metodología adecuada.

Se ha solucionado el problema de sintetizar un sistema de control automatizado con HP con indicadores de calidad específicos basado en el método del balance armónico.

El capítulo explora y muestra la influencia de la forma de las funciones de membresía y la ubicación relativa de los términos, así como la influencia de las reglas de producción en la naturaleza de HP ECC.

Los resultados de los estudios experimentales en modelos informáticos confirmaron la idoneidad de los métodos desarrollados para el análisis y síntesis de sistemas de control automatizados con HP basados ​​en el método del equilibrio armónico.

En el tercer capítulo se desarrollan modelos matemáticos que permiten transformar la estructura de un sistema de control automatizado con HP del primer tipo a la estructura de un sistema de control automático multicircuito no lineal. Teniendo en cuenta la naturaleza de las transformaciones HP no lineales, basándose en los criterios de estabilidad absoluta de los procesos y la posición de equilibrio para sistemas con varias no linealidades, se han desarrollado los criterios correspondientes para los sistemas de control automatizados con HP del primer tipo.

A partir de los criterios propuestos se ha desarrollado una técnica gráfico-analítica para estudiar la estabilidad de la posición de equilibrio y los procesos en un sistema de control automatizado con HP.

Para resolver los problemas de síntesis de ISAU, se llevó a cabo un estudio para estudiar la dependencia de las áreas de estabilidad absoluta de ISAU de los parámetros HP (el tipo y número de PT y PSU).

Partiendo del criterio de estabilidad absoluta del proceso se ha desarrollado un método para evaluar indirectamente la calidad de los sistemas de control automatizados con HP.

Se llevaron a cabo estudios en modelos informáticos, cuyos resultados confirmaron la idoneidad de los métodos desarrollados para estudiar la estabilidad absoluta de la posición de equilibrio y los procesos en un sistema de control automatizado con HP.

El cuarto capítulo está dedicado al desarrollo de algoritmos y métodos para la síntesis automatizada de parámetros HP en ISAU. El análisis realizado en la tesis mostró que los algoritmos genéticos (GA) son, con diferencia, la tecnología más prometedora para resolver este problema. Al desarrollar un algoritmo de síntesis automatizado, se resolvieron los siguientes problemas: síntesis de un modelo de simulación ISAU; seleccionar los parámetros iniciales de HP y los parámetros de búsqueda de GA; evaluar la calidad de la gestión de la ISAU; codificación cromosómica. El ejemplo muestra el rendimiento del algoritmo de síntesis automatizado.

El quinto capítulo pone a prueba los resultados teóricos obtenidos en los capítulos 2-4. Se está desarrollando un complejo de hardware y software que permite realizar un ciclo completo de diseño de controladores difusos, desde el desarrollo de modelos matemáticos hasta las pruebas directas en equipos reales. El capítulo desarrolla y presenta un paquete de software para el análisis y síntesis de modelos ISAU con HP. Se ha implementado la estructura de interacción entre las partes de software y hardware (stand) del complejo, lo que permite realizar experimentos a gran escala sobre el control de un motor de corriente continua bajo varios tipos de cargas y perturbaciones.

El capítulo presenta los resultados de estudios experimentales, incluida la síntesis automatizada de parámetros HP, con pruebas en un banco real, así como una evaluación comparativa de los resultados del ajuste para la calidad del control de un sistema de control automatizado sintonizado automáticamente con HP y un automático. Sistema de control con un controlador PID sintonizado mediante el método de problemas de dinámica inversa (IDP).

En conclusión, se presentan los principales resultados científicos y prácticos del trabajo de tesis.

Estudio de la influencia de los principales parámetros HP sobre la naturaleza de las transformaciones no lineales.

A pesar de su uso generalizado y popularidad, el uso del aparato de NL está asociado con importantes dificultades. En primer lugar, esto se debe a la falta de herramientas de ingeniería completas para analizar la calidad del funcionamiento de sistemas difusos, así como para estudiar su estabilidad.

En el contexto de la falta de métodos eficaces para analizar sistemas difusos, el problema de la síntesis HP surge aún más grave, ya que la dependencia de la influencia de sus parámetros en la calidad del funcionamiento de un sistema de control automatizado se ha estudiado bastante mal. Estos factores dificultan significativamente una introducción más amplia de HP en la práctica de crear nuevas armas autopropulsadas.

El primer método de Lyapunov permite analizar la calidad del control mediante ecuaciones ACS linealizadas y puede aplicarse a sistemas de cualquier estructura. Este método nos permite obtener las condiciones necesarias para la estabilidad del sistema en pequeñas cantidades, pero para grandes desviaciones del sistema no garantiza la estabilidad. Requiere la linealización de elementos no lineales incluidos en el ACS, por lo que es adecuado sólo para analizar ACS con cálculos difusos primitivos.

El segundo método de Lyapunov permite obtener condiciones de estabilidad suficientes. Se supone que un sistema de control automatizado con un controlador difuso se describe mediante un sistema de ecuaciones diferenciales no lineales de primer orden y, sobre esta base, teniendo en cuenta las características específicas de la transformación no lineal, se construye una función especial de Lyapunov, las propiedades de los cuales permiten analizar la estabilidad del sistema en estudio y determinar algunos indicadores de calidad. Los problemas de utilizar este método incluyen la dificultad de elegir una función adecuada al sistema, que también incluye la representación de cálculos difusos. Algunos de los primeros trabajos en relación a sistemas específicos con HP son.

Como nota, cabe señalar que los más utilizados entre los algoritmos NV (Mamdani, Tsukamoto, Takagi-Sugeno (T-S), Larsen) son Mamdani y Takagi-Sygeno. Para estudiar ISAU con HP construido utilizando el algoritmo T-S, se desarrolló un método analítico del mismo nombre para estudiar la estabilidad de Takagi-Sygeno, basado en el segundo método de Lyapunov. Este método no se aplica a sistemas con NV construido utilizando el algoritmo Mamdani.

El método del equilibrio armónico aproximado, basado en la hipótesis del filtro, permite estudiar las autooscilaciones en un sistema difuso. Este método es gráfico-analítico y permite estudiar el sistema de control automatizado sin representar HP en forma analítica, utilizando únicamente la característica de su transformación no lineal. Se utilizó por primera vez para analizar ISAU con HP y los autores lo ampliaron. Como regla general, se utilizó para analizar ciertos sistemas de control automatizados que incluían un controlador P difuso, y en relación con el sistema de control automatizado con un controlador difuso dependiente de la frecuencia (PI-FID), los estudios tuvieron una evaluación muy aproximada de las propiedades dinámicas del sistema. Cabe señalar también que el enfoque propuesto en los trabajos carece de un carácter metodológico que permita, a partir de él, desarrollar herramientas de ingeniería para el análisis de dichos sistemas de control automatizados.

Al estudiar la estabilidad de sistemas difusos también se utilizó un método basado en criterios de estabilidad absoluta (criterio circular y criterio de V.M. Popov). Para utilizar este método, es necesario realizar estudios adicionales de la dependencia de la característica no lineal para satisfacer una serie de requisitos. Como regla general, se utilizó para analizar un sistema de control automatizado específico con controladores P difusos.

También se ha trabajado en el estudio de sistemas difusos mediante diversos métodos aproximados.

Aparentemente, se ha dedicado un número relativamente pequeño de trabajos al estudio de la estabilidad de los sistemas de control automatizados con HP y, por regla general, todos ellos son de carácter privado y no sistémico. Básicamente, esto habla de la etapa inicial de desarrollo en esta dirección e implica una investigación más profunda de las capacidades de cada uno de los métodos enumerados. Uno de los primeros intentos de un enfoque sistemático para el estudio de sistemas difusos pertenece a los autores de un trabajo publicado en 1999. En este trabajo, los sistemas difusos se reducen a no lineales y, sobre esta base, se desarrollaron métodos diseñados para estudiar la estabilidad de Se les aplican sistemas no lineales. Como señalan los propios autores, el trabajo tiene varias deficiencias importantes, la primera de las cuales es un enfoque bastante superficial al análisis de sistemas difusos, porque no se muestran métodos de análisis claros y sistemáticos utilizando los métodos presentados. Además, no se ha prestado la debida atención al análisis de la influencia de los parámetros NV en las transformaciones HP no lineales. El trabajo no presenta herramientas para la síntesis y configuración de sistemas de control automatizados difusos, lo cual es muy importante para su aplicación práctica. Los trabajos publicados recientemente dedicados al análisis de sistemas de control automatizados con HP se basan principalmente en los métodos anteriores.

Estudio de ISAU mediante el método del equilibrio armónico.

Como se mostró en el capítulo anterior, un controlador inteligente lleva a cabo alguna transformación no lineal, como resultado de lo cual es posible mejorar la calidad del control en dichos sistemas. Pero al mismo tiempo, la presencia de elementos no lineales en el circuito ACS, como se sabe, puede provocar diversos problemas asociados con la dinámica del sistema. En particular, las regiones de estabilidad en el plano de los parámetros del sistema cambian (en comparación con los sistemas lineales) y es necesario estudiar tanto las posiciones como los procesos de equilibrio. Cobra importancia el estudio de los regímenes periódicos característicos de los sistemas no lineales.

Para el estudio de oscilaciones periódicas en sistemas de control automatizados, el método del equilibrio armónico parece prometedor, que ha encontrado una amplia aplicación en la práctica de ingeniería de análisis y síntesis de sistemas de control automático no lineales.

Este método permite no solo estudiar oscilaciones periódicas en sistemas de control automático, sino también evaluar indirectamente la calidad del control de sistemas no lineales. El último aspecto es extremadamente importante desde el punto de vista de las perspectivas de resolver el ambiguo problema de ajustar un controlador difuso a la calidad de control requerida.

Dado que los sistemas de control automático inteligentes, como se ha señalado repetidamente, están diseñados para proporcionar algoritmos de control alternativos para objetos dinámicos complejos que operan bajo la influencia de factores de incertidumbre internos y externos, se debe enfatizar que estos objetos, por regla general, tienen una bastante alta dimensión y, por lo tanto, satisfacen en gran medida los requisitos de la hipótesis del filtro. Y, por tanto, la precisión de los resultados que proporcionará el método del equilibrio armónico puede resultar bastante aceptable para el uso práctico.

Al estudiar sistemas inteligentes utilizando el método del equilibrio armónico, surge un problema metodológico debido a que fue desarrollado para un sistema de control automático con un elemento no lineal que tiene una entrada y una salida, y en un sistema de control automático con HP existen varios de estos. elementos no lineales, por lo que es necesario construir un modelo HP, que permita aplicar el método del equilibrio armónico.

En el caso general, presentamos el diagrama de bloques de un sistema de control automático inteligente con un controlador difuso (HP) en forma de una conexión en serie de una computadora difusa (FC) que tiene h - entradas con enlaces dinámicos lineales conectados a ellas, y una salida y un objeto de control (OU) con una función de transferencia Woy(s) (Fig. 2.1), donde g(t) es la señal de comando (para sistemas mecánicos esto es posición, velocidad, aceleración, etc.), u (t) es la señal de control, y(t) es la señal de salida del actuador, e(t) es la señal de error de control, s es el operador de Laplace.

Un controlador difuso se puede construir sobre la base de dos tipos de estructuras: el primer tipo: un controlador difuso con computadoras difusas unidimensionales paralelas НВІ (en la Fig. 2.2, por ejemplo, el diagrama de bloques de un controlador PID difuso del primer se muestra el tipo) y el segundo tipo, con una computadora difusa con una entrada multidimensional (la Fig. 2.3 muestra un diagrama de bloques de un controlador PID difuso del segundo tipo).

Teniendo en cuenta la naturaleza no lineal de las transformaciones en HP, mostrada en el primer capítulo, para estudiar las oscilaciones periódicas en el sistema de control automatizado utilizaremos el método del equilibrio armónico.

Para aplicar el método del balance armónico, consideraremos el controlador difuso como un elemento no lineal dependiente de la frecuencia con una entrada y una salida. El estudio de las autooscilaciones en el ISAU presentado en la Fig. 2.1 se llevará a cabo en g(t) = 0. Supongamos que una señal sinusoidal e(t) = A sen at t opera en la entrada HP. La representación espectral de la señal de salida HP se caracteriza por términos de la serie de Fourier con amplitudes U1, U1, U3... y frecuencias CO, 2b), bco, etc. Teniendo en cuenta el cumplimiento de la hipótesis del filtro para el objeto de control ISAU, asumiremos que en la descomposición espectral de la señal y(f), a la salida del objeto de control, las amplitudes de los armónicos superiores son significativamente menores que las amplitud del primer armónico. Esto nos permite, al describir la señal y(t), descuidar todos los armónicos superiores (debido a su pequeñez) y suponer que y(t) s Ysm(cot + φ).

Estudio de estabilidad absoluta de ISAU con HP.

En el capítulo anterior se consideró el método del balance armónico para la resolución de problemas de análisis y síntesis de sistemas de control automático inteligentes de pequeña escala con controladores secuenciales. A pesar de las limitaciones conocidas de este método, los resultados del estudio de las autooscilaciones en el plano de los parámetros del sistema de control en muchos casos proporcionan un resultado integral en la etapa de análisis y enfoques bastante constructivos para la síntesis de los parámetros del controlador para un indicador de oscilación dado.

Al mismo tiempo, se sabe que para muchos sistemas de control no lineales, el estudio de movimientos únicamente periódicos es incompleto y no refleja adecuadamente los procesos dinámicos del sistema. Por tanto, es sin duda de interés desarrollar métodos que permitan estudiar la estabilidad absoluta tanto de la posición de equilibrio como de los procesos en sistemas de control inteligentes.

Teniendo en cuenta las características de las transformaciones no lineales realizadas en controladores inteligentes analizadas en el Capítulo I, se puede suponer que hoy en día el desarrollo de métodos para estudiar la estabilidad absoluta parece más realista para sistemas de control automatizados con controladores difusos del primer tipo, ya que dichos sistemas se puede reducir a sistemas no lineales de bucles múltiples, cuyos métodos de estudio se describen en la literatura.

Dado que un sistema de control automatizado con HP del primer tipo es, en general, un sistema de bucles múltiples no lineal, es aconsejable considerar primero los criterios conocidos para la estabilidad absoluta de la posición de equilibrio y los procesos para este tipo de sistemas no lineales. .

En la figura 2.3 se muestra un diagrama de bloques generalizado de un sistema de control automático no lineal de circuitos múltiples. 3.1, en el que % y a son vectores escalares.

Denotemos por u(V la clase de bloques no lineales (3.3), que tienen las siguientes propiedades: para h \ entradas o-jit) y salidas %.(t) de bloques no lineales están conectados (para ov (/) 0) por las relaciones: %) "" y = 1 m (3-9) donde cCj,fij son algunos números. Además, debe satisfacerse la desigualdad matricial \j3 (t)(t)) 0. (3.10) El criterio circular para la estabilidad absoluta de procesos para sistemas con varias no linealidades (Fig. 3.1.) tiene la siguiente formulación:

Sean las ecuaciones de la parte lineal del sistema la forma (3.1) y las ecuaciones de los bloques no lineales (3.3). Sean todos los polos de los elementos de la matriz Wm(s) ubicados en el semiplano izquierdo (partes lineales estables en todos los contornos), a = diag(al,...,ah), f$ = diag(pl ,...,J3h) - matrices diagonales con elementos diagonales especificados. Supongamos que para alguna matriz diagonal hxh d con elementos diagonales positivos la condición de frecuencia te B(N »_N Fig. 3.2.b.

Hay que tener en cuenta que la parte lineal del sistema también cambiará. Por lo tanto, teniendo en cuenta las características anteriores del criterio para la estabilidad absoluta de una posición de equilibrio para sistemas no lineales multidimensionales, formulémoslo para un sistema de control automatizado con HP.

Como ya se señaló en el primer capítulo, NV lleva a cabo una transformación no lineal. Cabe señalar que las características no lineales %(&), implementadas por calculadoras difusas, tienen limitaciones de amplitud, por lo tanto, cuando Уj - el límite inferior del sector se puede equiparar a cero a = O, lo que sigue (p (a) o ? -±L = juJ pj, j = \,...,h (3.14) si U F O I 3(0) = 0, o (j3a(t)-cp(o;t))(p(cr, t ) 0. (3.15)

Si, en el proceso de configuración de un controlador difuso del primer tipo, resulta que una de las computadoras difusas implementa transformaciones no lineales (Pji j) (figura 3.3a) que no satisfacen las condiciones de clase G \ entonces es necesario realizar transformaciones estructurales de acuerdo con la Observación 3.4. Naturalmente, para preservar la condición de equivalencia de las estructuras original y transformada, es necesario realizar los cambios apropiados en la parte lineal.

En el caso de la presencia de una parte lineal neutra en uno de los circuitos ISAU (Fig. 3.4), para aplicar el criterio de estabilidad absoluta de la posición de equilibrio (3.7), es necesario cubrir con retroalimentación negativa є 0 tanto la parte lineal correspondiente como HBj con la característica no lineal Pj(crj). En -»0, el criterio (3.7) será aplicable para todas las frecuencias excepto co = 0. Teniendo en cuenta lo anterior, se escribirá el criterio para la estabilidad absoluta de la posición de equilibrio para un sistema de control automatizado con HP del primer tipo. en el siguiente formulario.

Sean las ecuaciones de la parte lineal del ISAU la forma (3.1), las características no lineales del controlador difuso corresponden a (3.3), donde las funciones (PjiGj) satisfacen las condiciones de clase G. Deje que todos los polos de los elementos de la matriz Wm (s) estén ubicados en el semiplano izquierdo o tengan un polo en el eje imaginario (partes lineales estables o neutras en todos los contornos). Introduzcamos una matriz diagonal /Jj = diag(jti[ ,..., juh) con elementos diagonales ju ,...,juh , y Mj = if Mj =, así como matrices diagonales rd = diag(Tx,. .., rh), 3d =diag(3l,...,3h), donde todos Td 0. Supongamos que para algunos m 0, 3= y todos - oo con +oo, excepto oo = 0, se cumplen las siguientes relaciones :

Uso de algoritmos genéticos para resolver problemas de automatización de la síntesis y sintonización de controladores difusos.

La implementación del procedimiento de síntesis automatizada de parámetros HP basado en GA requiere la solución de tres tareas principales: 1) determinación de las características funcionales de la operación GA; 2) determinación del método para codificar los parámetros HP en el cromosoma; 3) implementación de la función objetivo.

Los algoritmos genéticos estándar, por definición, operan con un conjunto de elementos llamados cromosomas; en este trabajo, son cadenas de bits con una descripción codificada de posibles soluciones a un problema aplicado determinado. De acuerdo con el diagrama de bloques generalizado para construir un algoritmo genético (Fig. 4.1), dentro de su siguiente ciclo, cada uno de los cromosomas del conjunto existente se somete a alguna evaluación basada en un criterio de "utilidad" especificado a priori. Los resultados obtenidos nos permiten seleccionar los “mejores” ejemplares para generar una nueva población de cromosomas. En este caso, la reproducción de los descendientes se lleva a cabo mediante cambios aleatorios y cruce de las cadenas de bits correspondientes de los padres. El proceso de evolución se detiene cuando se encuentra una solución satisfactoria (en la etapa de evaluación de la utilidad de los cromosomas) o una vez transcurrido el tiempo asignado.

Cabe señalar que la herencia de las características de los representantes de élite de la población anterior en la próxima generación de individuos proporciona un estudio en profundidad de las áreas más prometedoras del espacio de búsqueda de soluciones. Al mismo tiempo, la presencia de mecanismos de mutación aleatoria de cadenas de bits de elementos seleccionados garantiza un cambio en las direcciones de búsqueda, evitando llegar a un extremo local. Tal imitación de los procesos evolutivos permite asegurar la convergencia del procedimiento de búsqueda hacia la solución óptima, pero su efectividad está determinada en gran medida por los parámetros del algoritmo genético y el conjunto de datos iniciales especificados teniendo en cuenta las características específicas del método aplicado. problema. Estos incluyen el tipo y dimensión del cromosoma, el tamaño de la población, la función para evaluar la utilidad de los cromosomas y el tipo de operador de selección, el criterio para detener el procedimiento de búsqueda, la probabilidad de realizar una mutación, el tipo de operación de cruce, etc. . Codificación de parámetros HP

A pesar de la aparente simplicidad de construir e implementar algoritmos genéticos, su aplicación práctica también está asociada con la complejidad de elegir un método para codificar el espacio de búsqueda de soluciones a un problema aplicado específico en forma de cromosoma con la formación adicional de una función objetivo. , cuyo cálculo se utilizará para evaluar y posteriormente seleccionar individuos individuales en la generación actual para la generación automática de la siguiente.

Así, al sintetizar controladores difusos de acuerdo con el esquema Mamdani, el conjunto de parámetros de sintonización que permiten obtener la calidad de control requerida incluye el número y las relaciones de los términos de las variables lingüísticas de entrada y salida (LP), así como la forma de pertenencia. funciones (MF) y su ubicación dentro del rango de trabajo.

En cualquier caso, la estructura y dimensión del cromosoma que codifica los parámetros HP deben determinarse teniendo en cuenta una serie de factores específicos, incluidos los que caracterizan el método elegido para representar las funciones de membresía.

Stepanov, Andréi Mijáilovich

1

El artículo considera el problema de sintetizar un sistema de control inteligente multipropósito. Dado un modelo matemático de un objeto de control, una meta de control, un criterio de calidad y limitaciones, es necesario encontrar un control que asegure el logro de varias metas y minimice el valor del criterio de calidad. Los objetivos de control se especifican en forma de puntos de espacio de estados que deben alcanzarse durante el proceso de control. Una característica especial del problema es que buscamos control en forma de dos funciones multidimensionales de diferentes tipos de coordenadas del espacio de estados. Una función garantiza que el objeto logre un objetivo privado y la otra función, lógica, garantiza que se cambien los objetivos privados. Para resolver el problema de la síntesis de control multiobjetivo, se utiliza el método del operador de red. Al resolver el problema de síntesis principal, junto con las funciones de síntesis para cada subtarea, definimos una función de selección que garantiza el control para pasar de resolver una subtarea a resolver la siguiente subtarea.

operador de red.

control inteligente

1. Diveev A.I., Sofronova E.A. Método del operador de red y su aplicación en problemas de control. M.: Editorial RUDN, 2012. 182 p.

2. Diveev A. I. Síntesis de un sistema de control adaptativo utilizando el método del operador de red // Cuestiones de la teoría de la seguridad y estabilidad de los sistemas: Coll. artículos. M.: Centro de Computación RAS, 2010. Edición. 12. págs. 41-55.

3. Diveev A.I., Sofronova E.A. Identificación de un sistema de inferencia lógica mediante el método del operador de red // Vestnik RUDN. Serie Investigación en Ingeniería. 2010. N° 4. Págs. 51-58.

4. Diveev A.I., Severtsev N.A. Método del operador de red para sintetizar un sistema de control de descenso de una nave espacial en condiciones iniciales inciertas // Problemas de ingeniería mecánica y confiabilidad de la máquina. 2009. No. 3. P. 85-91.

5. Diveev A.I., Severtsev N.A., Sofronova E.A. Síntesis de un sistema de control de cohetes meteorológicos utilizando el método de programación genética // Problemas de ingeniería mecánica y confiabilidad de las máquinas. 2008. No. 5. P. 104 - 108.

6. Diveev A.I., Shmalko E.Yu Síntesis estructural-paramétrica multicriterio de un sistema de control de descenso de naves espaciales basado en el método del operador de red // Vestnik RUDN. Serie de Investigación en Ingeniería (Gestión y Tecnología de la Información). 2008. No. 4. P. 86 – 93.

7. Diveyev A. I., Sofronova E. A. Aplicación del método del operador de red para la síntesis de la estructura óptima y los parámetros del sistema de control automático // Actas del 17º Congreso Mundial de la IFAC, Seúl, 2008, 05/07/2008 – 12/07/2008. Pág. 6106 – 6113.

Consideremos el problema de sintetizar un sistema de control con varios objetivos de control.

Se especifica un sistema de ecuaciones diferenciales ordinarias que describe el modelo del objeto de control.

donde , , es un conjunto cerrado acotado, .

Estimamos el estado del objeto de control en función de las coordenadas observadas.

Para el sistema (1) se dan las condiciones iniciales.

Conjunto de estados objetivo

, (4)

Se ha fijado el criterio de calidad de la gestión.

, (5)

¿Dónde está el tiempo de control, que puede ser limitado, pero no especificado?

Es necesario encontrar el control en la forma.

lo que garantiza la consecución sucesiva de todos los puntos objetivo (4) y minimiza la funcionalidad (5).

El propósito de la gestión (4) tiene múltiples valores. Para pasar a la tarea de sintetizar un sistema de control inteligente, es necesario dotar al sistema de capacidad de elección. Para este propósito, debilitamos los requisitos para que el objeto golpee cada punto objetivo y los reemplazamos con el requisito de que golpee las proximidades del punto objetivo.

Entonces tenemos un equilibrio entre precisión y velocidad para alcanzar los puntos objetivo. Para implementar el control en este problema, debemos resolver cada vez el problema de elegir entre lograr con precisión el objetivo actual y avanzar hacia otro objetivo. Obviamente, bajo esta condición, en el sistema de control, además del regulador de retroalimentación que asegura el logro de la meta, es necesario contar con un bloque lógico que cambie las metas.

Aclaremos este enunciado del problema.

Representemos el control (6) como una función dependiendo de la distancia al objetivo.

(8)

¿Dónde está el número del punto objetivo actual?

En cualquier momento, el número del punto objetivo actual se determina mediante una función lógica.

, , (9)

Dónde , , - función de predicado,

: . (10)

La función (10) también debe encontrarse junto con la función sintetizadora (6). La función (10) debería garantizar el cambio de los puntos objetivo. Ambas funciones (6) y (10) deben proporcionar un mínimo de la calidad funcional (5) y la precisión funcional

, (11)

El tiempo de control se determina alcanzando el último punto objetivo.

Si , (12)

donde es un pequeño valor positivo.

Sustituimos el criterio parcial (5) por el criterio de calidad global

(13)

Para construir una función de predicado, utilizamos la función de discretización y la función lógica.

, (14)

donde es una función lógica,

: , (15)

Dónde , , - función de muestreo.

La tarea es encontrar controles en la forma.

donde es un vector entero que define controles para resolver un problema particular. El control (16) debe asegurar que se alcancen los mínimos de los funcionales (11) y (13).

En el caso general, dado que el problema contiene dos criterios (11) y (13), su solución será el conjunto de Pareto en el espacio de funcionales. El desarrollador selecciona una solución específica para el conjunto de Pareto basándose en los resultados del modelado y la investigación del sistema de control sintetizado.

Llamamos a la tarea (1) - (3), (7) - (16) la tarea de sintetizar un sistema de control inteligente. Para solucionarlo es necesario encontrar dos funciones sintetizadoras multidimensionales y .

Para resolver el problema de sintetizar un sistema de control inteligente, utilizamos el método del operador de red. Para encontrar una función, utilizamos el operador de red aritmético habitual, en el que utilizamos un conjunto de funciones aritméticas con uno o dos argumentos como funciones constructivas. En el método del operador de red, estas funciones se denominan operaciones unarias o binarias. Para encontrar una función lógica, utilizamos un operador de red lógico, respectivamente, con operaciones lógicas unarias y binarias.

Como ejemplo, considere el siguiente modelo matemático

donde , son coordenadas en el plano.

Hay restricciones en la gestión.

La trayectoria del movimiento está especificada por un conjunto de puntos.

Es necesario encontrar un control para minimizar dos funciones objetivo del objeto. La primera funcional determina la precisión del movimiento a lo largo de la trayectoria y la segunda determina el tiempo que lleva completar la trayectoria.

S. Oreshkin, A. Spesivtsev, I. Daymand, V. Kozlovsky, V. Lazarev, Automatización en la industria. 2013. N° 7

Se considera una nueva solución al problema de la construcción de un sistema inteligente de control de procesos automatizado (IASTP), combinando el uso de metodologías únicas: la construcción de una red semántica sobre una ontología básica y la transformación polinómica de NO factores, cuya esencia consiste en transformar el conocimiento cualitativo de un experto en un modelo matemático en forma de función polinómica no lineal.

La empresa Summa Technologies propone una nueva solución al problema de construir un sistema inteligente de control de procesos automatizado (IASTP), combinando el uso de metodologías únicas: la construcción de una red semántica sobre una ontología básica, que permite describir un modelo multifactor complejo en forma de una red semántica en un diccionario limitado específico, y una transformación polinómica de NO factores, cuya esencia es transformar el conocimiento cualitativo del experto en un modelo matemático en forma de una función polinómica no lineal. La primera de las metodologías tiene la propiedad de universalidad independientemente del área temática, y la segunda transmite las particularidades de esta área a través de la experiencia y el conocimiento de expertos. Se presentan los resultados de las pruebas industriales del IAS desarrollado en relación con el proceso de fundición de materias primas de sulfuro de cobre-níquel en la Planta de Cobre de la División Polar de OJSC MMC Norilsk Nickel (Norilsk), que tiene las propiedades de un “sistema complejo ” y opera bajo condiciones de “incertidumbre significativa”.

Introducción

Analizando las tareas de control automatizado de la mayoría de los procesos tecnológicos en diversas industrias (metalurgia química, ferrosa y no ferrosa, minería, producción de petróleo y gas, ingeniería térmica, agricultura, etc.), podemos resaltar el problema que las une, que es la necesidad de construir un modelo matemático de procesos tecnológicos que permita tener en cuenta toda la información de entrada requerida, teniendo en cuenta su posible inexactitud, incertidumbre, estado incompleto y al mismo tiempo obtener datos de salida (acción de control, pronóstico), es decir adecuado a la situación actual del proceso tecnológico.

Se sabe que el enfoque tradicional de modelado (es decir, modelado basado en métodos tradicionales bajo el supuesto de integridad y precisión del conocimiento sobre el proceso) es prácticamente inaplicable cuando se consideran procesos multifactoriales complejos que generalmente son difíciles de formalizar. La complejidad de los procesos reales determina la búsqueda de métodos no convencionales para construir sus modelos matemáticos y optimizar su control. En este caso, no solo es muy importante el aspecto del control óptimo, sino también el aspecto del análisis del estado actual del proceso, ya que es la conclusión sobre el estado actual del proceso la que permite elegir el control óptimo en un situación dada. Un análisis de este tipo puede realizarse sobre la base de un sistema de reconocimiento multinivel de flujo estructural del estado técnico de un proceso en tiempo real.

El principal factor que devalúa los intentos de construir modelos formales y describir el estado técnico de procesos tan complejos utilizando métodos tradicionales es la “incertidumbre significativa” de la información de entrada. Esto se manifiesta en la imposibilidad objetiva de estabilizar y/o medir los valores de una serie de parámetros clave del estado técnico de dichos procesos. La consecuencia de esto es una violación de los principales criterios de coherencia tecnológica del proceso, lo que afecta tanto a la calidad de los productos finales como a la estabilidad del proceso en su conjunto. En el lenguaje matemático, estos procesos se clasifican como “sistemas técnicos complejos” o “sistemas débilmente estructurados”, para los cuales actualmente no existe una teoría general de modelado.

Un sistema de control de procesos tradicional tiene como objetivo automatizar el mantenimiento de una unidad o unidad de procesamiento, y sus funciones, por definición, no incluyen cuestiones de control óptimo del proceso y análisis de su condición. Por ejemplo, un sistema de control de procesos automatizado le permite cambiar la posición de los mecanismos de control que sirven a la unidad, monitorea el funcionamiento conectado de las unidades de la unidad y le permite cambiar el rendimiento de la unidad y su modo de funcionamiento. Pero el estado del proceso, la calidad de los productos finales, la proporción de productos entrantes por composición elemental: estas cuestiones a menudo quedan fuera de la automatización básica de la unidad. Así, si sólo existe un sistema básico de control de procesos, el operador se ve obligado a realizar funciones de mantenimiento no sólo de la unidad, sino también del proceso que ocurre en ella. Esto es precisamente lo que conduce al problema del "factor humano", ya que el operador no siempre logra alcanzar plenamente todos los objetivos de control, la mayoría de las veces multidireccionales. Además, las características de diseño de la unidad no siempre permiten resolver completamente todos los problemas a nivel del sistema de control de procesos. Un ejemplo de esto es el problema de garantizar en la versión actual del sistema de control de procesos la confiabilidad necesaria de la información de entrada al evaluar la calidad y cantidad de materiales suministrados a la zona de reacción en tiempo real.

Un sistema de control automatizado inteligente (IACS) es un sistema que utiliza la automatización básica de una unidad como fuente de información de entrada y permite, basándose en tecnologías de inteligencia artificial, construir un modelo del proceso que ocurre en la unidad, analizar el estado actual. del proceso utilizando el modelo y, con base en el análisis, resolver el problema de control óptimo de una determinada unidad.

Las llamadas “soluciones listas para usar” existentes presuponen la necesidad de una automatización completa de una unidad o unidad de procesamiento “desde cero”. En este caso, el cliente recibe tanto el componente hardware de automatización como el software. La funcionalidad de una solución de este tipo puede ser bastante amplia e incluso contener un componente intelectual, pero al mismo tiempo completamente incompatible con los sistemas de control de procesos existentes actualmente en el cliente. Esto a menudo conduce a un fuerte aumento de la complejidad y el coste de la solución técnica. La opción propuesta para construir un sistema de control automatizado inteligente basado en conocimiento experto, utilizando automatización básica, tiene como objetivo monitorear y controlar el proceso que ocurre en la unidad. Un sistema de este tipo, en condiciones de "incertidumbre significativa", es capaz de evaluar parámetros no medidos o mal medidos, interpretarlos cuantitativamente con bastante precisión, identificar el estado técnico actual del proceso y recomendar la acción de control óptima para eliminar el conflicto que ha surgido ( si existen conflictos en la consistencia tecnológica del proceso).

IASU en esta versión, utilizando tecnologías inteligentes, le permite:

• realizar la integración con cualquier sistema de control automatizado básico que ya exista en la unidad o unidad de procesamiento del cliente;
• implementar la creación de un espacio de información común para todas las unidades de procesamiento con el fin de implementar la gestión y seguimiento general;
• realizar una evaluación cuantitativa de parámetros no medidos y/o cualitativos en cada unidad dentro del marco del sistema básico de control automatizado de la unidad;
• monitorear los criterios de coherencia tecnológica del proceso tanto para cada unidad individual como (si es necesario) para la unidad de procesamiento en su conjunto;
• evaluar en tiempo real el estado actual de los procesos tecnológicos tanto para cada unidad individual como para la unidad de procesamiento en su conjunto;
• desarrollar decisiones de control: asesoramiento al operador sobre el restablecimiento del equilibrio tecnológico tanto para la unidad como para la unidad de procesamiento en su conjunto.

La base del núcleo intelectual de IASU es el método de representación del conocimiento "Red semántica en una ontología básica", que permite describir un modelo multifactor complejo en forma de red semántica en un diccionario limitado específico, y el método " Transformación polinómica de NO factores”, cuya esencia es transformar el conocimiento cualitativo de un experto en un modelo matemático en forma de una función polinómica no lineal.

El propósito de este artículo es familiarizar a los lectores con un nuevo enfoque para resolver el problema de la construcción de un sistema de control automatizado, basado en el uso de metodologías únicas y los resultados de la operación industrial del sistema de control automatizado PV-3 de Copper. Planta de la División Polar de OJSC MMC Norilsk Nickel. IASTP fue desarrollado por la empresa Summa Technologies en 2011-2012. basado en la plataforma G2 de Gensym (EE. UU.) para controlar el proceso Vanyukov para procesar materias primas de sulfuro de cobre-níquel.

El proceso tecnológico como objeto de modelado.

La mayoría de los procesos tecnológicos, incluido el proceso de Vanyukov, tienen todos los signos de "sistemas técnicos complejos": multiparámetros e "incertidumbre significativa" de la información de entrada. En tales condiciones, para resolver el problema de mantener la coherencia tecnológica del proceso tecnológico, es aconsejable utilizar métodos de evaluación experta de la situación y la formación de una conclusión basada en el conocimiento y la experiencia del experto.

La empresa Summa Technologies desarrolló el horno IASU Vanyukov (IASU PV-3) de la planta de cobre de la división polar de OJSC MMC Norilsk Nickel basado en la plataforma G2 de Gensym (EE. UU.) para resolver los siguientes problemas de control del proceso Vanyukov:

• estabilización de la calidad de los productos de fundición;
• evaluación cuantitativa de parámetros no medidos o mal medidos (debido a una serie de razones tanto objetivas como subjetivas) del proceso tecnológico y estados de unidades utilizando métodos indirectos;
• reducir la intensidad energética del proceso de procesamiento de diversos materiales cargados;
• estabilización del régimen de temperatura del proceso manteniendo las asignaciones y objetivos planificados.

En la Fig. La Figura 1 muestra la disposición de los principales elementos estructurales del PV. La unidad es un pozo rectangular con cajones refrigerado por agua 2 ubicado en el fondo 1, en cuyo techo hay dos canales 3 para suministrar materiales de carga a la masa fundida, y a los que se sifonen mate 4 y escoria 5 con orificios de drenaje 9 y 10. , respectivamente, están adyacentes a las paredes de los extremos. Para evacuar los gases, se proporciona una toma 6. Los materiales cargados a través de los conductos 3 ingresan a la masa fundida, que se sopla con una mezcla de oxígeno y aire (OAC) a través de las toberas 7, burbujeando intensamente la emulsión de escoria mate en la zona superior de la tobera. El oxígeno de la mezcla oxida el sulfuro de hierro, enriqueciendo así los “reyitos” (gotas) de mata, que se segregan al fondo debido a la diferencia en las densidades de los líquidos inmiscibles de mata y escoria. En este caso, el movimiento de los flujos de masa fundida se dirige hacia abajo debido a la liberación continua de mata 4 y escoria 5 de los sifones a través de las salidas 9 y 10, respectivamente. Gracias a las características de diseño que se muestran en la Fig. 1, se implementa el proceso de Vanyukov en sí, cuya idea principal se desprende claramente de la descripción anterior.

Vale la pena señalar las características del proceso Vanyukov que lo distinguen de otras tecnologías pirometalúrgicas, incluidas las extranjeras: alta productividad específica: hasta 120 toneladas por 1 m2 de superficie del baño por día (fusión hasta 160 t/h); pequeña eliminación de polvo -< 1%; переработку шихты крупностью до 100 мм и влажностью > 16%.

El complejo de software y hardware, a partir del cual se implementa el sistema automatizado de control de procesos PV-3, tiene una arquitectura de tres niveles. El nivel inferior incluye sensores, accionamientos eléctricos, válvulas de control, actuadores, el nivel medio - PLC, el nivel superior - computadoras electrónicas personales (PC). A partir de la estación de trabajo se implementa una interfaz gráfica para la interacción entre el operador y el sistema de control, un sistema de alarma sonora y almacenamiento del historial del proceso (Fig. 2).

El proceso de fundición se controla desde la estación de trabajo del operador (“panel remoto”). En este caso, no sólo se utiliza información de sensores y actuadores, sino también información organoléptica, cuando el fusor, observando los rasgos característicos del comportamiento del baño fundido (el tamaño y “pesadez” de las salpicaduras, el estado general del baño, etc.), transmite las valoraciones resultantes a la consola del operador. Todas estas fuentes de información, heterogéneas en su naturaleza física, en conjunto permiten al operador evaluar la situación actual en función de muchas variables, por ejemplo, “Carga”, “Altura del baño”, “Temperatura de fusión”, etc., que determinan de forma más general conceptos: “Estado del baño de fusión”, “Estado del proceso en su conjunto”.

Las condiciones de producción que surgen objetivamente conducen a menudo a requisitos más estrictos para el proceso Vanyukov; por ejemplo, la necesidad de fundir una gran cantidad de materias primas artificiales, lo que complica significativamente la tarea de mantener la coherencia tecnológica del proceso, ya que los componentes artificiales son poco predecibles en cuanto a composición y humedad. Como resultado, el operador, al no tener información suficiente sobre las propiedades de dichas materias primas, no siempre puede tomar las decisiones correctas y “pierde” temperatura o calidad del producto final.

La base del IASU PV-3 desarrollado es el principio de llevar a cabo el proceso en un "corredor" bastante estrecho de acuerdo con los principales criterios de consistencia tecnológica del proceso para mejorar la calidad del producto final y mantener las propiedades operativas de la unidad. . IASU PV-3 está diseñado para predecir tempranamente e informar al operador sobre violaciones de la coherencia tecnológica en las etapas iniciales de su aparición mediante el análisis de criterios especiales desarrollados sobre la base del conocimiento experto. Los criterios establecen los objetivos para el control del proceso e informan al operador sobre el estado actual del proceso. En este caso, el sistema interpreta la salida de los valores de los criterios más allá de los límites permisibles como el comienzo de un "conflicto", y para el operador es una señal de la necesidad de tomar las acciones de control recomendadas para restaurar el proceso. a un estado de consistencia tecnológica.

Breve descripción de las capacidades del sistema.

IASU PV-3, basándose en la información inicial recibida de ACS PV-3 y otros sistemas de información, implementa el modelo de proceso Vanyukov en tiempo real, analiza el estado actual del proceso para detectar la presencia de desequilibrios tecnológicos y, en caso de conflictos, identifica ellos, ofreciendo escenarios de resolución de conflictos al operador. De este modo, el sistema actúa como un “asesor del operador”. El sistema de control automatizado visualiza canales de información que muestran al usuario el estado actual de los criterios de gestión y previsiones de calidad de los productos finales.

IASU PV-3 tiene las siguientes características de consumo:

• interfaz de usuario intuitiva para el personal de procesos;
• compatibilidad de software e información con ACS PV-3 y otros sistemas de información;
• la capacidad de adaptar el sistema a otras unidades al nivel de llenar la base de conocimientos sin cambiar el núcleo del software del sistema;
• localización de todos los elementos de la interfaz de usuario en ruso;
• confiabilidad, apertura, escalabilidad, es decir, la posibilidad de una mayor expansión y modernización.

La monitorización y control de todas las unidades y actuadores se realiza desde las estaciones de operador del ACS PV-3, ubicadas en la sala de control PV-3.

Además de las estaciones de operador existentes, se utiliza una estación de trabajo automatizada especializada, diseñada para proporcionar al operador una interfaz de usuario del sistema IASU PV-3. Desde el punto de vista arquitectónico y funcional, IASU PV-3 parece una adición al ACS PV-3 existente, es decir, una expansión de las funciones funcionales y de información del sistema de control existente.

IASU PV-3 proporciona ejecución en tiempo real de las siguientes funciones de aplicación:

• evaluación de la cantidad y calidad de la carga suministrada al horno;
• previsión de la calidad de los productos finales;
• mostrar los resultados de las decisiones del operador en base a los criterios del equilibrio tecnológico del proceso;
• análisis automático de la calidad del control de procesos;
• acumulación de una base de conocimientos de gestión durante todo el período de funcionamiento del sistema;
• Modelado de la unidad PV-3 para su uso en el modo “Simulador” con fines de capacitación del personal.

Arquitectura de IASU PV-3

IASU PV-3 es un sistema experto que implementa monitoreo y control inteligente del proceso de fusión en modo de asesoramiento al operador. El control se implementa como un conjunto de recomendaciones para el operador y fundidor senior para mantener el equilibrio tecnológico del proceso y al mismo tiempo lograr los objetivos establecidos para la calidad de los productos finales de fundición, obtener una determinada cantidad de productos terminados (cucharas mate) y fundir. de materiales hechos por el hombre.

Los principales elementos de IASU PV-3, como cualquier sistema experto, son: base de conocimientos; bloque de toma de decisiones; bloque para reconocer el flujo de información de entrada (obtener salida basada en conocimiento). En la Fig. La Figura 3 muestra la arquitectura generalizada del sistema.

La singularidad de la metodología para extraer y presentar conocimiento experto en forma de polinomio no lineal permite sintetizar rápidamente un sistema suficiente de modelos lógico-lingüísticos que representan sistemáticamente las características de los procesos tecnológicos. Al mismo tiempo, el uso de especialistas altamente calificados como expertos que manejan esta unidad con sus características características garantiza que el proceso que se desarrolla en ella se lleva a cabo de acuerdo con las instrucciones tecnológicas de la empresa.

La representación del conocimiento para describir el modelo de proceso de Vanyukov se basa en la representación de la "red semántica en una ontología básica". Esta representación implica la selección de un diccionario, una ontología básica basada en un análisis del área temática. Utilizando la ontología básica y un conjunto de características correspondientes a los elementos de la ontología básica, es posible construir una red semántica que permita estructurar un modelo multifactor complejo. Gracias a esta descripción, por un lado, se consigue una reducción significativa en la dimensión del número de factores y, por otro lado, se unifican las conexiones mediante las cuales se interconectan estos factores. Al mismo tiempo, se conserva por completo la semántica y funcionalidad de cada uno de los factores considerados.

Todo el conocimiento sobre el proceso Vanyukov y sobre la unidad PV-3 en la que se implementa este proceso se almacena en la base de conocimientos (KB). Este último está diseñado como un almacén de datos relacional y contiene un registro formal de conocimiento en forma de registros en tablas.

El procesador de conocimientos o unidad de toma de decisiones como parte de un sistema experto se implementa sobre la base de la plataforma para el desarrollo de sistemas expertos industriales G2 (Gensym, EE. UU.). Los principales elementos de un procesador de conocimiento (Fig. 3) son los bloques: reconocimiento del flujo de información de entrada; calcular el modelo para la situación actual; análisis situacional; Toma de decisiones.

Echemos un vistazo más de cerca a estos elementos. En el momento de iniciar el sistema experto, el procesador de conocimientos lee toda la información de la base de conocimientos, que está registrada en el almacenamiento, y construye un modelo de la unidad PV-3 y el proceso Vanyukov. Además, a medida que funcionan el proceso y la unidad PV-3, los datos del sistema de control automático de la unidad se reciben en el sistema del sistema de control automatizado. Estos datos caracterizan tanto el estado del proceso (consumo específico de oxígeno por tonelada de materiales que contienen metal, etc.) como el estado de la unidad PV-3 (la temperatura del agua de escape de los cajones de cada fila, el estado de las toberas para el suministro de aire a la masa fundida, etc.). Los datos ingresan al bloque de reconocimiento, se identifican según criterios de consistencia tecnológica y luego, en base a estos datos, se realiza un cálculo utilizando el modelo de proceso de Vanyukov. Los resultados de este cálculo se analizan en el bloque de análisis de situación y si se produce una violación del equilibrio tecnológico, el sistema identifica la situación como “conflicto”. A continuación, se toma una decisión sobre el restablecimiento del equilibrio tecnológico. Las soluciones resultantes, así como información sobre el estado actual del proceso, junto con información sobre conflictos, se muestran en el módulo cliente de IASU PV-3 (Fig. 4). El modelo se actualiza cada minuto.

Implementación práctica

Demostraremos las capacidades predictivas de IASU PV-3 durante su operación en la planta de cobre de la división polar de OJSC MMC Norilsk Nickel.

En la Fig. La Figura 4 muestra la interfaz del sistema de control automatizado PV-3, cuya información sirve como complemento para el operador al sistema de control automatizado principal (Fig. 2) al tomar una decisión de control. El campo 1 (Fig. 4) visualiza los valores de cálculo utilizando el modelo “Consumo específico de oxígeno por tonelada de metal que contiene”. El reflejo de la capacidad predictiva de IASU PV-3 para la calidad del producto final (contenido de cobre en la mata) se muestra en el gráfico del campo 2, y para el dióxido de silicio, en el campo 3. Los siguientes indicadores se muestran en el panel: 4 - contenido de cobre en la escoria (%); 5 - porcentaje de fundentes en la carga que contienen metal; 6 - calidad de descarga (b/r); 7 - temperatura de fusión (°C). El campo 8 contiene valores calculados por hora del consumo de materiales de carga por parte de los búnkeres, y el campo 9 refleja los nombres de los conflictos que tienen lugar en el momento actual. Se facilita aumentar la precisión de los cálculos utilizando modelos cambiando al modo de control apropiado de los botones de opción del campo 10. El hecho de llenar la escoria del convertidor se tiene en cuenta utilizando el botón del campo 11.

El análisis de los valores minuto a minuto del gráfico del campo 1 muestra el funcionamiento estable del proceso dentro de límites aceptables según el criterio de consumo específico de oxígeno por tonelada de materiales que contienen metal, más allá del cual se produce una pérdida de calidad de Los productos finales están garantizados. Por lo tanto, permanecer fuera de los límites designados durante más de 10 minutos puede provocar estados críticos del proceso: por debajo de 150 m3/t - suboxidación de la masa fundida y, como consecuencia, funcionamiento en frío del horno; por encima de 250 m3/t: sobreoxidación de la masa fundida y, como resultado, funcionamiento en caliente del horno.

El contenido de cobre en mata calculado en base a datos reales (campo 2) se correlaciona claramente con el comportamiento de los valores del criterio anterior (campo 1).

Así, en el intervalo de tiempo 17:49-18:03, los picos en ambos gráficos coinciden, lo que refleja el hecho de la respuesta del sistema a los cambios en el estado físico-químico del PV: el funcionamiento rutinario de los dispositivos de lanza (limpieza) para suministrar chorro a la masa fundida provocó un aumento en el consumo específico de oxígeno > 240 m3/t, provocó un aumento natural en la temperatura de la masa fundida y, por lo tanto, provocó un aumento natural en el contenido de cobre en la mata.

Además, realizar el proceso con un consumo específico de oxígeno en la región de 200 m3/t determina naturalmente el contenido de cobre en la mata de 57...59% durante el intervalo de 2 horas observado.

Comparar el comportamiento de los gráficos azul y verde (campo 1) indica que el operador sigue las recomendaciones del sistema casi todo el tiempo. Al mismo tiempo, los valores reales del criterio “Consumo específico” difieren de los recomendados debido a a) fluctuaciones naturales en las lecturas de los sensores de la unidad PV-3 en términos de caudal de ráfaga; b) funcionamiento tecnológico de la tobera del horno (pico en el gráfico); c) cambios químicos en el estado del baño de fusión debido a fluctuaciones en la composición de la materia prima. Tenga en cuenta que según el criterio “% de fundentes que contienen metales”, el operador trabaja con un consumo excesivo (indicador amarillo zona 5) con respecto a las recomendaciones del sistema. Una situación similar se asocia con la presencia de materias primas tecnogénicas en la carga. Como resultado, las fluctuaciones en el contenido de dióxido de silicio en la masa fundida resultan difíciles de predecir y el sistema advierte al operador que un funcionamiento prolongado en este modo de carga de flujo puede provocar un desequilibrio tecnológico. El hecho de la presencia de materias primas sintéticas en la carga también lo confirma el parámetro calculado "Calidad de la carga" (indicador 6), que muestra el valor en la zona roja - "Materias primas de mala calidad".

Así, el sistema guía al operador en la realización del proceso dentro de un rango “estrecho” de valores de los principales parámetros de consistencia tecnológica, al tiempo que indica la calidad del producto que se obtendrá como resultado de la fusión.

La realización del proceso dentro de los límites especificados de los principales criterios tecnológicos también permite optimizar el modo de funcionamiento del alto horno, en particular, reducir el consumo de gas natural en el alto horno.

La visualización de tendencias según los criterios principales también tiene un impacto psicológico positivo en el operador del proceso, ya que "justifica" en forma cuantitativa la implementación de la decisión tomada al gestionar el proceso.8 9

Conclusión

Desarrollado por la empresa Summa Technologies y probado en la Planta de Cobre de la División Polar MMC Norilsk Nickel, el Sistema Automatizado Inteligente de Monitoreo y Control del Proceso Vanyukov IASU PV-3 como “sistema técnico complejo” nos permite hacer algunas generalizaciones en relación con la utilización de los resultados obtenidos en otros campos del conocimiento y de la industria.

La síntesis de las tecnologías independientes anteriores permite crear un sistema de control automatizado para casi cualquier "sistema técnico complejo" en presencia de la automatización básica existente del cliente y especialistas altamente calificados que operan dichos sistemas con bastante eficacia en condiciones de "incertidumbre significativa". "

El enfoque propuesto para construir un IAS tiene varias otras ventajas. En primer lugar, proporciona importantes ahorros de tiempo debido al hecho de que la primera tecnología (que utiliza un enfoque ontológico) ya está implementada en el producto de software y permite procesar conocimientos sobre cualquier modelo en la base de conocimientos, y la segunda (construir un sistema de ecuaciones matemáticas para un proceso tecnológico complejo) en Debido al método de aplicación desarrollado de la receta, requiere un mínimo de apelaciones a un experto. En segundo lugar, el uso de conocimientos expertos en relación con la evaluación del estado técnico de un objeto en particular se lleva a cabo en las condiciones de las regulaciones tecnológicas para su funcionamiento, lo que minimiza el riesgo de que el sistema tome una decisión incorrecta, y el monitoreo en tiempo real contribuye a la detección temprana de estados de proceso extremos (preemergencia) que se acercan. En tercer lugar, se ha implementado el enfoque más general para resolver el reconocimiento multinivel del estado técnico de procesos, objetos o fenómenos tecnológicos complejos en cualquier industria: metalurgia ferrosa y no ferrosa, minería y producción de petróleo y gas, industria química, térmica. ingeniería eléctrica, agricultura, etc.

Bibliografía

1. Sokolov B.V., Yusupov R.M. Base conceptual para evaluar y analizar la calidad de modelos y complejos multimodelo.//Izv. RAS. Teoría y sistemas de control. 2004. No. 6. P. 6-16.

2. Spesivtsev A.V. El proceso metalúrgico como objeto de estudio: nuevos conceptos, consistencia, práctica. - San Petersburgo: Editorial Politécnica. Universidad, 2004. - 306 p.

3. Spesivtsev A.V., Lazarev V.I., Daymand I.N., Negrey D.S. Evaluación del grado de coherencia en el funcionamiento de un proceso tecnológico basado en el conocimiento experto.//Sb. informes. XV Congreso Internacional sobre Soft Computing y Medidas SCM. San Petersburgo, 2012, T. 1. - págs. 81–86.

4. Okhtilev M.Yu., Sokolov B.V., Yusupov R.M. Tecnologías inteligentes para monitorear y controlar la dinámica estructural de objetos técnicos complejos. - M.: Nauka, 2006. - 410 p.

5. Narignani A.S. NO factores e ingeniería del conocimiento: de la formalización ingenua a la pragmática natural//KII 94. Colección de trabajos científicos. obras Rybinsk, 1994. - págs. 9-18.

6. Spesivtsev A.V., Domshenko N.G. Experto como “sistema inteligente de medición y diagnóstico”.//Sb. informes. XIII Congreso Internacional sobre Soft Computing y Medidas SCM. S.-Petersburgo, 2010, T. 2. - P. 28–34.

7. Vanyukov A.V., Bystrov V.P., Vaskevich A.D. y otros Fusión en baño líquido / Ed. Vanyukova A.V.M.: Metalurgia, 1988. - 208 p.

Inteligencia artificial(Inglés – inteligencia artificial) son sistemas de software artificiales creados por el hombre sobre una base de computadora y que simulan la solución de problemas creativos complejos por parte del hombre en el proceso de su vida. Según otra definición similar, la "inteligencia artificial" son programas informáticos con ayuda de los cuales una máquina adquiere la capacidad de resolver problemas no triviales y formular preguntas no triviales.

Hay dos áreas de trabajo que conforman la inteligencia artificial (IA). La primera de estas direcciones, que convencionalmente se puede llamar biónico, tiene como objetivo simular la actividad del cerebro, sus propiedades psicofisiológicas, para intentar reproducir la inteligencia artificial (inteligencia) en una computadora o utilizando dispositivos técnicos especiales. La segunda (principal) dirección de trabajo en el campo de la IA, a veces llamada pragmático, está asociado con la creación de sistemas para resolver automáticamente problemas complejos (creativos) en una computadora sin tener en cuenta la naturaleza de los procesos que ocurren en la mente humana al resolver estos problemas. La comparación se realiza en función de la efectividad del resultado y la calidad de las soluciones obtenidas.

1) existe objetivo, es decir. el resultado final hacia el que se dirigen los procesos de pensamiento de una persona (“El objetivo hace pensar a la persona”).

2) El cerebro humano almacena una gran cantidad hechos Y normas su uso. Para lograr un objetivo determinado, basta con recurrir a los hechos y reglas necesarios.

3) La toma de decisiones siempre se lleva a cabo sobre la base de un especial mecanismo de simplificación, lo que le permite descartar hechos y reglas innecesarios (sin importancia) que no están relacionados con el problema que se está resolviendo en este momento y, a la inversa, resaltar los hechos y reglas principales y más significativos necesarios para lograr el objetivo.

4) Al lograr una meta, una persona no solo llega a una solución a la tarea que se le ha asignado, sino que también adquiere nuevos conocimientos.

Construir un sistema de IA universal que cubra todas las áreas temáticas es imposible, ya que requeriría un número infinito de hechos y reglas. Más realista es la tarea de crear sistemas de IA que estén diseñados para resolver problemas en un área problemática específica y estrechamente definida.

Arroz. 5.1. Componentes del sistema de IA

Estos sistemas, que utilizan la experiencia y el conocimiento práctico de especialistas expertos en un área temática determinada, se denominan sistemas expertos(sistemas expertos).

El uso de sistemas expertos resulta extremadamente eficaz en una amplia variedad de áreas de la actividad humana (medicina, geología, electrónica, petroquímica, investigación espacial, etc.). Esto se explica por varias razones: en primer lugar, es posible resolver problemas previamente inaccesibles y mal formalizados utilizando un nuevo aparato matemático especialmente desarrollado para estos fines (redes semánticas, marcos, lógica difusa, etc.); en segundo lugar, los sistemas expertos creados están dirigidos a su operación por una amplia gama de especialistas (usuarios finales), cuya comunicación se realiza de forma interactiva, utilizando técnicas de razonamiento y terminología de un área temática específica que comprenden; En tercer lugar, el uso de un sistema experto puede aumentar drásticamente la eficiencia de las decisiones tomadas por los usuarios comunes debido a la acumulación de conocimiento en el sistema experto, incluido el conocimiento de expertos altamente calificados.

Un sistema experto incluye una base de conocimientos y subsistemas: comunicación, explicación, toma de decisiones, acumulación de conocimientos. Al sistema experto se conectan a través del subsistema de comunicación: el usuario final; experto – un especialista altamente calificado cuya experiencia y conocimiento superan con creces el conocimiento y la experiencia de un usuario común; un ingeniero del conocimiento que está familiarizado con los principios de la construcción de un sistema experto y sabe cómo trabajar con expertos en este campo y domina lenguajes especiales para describir el conocimiento.

Los sistemas de control construidos sobre la base de reguladores expertos que simulan las acciones de un operador humano en condiciones de incertidumbre en las características del objeto y el entorno externo se denominan intelectual sistemas de control (sistemas de control inteligentes).

Según otra definición similar, intelectual Un sistema de control (MCS) es aquel que tiene la capacidad de comprender, razonar y estudiar procesos, perturbaciones y condiciones de operación. Los factores estudiados incluyen principalmente características del proceso (comportamiento estático y dinámico, características de perturbación, prácticas operativas de los equipos). Es deseable que el propio sistema acumule este conocimiento y lo utilice intencionadamente para mejorar sus características de calidad.

Fuentes de financiación de las actividades de inversión. Análisis de la estructura y dinámica de la propiedad y las fuentes de su formación. Las principales direcciones para aumentar el atractivo de la inversión: aumentar las ganancias de la organización ampliando el mercado de ventas.

Enviar su buen trabajo en la base de conocimientos es sencillo. Utilice el siguiente formulario

Los estudiantes, estudiantes de posgrado y jóvenes científicos que utilicen la base de conocimientos en sus estudios y trabajos le estarán muy agradecidos.

Publicado en http://www.allbest.ru//

Publicado en http://www.allbest.ru//

Ministerio de Educación y Ciencia de la Federación de Rusia

Institución educativa presupuestaria del estado federal

educación más alta

UNIVERSIDAD ESTATAL DE SISTEMAS DE CONTROL Y RADIOELECTRÓNICA DE TOMSK (TUSUR)

Departamento de Economía

Evaluación del atractivo de inversión de una organización (usando el ejemplo de Synthesis of Intelligent Systems LLC)

trabajo de licenciatura

en dirección 38.03.01 - Perfil económico “Finanzas y Crédito”

Trabajo final de calificación 73 páginas, 5 figuras, 16 tablas, 23 fuentes.

Objeto de estudio - Sociedad de Responsabilidad Limitada “Síntesis de Sistemas Inteligentes”.

El propósito del trabajo es evaluar el atractivo de inversión de la organización SIS LLC y ofrecer recomendaciones para su mejora.

Para lograr este objetivo se resolvieron las siguientes tareas:

Se analiza la teoría del atractivo de la inversión, se determina la esencia del concepto de inversión y su clasificación, el concepto de atractivo de la inversión;

Se analizan los métodos para evaluar el atractivo de inversión de una organización;

Se llevó a cabo una evaluación del atractivo de inversión de la organización SIS LLC sobre la base de indicadores financieros y económicos;

Se proponen las principales direcciones para aumentar el atractivo de la inversión, a saber: aumentar las ganancias de la organización mediante la expansión del mercado de ventas.

La base de información de la investigación, como parte de la implementación de este trabajo final de calificación, consistió en: datos de los estados contables de la empresa, información publicada en el sitio web oficial de la organización, materiales de investigación de científicos publicados en revistas científicas, científicos. artículos en publicaciones periódicas, material didáctico, así como recursos de información de la red Internet.

Trabajo final de calificación 73 páginas, 5 dibujos, 16 tablas, 23 fuentes.

El objeto de la investigación es la empresa Sociedad de Responsabilidad Limitada “Síntesis de sistemas inteligentes”

El objetivo del trabajo es evaluar el atractivo de inversión de la organización SIS LLC y proponer recomendaciones para mejorarla.

Para lograr este objetivo se llevaron a cabo las siguientes tareas:

Se analiza la teoría del atractivo de la inversión, se define la esencia del concepto de inversión y su clasificación, se define el concepto de atractivo de la inversión;

Se analizan métodos para evaluar el atractivo de inversión de la organización;

Evaluación del atractivo de inversión de la organización "SIS" sobre la base de indicadores financieros y económicos;

Se proponen las principales direcciones para aumentar el atractivo de la inversión, a saber: aumentar las ganancias de la organización debido a la expansión del mercado de ventas.

La base de información de la investigación, en el marco de este trabajo final de calificación, fue: datos de los informes contables de la empresa, información publicada en el sitio web oficial de la organización, materiales de investigación de científicos publicados en revistas científicas, artículos científicos en publicaciones periódicas, material didáctico y recursos de información de la red Internet.

INTRODUCCIÓN

En las condiciones modernas, las organizaciones de diversas formas de propiedad tienen la tarea de aumentar su productividad, competitividad, rentabilidad e independencia financiera a largo plazo, lo que depende directamente del nivel existente de actividad inversora de la organización, el alcance de sus actividades de inversión y la inversión. atractivo.

El atractivo de la inversión es un indicador mediante el cual los inversores toman decisiones sobre invertir sus fondos en una organización en particular.

La relevancia del tema elegido se debe al hecho de que los inversores potenciales, así como los administradores, necesitan tener un modelo claro para evaluar el atractivo de inversión de una organización para una gestión o toma de decisiones de inversión más eficaz. Además, el nivel de atractivo de la inversión es importante para los acreedores y clientes, los primeros están interesados ​​​​en la solvencia de la organización y los segundos están interesados ​​​​en la confiabilidad de las relaciones comerciales, la continuidad y estabilidad de las actividades de la organización, que dependen de la liquidez. y estado de la estabilidad financiera de la organización.

Conjunto de indicadores seleccionados para evaluación

El atractivo de la inversión depende de los objetivos específicos del inversor.

La importancia de determinar el atractivo inversor de las organizaciones está fuera de toda duda, ya que sin ello no se realizarán inversiones en entidades comerciales y, como resultado, el crecimiento económico y su estabilización no será posible. En algunos casos, las inversiones aseguran la viabilidad de la organización en su conjunto.

El análisis financiero como principal mecanismo que garantiza la estabilidad financiera de una organización y evalúa su atractivo para los inversores potenciales es el eslabón central de la metodología para determinar el atractivo de la inversión. Su principal objetivo es estudiar los problemas que surgen a la hora de evaluar el atractivo financiero de una organización para un inversor. En este sentido, se consideran aspectos del análisis de la situación financiera de la organización, se evalúa el nivel de rentabilidad, solvencia, eficiencia y estabilidad financiera.

El resultado del análisis financiero es la identificación de las principales direcciones para aumentar el atractivo inversor de la organización analizada.

El propósito de la tesis es estudiar aspectos teóricos relacionados con el concepto de atractivo de inversión y métodos para evaluarlo, evaluando directamente el atractivo de inversión utilizando el ejemplo de la organización Synthesis of Intelligent Systems LLC, así como desarrollar recomendaciones para mejorar el atractivo de inversión de la organización.

Para lograr este objetivo, es necesario resolver las siguientes tareas:

Determinar la esencia y clasificar las inversiones;

Métodos de estudio para evaluar el atractivo de inversión de una organización;

Evaluar el atractivo de inversión de la organización en función de la metodología elegida;

El objeto del estudio es la organización Synthesis of Intelligent Systems LLC.

1. BASE TEÓRICA DE LAS ACTIVIDADES DE INVERSIÓN DE UNA ORGANIZACIÓN

1.1 Naturaleza y clasificación de las inversiones

No existe una comprensión común de la esencia de la inversión como categoría económica entre científicos y economistas. Existen diferentes interpretaciones que difieren en significado, algunas de las cuales no transmiten la esencia completa de este término.

Según la ley federal del 25 de febrero de 1999 N 39-FZ "Sobre actividades de inversión en la Federación de Rusia, realizadas en forma de inversiones de capital" "... inversiones: efectivo, valores, otros bienes, incluidos los derechos de propiedad, otros derechos que tienen un valor monetario, invertidos en objetos de actividades empresariales y (u) de otro tipo con el fin de obtener ganancias y (o) lograr otro efecto útil”.

Basándonos en la versatilidad de interpretaciones del término, podemos distinguir la definición económica y financiera de inversión. La definición económica caracteriza las inversiones como un conjunto de costos realizados en forma de inversiones de capital a largo plazo en diversos sectores de la economía de las esferas productiva y no productiva. Desde un punto de vista financiero, las inversiones son todo tipo de recursos invertidos en actividades empresariales con el objetivo de generar ingresos o beneficios en el futuro.

En general, se entiende por inversiones la inversión de capital en todas sus formas con el objetivo de generar ingresos en el futuro o solucionar determinados problemas.

Una organización puede o no realizar actividades de inversión, pero no realizarlas conduce a una pérdida de posición competitiva en el mercado. De esto se deduce que las inversiones pueden ser pasivas y activas:

pasivo: inversiones que garantizan, como mínimo, que no se deteriore la rentabilidad de las inversiones en las operaciones de una organización determinada mediante el reemplazo de equipos obsoletos, la capacitación de nuevo personal para reemplazar a los empleados jubilados, etc.

Activo: inversiones que aseguran un aumento de la competitividad de la empresa y su rentabilidad en comparación con períodos anteriores mediante la introducción de nuevas tecnologías, el lanzamiento de bienes que tendrán una gran demanda, la captura de nuevos mercados o la absorción de competidores. firmas.

Las inversiones se dividen en los siguientes grupos:

Por objetos de inversión:

1) las inversiones reales son inversiones en capital fijo en diversas formas (compra de patentes, construcción de edificios, estructuras, inversiones en desarrollos científicos, etc.);

2) las inversiones financieras (de cartera) son inversiones en acciones, bonos y otros valores que dan derecho a recibir ingresos de la propiedad, así como depósitos bancarios.

Por la naturaleza de la participación en la inversión:

1) las inversiones directas son inversiones realizadas por inversores directos, es decir, personas jurídicas y personas físicas que poseen la totalidad de la organización o una participación de control, lo que les da derecho a participar en la gestión de la organización;

2) las inversiones indirectas son inversiones realizadas a través de intermediarios financieros (consultores de inversiones, corredores financieros; casas de bolsa; fondos mutuos; bancos comerciales; compañías de seguros).

Por período de inversión:

inversiones a corto plazo: inversiones de capital por un período de una semana a un año. Estas inversiones suelen ser de naturaleza especulativa. La tarea principal de un inversor a corto plazo es calcular la dirección del movimiento de un valor en una escala de semanas y meses, para determinar el punto de entrada con la mayor relación entre ingresos potenciales y riesgo;

inversiones a mediano plazo: invertir fondos por un período de uno a cinco años;

inversiones a largo plazo: inversiones de 5 años o más (inversiones de capital en la reproducción de activos fijos).

Por tipo de propiedad de los recursos de inversión:

inversiones públicas: realizadas por las autoridades y la dirección públicas a expensas de los presupuestos y fondos extrapresupuestarios;

inversiones privadas: inversiones realizadas por personas físicas o jurídicas con el objetivo de generar ingresos en el futuro;

inversiones combinadas: inversiones de fondos realizadas por entidades de un país determinado y países extranjeros con el fin de obtener un determinado ingreso;

inversión extranjera: inversión de capital por parte de inversores extranjeros para obtener ganancias.

Cronológicamente:

inversiones iniciales: destinadas a crear una empresa o construir una nueva instalación;

inversiones actuales - destinadas a mantener el nivel de equipamiento técnico de la instalación.

Por objetivos de inversión:

para reposición de capital fijo;

ampliar la producción;

comprar valores de otras organizaciones;

sobre tecnologías innovadoras.

Por nivel de riesgo de inversión:

inversiones de bajo riesgo;

inversiones de riesgo medio;

inversiones de alto riesgo.

Por nivel de atractivo de inversión:

poco atractivo;

moderadamente atractivo;

altamente atractivo.

Se denominan inversores a las personas físicas o jurídicas que colocan capital por cuenta propia y por cuenta propia con el fin de obtener beneficios.

Los inversores pueden invertir sus propios fondos, los prestados y los prestados. Los inversores pueden ser organismos autorizados para gestionar la propiedad o los derechos de propiedad estatales y municipales, personas jurídicas de todas las formas de propiedad, organizaciones internacionales y personas jurídicas extranjeras, personas físicas.

Las fuentes de financiación de las actividades de inversión son:

Los recursos financieros propios y las reservas internas de la organización (beneficios, depreciación, ahorros en efectivo y ahorros de ciudadanos y personas jurídicas, fondos pagados por las autoridades de seguros en forma de compensación por pérdidas por accidentes, desastres naturales, etc.);

Recursos financieros recaudados (recibidos por la venta de acciones, participaciones y otras aportaciones de miembros de colectivos laborales, ciudadanos, personas jurídicas);

Recursos financieros prestados o fondos transferidos (préstamos bancarios y presupuestarios, emisiones de bonos, etc.);

Fondos de fondos extrapresupuestarios;

Fondos del presupuesto federal proporcionados a fondo perdido, fondos de los presupuestos de las entidades constitutivas de la Federación de Rusia;

Fondos de inversores extranjeros.

Las inversiones pueden recibirse de una o varias fuentes. Los hay centralizados (presupuestarios): fondos del presupuesto federal, fondos de los presupuestos de las entidades constitutivas de la Federación de Rusia y presupuestos locales, y descentralizados (extrapresupuestarios): fondos propios de empresas y organizaciones, inversiones extranjeras, fondos prestados, fondos. de fondos extrapresupuestarios: fuentes de inversión.

1.2 Atractivo de inversión de la organización y métodos para su evaluación.

Los trabajos de muchos científicos están dedicados al estudio del concepto de atractivo de inversión y los métodos para su evaluación, por ejemplo, I.A. Blanca, V.V. Bocharova, E.I. Krylov y otros.

Cada científico interpreta el concepto de atractivo de inversión en función de los factores incluidos en su evaluación, es decir, No existe una interpretación única. Hay muchos factores que influyen en el atractivo de la inversión, por lo tanto, en un sentido estricto, el atractivo de la inversión es un sistema o combinación de varias características o factores del entorno interno y externo.

Los puntos de vista más claramente diferentes sobre cómo entender el atractivo de la inversión se reflejan en el Cuadro 2.1.

Cuadro 2.1 - Interpretación del concepto de “atractivo para la inversión”

	Interpretación del concepto.
Blank I.A., Kreinina M.N.	Una descripción general de las ventajas y desventajas de invertir en áreas y objetos individuales desde la posición de un inversor específico.
Roizman I.I., Shakhnazarov A.G., Grishina I.V.	Un sistema o combinación de varias características, medios y oportunidades objetivos que en conjunto determinan la demanda efectiva de inversión en un país, región, industria o empresa.
Sevryugin Yu.V.	Un sistema de factores cuantitativos y cualitativos que caracterizan la demanda efectiva de inversión de una empresa.
Lyakh P.A., Novikova I.N.	Conjunto de características de la inversión de capital más rentable y menos riesgosa en cualquier área de la economía o en cualquier tipo de actividad.
Tryasitsina N.Yu.	Un conjunto de indicadores del desempeño de una empresa que determina los valores de comportamiento de inversión más preferibles para un inversor.
Grupo del Ministerio de Desarrollo Económico	El volumen de inversión que se puede atraer en función del potencial de inversión del objeto, los riesgos y el estado del entorno externo.
Putyatina L.M., Vanchugov M.Yu.	Categoría económica que caracteriza la eficiencia en el uso de la propiedad de la empresa, su solvencia, estabilidad financiera, capacidad de desarrollo innovador basado en aumentar el rendimiento del capital, el nivel técnico y económico de producción, la calidad y competitividad de los productos.
Igolnikov G.L., Patrusheva E.G.	Logro garantizado, confiable y oportuno de los objetivos del inversionista con base en los resultados económicos de la producción de la inversión.
Guskova T.N., Ryabtsev V.M., Geniatulin V.N.	Un cierto estado de desarrollo económico en el que, con un alto grado de probabilidad, dentro de un plazo aceptable para el inversor, las inversiones pueden proporcionar un nivel satisfactorio de ganancias o se puede lograr un efecto positivo.
Krylov E.I.	Una descripción generalizada desde el punto de vista de las perspectivas, la rentabilidad, la eficiencia y la minimización del riesgo de invertir en el desarrollo de una empresa a expensas de los fondos propios y de otros inversores.
Modorskaya G.G.	Un conjunto de indicadores económicos y psicológicos de la actividad de una empresa que determinan para un inversor el área de valores preferidos del comportamiento inversor.
Bocharov V.V.	Disponibilidad de efecto económico (ingresos) por invertir dinero con un nivel mínimo de riesgo.
Sharp W., Markowitz H.	Obtener el máximo beneficio a un determinado nivel de riesgo.
Eriyazov R.A.	Una categoría compleja que incluye tener en cuenta factores internos en forma de potencial de inversión, factores externos: el clima de inversión y la unidad contradictoria de factores objetivos y subjetivos en forma de tener en cuenta el nivel de riesgo y rentabilidad de la actividad inversora con el coordinación de los intereses del inversor y del destinatario.
Latsinnikov V.A.	Un indicador de su valor total, que es un conjunto de características objetivas (situación financiera de la empresa, nivel de su desarrollo, calidad de la gestión, carga de la deuda) y subjetivas (relación entre rentabilidad y riesgo de las inversiones) necesarias para satisfacer los intereses. de todos los participantes en el proceso de inversión, permitiendo evaluar la viabilidad y las perspectivas de las inversiones y teniendo en cuenta la influencia combinada de factores macro y mesoambientales.
Nikitina V.A.	La viabilidad económica de la inversión, basada en la coordinación de los intereses y capacidades del inversor y del destinatario de la inversión, que asegure el logro de los objetivos de cada uno de ellos en un nivel aceptable de rentabilidad y riesgo.
Ivanov A.P., Sakharova I.V., Khrustalev E.Yu.	Conjunto de indicadores económicos y financieros de una empresa que determinan la posibilidad de obtener el máximo beneficio como resultado de la inversión de capital con un mínimo riesgo de inversión.

En este trabajo, el atractivo de la inversión se presentará como un conjunto de indicadores del desempeño de una organización que reflejan el desarrollo de la organización a lo largo del tiempo, así como el uso racional de los recursos disponibles.

El atractivo de inversión se considera en varios niveles: en el nivel macro - el atractivo de inversión del país, en el nivel meso - el atractivo de inversión de la región y la industria, en el nivel micro - el atractivo de inversión de la organización.

Existe una gran cantidad de opciones para evaluar el atractivo de la inversión, esto se debe a que no existe una definición específica del término "atractivo de la inversión". De todas ellas, se pueden señalar los siguientes métodos, en función de los factores incluidos en la metodología de evaluación:

basado en la relación entre rentabilidad y riesgo (W. Sharp, S.G. Shmatko, V.V. Bocharov): establecimiento del grupo de riesgo de inversión de la empresa. En consecuencia, se lleva a cabo un análisis de los riesgos que surgen durante las actividades de inversión, se establece la importancia del riesgo y se calcula el riesgo general de la inversión. A continuación, se determina si la organización pertenece a una determinada categoría de riesgo, sobre cuya base se determina el atractivo de la inversión. Riesgos clave considerados: el riesgo de disminución de beneficios, el riesgo de pérdida de liquidez, el riesgo de una mayor competencia, el riesgo de cambios en la política de precios de los proveedores, etc.

basado únicamente en indicadores financieros (M.N. Kreinina, V.M. Anshin, A.G. Gilyarovskaya, L.V. Minko): se lleva a cabo un análisis de la situación financiera calculando índices financieros que reflejan diferentes aspectos de las actividades de la organización: estado de la propiedad, liquidez, solidez financiera, negocios actividad y rentabilidad. Para la evaluación se utilizan datos de los estados financieros de la organización.

basado en un análisis financiero y económico, en el que se calculan no solo indicadores financieros sino también de producción (V.M. Vlasova, E.I. Krylov, M.G. Egorova, V.A. Moskvitin): aparecen indicadores de producción que reflejan la disponibilidad de activos fijos, el grado de desgaste , el nivel de utilización de la capacidad, la disponibilidad de recursos, el número y estructura del personal y otros indicadores.

basado en una evaluación comparativa integral (G.L. Igolnikov, N.Yu. Milyaev, E.V. Belyaev): se lleva a cabo un análisis de los indicadores de la situación financiera, la posición de mercado de la organización, la dinámica de desarrollo, las calificaciones del personal y el nivel de gestión. Cuando se utiliza este método, primero se determinan grupos de factores en diferentes niveles: país, región, organización, luego estos grupos se seleccionan por importancia basándose en evaluaciones de expertos. También se determinan los coeficientes de significancia de cada factor individual en el grupo de factores, luego se suman todos los factores teniendo en cuenta la influencia de la importancia de cada grupo y factor en el grupo. Se clasifican los datos obtenidos y se determinan las organizaciones más atractivas para la inversión. Los factores que influyen en el atractivo de inversión de un país son: la tasa de descuento y su dinámica, las tasas de inflación, el progreso tecnológico, el estado de la economía del país, el nivel de desarrollo del mercado de inversiones. Los indicadores para evaluar el atractivo de inversión de una región son: indicadores económicos y de producción (índice de precios, rentabilidad del producto, productividad del capital, participación en todos los costos de materiales, número de organizaciones operativas), indicadores financieros (índices de liquidez, índices de autonomía, etc.), factores de producción de la industria (el nivel de utilización de la capacidad de producción, el grado de depreciación de los activos fijos de producción), indicadores de la actividad inversora de la industria (el número de inversiones por organización, el número de inversiones por empleado, el índice del volumen físico de inversiones en capital fijo, etc.).

basado en el enfoque de costos, que se basa en la determinación del valor de mercado de la empresa y la tendencia a maximizarlo (A.G. Babenko, S.V. Nekhaenko, N.N. Petukhova, N.V. Smirnova) - el coeficiente de subvaluación/sobrevaluación de la organización se calcula mediante el mercado de inversiones reales como la relación entre varios valores (valor real y valor de mercado). El valor real se define como la suma del valor del conjunto inmobiliario y los ingresos descontados menos las cuentas por pagar. El valor de mercado es el precio más alto posible para una transacción en un período de tiempo determinado, según las condiciones del mercado.

Estos métodos están diseñados para inversores estratégicos cuyo objetivo es la inversión de fondos a largo plazo, lo que implica gestionar la organización y sus actividades operativas para lograr objetivos específicos y, lo más importante, aumentar el valor de la organización. Los inversores que colocan sus inversiones por un corto período de tiempo (especuladores) suelen utilizar la teoría de las inversiones de cartera (un método para formar una cartera de inversiones destinada a la selección óptima de activos en función de la relación rendimiento/riesgo requerida), fundamental (previsión de precios utilizando indicadores financieros) para evaluar el atractivo de las actividades de inversión de la empresa y cálculo del valor interno de la empresa) y análisis técnicos (previsión del valor futuro utilizando gráficos e indicadores).

El atractivo financiero se identifica como el principal componente del atractivo de la inversión, ya que las finanzas de la organización reflejan los principales resultados de sus actividades. En base a esto, el análisis del atractivo de inversión de la organización analizada se llevará a cabo de acuerdo con la metodología de análisis financiero y económico, es decir, sobre la base de indicadores para evaluar la situación financiera, que incluye:

análisis de la estructura y dinámica de la propiedad;

análisis de la estructura y dinámica del beneficio;

análisis de liquidez del balance;

análisis de solvencia;

analisis de CREDITO;

análisis de la actividad empresarial:

6.1) análisis de la facturación;

6.2) análisis de rentabilidad del capital.

análisis de estabilidad financiera;

Análisis de probabilidad de quiebra.

También se considerarán los factores externos e internos del atractivo de la inversión, como el atractivo de inversión de la región y la industria, la estructura organizativa y de gestión de la organización y la cobertura del mercado.

2. EVALUACIÓN DEL ATRACTIVO DE INVERSIÓN DE LLC "SÍNTESIS DE SISTEMAS INTELIGENTES"

2.1 Breve descripción de la organización LLC "SIS"

La Sociedad de Responsabilidad Limitada "Síntesis de Sistemas Inteligentes" pertenece a organizaciones de TI y se especializa en el desarrollo de sitios web y aplicaciones móviles. La organización fue creada en 2015 según el acta de la reunión de fundadores y actualmente tiene su sede en Tomsk.

El objetivo de crear Synthesis of Intelligent Systems LLC fue obtener las máximas ganancias a costos mínimos mediante la prestación de servicios de desarrollo de software.

La gama de servicios proporcionados por Synthesis of Intelligent Systems LLC:

desarrollo de sitios web desde cero en la plataforma 1C-Bitrix;

desarrollo de sitios web utilizando una plantilla en la plataforma 1C-Bitrix;

mantenimiento técnico de sitios web terminados;

finalización y mejora de sitios terminados;

desarrollo de aplicaciones móviles;

venta de licencias a 1C-Bitrix LLC.

Los principales clientes son personas jurídicas y empresarios individuales, existen pedidos de agencias gubernamentales.

Según la clasificación actual, la organización analizada se puede clasificar como una pequeña empresa, ya que su plantilla media a principios de 2017 era de 17 personas y el capital autorizado es íntegramente propiedad de particulares.

Para no exceder los ingresos por un monto de 112,5 millones de rublos durante los nueve meses del año pasado, no exceder el número promedio de empleados para 2015 por un monto de 100 personas, el valor residual de los activos fijos es de 150 millones de rublos, la organización aplica un sistema simplificado tributación cuyo objeto de tributación son los ingresos menos los gastos con una tasa de interés del 7% previsto para las organizaciones de TI. De conformidad con la cláusula 85 del "Reglamento sobre contabilidad y presentación de informes financieros en la Federación de Rusia", aprobado por orden del Ministerio de Finanzas de la Federación de Rusia de 29 de julio de 1998 No. 34n, las pequeñas empresas tienen derecho a preparar estados financieros. en un volumen reducido (balance y estado de resultados financieros). SIS LLC aplica este derecho en su totalidad.

2.2 Evaluación del atractivo de inversión de una organización

beneficio de ventas del mercado de inversión

Análisis de la estructura y dinámica de la propiedad y fuentes de su formación.

La primera etapa de la evaluación consiste en realizar un análisis vertical (estructural) y horizontal (temporal).

El análisis horizontal tiene como objetivo estudiar la tasa de crecimiento de los indicadores, lo que explica las razones de los cambios en su estructura, por lo que representa el cambio absoluto y relativo de los indicadores durante un período. El análisis vertical es un análisis de la estructura en comparación con el período anterior, ayuda a comprender qué indicadores tuvieron el impacto más significativo en los indicadores.

En la Tabla 3.1 se presenta un análisis de la dinámica y estructura de la propiedad de la organización y las fuentes de su formación.

Tabla 3.1 - Análisis de la dinámica y estructura de la propiedad de la organización y las fuentes de su formación

El nombre de los indicadores.	Valores absolutos	Valores relativos	Cambios
	2015, mil rublos	2016, mil rublos			En términos absolutos, miles de rublos.	En estructura, %	Tasa de incremento
Activos tangibles no corrientes
Activos intangibles, financieros y otros activos no corrientes
Efectivo y equivalentes de efectivo
Activos financieros y otros activos corrientes (incluidas cuentas por cobrar)
Capital y reservas
Fondos prestados a largo plazo
Otros pasivos a largo plazo
Fondos prestados a corto plazo
Cuentas por pagar
Otros pasivos corrientes

Conclusiones obtenidas del análisis del activo del balance:

Los activos del balance están dominados por activos financieros y otros activos circulantes de la organización y, en este caso, consisten en su totalidad en cuentas por cobrar, que representan el 64% de la moneda del balance. Las participaciones de otros activos son insignificantes. La proporción de activos tangibles no corrientes, es decir, activos fijos, disminuyó un 23%, probablemente debido al desgaste de los bienes de capital. En términos absolutos, los activos fijos disminuyeron en 78 mil rublos, lo que probablemente se deba a la enajenación de activos fijos en el período actual. La proporción de activos intangibles, financieros y otros activos no corrientes, es decir, las licencias adquiridas, disminuyó un 4%, lo que indica el abandono de software menor. La proporción de efectivo y equivalentes de efectivo aumentó en un 5%, en equivalente de efectivo en 238 mil rublos, lo que se asocia con un aumento en el volumen de servicios prestados. En relación con el aumento de volúmenes, aumentó en un 22% la proporción de activos financieros y otros activos corrientes, representados en este caso exclusivamente por cuentas por cobrar, que es la provisión de pagos diferidos a los clientes, así como la solvencia inestable de la mayor parte. de clientes.

La tasa de crecimiento de la moneda del balance fue del 131%, lo que indica el desarrollo de la organización, pero dado que el crecimiento se debió principalmente a un aumento en las cuentas por cobrar, aunque es un indicador de un aumento en el volumen de servicios prestados, en En general, es un indicador negativo: un retiro de fondos del volumen de negocios de la organización.

Conclusiones obtenidas del análisis de las fuentes de formación de la propiedad:

La estructura del pasivo del balance está dominada por las cuentas por pagar, que representan el 74%, cuya tasa de crecimiento fue del 1192%. Un aumento en las cuentas por pagar muestra la incapacidad de la organización para pagar las obligaciones actuales. En el período del informe, el monto de las cuentas por pagar ascendió a 1.550 mil rublos. La proporción de otros pasivos a largo plazo, que representan préstamos de los fundadores, disminuyó significativamente en un 36%, en términos monetarios en 201 mil rublos, directamente relacionados con el reembolso de los préstamos. Los fondos prestados a corto plazo y otras obligaciones a corto plazo que eran necesarias al abrir la organización se reembolsaron en su totalidad en un 10% y un 2%, respectivamente, lo que caracteriza positivamente a una organización que es capaz de saldar sus obligaciones a corto plazo. -Los fondos prestados a plazo disminuyeron en un 12%, lo que demuestra que la organización después de liquidar obligaciones a corto plazo, comenzó a liquidar deuda a largo plazo. La proporción del capital social, que representa el capital autorizado, no ha cambiado y en términos monetarios es de 15 mil rublos. En la estructura general del balance, la participación del capital social es inferior al 1%, lo que sin duda caracteriza la inestable situación financiera de la organización.

La dinámica de la estructura de activos y pasivos del balance se muestra claramente en la Figura 3.1.

Figura 3.1 - Dinámica de los activos y pasivos estructurales para 2015-2016

Análisis de la estructura y dinámica de los resultados del desempeño.

Al analizar los resultados del desempeño, también se realizan análisis verticales y horizontales. Los resultados del análisis muestran a partir de qué indicadores se forman las ganancias, la dinámica de los indicadores y su impacto en el beneficio neto de la organización. En el Cuadro 3.2 se muestra un análisis de la dinámica y estructura de las ganancias.

Tabla 3.2. - Análisis de la dinámica y estructura del beneficio.

Nombre indicadores			Desviación	ingresos en El año pasado	en % de los ingresos en el informe	Desviación
Gastos de actividades ordinarias
Porcentaje a pagar
Otros ingresos
otros gastos
Impuestos sobre las ganancias (ingresos)
Utilidad (pérdida) neta

Conclusión del análisis: El impacto más significativo en las ganancias lo ejercen los gastos de actividades ordinarias, que aumentaron en 2016 en 3.937 mil rublos. En 2016, aparecieron otros gastos, cuyo monto ascendió a 73 mil rublos. e incluye el costo de mantener una cuenta bancaria. Los ingresos en 2016 aumentaron en 4.731 mil rublos. y ascendió a 7.535 mil rublos, lo que caracteriza el desarrollo empresarial. En consecuencia, el beneficio neto también aumentó en 2016 en 721 mil rublos. y ascendió a 1100 mil rublos.

La dinámica de los indicadores de ganancias se presenta en la Figura 3.2.

Figura 3.2 - Dinámica de los indicadores de ganancias

Análisis de liquidez del balance

La liquidez de una organización es un término económico que se refiere a la capacidad de los activos para venderse rápidamente a un precio cercano al precio de mercado.

Según el grado de liquidez, los activos de la organización se dividen en los siguientes grupos:

A1 = activos más líquidos = efectivo + inversiones financieras a corto plazo

A2 = activos de venta rápida = cuentas por cobrar

A3 = venta lenta de activos = inventarios + cuentas por cobrar a largo plazo + IVA + otros activos corrientes

A4 = activos difíciles de vender = activos no corrientes

Los pasivos del balance se agrupan según el grado de urgencia del pago:

P1= obligaciones más urgentes = cuentas por pagar

P2= pasivos de corto plazo = préstamos y créditos de corto plazo + deudas con participantes por pago de ingresos + otros pasivos de corto plazo

P3 = pasivos a largo plazo = pasivos a largo plazo + ingresos diferidos + reservas para gastos futuros

P4 = pasivos permanentes \ estables = capital y reservas

El saldo se considera absolutamente líquido si existen los siguientes ratios:

A1>P1; A2>P2; A3 > P3; A4< П4.

En el cuadro 3.3 se presenta una comparación de estos grupos de activos y pasivos.

Tabla 3.3 - Análisis comparativo de los activos y pasivos de la organización

Con base en el análisis comparativo, se pueden sacar las siguientes conclusiones:

la organización no puede liquidar sus obligaciones más urgentes con activos absolutamente líquidos;

la organización no puede pagar préstamos a largo plazo vendiendo activos lentamente;

la organización no tiene un alto grado de solvencia y no puede liquidar diversos tipos de obligaciones con los activos correspondientes.

Al no cumplirse los ratios, el saldo se considera ilíquido, es decir la organización no puede pagar sus obligaciones.

Análisis de solvencia

La solvencia de una organización es la capacidad de una entidad económica para pagar sus cuentas por pagar en su totalidad y a tiempo. La solvencia es uno de los signos clave de una posición financiera sostenible de una organización.

La solvencia de una organización desde la perspectiva de la liquidez de los activos se analiza utilizando ratios financieros especiales: ratios de liquidez:

indicador de liquidez general: muestra la capacidad de la organización para liquidar íntegramente sus obligaciones con todo tipo de activos;

ratio de liquidez absoluta; refleja la capacidad de la organización para pagar sus obligaciones a corto plazo utilizando activos de alta liquidez. (calculado como la relación entre efectivo e inversiones financieras a corto plazo y pasivos a corto plazo);

índice de liquidez rápida: muestra la posibilidad de pagar pasivos a corto plazo con la ayuda de activos rápidamente líquidos y de alta liquidez (calculado como la relación entre activos corrientes de alta liquidez y pasivos a corto plazo);

índice de liquidez actual: refleja la capacidad de la organización para pagar sus obligaciones actuales utilizando activos circulantes. (calculado como la relación entre activos corrientes y pasivos a corto plazo);

coeficiente de maniobrabilidad del capital operativo; El índice de agilidad muestra qué parte del capital operativo está inmovilizado en inventarios y cuentas por cobrar a largo plazo;

la participación del capital de trabajo en el activo: caracteriza la presencia de capital de trabajo en los activos de la organización;

índice de capital: refleja el grado en que la organización utiliza su propio capital de trabajo; muestra la proporción de los activos circulantes de la empresa financiados con fondos propios de la organización.

El cálculo de los indicadores de solvencia se presenta en la Tabla 3.4.

Tabla 3.4 - Análisis de solvencia de la organización

Indicadores	Símbolo		Valor del indicador	Cambiar
Ratio de liquidez general		(A1+0,5A2+0,3A3)/(P1+0,5P2+0,3P3);
Ratio de liquidez absoluta
Razón rápida		(A1 + A2) / (P1 + P2)
Radio actual		(A1 + A2 + A3) / (P1 + P2)
Ratio de maniobrabilidad del capital operativo		A3 /((A1 + A2 + A3) - (P1 + P2))	disminución del indicador
Participación del capital de trabajo en activos		(A1+A2+A3) / Saldo total
Ratio de fondos propios		(P4 - A4) / (A1 + A2 + A3)

Conclusión del análisis: El indicador de liquidez general en 2016 disminuyó y ascendió a 0,59, lo que muestra un nivel no óptimo de liquidez de la organización. El índice de liquidez absoluta disminuyó en 0,32 y ascendió a 0,16, lo que indica que la cantidad de efectivo puede cubrir sólo el 16% de los pasivos de la empresa, lo que no es suficiente para mantener el nivel normal de liquidez de la organización. El índice de liquidez rápida fue de 1,07, que es ligeramente superior a la norma e indica la posibilidad de pagar rápidamente las deudas en el mediano plazo. Esto significa que SIS LLC puede retirar fondos de la circulación a una velocidad promedio y liquidar obligaciones a corto plazo. El ratio de liquidez actual fue de 1,07 en 2016, lo que indica una baja solvencia. El coeficiente de agilidad funcional tiene un valor cero debido a la falta de activos de venta lenta de la organización. La participación del capital de trabajo aumentó en un 0,27 y ascendió a 0,8, lo que es un factor positivo y muestra un aumento en la liquidez del balance. El índice de seguridad tiene un valor negativo, pero en dinámica es positivo; en 2016 fue -0,25, lo que muestra que los activos corrientes se financian con fondos prestados de la organización, ya que el valor del coeficiente es inferior a 0,1 y el índice de liquidez corriente es menor que 2, entonces la organización es insolvente.

Analisis de CREDITO

El concepto de solvencia de una organización está estrechamente relacionado con su solvencia. La solvencia refleja en mayor medida el pago de obligaciones utilizando los activos a mediano y corto plazo de la organización, excluidos los activos permanentes.

Los principales indicadores de solvencia son:

la relación entre el volumen de ventas y los activos corrientes netos;

Los activos corrientes netos son los activos corrientes menos las deudas a corto plazo de la organización. La relación entre el volumen de ventas y los activos circulantes netos muestra la eficiencia del uso de los activos circulantes.

relación entre el volumen de ventas y el capital social;

relación deuda-capital a corto plazo;

relación entre las cuentas por cobrar y los ingresos por ventas.

El cálculo de los indicadores de solvencia se presenta en el cuadro 3.5.

Cuadro 3.5 - Análisis de indicadores de solvencia

Indicadores			Desviación absoluta
Activos circulantes, miles de rublos.
Fondos prestados a corto plazo en miles de rublos.
Ingresos mil rublos
Capital propio mil rublos.
Cuentas por cobrar miles de rublos
Activos circulantes netos en miles de rublos.
Indicadores:
Relación entre el volumen de ventas y los activos corrientes netos
Relación entre el volumen de ventas y el capital social
Relación deuda-capital a corto plazo
Relación de cuentas por cobrar e ingresos por ventas

Con base en el análisis, se pueden sacar las siguientes conclusiones: El índice de eficiencia del uso del activo circulante en 2016 respecto a 2015 aumentó en 53,92, lo que muestra la eficiencia del uso del activo circulante. La relación entre el volumen de ventas y el capital social fue de 502,33, lo que fue el resultado de un fuerte aumento de los ingresos. La relación entre deuda a corto plazo y capital aumentó en 88,53 y ascendió a 103,33, lo que muestra una alta proporción de deuda a corto plazo en capital y la incapacidad de la organización para pagar sus obligaciones. La relación entre cuentas por cobrar y ventas aumentó entre 0,04 y 0,18, lo que puede verse como una señal de menor solvencia, ya que las deudas de los clientes se convierten en efectivo más lentamente.

Análisis de indicadores de actividad empresarial

El siguiente paso es analizar los indicadores de actividad empresarial.

El análisis de la actividad empresarial nos permite sacar una conclusión sobre la eficacia de la organización. Los indicadores de actividad empresarial están relacionados con la velocidad de rotación de fondos: cuanto más rápida es la rotación, menos gastos semifijos por cada rotación, y por lo tanto mayor será la eficiencia financiera de la organización.

El análisis de la actividad empresarial, por regla general, se realiza en dos niveles: indicadores cualitativos (amplitud de mercados, reputación comercial de la organización y sus clientes, competitividad, etc.) y cuantitativos. En este caso, el análisis de indicadores cuantitativos consta de dos etapas: análisis de la facturación (capital social, activos circulantes, cuentas por cobrar y por pagar) y rentabilidad.

Análisis de rotación de activos

Los indicadores clave de facturación incluyen:

Relación de rendimiento del capital social: muestra cuántos rublos. los ingresos representan 1 frotar. cantidad promedio de capital social invertido;

productividad del capital de los activos fijos: caracteriza la cantidad de ingresos por ventas por rublo de activos fijos;

coeficiente de rendimiento de los activos intangibles: refleja la eficiencia del uso de activos intangibles. Muestra el monto de los ingresos por ventas en rublos por 1 rublo del monto promedio de activos intangibles, así como el número de rotaciones durante el período;

índice de rotación de activos totales: muestra cuántas unidades monetarias de productos vendidos aportó cada unidad monetaria de activos;

índice de rotación de activos circulantes (activos circulantes): refleja la eficiencia del uso de los activos circulantes. Muestra el monto de los ingresos por ventas en rublos por 1 rublo del monto promedio de activos circulantes, así como el número de rotaciones durante el período;

índice de rotación de efectivo: muestra el período de rotación de efectivo;

índice de rotación de inventario: muestra cuántas veces durante el período en estudio la organización utilizó el saldo de inventario promedio disponible;

Índice de rotación de cuentas por cobrar: muestra el número de pagos recibidos de los clientes durante el período por el monto del valor promedio de las cuentas por cobrar. Período de pago de las cuentas por cobrar: muestra cuántos días en promedio se pagan las cuentas por cobrar de la organización;

Índice de rotación de cuentas por pagar: muestra cuántas veces la empresa ha reembolsado el monto promedio de sus cuentas por pagar. Período de pago de las cuentas por pagar: muestra el período promedio de pago de las deudas de la organización por obligaciones actuales;

el ciclo operativo refleja el período de tiempo desde el momento en que se reciben los materiales en el almacén hasta el momento en que se recibe el pago de los productos por parte del comprador;

El ciclo financiero muestra el tiempo desde el momento del pago de los materiales a los proveedores hasta la recepción del dinero de los compradores por los productos entregados.

El cálculo de los indicadores de facturación se presenta en la Tabla 3.6.

Tabla 3.6 - Análisis de facturación

Indicadores	Condicional designación	Algoritmo de cálculo			Cambiar
Continuación de la Tabla 3.6
Número de días en el año del informe
Costo medio del capital social, miles de rublos.		(SKng+SKkg)/2
Costo promedio de los activos fijos, miles de rublos.		(Osng+Oskg)/2
Costo medio de los activos intangibles, miles de rublos.		(Nmang+Nmakg)/2
acreedor promedio deuda, miles de rublos		(KZng+KZkg)/2
costo promedio activos, miles de rublos		(Ang+Akg)/2
Costo promedio del capital de trabajo activos, miles de rublos		(Aobng+ Aobkg)/2
Incluido:
Efectivo, miles de rublos.		(DSng+DSkg)/2
Inventarios, miles de rublos.		(Zng+Zkg)/2
Cuentas por cobrar, miles de rublos.		(DZng+DZkg)/2
Probabilidades calculadas:
Relación de rendimiento sobre el capital social
Rentabilidad de los activos
Coeficiente de retorno de activos intangibles.
Coeficiente rotación de activos
Coeficiente rotación de activos corrientes
Coeficiente Volumen de ventas de inventario
Coeficiente rotación de cuentas por pagar
Duración de la facturación, días:
Activos circulantes
Dinero
Cuentas por cobrar
Cuentas por pagar		D/kobcredito
Duración ciclo operativo		ext. zap + Agregar. Debutante
Duración ciclo financiero		D. pr.ts. + Agregar.deb-Agregar. credibilidad

Con base en los datos, se pueden sacar las siguientes conclusiones: El índice de rotación total de activos en 2016 en comparación con 2015 disminuyó en 1,18, lo que muestra una disminución en la eficiencia en el uso de todos los recursos disponibles, independientemente de las fuentes de su financiamiento (por cada rublo de los activos hay 5,04 rublos de productos vendidos). El índice de rotación del capital de trabajo en 2016 disminuyó en 4,75, lo que indica una disminución en la eficiencia del uso de los activos circulantes en la organización (por cada rublo de activos circulantes hay 7,04 rublos de productos vendidos). La tasa de rendimiento de los activos intangibles aumentó en 0,64, lo que muestra la eficiencia del uso de activos intangibles (por cada rublo de activos circulantes hay 49,41 rublos de productos vendidos). La productividad del capital en 2016 aumentó en un 9,63, lo que demuestra un mejor uso de los activos fijos de producción (por cada rublo de activos circulantes hay 27,60 rublos de productos vendidos). El índice de rentabilidad sobre el capital aumentó en 128,47, lo que se logró mediante el aumento de los ingresos por ventas, también debido a la gran proporción de ganancias obtenidas mediante el uso de fondos prestados, que a largo plazo puede afectar negativamente la estabilidad financiera. El índice de rotación de inventarios no se calcula debido a su ausencia. El índice de rotación de efectivo aumentó en 4 días, lo que indica la organización racional del trabajo de la empresa. El índice de rotación de cuentas por cobrar disminuyó en 6,07 y, en consecuencia, el período de rotación aumentó en 17 días, lo que indica un pago más lento de las cuentas por cobrar. El índice de rotación de cuentas por pagar disminuyó en 37,71 y, en consecuencia, el período de rotación aumentó en 33 días, lo que indica una desaceleración en el pago de cuentas por pagar.

La duración del ciclo operativo aumentó en 17 días, lo que se asocia con un aumento en el período de rotación de las cuentas por cobrar, es decir, el número de días necesarios para transformar las materias primas en efectivo pasó a ser de 41 días.

La duración del ciclo financiero disminuyó en 16 días, debido a un aumento en la duración del período de rotación de cuentas por cobrar y por pagar, es decir, el número de días entre el pago de las cuentas por pagar y las cuentas por cobrar es 1 día.

Análisis coste-beneficio

En el sentido más amplio de la palabra, el concepto de rentabilidad significa rentabilidad, rentabilidad. Una organización se considera rentable si los resultados de la venta de productos cubren los costos de producción y, además, generan una cantidad de ganancias suficiente para el normal funcionamiento de la organización.

La esencia económica de la rentabilidad sólo puede revelarse a través de las características del sistema de indicadores. Su significado general es determinar la cantidad de beneficio de un rublo de capital invertido.

Los principales indicadores de rentabilidad son:

rendimiento de los activos (rentabilidad económica): muestra la cantidad de beneficio neto por cada unidad monetaria invertida en los activos de la empresa, refleja la eficiencia del uso de los activos de la organización.

2) rendimiento del capital: muestra la cantidad de beneficio neto por cada unidad de costo de capital propiedad de los propietarios de la empresa.

3) retorno de las ventas: muestra la cantidad de beneficio neto de la organización por cada rublo de productos vendidos.

4) rentabilidad de la producción: muestra la cantidad de ganancias de la organización por cada rublo gastado en la producción y venta de productos.

5) rendimiento del capital invertido: muestra la relación entre las ganancias y las inversiones destinadas a obtener estas ganancias. Las inversiones se consideran como la suma de capital y deuda a largo plazo.

El cálculo de los indicadores de rendimiento del capital se presenta en el cuadro 3.7.

Tabla 3.7 - Análisis de rentabilidad sobre el capital

Indicadores	Condicional designación	Algoritmo de cálculo			cambio absoluto
Ingresos (netos) por la venta de bienes, productos, obras, servicios, miles de rublos.
Costo de ventas de bienes, productos, obras, servicios (incluidos gastos comerciales y administrativos), miles de rublos.
Beneficio de las ventas, miles de rublos.
Beneficio neto, miles de rublos.
Valor de los activos, miles de rublos.		(Ang+Akg)/2
Capital propio, mil rublos.		(Skng+SKkg)/2
Pasivos a largo plazo, miles de rublos.		(Dong+Dokg)/2
Indicadores de rentabilidad:
Rentabilidad de los activos
Rentabilidad sobre recursos propios
El rendimiento del capital invertido		PE/ (sk+Do)
Rendimiento de las ventas
Rentabilidad de la producción

El retorno sobre las ventas en 2016 fue de 0,15, es decir. Cada rublo de ingresos recibidos contenía 15 kopeks de beneficio neto, esta cifra aumentó en 0,01, lo que indica un ligero aumento en la demanda de los servicios prestados. La rentabilidad de la producción en 2016 fue de 0,18, es decir. Cada rublo gastado en servicios empezó a generar un beneficio neto de 18 kopeks. El rendimiento sobre los activos en 2016 disminuyó en un 0,1 y ascendió a 0,74, es decir. Cada rublo de activos empezó a generar un beneficio de 74 kopeks. El rendimiento sobre el capital aumentó en 23,47 y ascendió a 74, lo que se asocia con un aumento de las ganancias y un aumento del capital de deuda. El rendimiento del capital invertido aumentó en un 0,7 y ascendió a 1,87, es decir. Cada rublo de inversión empezó a generar un beneficio de 1,87 rublos.

Análisis de estabilidad financiera

La estabilidad financiera es la capacidad de una organización para mantener su existencia y funcionamiento ininterrumpido, gracias a la disponibilidad de ciertos fondos disponibles y flujos financieros equilibrados. La sostenibilidad financiera significa que una organización será solvente en el largo plazo.

Documentos similares

La esencia y clasificación de las fuentes de financiación de la inversión. Métodos para analizar el atractivo inversor de una empresa. Características de los principales indicadores de desempeño de OJSC "Russian Fuel Company", evaluación del atractivo de la inversión.

trabajo del curso, añadido el 23/09/2014


Objetivos y temas de evaluación del atractivo inversor de una organización. Características generales de Monopoly+ LLC, perspectivas y fuentes de su desarrollo. Desarrollo y evaluación de la efectividad de medidas para incrementar el atractivo inversor de la empresa.

tesis, añadido el 11/07/2015


Enfoques para evaluar el atractivo de inversión de una empresa. El estado de la industria química rusa. Características generales de la empresa ZAO Sibur-Khimprom. Evaluación de riesgos del proyecto. Análisis de la dinámica de la composición y estructura de las fuentes de formación de propiedad.

tesis, agregada el 15/03/2014


Métodos básicos para evaluar el atractivo inversor de un municipio, utilizados en Rusia y en el extranjero. Análisis de la situación del distrito municipal de Tarnog, evaluación de su atractivo de inversión, formas y medios de incrementarlo.

tesis, añadido el 09/11/2016


Concepto, seguimiento y enfoques metodológicos para analizar el atractivo inversor de una empresa. Características, análisis financiero y análisis del atractivo inversor de OJSC Lukoil. Formas de aumentar el atractivo inversor de una empresa.

trabajo del curso, añadido el 28/05/2010


Evaluación del atractivo inversor de las empresas. Análisis del sistema de indicadores del atractivo inversor del organismo emisor y su importancia para la toma de decisiones en materia de inversión. Tipos de objetivos del inversor a la hora de invertir en activos financieros.

prueba, agregada el 21/06/2012


Características organizativas y económicas de una empresa rusa moderna. Análisis de la situación financiera de la organización. Gestión del riesgo empresarial en el sistema de aumento del atractivo de la inversión. Evaluación de las actividades económicas de la empresa.

tesis, agregada el 25/05/2015


La esencia económica y el potencial financiero de la empresa, la metodología para su evaluación. La relación entre el atractivo financiero y de inversión de una organización. Análisis del estado de la propiedad de OJSC Neftekamskneftekhim y direcciones para mejorar sus actividades.

tesis, agregada el 24/11/2010


Enfoques metodológicos para el análisis del atractivo de la inversión y los factores que lo determinan. Algoritmo para monitorear el atractivo inversor de una empresa. Análisis de liquidez y solvencia utilizando el ejemplo de OJSC Lukoil.

trabajo del curso, agregado 14/04/2015


La esencia y criterios del atractivo de la inversión. El papel de la inversión en el desarrollo socioeconómico de un municipio. Problemas y perspectivas para el desarrollo del atractivo inversor de un municipio utilizando el ejemplo de la ciudad de Krasnodar.