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지능형 시스템의 합성. 과학과 교육의 현대 문제

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시트니코프 미하일 세르게예비치. 퍼지 컨트롤러를 사용한 지능형 자동 제어 시스템의 분석 및 합성: 논문... 기술 과학 후보자: 05.13.01 / Sitnikov Mikhail Sergeevich; [보호 장소: 모스크바. 상태 무선 공학, 전자 및 자동화 연구소] - 모스크바, 2008. - 227 p .: 아픈. RSL OD, 61 08-5/1454

소개

CHAPTER 1. 퍼지제어기를 이용한 지능형 자동제어시스템의 응용분야 및 연구방법 14

1.1. HP 14를 사용한 ISAU의 적용 영역 개요

1.2. HP 24를 이용한 ISAU 연구의 문제점

1.3. 비선형 변환의 특성에 대한 주요 HP 매개변수의 영향에 대한 연구 28

1.3.1 Mamdani 퍼지 모델의 비선형 변환 특성에 대한 개별 항의 소속 함수의 모양 및 상대적 배치의 영향 35

1.3.2 Mamdani 퍼지 모델의 비선형 변환 특성에 대한 입력 및 출력 항 간의 관계 순서의 영향 41

1.4. 제43장 결론

CHAPTER 2. 조화평형법 기반 지능형 자동제어 시스템의 분석 및 합성 45

2.1. 조화균형법을 이용한 ISAU 연구 46

2.2. 간접 품질 평가 73

2.3. EKKU 81에 대한 퍼지 컨트롤러 매개변수의 영향

2.4. 방법에 기초한 ISAU와 HP의 연구 및 합성 방법

고조파 밸런스 90

2.5. 98화 결론

CHAPTER 3. 절대 안정성 기준에 따른 지능형 자동 제어 시스템 연구 99

3.1. HP 99를 이용한 ISAU의 절대 안정성 연구

3.2. 여러 비선형성을 갖는 자동 제어 시스템의 절대 안정성 연구, 100

3.3. 첫 번째 유형의 퍼지 컨트롤러를 사용한 자동화 제어 시스템의 평형 위치의 절대 안정성에 대한 연구 105

3.4. 첫 번째 유형의 퍼지 컨트롤러를 사용하는 자동화 제어 시스템에서 프로세스의 절대 안정성에 대한 연구 119

3.5. 퍼지 컨트롤러 매개변수가 자동 제어 시스템의 절대 안정성에 미치는 영향에 대한 연구 ". 124

3.6. 프로세스의 절대 안정성 기준에 기초한 ISAU 규정 품질의 간접 평가 137

3.7. 제139화 결론

4장. 유전자 알고리즘 기반 퍼지 컨트롤러의 자동 합성 141

4.1. 자동 합성 방법 검토 141

4.2. 퍼지 컨트롤러의 합성 및 튜닝 자동화 문제를 해결하기 위한 유전 알고리즘 사용 144

4.3. HP 151을 이용한 자동화 제어 시스템 합성 알고리즘

4.4. 자동화된 합성 및 튜닝을 위한 방법론 HP 155

4.5. 167화

5장. 퍼지 컨트롤러를 사용한 지능형 자동 제어 시스템의 분석 및 합성 방법의 소프트웨어 및 하드웨어 구현 169

5.1. HP 170을 사용한 ISAU 분석 및 합성을 위한 소프트웨어 패키지

5.2. 전기 구동 제어 시스템의 하드웨어 구현 177

5.3. DC 모터 180용 HP ISAU 합성

5.4. 실험적 연구 190

5.5. 199화

참고문헌 203

부록 211

작품 소개

지능형 기술의 사용은 불확실한 상황에서 광범위한 적응 제어 문제에 대한 솔루션을 제공합니다. 동시에 이러한 시스템의 소프트웨어와 하드웨어는 간단하고 신뢰할 수 있어 높은 품질 관리를 보장합니다. 이러한 기술의 개방성은 이벤트 예측 메커니즘, 축적된 경험의 일반화, 자가 학습 및 자가 진단 알고리즘의 통합을 가능하게 하여 지능형 시스템의 기능 범위를 크게 확장합니다. 명확한 인간-기계 인터페이스의 존재는 지능형 시스템에 근본적으로 새로운 품질을 제공하여 학습 단계와 작업 설정을 크게 단순화할 수 있습니다.

널리 사용되고 편리하고 강력한 수학적 도구임이 입증된 일반적인 지능형 기술 중 하나는 퍼지 논리(FL) 장치입니다. 퍼지 집합 이론과 이를 기반으로 한 논리는 부정확한 범주, 표현 및 지식을 설명하고 이를 활용하여 적절한 결론과 결론을 도출하는 것을 가능하게 합니다. 질적, 개념적 수준에서 다양한 객체, 프로세스 및 현상의 모델을 형성할 수 있는 기회가 존재함으로써 이 장치의 사용을 기반으로 지능형 제어를 구성하는 데 대한 관심이 결정되었습니다.

이론적 및 실험적 연구 결과에 따르면 NL 기술을 사용하면 산업, 군사 및 가전 제품에 사용되는 광범위한 기술 시스템을 위한 높은 적응성, 신뢰성 및 높은 수준의 효율성을 갖춘 고속 조정기를 만들 수 있습니다. 무작위 교란 및 외부 부하의 불확실성 조건에서 작동 품질.

오늘날 이 장치는 시스템 작동 중에 발생하는 특별하고 비표준적인 사례를 설명하는 가장 유망한 도구 중 하나로 간주됩니다. 지식의 "모호한" 표현의 특성과 입력 및 출력 변수의 무제한 수, 시스템 동작에 대한 내장된 규칙의 수를 통해 이 기술을 사용하여 거의 모든 제어 법칙을 형성할 수 있습니다. NL 기술을 다른 기술과 구별하는 새로운 유형의 비선형 조정기를 구축합니다.

이 기술을 사용하여 구현된 컨트롤러를 퍼지(HP)라고 부르겠습니다. 일반적으로 HP는 주파수 의존형 비선형 변환기이므로 이러한 컨트롤러를 사용하는 지능형 자동 제어 시스템(AICS)의 안정성 및 제어 품질을 연구하는 것과 관련된 여러 가지 문제를 자연스럽게 발생시킵니다.

솔루션이 필요하고 엔지니어링 실무에서 HP의 폭넓은 사용을 보장하는 가장 시급한 문제는 다음과 같습니다.

HP의 비선형 변환 특징 연구

HP와 함께 ISAU의 안정성과 제어 품질을 연구하기 위한 엔지니어링 방법 개발

HP 튜닝 및 합성 기술 개발

HP 설정 절차를 자동화하는 도구 생성.

연구 주제는 HP에서 구현된 비선형 변환, HP를 사용한 자동화 제어 시스템의 동적 프로세스, 지능형 자동 제어 시스템의 안정성 및 제어 품질입니다.

연구의 목적은 퍼지 컨트롤러를 갖춘 지능형 자동 제어 시스템입니다.

작업의 목표

HP와 함께 고품질 자동화 제어 시스템을 연구하고 합성하기 위한 알고리즘, 소프트웨어 및 하드웨어 도구를 개발합니다. 이 목표를 달성하려면 다음 작업을 해결해야 합니다.

1. HP 매개변수(수, 소속 함수 유형(MF) 및 생산 규칙 기반(BP))가 수행되는 비선형 변환의 특성에 미치는 영향의 특징을 조사합니다.

2. TAU에서 알려진 방법을 기반으로 HP를 사용하여 자동화 제어 시스템의 주기적 프로세스, 절대 안정성 및 품질을 연구하기 위한 수학적 모델 및 해당 엔지니어링 기술을 개발합니다.

3. 자동화 제어 시스템의 주어진 품질 지표를 기반으로 HP 매개변수를 합성하는 방법을 개발합니다.

4. 자동 제어 시스템의 안정성과 필수 품질 지표를 보장하기 위해 HP 매개변수의 자동 합성 및 조정을 위한 알고리즘을 개발합니다.

5. HP와 함께 자동화 제어 시스템 설계를 위한 소프트웨어 및 하드웨어 복합체를 개발합니다.

본 연구의 연구 방법은 자동 제어 이론, 비선형 시스템 이론, 수학적 및 시뮬레이션 모델링 방법, 문제 해결을 위한 그래픽 분석 방법, 퍼지 논리 이론, 최적화 이론 및 유전 알고리즘 이론을 기반으로 합니다. .

과학적 진술, 결론 및 권장 사항의 타당성과 신뢰성은 이론적 계산뿐만 아니라 수치 모델링 결과와 실험 연구 결과를 통해 확인됩니다. Matlab 환경에서의 모델링 결과, Simulink 환경의 제어 시스템 및 ISAU 설계를 위한 하드웨어-소프트웨어 복합체에 대한 실험적 연구는 논문 작업의 이론적 조항 및 권장 사항을 완전히 확인하고 이를 설계에 사용할 수 있도록 합니다. 진짜 ISAU. 방어를 위해 제출된 주요 조항

1. 비선형 변환의 특성에 대한 HP 매개변수(수, FP 및 BP 유형)의 영향 특징에 대한 연구 결과.

2. 고조파 균형 방법을 기반으로 HP를 사용하는 자동 제어 시스템의 주기적인 진동 및 제어 품질을 연구하기 위한 수학적 모델.

3. 프로세스의 절대적인 안정성과 HP를 사용한 자동화 제어 시스템의 평형 위치에 대한 기준.

4. HP를 이용한 자동 제어 시스템의 주기적인 진동, 제어 품질의 간접 평가 및 절대 안정성을 연구하기 위한 엔지니어링 방법.

5. 주어진 제어 품질을 갖춘 HP 자동 제어 시스템의 합성 방법.

6. 유전자 알고리즘을 사용하여 HP 매개변수의 자동 합성 및 조정을 위한 알고리즘.

7. HP와 함께 ISAU를 설계하기 위한 하드웨어 및 소프트웨어 복합체. 과학적 참신함

1. 퍼지 계산의 매개변수(멤버십 함수의 유형 및 위치, 생산 규칙의 기본)에 대한 비선형 HP 변환 특성의 의존성이 입증되었습니다.

2. 조화균형 방법을 사용하여 주기적인 진동과 자동 제어 시스템의 제어 품질을 연구할 수 있는 수학적 모델이 개발되었습니다.

3. HP를 사용한 자동화 제어 시스템에서 공정의 절대 안정성과 평형 위치에 대한 기준이 개발되었습니다.

4. ISAU 제어에 필요한 품질을 고려하여 유전자 알고리즘을 기반으로 HP 매개변수의 자동 합성 및 조정 문제가 해결되었습니다.

실용적인 가치

1. 주기적인 진동을 연구하고 고조파 균형 방법을 기반으로 HP를 사용하여 자동 제어 시스템의 제어 품질을 간접적으로 평가하기 위한 편리한 엔지니어링 방법이 개발되었습니다.

2. HP를 사용하여 자동화 제어 시스템의 공정 절대 안정성과 평형 위치를 연구하기 위한 편리한 엔지니어링 방법이 개발되었습니다.

3. 자동 제어 시스템의 안정성 및 품질 영역을 고려하여 HP 매개변수의 자동 합성 및 조정을 위한 방법론이 개발되었습니다.

4. ISAU의 연구 및 설계를 위해 HP와 함께 하드웨어 및 소프트웨어 컴플렉스가 만들어졌습니다.

5. 논문 작업의 결과는 러시아 과학 아카데미 상임위원회의 SPP 지침에 따라 수행된 연구 프로젝트 "Latilus-2"에 사용되었습니다. 유망한 무기와 군사 장비의 작동 장치입니다.” 특히, 비선형 제어법칙을 구현한 HP를 활용하면 신형 군용 장비의 액츄에이터 제어 품질을 획기적으로 향상시킬 수 있음이 입증됐다. (성능은 2~3배 향상, 오버슈트는 20% 감소) ). 부하로 인한 제어 오류를 몇 배로 줄일 수 있습니다.

HP를 이용한 액추에이터용 자동화 제어 시스템과 유망한 군사 장비 모델의 분석 및 합성을 위한 편리한 그래픽 분석 방법이 제안됩니다.

6. 논문 작업의 결과는 러시아 기초 연구 재단의 보조금에 따라 작업을 수행하는 데 사용되었습니다.

2005-2006, 프로젝트 번호 05-08-33554-a "퍼지 시스템의 주기적 프로세스 및 제어 품질 연구를 위한 수학적 모델 및 조화 균형 방법 개발."

2008-2010, 프로젝트 번호 08-08-00343-a "유전자 알고리즘 기반 퍼지 컨트롤러의 자동 합성."

작업 승인. 연구의 주요 조항은 학자 E.P.를 기념하는 로봇 공학 회의에서 논의되고 발표되었습니다. Popov (MSTU N.E. Bauman 2008), XIV 및 XV 국제 과학 및 기술 세미나 "제어, 자동화 및 정보 처리 문제에 대한 현대 기술"(Alushta 2006-2007), XV 국제 학생 학교 세미나 "New 정보 기술"(Sudak 2006), 학생 및 대학원생의 전 러시아 과학 회의 "로봇 공학, 메카트로닉스 및 지능형 시스템"(Taganrog 2005), 학생의 과학 기술 창의성에 대한 전 러시아 검토 경쟁 고등 교육 기관 " EUREKA-2005"(Novocherkassk 2005), 관리 및 교육 분야의 과학 및 실무 컨퍼런스 "현대 정보 기술"에서. (보스코트) 모스크바 2006

출판물

논문 작업의 주요 결과는 고등 인증 위원회(Higher Attestation Commission) 목록의 저널에 실린 기사 1개와 논문 1개를 포함하여 8개의 인쇄 작품으로 출판되었습니다.

첫 번째 장에서는 HP 시스템의 적용 영역에 대한 검토를 바탕으로 다양한 과학 및 기술 분야에서 HP 시스템이 널리 사용되는 모습을 보여줍니다. 높은 품질 관리, 효율성, 기능성 등 다양한 장점이 나타납니다.

동시에, 오늘날 HP를 사용한 자동화 제어 시스템의 분석 및 합성의 전체 주기를 허용하는 엔지니어링 실습에 편리한 방법과 기술이 없다는 것이 밝혀졌습니다.

이 장에서는 입력과 출력 신호 간의 비선형 변환 특성에 대한 HP 매개변수(수, FP 및 BP 유형)의 영향 특징을 조사합니다. 한편으로 수행된 연구는 비선형 시스템을 연구하는 방법을 HP를 사용한 자동 자동화 제어 시스템 연구, 특히 절대 안정성에 대한 조화 균형 방법 및 기준에 적절하게 적용하는 데 필요한 기반입니다. 반면에 주어진 속성을 가진 자동화된 제어 시스템을 합성하는 문제를 해결하는 것은 HP 설정에 대한 비선형 변환의 의존성을 이해해야만 가능합니다.

수행된 연구를 바탕으로 논문 작업의 목표가 정당화됩니다.

두 번째 장에서는 고조파 균형 방법을 사용하여 HP를 사용하는 자동 제어 시스템의 주기적인 진동을 연구할 수 있는 수학적 모델이 개발되었습니다. 진동 지수에 기반한 고조파 균형 방법을 기반으로 HP를 사용하여 자동화 제어 시스템의 품질을 간접적으로 평가할 수 있는 가능성도 입증되었으며 적절한 방법론이 개발되었습니다.

고조파 균형 방법을 기반으로 지정된 품질 지표를 사용하여 HP와 자동 제어 시스템을 합성하는 문제가 해결되었습니다.

이 장에서는 HP ECC의 성격에 대한 생산 규칙의 영향뿐만 아니라 멤버십 기능의 형태와 용어의 상대적 배치가 미치는 영향을 탐색하고 보여줍니다.

컴퓨터 모델에 대한 실험적 연구 결과는 고조파 균형 방법을 기반으로 HP를 사용하여 자동화 제어 시스템의 분석 및 합성을 위해 개발된 방법의 타당성을 확인했습니다.

세 번째 장에서는 첫 번째 유형의 HP를 사용한 자동화 제어 시스템의 구조를 비선형 다중 회로 자동 제어 시스템의 구조로 변환할 수 있는 수학적 모델이 개발되었습니다. 비선형 HP 변환의 특성을 고려하여 프로세스의 절대 안정성 기준과 여러 비선형성이 있는 시스템의 평형 위치를 기반으로 첫 번째 유형의 HP를 사용하는 자동화 제어 시스템에 해당하는 기준이 개발되었습니다.

제안된 기준을 기반으로 HP를 사용한 자동화 제어 시스템에서 평형 위치 및 프로세스의 안정성을 연구하기 위한 그래픽 분석 기술이 개발되었습니다.

ISAU 합성 문제를 해결하기 위해 ISAU의 절대 안정성 영역이 HP 매개변수(PT 및 PSU의 유형 및 수)에 미치는 영향을 연구하는 연구가 수행되었습니다.

절대적인 공정 안정성 기준을 바탕으로 HP를 사용하여 자동화 제어 시스템의 품질을 간접적으로 평가하는 방법이 개발되었습니다.

컴퓨터 모델에 대한 연구가 수행되었으며, 그 결과 HP를 사용한 자동화 제어 시스템에서 평형 위치 및 프로세스의 절대 안정성을 연구하기 위해 개발된 방법의 타당성이 확인되었습니다.

네 번째 장은 ISAU의 HP 매개변수 자동 합성을 위한 알고리즘 및 방법 개발에 전념합니다. 논문에서 수행된 분석은 유전자 알고리즘(GA)이 이 문제를 해결하기 위한 가장 유망한 기술이라는 것을 보여주었습니다. 자동화된 합성 알고리즘을 개발할 때 다음과 같은 문제가 해결되었습니다. ISAU 시뮬레이션 모델의 합성; 초기 HP 매개변수와 GA 검색 매개변수를 선택하는 단계; ISAU 관리의 질을 평가합니다. 염색체 코딩. 이 예는 자동화된 합성 알고리즘의 성능을 보여줍니다.

다섯 번째 장에서는 2~4장에서 얻은 이론적 결과를 테스트합니다. 수학적 모델 개발부터 시작하여 실제 장비에 대한 직접 테스트까지 퍼지 컨트롤러 설계의 전체 주기를 허용하는 하드웨어 및 소프트웨어 복합체가 개발되고 있습니다. 이 장에서는 HP를 사용하여 ISAU 모델을 분석하고 합성하기 위한 소프트웨어 패키지를 개발하고 제시합니다. 단지의 소프트웨어와 하드웨어(스탠드) 부분 간의 상호 작용 구조가 구현되어 다양한 유형의 부하 및 외란 하에서 DC 모터를 제어하는 본격적인 실험이 가능합니다.

이 장에서는 실제 벤치에서의 테스트를 통해 HP 매개변수의 자동 합성을 포함한 실험 연구 결과를 제시하고 HP와 자동으로 자동 조정된 자동 제어 시스템의 제어 품질에 대한 튜닝 결과를 비교 평가합니다. 역동역학 문제(IDP) 방법을 사용하여 조정된 PID 컨트롤러를 갖춘 제어 시스템.

결론적으로 논문 작업의 주요 과학적이고 실제적인 결과가 제시됩니다.

비선형 변환의 특성에 대한 주요 HP 매개변수의 영향에 대한 연구

광범위한 사용과 인기에도 불구하고 NL 장치의 사용은 상당한 어려움과 연관되어 있습니다. 우선, 이는 퍼지 시스템의 기능 품질을 분석하고 안정성을 연구하기 위한 완전한 엔지니어링 도구가 부족하기 때문입니다.

퍼지 시스템을 분석하는 효과적인 방법이 부족하다는 배경에서 HP 합성 문제는 자동화 제어 시스템의 작동 품질에 대한 매개변수의 영향 의존성이 다소 제대로 연구되지 않았기 때문에 더욱 심각하게 발생합니다. 이러한 요인은 새로운 자주포를 만드는 관행에 HP가 더 광범위하게 도입되는 것을 크게 방해합니다.

첫 번째 Lyapunov 방법을 사용하면 선형화된 ACS 방정식을 사용하여 제어 품질을 분석할 수 있으며 모든 구조의 시스템에 적용할 수 있습니다. 이 방법을 사용하면 소량으로 시스템 안정성에 필요한 조건을 얻을 수 있지만 시스템 편차가 큰 경우에는 안정성이 보장되지 않습니다. ACS에 포함된 비선형 요소의 선형화가 필요하므로 원시 퍼지 계산을 사용하여 ACS를 분석하는 데에만 적합합니다.

두 번째 Lyapunov 방법을 사용하면 충분한 안정성 조건을 얻을 수 있습니다. 퍼지 컨트롤러를 갖춘 자동화 제어 시스템은 1차 비선형 미분 방정식 시스템으로 설명되며 이를 기반으로 비선형 변환의 특성을 고려하여 특별한 Lyapunov 함수가 구성됩니다. 이를 통해 연구 중인 시스템의 안정성을 분석하고 일부 품질 지표를 결정할 수 있습니다. 이 방법을 사용할 때의 문제점은 퍼지 계산의 표현도 포함하여 시스템에 적합한 함수를 선택하기 어렵다는 점입니다. HP의 특정 시스템과 관련된 첫 번째 작업 중 일부는 다음과 같습니다.

참고로 NV 알고리즘(Mamdani, Tsukamoto, Takagi-Sugeno(T-S), Larsen) 중에서 가장 널리 사용되는 것은 Mamdani와 Takagi-Sygeno라는 점에 유의해야 합니다. T-S 알고리즘을 사용하여 구축된 HP로 ISAU를 연구하기 위해 두 번째 Lyapunov 방법을 기반으로 Takagi-Sygeno의 안정성을 연구하기 위한 동명의 분석 방법이 개발되었습니다. 이 방법은 Mamdani 알고리즘을 사용하여 구축된 NV가 있는 시스템에는 적용되지 않습니다.

필터 가설에 기초한 근사 조화 균형 방법을 사용하면 퍼지 시스템에서 자체 진동을 연구할 수 있습니다. 이 방법은 그래픽 분석적이며 HP를 분석 형식으로 나타내지 않고 비선형 변환의 특성만 사용하여 자동화 제어 시스템을 연구할 수 있습니다. 처음에는 HP를 사용하여 ISAU를 분석하는 데 사용되었으며 저자에 의해 확장되었습니다. 일반적으로 퍼지 P-컨트롤러를 포함하는 특정 자동화 제어 시스템을 분석하는 데 사용되었으며, 주파수 종속 퍼지 컨트롤러(PI-FID)를 갖춘 자동화 제어 시스템과 관련하여 연구에서는 다음과 같은 매우 대략적인 평가를 했습니다. 시스템의 동적 속성. 또한 연구에서 제안된 접근 방식에는 그러한 자동화 제어 시스템의 분석을 위한 엔지니어링 도구를 개발할 수 있는 방법론적 특성이 부족하다는 점에 유의해야 합니다.

퍼지 시스템의 안정성을 연구할 때 절대 안정성 기준(원형 기준 및 V.M. Popov 기준)을 기반으로 하는 방법도 사용되었습니다. 이 방법을 사용하려면 여러 요구 사항을 충족하기 위해 비선형 특성의 종속성에 대한 추가 연구를 수행해야 합니다. 일반적으로 퍼지 P-컨트롤러를 사용하여 특정 자동 제어 시스템을 분석하는 데 사용되었습니다.

다양한 근사 방법을 사용하여 퍼지 시스템에 대한 연구도 수행되었습니다.

분명히 HP의 자동 자동화 제어 시스템의 안정성 연구에 상대적으로 적은 수의 작업이 수행되었으며 일반적으로 모든 작업은 비공개적이고 비체계적 성격을 갖습니다. 이는 본질적으로 이 방향의 개발 초기 단계를 나타내며 나열된 각 방법의 기능에 대한 보다 심층적인 연구가 필요합니다. 퍼지 시스템 연구에 대한 체계적인 접근 방식의 첫 번째 시도 중 하나는 1999년에 출판된 작품의 저자입니다. 이 연구에서 퍼지 시스템은 비선형 시스템으로 축소되었으며, 이를 기반으로 퍼지 시스템의 안정성을 연구하기 위해 고안된 방법이 있습니다. 비선형 시스템이 적용됩니다. 저자 자신이 지적했듯이 이 작업에는 몇 가지 중요한 단점이 있으며, 그 중 첫 번째는 제시된 방법을 사용하는 명확하고 체계적인 분석 방법이 표시되지 않기 때문에 퍼지 시스템 분석에 대한 다소 피상적인 접근 방식입니다. 또한 비선형 HP 변환에 대한 NV 매개변수의 영향 분석에 충분한 주의를 기울이지 않았습니다. 이 연구에서는 실제 적용에 매우 중요한 퍼지 자동화 제어 시스템의 합성 및 구성을 위한 도구를 제시하지 않습니다. HP의 자동화 제어 시스템 분석에 관한 최근 출판된 연구는 주로 위의 방법을 기반으로 합니다.

조화균형법을 이용한 ISAU 연구

이전 장에서 설명한 것처럼 지능형 컨트롤러는 일부 비선형 변환을 수행하며 그 결과 해당 시스템의 제어 품질을 향상시키는 것이 가능해집니다. 그러나 동시에 알려진 바와 같이 ACS 회로에 비선형 요소가 존재하면 시스템 역학과 관련된 다양한 문제가 발생할 수 있습니다. 특히 시스템 매개변수 평면의 안정성 영역이 (선형 시스템과 비교하여) 변경되므로 평형 위치와 프로세스를 모두 연구할 필요가 있습니다. 비선형 시스템의 특징적인 주기 체제에 대한 연구가 중요해집니다.

자동화 제어 시스템의 주기적 진동 연구를 위해 조화 균형 방법이 유망해 보이며, 이는 비선형 자동 제어 시스템의 분석 및 합성 엔지니어링 실습에 폭넓게 적용됩니다.

이 방법을 사용하면 자동 제어 시스템의 주기적인 진동을 연구할 수 있을 뿐만 아니라 비선형 시스템의 제어 품질을 간접적으로 평가할 수도 있습니다. 마지막 측면은 퍼지 컨트롤러를 필요한 제어 품질로 조정하는 모호한 문제를 해결하기 위한 전망의 관점에서 매우 중요합니다.

반복적으로 언급했듯이 지능형 자동 제어 시스템은 내부 및 외부 불확실성 요인의 영향으로 작동하는 복잡한 동적 객체에 대한 대체 제어 알고리즘을 제공하도록 설계되었으므로 이러한 객체는 일반적으로 상당히 높은 차원이므로 필터 가설의 요구 사항을 대부분 충족합니다. 따라서 고조파 균형 방법이 제공하는 결과의 정확성은 실제 사용에 상당히 허용 가능한 것으로 판명될 수 있습니다.

고조파 균형 방법을 사용하여 지능형 시스템을 연구할 때 하나의 입력과 하나의 출력을 갖는 하나의 비선형 요소가 있는 자동 제어 시스템을 위해 개발되었으며 HP를 사용한 자동 제어 시스템에는 이러한 여러 가지가 있다는 사실로 인해 방법론적 문제가 발생합니다. 비선형 요소이므로 조화 균형 방법을 적용할 수 있는 HP 모델을 구축해야 합니다.

일반적인 경우 선형 동적 링크가 연결된 h 입력을 갖는 퍼지 컴퓨터(FC)의 직렬 연결 형태로 퍼지 컨트롤러(HP)를 갖춘 지능형 자동 제어 시스템의 블록 다이어그램을 제시합니다. 하나의 출력 및 전달 함수 Woy(s)(그림 2.1)가 있는 제어 개체(OU), 여기서 g(t)는 명령 신호(기계 시스템의 경우 위치, 속도, 가속도 등), u (t)는 제어 신호, y(t)는 액츄에이터의 출력 신호, e(t)는 제어 오류 신호, s는 라플라스 연산자입니다.

퍼지 컨트롤러는 두 가지 유형의 구조를 기반으로 구축될 수 있습니다. 첫 번째 유형 - 병렬 1차원 퍼지 컴퓨터 НВІ를 갖춘 퍼지 컨트롤러(예를 들어 그림 2.2에서 첫 번째 퍼지 PID 컨트롤러의 블록 다이어그램) 유형이 표시됨) 및 두 번째 유형 - 다차원 입력이 있는 퍼지 컴퓨터 사용(그림 2.3은 두 번째 유형의 퍼지 PID 컨트롤러의 블록 다이어그램을 보여줍니다).

첫 번째 장에 표시된 HP 변환의 비선형 특성을 고려하여 자동 제어 시스템의 주기적인 진동을 연구하기 위해 조화 균형 방법을 사용합니다.

고조파 균형 방법을 적용하기 위해 퍼지 제어기를 하나의 입력과 하나의 출력을 갖는 비선형 주파수 종속 요소로 간주합니다. 그림 2.1에 제시된 ISAU의 자체 진동 연구는 g(t) = 0에서 수행됩니다. 정현파 신호 e(t) = A sin a t가 HP 입력에서 작동한다고 가정합니다. 출력 신호 HP의 스펙트럼 표현은 진폭 U1, U1, U3... 및 주파수 CO, 2b), bco 등을 갖는 푸리에 급수로 특징지어집니다. ISAU 제어 개체에 대한 필터 가설의 충족을 고려하여 제어 개체의 출력에서 신호 y(f)의 스펙트럼 분해에서 더 높은 고조파의 진폭이 다음보다 훨씬 작다고 가정합니다. 첫 번째 고조파의 진폭. 이를 통해 신호 y(t)를 설명할 때 더 높은 고조파를 모두 무시하고(작은 크기로 인해) y(t) s Ysm(cot + ψ)이라고 가정할 수 있습니다.

HP를 이용한 ISAU의 절대 안정성 연구

이전 장에서는 순차제어기를 이용한 소규모 지능형 자동제어 시스템의 해석 및 합성 문제를 해결하기 위해 조화균형법을 고려하였다. 이 방법의 알려진 한계에도 불구하고 많은 경우 제어 시스템 매개변수 평면에서 자체 진동을 연구한 결과는 분석 단계에서 포괄적인 결과를 제공하고 주어진 진동 표시기에 대한 컨트롤러 매개변수의 합성에 대한 매우 건설적인 접근 방식을 제공합니다.

동시에, 많은 비선형 제어 시스템의 경우 주기적인 움직임에 대한 연구는 불완전하며 시스템의 동적 프로세스를 적절하게 반영하지 못하는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 지능형 제어 시스템에서 평형 위치와 프로세스의 절대적인 안정성을 연구할 수 있는 방법을 개발하는 것은 의심할 여지 없이 흥미로운 일입니다.

1장에서 논의된 지능형 컨트롤러에서 수행되는 비선형 변환의 특징을 고려하면, 오늘날 절대 안정성을 연구하는 방법의 개발은 첫 번째 유형의 퍼지 컨트롤러를 사용하는 자동화 제어 시스템에 대해 가장 현실적으로 보인다고 가정할 수 있습니다. 다중 루프 비선형 시스템으로 축소될 수 있으며, 이에 대한 방법 연구는 문헌에 설명되어 있습니다.

첫 번째 유형의 HP를 사용한 자동화 제어 시스템은 일반적으로 비선형 다중 루프 시스템이므로 평형 위치의 절대 안정성에 대한 알려진 기준과 이러한 종류의 비선형 시스템에 대한 프로세스를 먼저 고려하는 것이 좋습니다. .

다중 회로 비선형 자동 제어 시스템의 일반화된 블록 다이어그램이 그림 1에 나와 있습니다. 3.1에서 %와 a는 스칼라 벡터입니다.

다음과 같은 속성을 갖는 비선형 블록 클래스(3.3)를 u(V로 표시하겠습니다: h \ 입력 o-jit의 경우) 및 출력 %.(t)의 비선형 블록이 연결됩니다(ov (/) 0의 경우) 관계식: %) "" 및 = 1 m (3-9) 여기서 cCj,fij는 숫자입니다. 또한, 행렬 부등식 \j3 (t)(t)) 0이 충족되어야 합니다.(3.10) 여러 비선형성이 있는 시스템에 대한 공정의 절대 안정성에 대한 순환 기준(그림 3.1.)은 다음과 같은 공식을 갖습니다.

시스템의 선형 부분 방정식의 형식은 (3.1)이고 비선형 블록의 방정식은 (3.3)입니다. 행렬 Wm(s) 요소의 모든 극점이 왼쪽 반평면(모든 윤곽선의 안정적인 선형 부분)에 위치한다고 가정합니다. a = diag(al,...,ah), f$ = diag(pl ,...,J3h) - 지정된 대각선 요소가 있는 대각선 행렬입니다. 양의 대각 요소를 갖는 일부 hxh 대각 행렬 d에 대해 주파수 조건 te B(N »_N 그림 3.2.b.

시스템의 선형 부분도 변경된다는 점을 고려해야 합니다. 따라서 다차원 비선형 시스템에 대한 평형 위치의 절대 안정성 기준에 대한 위의 특징을 고려하여 HP를 사용한 자동화 제어 시스템에 대해 공식화하겠습니다.

첫 번째 장에서 이미 언급했듯이 NV는 비선형 변환을 수행합니다. 퍼지 계산기에 의해 구현된 비선형 특성 %(&)는 진폭에 제한이 있으므로 Уj - 섹터의 하위 경계는 0과 동일할 수 있습니다. a = O, 이는 다음과 같습니다(p(a) o ? -±L = juJ pj, j = \,...,h (3.14) U F O I 3(0) = 0인 경우, 또는 (j3a(t)-cp(o;t))(p(cr, t ) 0. (3.15)

첫 번째 유형의 퍼지 컨트롤러를 설정하는 과정에서 퍼지 컴퓨터 중 하나가 클래스 G의 조건을 충족하지 않는 비선형 변환(Pji j)(그림 3.3a)을 구현하는 것으로 밝혀지면 Remark 3.4에 따라 구조적 변형을 수행하는 데 필요합니다. 당연히 원본 구조와 변형 구조의 동등 조건을 유지하기 위해서는 선형 부분에 적절한 변경이 필요합니다.

ISAU 회로(그림 3.4) 중 하나에 중립 선형 부분이 있는 경우 평형 위치(3.7)의 절대 안정성 기준을 적용하려면 음의 피드백 0을 처리해야 합니다. 해당 선형 부분과 비선형 특성 Pj(crj)를 갖는 HBj 모두. ->0에서 기준(3.7)은 co = 0을 제외한 모든 주파수에 적용됩니다. 위의 내용을 고려하여 첫 번째 유형의 HP를 사용하는 자동 제어 시스템에 대한 평형 위치의 절대 안정성에 대한 기준이 작성됩니다. 다음과 같은 형태로.

ISAU의 선형 부분 방정식을 (3.1) 형식으로 가정하면 퍼지 컨트롤러의 비선형 특성은 (3.3)에 해당하며 함수(PjiGj)는 클래스 G의 조건을 충족합니다. 행렬 Wm(s)의 요소의 모든 극점은 왼쪽 절반 평면에 위치하거나 가상 축에 하나의 극점(모든 윤곽선에서 안정 또는 중립 선형 부분)을 갖습니다. 대각 요소 ju ,...,juh 및 Mj = if Mj =뿐만 아니라 대각 행렬 rd = diag(Tx,. .., rh), 3d =diag(3l,...,3h), 여기서 모든 Td는 0입니다. 일부 m 0, 3= 및 +oo가 있는 모든 - oo에 대해 oo = 0을 제외하고 다음 관계가 성립한다고 가정합니다. :

유전 알고리즘을 사용하여 퍼지 컨트롤러의 합성 및 튜닝 자동화 문제 해결

GA를 기반으로 한 HP 매개변수의 자동 합성 절차를 구현하려면 다음 세 가지 주요 작업의 솔루션이 필요합니다. 1) GA 작업의 기능적 특징 결정 2) HP 매개변수를 염색체로 인코딩하는 방법 결정; 3) 목표 기능의 구현.

표준 유전자 알고리즘은 정의에 따라 염색체라고 불리는 일련의 요소로 작동합니다. 이 연구에서는 주어진 응용 문제에 대한 잠재적 솔루션에 대한 인코딩된 설명이 포함된 비트 문자열입니다. 유전자 알고리즘을 구성하기 위한 일반화된 블록 다이어그램(그림 4.1)에 따라 다음 주기 내에서 기존 세트의 각 염색체는 선험적으로 지정된 "유용성" 기준에 따라 일부 평가를 받습니다. 얻은 결과를 통해 우리는 새로운 염색체 집단을 생성하기 위한 "최고의" 표본을 선택할 수 있습니다. 이 경우, 자손의 재생산은 부모 개체의 해당 비트열의 무작위 변화 및 교배로 인해 수행됩니다. 만족스러운 해결책이 발견되거나(염색체의 유용성을 평가하는 단계에서) 할당된 시간이 경과한 후 진화 과정이 중단됩니다.

다음 세대 개인의 이전 인구 엘리트 대표자의 특성 상속은 솔루션 검색 공간의 가장 유망한 영역에 대한 심층적 연구를 제공한다는 점에 유의해야 합니다. 동시에, 선택된 요소의 비트열을 무작위로 변경하는 메커니즘이 존재하면 검색 방향의 변경이 보장되어 로컬 극값에 도달하는 것을 방지할 수 있습니다. 이러한 진화 과정의 모방을 통해 검색 절차를 최적의 솔루션으로 수렴할 수 있지만 그 효과는 유전자 알고리즘의 매개변수와 적용된 특정 사항을 고려하여 지정된 초기 데이터 세트에 의해 크게 결정됩니다. 문제. 여기에는 염색체의 종류와 크기, 개체군 크기, 염색체의 유용성을 평가하는 기능과 선택 연산자의 종류, 검색 절차를 중지하는 기준, 돌연변이가 발생할 확률, 교차 작업의 종류 등이 포함됩니다. . HP 매개변수 코딩

유전자 알고리즘을 구성하고 구현하는 명백한 단순성에도 불구하고 실제 적용은 목적 함수의 추가 형성과 함께 염색체 형태로 특정 적용 문제에 대한 솔루션을 위한 검색 공간을 인코딩하는 방법을 선택하는 복잡성과도 관련이 있습니다. , 그 값의 계산은 다음 세대의 자동 생성을 위해 현재 세대의 개인 개인을 평가하고 이후 선택하는 데 사용됩니다.

따라서 Mamdani 방식에 따라 퍼지 컨트롤러를 합성할 때 필요한 제어 품질을 얻을 수 있는 튜닝 매개변수 세트에는 입력 및 출력 언어 변수(LP) 용어의 수와 관계, 멤버십 형태가 포함됩니다. 기능(MF) 및 작업 범위 내 배치.

어떤 경우에도 HP 매개변수를 암호화하는 염색체의 구조와 차원은 소속 함수를 표시하기 위해 선택한 방법을 특징짓는 요소를 포함하여 여러 가지 특정 요소를 고려하여 결정되어야 합니다.

스테파노프, 안드레이 미하일로비치

이 논문에서는 지능형 다목적 제어 시스템을 합성하는 문제를 고려합니다. 제어 개체, 제어 목표, 품질 기준 및 제한 사항의 수학적 모델이 주어지면 여러 목표 달성을 보장하고 품질 기준의 값을 최소화하는 제어를 찾는 것이 필요합니다. 제어 목표는 제어 프로세스 중에 달성해야 하는 상태 공간 지점의 형태로 지정됩니다. 문제의 특별한 특징은 서로 다른 유형의 상태 공간 좌표의 두 가지 다차원 함수 형태로 제어를 찾고 있다는 것입니다. 한 기능은 객체가 개인 목표를 달성하도록 보장하고, 다른 기능인 논리적 기능은 개인 목표가 전환되도록 보장합니다. 다목적 제어 합성 문제를 해결하기 위해 네트워크 운영자 방법이 사용됩니다. 주요 합성 문제를 해결할 때 각 하위 작업에 대한 합성 기능과 함께 하나의 하위 작업 해결에서 다음 하위 작업 해결로 제어 전환을 보장하는 선택 기능을 정의합니다.

네트워크 운영자.

지능형 제어

1. Diveev A.I., Sofronova E.A. 네트워크 운영자 방법 및 제어 문제에 대한 적용. M .: 출판사 RUDN, 2012. 182 p.

2. Diveev A.I 네트워크 운영자 방법을 사용한 적응형 제어 시스템 합성 // 시스템의 보안 및 안정성 이론에 대한 질문: Coll. 조항. M.: 컴퓨터 센터 RAS, 2010. 이슈. 12. pp.41-55.

3. Diveev A.I., Sofronova E.A. 네트워크 운영자 방법 // Vestnik RUDN에 의한 논리적 추론 시스템 식별. 시리즈 엔지니어링 연구. 2010. 4호. P. 51-58.

4. Diveev A.I., Severtsev N.A. 불확실한 초기 조건에서 우주선 하강 제어 시스템을 합성하기 위한 네트워크 운영자 방법 // 기계 공학 및 기계 신뢰성 문제. 2009. No. 3. P. 85-91.

5. Diveev A.I., Severtsev N.A., Sofronova E.A. 유전자 프로그래밍 방법을 사용한 기상 로켓 제어 시스템 합성 // 기계 공학 및 기계 신뢰성 문제. 2008. 5호. P. 104 - 108.

6. Diveev A.I., Shmalko E.Yu 네트워크 운영자 방법 // Vestnik RUDN을 기반으로 한 우주선 하강 제어 시스템의 다중 기준 구조 매개 변수 합성. 엔지니어링 연구 시리즈(정보 기술 및 관리). 2008. 4호. P. 86 – 93.

7. Diveyev A. I., Sofronova E. A. 자동 제어 시스템의 최적 구조 및 매개변수 합성을 위한 네트워크 운영자 방법 적용 // 제17차 IFAC 세계 총회 논문집, 서울, 2008년 7월 5일 – 2008년 7월 12일. 페이지 6106 – 6113.

여러 제어 목표를 가진 제어 시스템을 합성하는 문제를 고려해 보겠습니다.

제어 객체의 모델을 설명하는 상미분 방정식 시스템이 지정됩니다.

여기서 , 은 제한된 닫힌 집합, 입니다.

관측된 좌표를 기반으로 제어 객체의 상태를 추정합니다.

시스템 (1)의 경우 초기 조건이 제공됩니다.

목표 상태 세트

, (4)

관리 품질 기준이 설정되었습니다.

, (5)

제한될 수 있지만 지정되지 않은 제어 시간은 어디에 있습니까?

형태로 컨트롤을 찾아야합니다

이는 모든 목표 지점(4)의 연속적인 달성을 보장하고 기능(5)을 최소화합니다.

경영의 목적(4)은 다중가치이다. 지능형 제어 시스템을 합성하는 작업으로 넘어가려면 시스템에 선택할 수 있는 기능을 제공해야 합니다. 이를 위해 객체가 각 목표 지점에 도달해야 하는 요구 사항을 약화하고 이를 목표 지점 근처에 도달해야 하는 요구 사항으로 대체합니다.

그런 다음 목표 지점에 도달하는 정확도와 속도 사이에 균형이 필요합니다. 이 문제에 대한 통제를 구현하려면 현재 목표를 정확하게 달성하는 것과 다른 목표로 이동하는 것 사이에서 선택하는 문제를 매번 해결해야 합니다. 분명히 이러한 조건에서 제어 시스템에는 목표 달성을 보장하는 피드백 조정기 외에도 목표를 전환하는 논리 블록이 필요합니다.

문제에 대한 이 진술을 명확히 해보자.

컨트롤 (6)을 목표물까지의 거리에 따른 함수로 표현해 보겠습니다.

(8)

현재 목표 지점의 번호는 어디에 있습니까?

언제든지 논리 함수를 사용하여 현재 목표 지점의 수를 결정합니다.

, , (9)

어디 , , - 술어 기능,

: . (10)

함수 (10)도 합성 함수 (6)과 함께 찾아야 합니다. 기능(10)은 목표 지점의 전환을 보장해야 합니다. 기능 (6)과 (10)은 모두 최소한의 품질 기능(5)과 정확도 기능을 제공해야 합니다.

, (11)

제어 시간은 마지막 목표 지점에 도달하여 결정됩니다.

만약에 , (12)

작은 양수 값은 어디에 있습니까?

부분 기준(5)을 전체 품질 기준으로 대체합니다.

(13)

술어 함수를 구성하기 위해 이산화 함수와 논리 함수를 사용합니다.

, (14)

논리 함수는 어디에 있고,

: , (15)

어디 , , - 샘플링 기능.

작업은 양식에서 컨트롤을 찾는 것입니다.

는 특정 문제를 해결하기 위한 컨트롤을 정의하는 정수 벡터입니다. 제어(16)는 최소한의 기능(11)과 (13)이 달성되도록 보장해야 합니다.

일반적인 경우 문제에는 두 가지 기준 (11)과 (13)이 포함되어 있으므로 해당 솔루션은 함수 공간에 설정된 파레토가 됩니다. 개발자는 합성 제어 시스템의 모델링 및 연구 결과를 기반으로 파레토 집합에 대한 특정 솔루션을 선택합니다.

우리는 과제 (1)~(3), (7)~(16)을 지능형 제어 시스템을 합성하는 과제라고 부른다. 이를 해결하기 위해서는 두 개의 다차원 합성함수와 를 찾아야 한다.

지능형 제어 시스템 합성 문제를 해결하기 위해 네트워크 운영자 방법을 사용합니다. 함수를 찾기 위해 우리는 일반적인 산술 네트워크 연산자를 사용합니다. 여기서는 하나 또는 두 개의 인수가 포함된 산술 함수 집합을 구성 함수로 사용합니다. 네트워크 운영자 방법에서는 이러한 함수를 단항 또는 이항 연산이라고 합니다. 논리 함수를 찾기 위해 단항 및 이항 논리 연산과 함께 논리 네트워크 연산자를 각각 사용합니다.

예를 들어 다음 수학적 모델을 고려하십시오.

여기서 는 평면상의 좌표입니다.

관리에 제한이 있습니다

이동 궤적은 일련의 점으로 지정됩니다.

객체의 두 가지 목적 함수를 최소화하는 제어를 찾는 것이 필요합니다. 첫 번째 기능은 궤적을 따라 이동하는 정확도를 결정하고 두 번째 기능은 궤적을 완료하는 데 걸리는 시간을 결정합니다.

S. Oreshkin, A. Spesivtsev, I. Daymand, V. Kozlovsky, V. Lazarev, 산업 자동화. 2013. 7호

고유한 방법론의 사용, 즉 기본 온톨로지에 대한 의미 네트워크 구축과 NON 요소의 다항식 변환을 결합하여 지능형 자동화 프로세스 제어 시스템(IASTP) 구축 문제에 대한 새로운 솔루션이 고려됩니다. 전문가의 질적 지식을 비선형 다항식 함수 형태의 수학적 모델로 변환하는 것입니다.

Summa Technologies 회사는 고유한 방법론의 사용을 결합하여 지능형 자동화 프로세스 제어 시스템(IASTP) 구축 문제에 대한 새로운 솔루션을 제안합니다. 즉, 복잡한 다중 요소 모델을 설명할 수 있는 기본 온톨로지에 의미론적 네트워크를 구축하는 것입니다. 특정 제한된 사전에 대한 의미 네트워크 형태와 NON 요인의 다항식 변환으로, 그 본질은 전문가의 질적 지식을 비선형 다항식 함수 형태의 수학적 모델로 변환하는 것입니다. 방법론 중 첫 번째는 주제 영역에 관계없이 보편성의 속성을 갖고 있고, 두 번째는 전문가의 경험과 지식을 통해 해당 분야의 세부 사항을 전달하는 것입니다. 개발된 IAS의 산업 테스트 결과는 "복잡한 시스템"의 특성을 가진 OJSC MMC Norilsk Nickel(Norilsk)의 Polar Division 구리 공장에서 황화물 구리-니켈 원료의 제련 공정과 관련하여 제시됩니다. ” 그리고 “상당한 불확실성”의 조건에서 운영됩니다.

소개

다양한 산업(화학, 철 및 비철 야금, 광업, 석유 및 가스 생산, 화력 공학, 농업 등)에서 대부분의 기술 프로세스에 대한 자동화 제어 작업을 분석하여 이를 통합하는 문제를 강조할 수 있습니다. 가능한 부정확성, 불확실성, 불완전성을 고려하여 필요한 모든 입력 정보를 고려하고 동시에 출력 데이터(제어 조치, 예측)를 얻을 수 있는 기술 프로세스의 수학적 모델을 구축해야 합니다. 기술 프로세스의 현재 상황에 적합합니다.

일반적으로 공식화하기 어려운 복잡한 다중 요소 프로세스를 고려할 때 모델링에 대한 전통적인 접근 방식(즉, 프로세스에 대한 지식의 완전성과 정확성을 가정하여 전통적인 방법을 기반으로 한 모델링)은 실제로 적용할 수 없는 것으로 알려져 있습니다. 실제 프로세스의 복잡성에 따라 수학적 모델을 구성하고 제어를 최적화하기 위한 색다른 방법을 찾는 것이 결정됩니다. 이 경우 최적의 제어라는 측면뿐만 아니라 공정의 현재 상태를 분석하는 측면도 매우 중요합니다. 주어진 상황. 이러한 분석은 프로세스의 기술 상태를 실시간으로 파악하는 구조-흐름-다단계 인식 시스템을 기반으로 수행될 수 있습니다.

공식적인 모델을 구축하고 전통적인 방법을 사용하여 이러한 복잡한 프로세스의 기술 상태를 설명하려는 시도를 평가절하하는 주요 요인은 입력 정보의 "상당한 불확실성"입니다. 이는 해당 프로세스의 기술 상태에 대한 여러 주요 매개변수의 값을 안정화 및/또는 측정하는 것이 객관적으로 불가능하다는 점에서 나타납니다. 그 결과, 최종 제품의 품질과 전체 공정의 안정성에 영향을 미치는 공정의 기술적 일관성에 대한 주요 기준을 위반하게 됩니다. 수학의 언어에서 이러한 프로세스는 현재 일반 모델링 이론이 없는 "복잡한 기술 시스템" 또는 "약한 구조의 시스템"으로 분류됩니다.

전통적인 프로세스 제어 시스템은 장치 또는 처리 장치의 유지 관리를 자동화하는 것을 목표로 하며, 그 기능에는 정의상 최적의 프로세스 제어 및 상태 분석 문제가 포함되지 않습니다. 예를 들어, 자동화된 프로세스 제어 시스템을 사용하면 장치를 제공하는 제어 메커니즘의 위치를 변경하고 장치 장치의 연결된 작동을 모니터링하며 장치 성능과 작동 모드를 변경할 수 있습니다. 그러나 공정 상태, 최종 제품의 품질, 원소 구성에 따른 유입 제품 비율 등 이러한 문제는 종종 장치의 기본 자동화 범위를 벗어나는 경우가 많습니다. 따라서 기본 프로세스 제어 시스템만 있는 경우 운영자는 장치뿐만 아니라 해당 장치에서 발생하는 프로세스에 대한 유지 관리 기능도 수행해야 합니다. 이것이 바로 "인적 요소"의 문제로 이어지는 이유입니다. 운영자가 항상 모든 제어 목표, 대부분 다방향 제어 목표를 완전히 달성할 수는 없기 때문입니다. 또한 장치의 설계 기능으로 인해 프로세스 제어 시스템 수준에서 모든 문제가 항상 완전히 해결되는 것은 아닙니다. 이에 대한 예는 반응 구역에 공급되는 재료의 품질과 양을 실시간으로 평가할 때 현재 버전의 공정 제어 시스템에서 입력 정보의 필요한 신뢰성을 보장하는 문제입니다.

지능형 자동화 제어 시스템(IACS)은 장치의 기본 자동화를 입력 정보의 소스로 사용하고 인공지능 기술을 기반으로 장치에서 발생하는 프로세스의 모델을 구축하고 현재 상태를 분석할 수 있는 시스템입니다. 모델을 사용하여 프로세스를 분석하고 분석을 기반으로 특정 단위의 최적 제어 문제를 해결합니다.

기존의 소위 턴키 "기성 솔루션"은 "처음부터" 장치 또는 처리 장치의 완전한 자동화가 필요함을 전제로 합니다. 이 경우 고객에게는 자동화 하드웨어 구성 요소와 소프트웨어가 모두 제공됩니다. 이러한 솔루션의 기능은 지적 구성 요소를 포함하는 등 상당히 광범위할 수 있지만 동시에 고객의 현재 기존 프로세스 제어 시스템과 완전히 호환되지 않습니다. 이로 인해 기술 솔루션의 복잡성과 비용이 급격히 증가하는 경우가 많습니다. 기본 자동화를 사용하여 전문 지식을 기반으로 지능형 자동 제어 시스템을 구축하기 위해 제안된 옵션은 장치에서 발생하는 프로세스를 모니터링하고 제어하는 것을 목표로 합니다. "상당한 불확실성" 조건 하에서 이러한 시스템은 측정되지 않았거나 제대로 측정되지 않은 매개변수를 평가하고 이를 정량적으로 매우 정확하게 해석하며 프로세스의 현재 기술 상태를 식별하고 발생한 충돌을 제거하기 위한 최적의 제어 조치를 권장할 수 있습니다. 프로세스의 기술적 일관성에 충돌이 있는 경우)

이 버전의 IASU는 지능형 기술을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

고객의 장치 또는 처리 장치에 이미 존재하는 기본 자동화 제어 시스템과의 통합을 수행합니다.
일반 관리 및 모니터링을 구현하기 위해 모든 처리 장치에 대한 공통 정보 공간 생성을 구현합니다.
장치의 기본 자동화 제어 시스템 프레임워크 내에서 각 장치에 대해 측정되지 않은 매개변수 및/또는 정성적 매개변수에 대한 정량적 평가를 수행합니다.
각 개별 단위 및 (필요한 경우) 처리 단위 전체에 대한 프로세스의 기술적 일관성 기준을 모니터링합니다.
각 개별 단위와 처리 단위 전체에 대한 기술 프로세스의 현재 상태를 실시간으로 평가합니다.
제어 결정 개발 - 장치 및 처리 장치 전체에 대한 기술 균형 복원에 관해 운영자에게 조언합니다.

IASU의 지적 핵심의 기초는 지식을 표현하는 방법인 "기본 온톨로지에 대한 의미 네트워크"로, 이를 통해 복잡한 다중 요소 모델을 제한된 특정 사전에 의미 네트워크 형태로 설명할 수 있으며, " NON 요인의 다항식 변환'은 전문가의 질적 지식을 비선형 다항식 함수 형태의 수학적 모델로 변환하는 것이 핵심입니다.

이 기사의 목적은 독특한 방법론의 사용과 Copper의 자동 제어 시스템 PV-3의 산업 운영 결과를 기반으로 자동화 제어 시스템 구축 문제를 해결하는 새로운 접근 방식을 독자에게 알리는 것입니다. OJSC MMC Norilsk Nickel의 극지 사업부 공장. IASTP는 2011년부터 2012년까지 Summa Technologies 회사에서 개발되었습니다. 황화물 구리-니켈 원료 처리를 위한 Vanyukov 공정을 제어하기 위해 Gensym(미국)의 G2 플랫폼을 기반으로 합니다.

모델링의 대상으로서의 기술 프로세스

Vanyukov 프로세스를 포함한 대부분의 기술 프로세스에는 입력 정보의 다중 매개 변수 및 "상당한 불확실성"과 같은 "복잡한 기술 시스템"의 모든 징후가 있습니다. 이러한 상황에서 기술 프로세스의 기술적 일관성을 유지하는 문제를 해결하려면 상황에 대한 전문가 평가 방법을 사용하고 전문가의 지식과 경험을 바탕으로 결론을 내리는 것이 좋습니다.

Summa Technologies 회사는 Vanyukov 공정 제어와 관련된 다음 문제를 해결하기 위해 Gensym(미국)의 G2 플랫폼을 기반으로 OJSC MMC Norilsk Nickel의 Polar Division 구리 공장의 IASU Vanyukov Furnace(IASU PV-3)를 개발했습니다.

제련 제품의 품질 안정화;
간접적인 방법을 사용하여 기술 프로세스 및 단위 상태의 측정되지 않거나 제대로 측정되지 않은(객관적 및 주관적 이유로 인해) 매개변수의 정량적 평가
다양한 충전 재료를 처리하는 과정의 에너지 강도를 줄입니다.
계획된 과제와 목표를 유지하면서 공정의 온도 체제를 안정화합니다.

그림에서. 그림 1은 PV의 주요 구조 요소의 레이아웃을 보여줍니다. 이 장치는 바닥 1에 위치한 직사각형 케이슨형 수냉식 샤프트 2로, 지붕에는 용융물에 충전 재료를 공급하기 위한 2개의 슈트 3이 있고 배수구 9 및 10이 있는 매트 4 및 슬래그 5 사이펀이 있습니다. 는 각각 끝벽에 인접해 있습니다. 가스를 배출하기 위해 흡입구 6이 제공됩니다. 슈트 3을 통해 장입된 재료는 용융물에 들어가고, 이는 송풍구 7을 통해 산소-공기 혼합물(OAC)로 불어 넣어 송풍구 위 구역에서 무광택 슬래그 에멀젼을 집중적으로 버블링합니다. 혼합물의 산소는 황화철을 산화시켜 매트와 슬래그의 비혼화성 액체의 밀도 차이로 인해 바닥으로 분리되는 매트 "킹렛"(방울)을 풍부하게 합니다. 이 경우, 배출구 9와 10을 통해 사이펀에서 매트 4와 슬래그 5가 연속적으로 방출되기 때문에 용융물 질량 흐름의 이동은 아래쪽으로 향합니다. 그림에 표시된 디자인 기능 덕분입니다. 1, Vanyukov 프로세스 자체가 구현되었으며, 그 주요 아이디어는 위의 설명에서 분명합니다.

외국의 건식야금 기술을 포함한 다른 기술과 구별되는 Vanyukov 공정의 특징은 주목할 가치가 있습니다. 높은 비생산성 - 하루 욕조 표면적 1m2당 최대 120톤(용해 최대 160t/h); 작은 먼지 제거 -< 1%; переработку шихты крупностью до 100 мм и влажностью > 16%.

자동화된 프로세스 제어 시스템 PV-3이 구현되는 기반이 되는 소프트웨어 및 하드웨어 컴플렉스는 3단계 아키텍처를 갖습니다. 하위 수준에는 센서, 전기 드라이브, 제어 밸브, 액추에이터, 중간 수준(PLC), 상위 수준-개인용 전자 컴퓨터(PC)가 포함됩니다. 워크스테이션을 기반으로 작업자와 제어 시스템 간의 상호 작용을 위한 그래픽 인터페이스, 오디오 경보 시스템 및 프로세스 이력 저장이 구현됩니다(그림 2).

제련 공정은 작업자의 워크스테이션(“원격 패널”)에서 제어됩니다. 이 경우, 센서와 액츄에이터의 정보뿐만 아니라 용해조의 거동의 특징적인 특징(스플래시의 크기와 "무거움", 용융조의 일반적인 상태)을 관찰하는 감각 정보도 사용됩니다. 목욕 등) 결과 평가를 운영자 콘솔로 전송합니다. 물리적 특성이 이질적인 이러한 모든 정보 소스를 통해 운영자는 보다 일반적인 결정을 내리는 "부하", "조 높이", "용융 온도" 등과 같은 다양한 변수를 기반으로 현재 상황을 평가할 수 있습니다. 개념: "용해욕 상태", "전체 공정 상태".

객관적으로 새로운 생산 조건으로 인해 Vanyukov 공정에 대한 요구 사항이 더 엄격해지는 경우가 많습니다. 예를 들어, 대량의 인공 원료를 녹여야 하는 필요성은 인공 구성 요소의 구성과 습도를 예측하기 어렵기 때문에 공정의 기술적 일관성을 유지하는 작업을 상당히 복잡하게 만듭니다. 결과적으로 해당 원자재의 특성에 대한 충분한 정보가 없는 작업자는 항상 올바른 결정을 내릴 수 없으며 최종 제품의 온도나 품질이 "손실"됩니다.

개발된 IASU PV-3의 기본은 최종 제품의 품질을 개선하고 장치의 작동 특성을 유지하기 위해 공정의 기술적 일관성에 대한 주요 기준에 따라 상당히 좁은 "복도"에서 공정을 수행하는 원리입니다. . IASU PV-3은 전문 지식을 바탕으로 개발된 특수 기준을 분석하여 발생 초기 단계에서 기술적 일관성 위반을 조기에 예측하고 운영자에게 알리도록 설계되었습니다. 기준은 프로세스 제어의 목표를 설정하고 프로세스의 현재 상태를 운영자에게 알려줍니다. 이 경우 허용 한계를 넘는 기준 값의 이탈은 시스템에 의해 "충돌"의 시작으로 해석되며 운영자에게는 프로세스를 반환하기 위해 권장되는 제어 조치를 취해야 한다는 신호입니다. 기술적인 일관성을 갖춘 상태입니다.

시스템 기능에 대한 간략한 설명

IASU PV-3은 ACS PV-3 및 기타 정보 시스템에서 수신된 초기 정보를 기반으로 Vanyukov 프로세스 모델을 실시간으로 구현하고 프로세스의 현재 상태를 분석하여 기술적 불균형이 있는지 확인하고, 충돌이 있는 경우 식별합니다. 이를 통해 운영자에게 충돌 해결 시나리오를 제공합니다. 따라서 시스템은 "운영자에 대한 조언자" 역할을 합니다. 자동화 제어 시스템은 최종 제품의 품질에 대한 관리 기준 및 예측의 현재 상태를 사용자에게 표시하는 정보 채널을 시각화합니다.

IASU PV-3에는 다음과 같은 소비자 특성이 있습니다.

프로세스 담당자를 위한 직관적인 사용자 인터페이스;
ACS PV-3 및 기타 정보 시스템과의 소프트웨어 및 정보 호환성;
시스템의 소프트웨어 코어를 변경하지 않고 지식 기반을 채우는 수준에서 시스템을 다른 장치에 적용할 수 있는 능력
모든 사용자 인터페이스 요소를 러시아어로 현지화합니다.
신뢰성, 개방성, 확장성, 즉 추가 확장 및 현대화 가능성입니다.

모든 장치와 액추에이터의 모니터링 및 제어는 제어실 PV-3에 위치한 ACS PV-3의 운전실에서 수행됩니다.

기존 운영자 스테이션 외에도 운영자에게 IASU PV-3 시스템의 사용자 인터페이스를 제공하도록 설계된 특수 자동화 워크스테이션이 사용됩니다. 구조적으로나 기능적으로 IASU PV-3은 기존 ACS PV-3에 추가된 것처럼 보입니다. 즉, 기존 제어 시스템의 기능 및 정보 기능이 확장된 것처럼 보입니다.

IASU PV-3은 다음 응용 프로그램 기능의 실시간 실행을 제공합니다.

퍼니스에 공급되는 충전재의 수량 및 품질 평가;
최종 제품의 품질 예측;
프로세스의 기술 균형 기준에 따라 운영자의 결정 결과를 표시합니다.
공정 관리 품질의 자동 분석;
시스템 운영 전체 기간에 걸쳐 경영 지식 기반 축적;
인력 교육 목적으로 "시뮬레이터" 모드에서 사용하기 위한 PV-3 장치 모델링.

IASU PV-3의 아키텍처

IASU PV-3은 운영자 조언 모드에서 용융 공정의 지능형 모니터링 및 제어를 구현하는 전문가 시스템입니다. 제어는 최종 제련 제품의 품질에 대해 설정된 목표를 달성하고, 주어진 양의 완제품(무광 레이들)을 획득하고 용융하는 동시에 공정의 기술적 균형을 유지하기 위해 운영자 및 선임 제련소에 대한 일련의 권장 사항으로 구현됩니다. 인공 재료의.

다른 전문가 시스템과 마찬가지로 IASU PV-3의 주요 요소는 다음과 같습니다. 지식 기반; 의사결정 블록; 입력 정보 흐름을 인식하기 위한 블록(지식 기반 출력 획득) 그림에서. 그림 3은 시스템의 일반화된 아키텍처를 보여줍니다.

비선형 다항식의 형태로 전문 지식을 추출하고 제시하는 방법론의 독창성은 기술 프로세스의 특징을 체계적으로 표현하는 충분한 논리-언어 모델 시스템을 신속하게 합성하는 것을 가능하게 합니다. 동시에, 특징적인 기능을 가진 이 특정 장치를 운영하는 전문가로서 우수한 자격을 갖춘 전문가를 활용하면 해당 장치에서 발생하는 프로세스가 기업의 기술 지침에 따라 수행되도록 보장됩니다.

Vanyukov의 프로세스 모델을 설명하기 위한 지식 표현은 "기본 온톨로지에 대한 의미 네트워크" 표현을 기반으로 합니다. 이 표현에는 주제 영역 분석을 기반으로 한 기본 온톨로지인 사전 선택이 포함됩니다. 기본 온톨로지와 기본 온톨로지의 요소에 해당하는 기능 집합을 사용하면 복잡한 다중 요소 모델을 구성할 수 있는 의미 네트워크를 구축할 수 있습니다. 이러한 설명 덕분에 한편으로는 요소 수의 차원이 크게 감소하고 다른 한편으로는 이러한 요소를 상호 연결하는 연결이 통합됩니다. 동시에 고려 중인 각 요소의 의미와 기능은 완전히 보존됩니다.

Vanyukov 프로세스와 이 프로세스가 구현되는 PV-3 장치에 대한 모든 지식은 지식 베이스(KB)에 저장됩니다. 후자는 관계형 데이터 저장소로 설계되었으며 테이블 레코드 형식의 공식적인 지식 기록을 포함합니다.

전문가 시스템의 일부인 지식 프로세서 또는 의사 결정 장치는 산업 전문가 시스템 G2(미국 Gensym) 개발용 플랫폼을 기반으로 구현됩니다. 지식 프로세서(그림 3)의 주요 요소는 다음과 같은 블록입니다. 입력 정보 흐름 인식; 현재 상황에 대한 모델을 계산하는 단계; 상황 분석; 의사결정.

이러한 요소를 자세히 살펴보겠습니다. 전문가 시스템이 시작되는 순간 지식 프로세서는 스토리지에 기록된 지식베이스의 모든 정보를 읽고 PV-3 장치 및 Vanyukov 프로세스의 모델을 구축합니다. 또한 공정과 PV-3 장치가 작동함에 따라 장치의 자동 제어 시스템의 데이터가 자동 제어 시스템 시스템으로 수신됩니다. 이 데이터는 공정 상태(금속 함유 물질 1톤당 특정 산소 소비량 등)와 PV-3 장치 상태(각 행의 케이슨에서 배출되는 물의 온도, 용융물에 폭발을 공급하기 위한 송풍구 등). 데이터는 인식 블록에 들어가 기술적 일관성 기준으로 식별된 후 이 데이터를 기반으로 Vanyukov 프로세스 모델을 사용하여 계산이 수행됩니다. 이 계산 결과는 상황 분석 블록에서 분석되며 기술 균형 위반이 발생하면 시스템에서 해당 상황을 "충돌"로 식별합니다. 다음으로 기술균형 회복에 관한 결정이 내려진다. 결과 솔루션과 프로세스의 현재 상태에 대한 정보, 충돌에 대한 정보가 IASU PV-3의 클라이언트 모듈에 표시됩니다(그림 4). 모델은 1분마다 업데이트됩니다.

실제 구현

우리는 OJSC MMC Norilsk Nickel의 Polar Division 구리 공장에서 작동하는 동안 IASU PV-3의 예측 기능을 시연할 것입니다.

그림에서. 그림 4는 자동 제어 시스템 PV-3의 인터페이스를 보여줍니다. 이 정보는 제어 결정을 내릴 때 운전자가 주 자동 제어 시스템(그림 2)에 추가하는 역할을 합니다. 필드 1(그림 4)은 "금속 함유 톤당 산소 소비량" 모델을 사용하여 계산 값을 시각화합니다. 최종 제품의 품질(매트의 구리 함량)에 대한 IASU PV-3의 예측 능력 반영은 필드 2의 그래프와 이산화규소의 경우 필드 3에 표시됩니다. 다음 표시기가 패널에 표시됩니다. 4 - 슬래그의 구리 함량(%); 5 - 금속을 포함하는 부하의 플럭스 비율; 6 - 다운로드 품질(b/r); 7 - 용융 온도(°C). 필드 8에는 벙커의 충전 재료 소모량을 시간별로 계산한 값이 포함되며, 필드 9에는 현재 발생하는 충돌 이름이 반영됩니다. 필드 10의 라디오 버튼의 적절한 제어 모드로 전환하면 모델을 사용한 계산의 정확도를 높일 수 있습니다. 필드 11의 버튼을 사용하여 변환기 슬래그를 채우는 사실을 고려합니다.

필드 1에 있는 그래프의 분 단위 값을 분석하면 금속 함유 물질 톤당 특정 산소 소비량 기준에 따라 허용 가능한 한도 내에서 공정이 안정적으로 작동하는 것을 알 수 있으며, 이를 초과하면 품질이 저하됩니다. 최종 제품이 보장됩니다. 따라서 지정된 경계를 10분 이상 벗어나면 공정의 임계 상태가 발생할 수 있습니다. 150m3/t 미만 - 용융물의 과소산화 및 결과적으로 용광로의 저온 작동; 250m3/t 이상 - 용융물의 과산화로 인해 용광로가 과열됩니다.

실제 데이터(필드 2)를 기반으로 계산된 매트 내 구리 함량은 이전 기준(필드 1) 값의 동작과 명확하게 상관관계가 있습니다.

따라서 17:49~18:03의 시간 간격에서 두 그래프의 피크가 일치합니다. 이는 PV의 물리화학적 상태 변화에 대한 시스템의 반응 사실을 반영합니다. 랜스(세정) 장치의 일상적인 작동 용융물에 폭발을 공급하기 위해 특정 산소 소비량이 240m3/t 이상 증가하고 용융물 온도가 자연적으로 증가하여 매트의 구리 함량이 자연적으로 증가했습니다.

또한 200m3/t 범위의 특정 산소 소비량에서 공정을 수행하면 관찰된 2시간 간격 동안 자연스럽게 매트의 구리 함량이 57~59%로 결정됩니다.

파란색 그래프와 녹색 그래프(필드 1)의 동작을 비교하면 운영자가 거의 항상 시스템 권장 사항을 따른다는 것을 나타냅니다. 동시에 "특정 소비량"기준의 실제 값은 a) 폭발 흐름 측면에서 PV-3 장치 센서 판독 값의 자연적인 변동으로 인해 권장 값과 다릅니다. b) 용광로 송풍구의 기술적 운영(그래프의 최고점) c) 원료 조성의 변동으로 인한 용융 풀 상태의 화학적 변화. "금속을 함유한 플럭스의 %" 기준에 따라 작업자는 시스템 권장 사항에 비해 초과 소비량(노란색 표시 영역 5)을 사용하여 작업합니다. 유사한 상황은 부하에 기술 원료가 존재하는 것과 관련이 있습니다. 결과적으로 용융물 내 이산화규소 함량의 변동은 예측하기 어려워지고 시스템은 이 플럭스 로딩 모드에서 장기간 작동하면 기술적 불균형이 발생할 수 있음을 작업자에게 경고합니다. 부하에 인공 원자재가 존재한다는 사실은 계산된 매개변수 "부하 품질"(지표 6)을 통해 확인되며, 이는 빨간색 영역에 값("품질이 좋지 않은 원자재")을 표시합니다.

따라서 시스템은 작업자가 주요 기술적 일관성 매개변수 값의 "좁은" 범위 내에서 프로세스를 수행하도록 안내하는 동시에 용융 결과 얻을 수 있는 제품의 품질을 나타냅니다.

주요 기술 기준의 지정된 범위 내에서 공정을 수행하면 용광로의 폭발 작동 모드를 최적화할 수 있으며, 특히 폭발 시 천연가스 소비를 줄일 수 있습니다.

주요 기준에 따른 추세 시각화는 프로세스 관리 시 내린 결정의 구현을 정량적 형태로 "정당화"하므로 프로세스 운영자에게 긍정적인 심리적 영향도 미칩니다.8 9

결론

Summa Technologies 회사에서 개발하고 Polar Division MMC Norilsk Nickel의 구리 공장에서 테스트한 Vanyukov 프로세스 IASU PV-3의 모니터링 및 제어를 위한 지능형 자동화 시스템인 "복잡한 기술 시스템"을 통해 다음과 같은 일반화를 수행할 수 있습니다. 다른 지식 및 산업 분야에서 얻은 결과의 사용과 관련됩니다.

위의 독립적인 기술을 종합하면 고객의 기존 기본 자동화와 "상당한 불확실성" 조건에서 이러한 시스템을 매우 효과적으로 운영하는 고도로 자격을 갖춘 전문가가 있는 경우 거의 모든 "복잡한 기술 시스템"에 대한 자동화된 제어 시스템을 생성할 수 있습니다. ”

IAS 구축을 위해 제안된 접근 방식에는 몇 가지 다른 장점이 있습니다. 첫째, 첫 번째 기술(존재론적 접근 방식 사용)이 이미 소프트웨어 제품에 구현되어 있고 지식 기반의 모든 모델에 대한 지식을 처리할 수 있다는 사실로 인해 상당한 시간 절약을 제공하고 두 번째 기술(시스템 구축) 복잡한 기술 프로세스에 대한 수학 방정식) 레시피의 개발된 적용 방법으로 인해 전문가에게 최소한의 호소력이 필요합니다. 둘째, 특정 대상의 기술적 조건 평가와 관련된 전문 지식의 사용은 운영에 대한 기술 규정 조건에서 수행되므로 시스템이 잘못된 결정을 내릴 위험을 최소화하고 실시간 모니터링이 극단적인(비상사태 이전) 프로세스 상태에 접근하는 것을 조기에 감지합니다. 셋째, 비철 및 철 야금, 광업, 석유 및 가스 생산, 화학 산업, 열 산업 등 모든 산업 분야의 복잡한 기술 프로세스, 대상 또는 현상의 기술 상태에 대한 다단계 인식을 해결하기 위한 가장 일반적인 접근 방식이 실제로 구현되었습니다. 전력 공학, 농업 등

서지

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인공지능(영어 – 인공 지능)은 사람이 컴퓨터 기반으로 만든 인공 소프트웨어 시스템으로, 사람의 삶의 과정에서 복잡하고 창의적인 문제의 해결 방법을 시뮬레이션합니다. 또 다른 유사한 정의에 따르면, “인공지능”은 기계가 사소한 문제를 해결하고 사소한 질문을 하는 능력을 획득하는 데 도움을 주는 컴퓨터 프로그램입니다.”

인공지능(AI)을 구성하는 업무 영역은 두 가지입니다. 이러한 방향 중 첫 번째는 전통적으로 호출될 수 있습니다. 생체 공학, 컴퓨터나 특수 기술 장치를 사용하여 인공 지능(지능)을 재현하기 위해 뇌의 활동, 정신 생리학적 특성을 시뮬레이션하는 것을 목표로 합니다. AI 분야의 두 번째(주요) 작업 방향. 바쁜, 문제를 해결할 때 인간의 마음에서 발생하는 프로세스의 성격을 고려하지 않고 컴퓨터에서 복잡한 (창의적인) 문제를 자동으로 해결하기 위한 시스템을 만드는 것과 관련이 있습니다. 결과의 효율성과 얻은 솔루션의 품질을 기준으로 비교가 수행됩니다.

1) 존재한다 표적, 즉. 사람의 사고 과정이 향하는 최종 결과(“목표는 사람을 생각하게 만듭니다”).

2) 인간의 두뇌는 엄청난 양의 정보를 저장합니다. 사리그리고 규칙그들의 사용. 특정 목표를 달성하려면 필요한 사실과 규칙을 참조하면 됩니다.

3) 의사결정은 항상 특별한 기준에 기초하여 수행됩니다. 단순화 메커니즘를 사용하면 현재 해결 중인 문제와 관련이 없는 불필요한(중요하지 않은) 사실과 규칙을 버리고 반대로 목표를 달성하는 데 필요한 가장 중요한 주요 사실과 규칙을 강조할 수 있습니다.

4) 목표를 달성함으로써 사람은 자신에게 할당된 과제에 대한 해결책을 찾을 뿐만 아니라 동시에 새로운 지식을 얻습니다.

모든 주제 영역을 포괄하는 보편적 AI 시스템을 구축하는 것은 무한한 수의 사실과 규칙이 필요하기 때문에 불가능합니다. 보다 현실적으로는 좁게 정의된 특정 문제 영역의 문제를 해결하도록 설계된 AI 시스템을 만드는 작업입니다.

쌀. 5.1. AI 시스템 구성 요소

특정 주제 분야의 전문 전문가의 경험과 실무 지식을 활용하는 이러한 시스템을 시스템이라고 합니다. 전문가 시스템(전문가 시스템).

전문가 시스템의 사용은 인간 활동의 다양한 영역(의학, 지질학, 전자, 석유화학, 우주 연구 등)에서 매우 효과적인 것으로 나타났습니다. 이는 여러 가지 이유에 의해 설명됩니다. 첫째, 이러한 목적을 위해 특별히 개발된 새로운 수학적 장치(의미 네트워크, 프레임, 퍼지 논리 등)를 사용하여 이전에 접근할 수 없었고 형식화되지 않은 문제를 해결하는 것이 가능해졌습니다. 둘째, 생성되는 전문가 시스템은 광범위한 전문가(최종 사용자)의 운영을 목표로 하며, 이들이 이해하는 특정 주제 영역의 추론 기술 및 용어를 사용하여 대화형 모드에서 의사소통이 이루어집니다. 셋째, 전문가 시스템을 활용하면 우수한 전문가의 지식을 포함하여 전문가 시스템에 지식이 축적되어 일반 사용자의 의사결정의 효율성을 획기적으로 높일 수 있다.

전문가 시스템에는 의사소통, 설명, 의사결정, 지식 축적 등 지식 기반과 하위 시스템이 포함됩니다. 다음은 통신 하위 시스템을 통해 전문가 시스템에 연결됩니다. 최종 사용자; 전문가 – 일반 사용자의 지식과 경험을 훨씬 능가하는 경험과 지식을 갖춘 고도로 자격을 갖춘 전문가입니다. 전문가 시스템 구축의 원리를 숙지하고 해당 분야의 전문가와 협력할 수 있으며, 지식을 기술하기 위한 특수 언어에 능숙한 지식 엔지니어.

물체의 특성과 외부 환경이 불확실한 조건에서 인간 조작자의 행동을 시뮬레이션하는 전문 규제 기관을 기반으로 구축된 제어 시스템을 제어 시스템이라고 합니다. 지적인제어 시스템(지능형 제어 시스템).

또 다른 유사한 정의에 따르면, 지적인제어 시스템(MCS)은 프로세스, 교란 및 작동 조건을 이해하고 추론하고 연구할 수 있는 능력을 갖춘 시스템입니다. 연구되는 요소에는 주로 프로세스 특성(정적 및 동적 동작, 외란 특성, 장비 작동 방식)이 포함됩니다. 시스템 자체가 이러한 지식을 축적하고 이를 의도적으로 사용하여 품질 특성을 개선하는 것이 바람직합니다.

자금 조달 투자 활동의 출처. 재산의 구조와 역학, 그리고 재산 형성의 원천을 분석합니다. 투자 매력도를 높이기 위한 주요 방향: 판매 시장 확대를 통해 조직의 이익을 증대합니다.

지식 기반에서 좋은 작업을 보내는 것은 간단합니다. 아래 양식을 사용하세요

연구와 업무에 지식 기반을 활용하는 학생, 대학원생, 젊은 과학자들은 여러분에게 매우 감사할 것입니다.

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러시아 연방 교육과학부

연방 주 예산 교육 기관

고등 교육

톰스크 주립대학교 제어 시스템 및 무선 전자공학(TUSUR)

경제학과

조직의 투자 매력 평가(Synesis of Intelligent Systems LLC의 예 사용)

학사 작품

38.03.01 방향 - 경제 프로필 "금융 및 신용"

최종 적격 작품 73페이지, 그림 5개, 표 16개, 출처 23개.

연구 목표 - 유한 책임 회사 "지능형 시스템 합성".

이 작업의 목적은 SIS LLC 조직의 투자 매력을 평가하고 개선을 위한 권장 사항을 제공하는 것입니다.

이 목표를 달성하기 위해 다음 작업이 해결되었습니다.

투자 매력 이론을 분석하고, 투자 개념의 본질과 분류, 투자 매력 개념을 결정합니다.

조직의 투자 매력을 평가하는 방법이 분석됩니다.

SIS LLC 조직의 투자 매력에 대한 평가는 재무 및 경제 지표를 기반으로 수행되었습니다.

투자 매력도를 높이기 위한 주요 방향, 즉 판매 시장 확대를 통한 조직의 이익 증대가 제안됩니다.

이 최종 적격 작업 구현의 일환으로 연구의 정보 기반은 다음으로 구성됩니다. 기업의 회계 명세서 데이터, 조직의 공식 웹 사이트에 게시된 정보, 과학 저널에 게시된 과학자의 연구 자료, 과학 정기 간행물 기사, 교육 보조 자료 및 네트워크 인터넷 정보 리소스.

최종 검증 작업은 73페이지, 도면 5개, 표 16개, 소스 23개입니다.

연구의 목적은 유한 책임 회사 "지능형 시스템의 합성"입니다.

작업의 목적은 SIS LLC 조직의 투자 매력을 평가하고 이를 개선하기 위한 권장 사항을 제안하는 것입니다.

이 목표를 달성하기 위해 다음 작업이 수행되었습니다.

투자 매력 이론을 분석하고, 투자 개념의 본질과 분류, 투자 매력 개념을 정의합니다.

조직의 투자 매력을 평가하는 방법이 분석됩니다.

재무 및 경제 지표를 기반으로 한 조직 "SIS"의 투자 매력 평가

투자 매력을 높이는 주요 방향은 판매 시장 확대로 인한 조직 이익 증가입니다.

이 최종 적격 작업의 틀 내에서 연구의 정보 기반은 다음과 같습니다: 기업의 회계 보고서 데이터, 조직의 공식 웹사이트에 게시된 정보, 과학 저널에 게재된 과학자의 연구 자료, 정기 간행물의 과학 기사, 네트워크의 교육 보조 및 정보 자원 인터넷.

소개

현대적인 상황에서 다양한 형태의 소유권을 가진 조직은 조직의 기존 투자 활동 수준, 투자 활동 범위 및 투자에 직접적으로 의존하는 장기적으로 생산성, 경쟁력, 수익성 및 재정적 독립성을 높이는 임무를 맡고 있습니다. 매력.

투자 매력도는 투자자가 특정 조직에 자금을 투자하는 것에 대한 결정을 내리는 지표입니다.

선택한 주제의 관련성은 잠재적 투자자와 관리자가 가장 효과적인 관리를 위해 조직의 투자 매력을 평가하거나 투자 결정을 내리기 위한 명확한 모델이 필요하다는 사실에 기인합니다. 또한 채권자와 고객에게는 투자 매력도가 중요하며 전자는 조직의 신용도에 관심이 있고 후자는 유동성에 따라 비즈니스 관계의 신뢰성, 조직 활동의 연속성 및 안정성에 관심이 있습니다. 조직의 재정적 안정성 상태.

평가를 위해 선택된 지표 세트

투자 매력은 투자자의 구체적인 목표에 따라 달라집니다.

조직의 투자 매력을 결정하는 것의 중요성은 의심의 여지가 없습니다. 왜냐하면 이것이 없으면 사업체에 대한 투자가 이루어지지 않고 결과적으로 경제 성장과 안정화가 불가능하기 때문입니다. 어떤 경우에는 투자가 조직 전체의 생존 가능성을 보장합니다.

조직의 재정적 안정성을 보장하고 잠재적 투자자에 대한 매력을 평가하는 주요 메커니즘으로서의 재무 분석은 투자 매력을 결정하는 방법론의 중심 연결입니다. 주요 목표는 투자자를 위한 조직의 재정적 매력을 평가할 때 발생하는 문제를 연구하는 것입니다. 이와 관련하여 조직의 재무 상태 분석 측면을 고려하고 수익성 수준, 신용도, 효율성 및 재무 안정성을 평가합니다.

재무 분석의 결과는 분석된 조직의 투자 매력을 높이기 위한 주요 방향을 식별하는 것입니다.

논문의 목적은 투자 매력의 개념과 이를 평가하는 방법과 관련된 이론적 측면을 연구하고, Synesis of Intelligent Systems LLC 조직의 사례를 사용하여 투자 매력을 직접 평가하고, 투자 매력을 향상시키기 위한 권장 사항을 개발하는 것입니다. 조직.

이 목표를 달성하려면 다음 작업을 해결해야 합니다.

본질을 결정하고 투자를 분류합니다.

조직의 투자 매력을 평가하기 위한 연구 방법

선택한 방법론을 기반으로 조직의 투자 매력을 평가합니다.

연구의 목적은 Synology of Intelligent Systems LLC 조직입니다.

1. 조직의 투자 활동에 대한 이론적 근거

1.1 투자의 성격과 분류

과학자와 경제학자들 사이에는 경제적 범주로서 투자의 본질에 대한 공통된 이해가 없습니다. 의미가 다른 다양한 해석이 있으며, 그 중 일부는 이 용어의 전체 본질을 전달하지 않습니다.

1999년 2월 25일 연방법에 따르면 N 39-FZ "자본 투자 형태로 수행되는 러시아 연방에서의 투자 활동" "... 투자-현금, 유가 증권, 재산권을 포함한 기타 재산, 기타 금전적 가치가 있는 권리, 이익을 창출하고 또 다른 유용한 효과를 얻기 위해 기업가적 목적 및/또는 기타 활동에 투자하는 권리입니다.”

용어 해석의 다양성을 바탕으로 투자의 경제적 정의와 재무적 정의를 구분할 수 있습니다. 경제적 정의는 투자를 생산 및 비생산 분야 경제의 다양한 부문에 대한 장기 자본 투자의 형태로 실현되는 일련의 비용으로 특성화합니다. 재정적 관점에서 볼 때, 투자는 미래의 소득이나 이익 창출을 목표로 비즈니스 활동에 투자되는 모든 유형의 자원입니다.

일반적으로 투자란 미래에 소득을 창출하거나 특정 문제를 해결하기 위한 모든 형태의 자본 투자를 의미합니다.

조직은 투자 활동을 수행할 수도 있고 수행하지 않을 수도 있지만, 그러한 활동을 수행하지 못하면 시장에서 경쟁적 지위를 잃게 됩니다. 따라서 투자는 수동적이거나 능동적일 수 있습니다.

수동적 - 오래된 장비 교체, 퇴직한 직원을 대체할 새로운 인력 교육 등을 통해 특정 조직 운영에 대한 투자 수익성이 최소한 저하되지 않도록 보장하는 투자입니다.

적극적 - 신기술 도입, 수요가 높은 제품 출시, 새로운 시장 포착 또는 경쟁사 흡수를 통해 이전 기간에 비해 회사 경쟁력 및 수익성 증가를 보장하는 투자 기업.

투자는 다음 그룹으로 나뉩니다.

투자 대상별:

1) 실제 투자는 다양한 형태(특허 구매, 건물, 구조물 건설, 과학 개발에 대한 투자 등)의 고정 자본에 대한 투자입니다.

2) 금융(포트폴리오) 투자는 은행 예금뿐만 아니라 재산으로부터 소득을 받을 권리를 부여하는 주식, 채권 및 기타 유가 증권에 대한 투자입니다.

투자 참여의 성격에 따라:

1) 직접 투자는 직접 투자자(예: 조직을 완전히 소유한 법인 및 개인 또는 조직 관리에 참여할 권리를 부여하는 지배 지분)가 수행하는 투자입니다.

2) 간접투자는 금융중개기관(투자상담사, 금융중개사, 증권사, 뮤추얼펀드, 상업은행, 보험회사)을 통해 이루어지는 투자입니다.

투자기간별:

단기 투자 - 일주일에서 1년까지의 기간 동안의 자본 투자. 이러한 투자는 일반적으로 본질적으로 투기적입니다. 단기 투자자의 주요 임무는 몇 주와 몇 달 단위로 유가 증권의 이동 방향을 계산하고 위험에 대한 잠재적 수입의 비율이 가장 높은 진입점을 결정하는 것입니다.

중기 투자 - 1~5년 동안 자금을 투자합니다.

장기 투자 - 5년 이상의 투자(고정 자산 재생산에 대한 자본 투자).

투자 자원의 소유권 유형별:

공공 투자 - 예산 및 예산 외 자금을 희생하여 공공 당국 및 경영진에 의해 수행됩니다.

민간 투자 - 미래에 소득을 창출할 목적으로 개인 또는 법인이 수행하는 투자입니다.

결합 투자 - 특정 수입을 얻기 위해 특정 국가와 외국의 실체가 만든 자금의 투자입니다.

외국인 투자 - 이익을 얻기 위해 외국인 투자자가 자본을 투자하는 것.

연대순으로:

초기 투자 - 기업을 설립하거나 새로운 시설을 건설하는 것을 목표로 합니다.

현재 투자 - 시설의 기술 장비 수준을 유지하는 것을 목표로 합니다.

투자 목표별:

고정자본 대체용;

생산을 확대하기 위해;

다른 조직의 증권을 구매하기 위해

혁신적인 기술에 대해.

투자 위험 수준별:

저위험 투자;

중간 위험 투자;

고위험 투자.

투자 매력 수준별:

매력이 낮다;

적당히 매력적이다;

매우 매력적입니다.

이익을 창출할 목적으로 자신을 대신하여 자신의 비용으로 자본을 투자하는 개인 또는 법인을 투자자라고 합니다.

투자자는 자신의 자금, 빌린 자금, 빌린 자금을 투자할 수 있습니다. 투자자는 국가 및 지방자치단체의 재산 또는 재산권, 모든 형태의 소유권을 가진 법인, 국제기구 및 외국 법인, 개인을 관리하도록 승인된 기관일 수 있습니다.

자금 조달 투자 활동의 출처는 다음과 같습니다.

조직의 자체 재정 자원 및 내부 준비금(시민 및 법인의 이익, 감가상각비, 현금 저축 및 저축, 사고, 자연 재해 등으로 인한 손실에 대한 보상 형태로 보험 당국이 지급하는 자금)

재정 자원 조달 (노동 집단 구성원, 시민, 법인의 주식, 주식 및 기타 기부금 판매로 수령)

차입된 재원 또는 자금 이체(은행 및 예산 대출, 채권 발행 등)

예산외 자금으로부터의 자금;

환불되지 않는 방식으로 제공되는 연방 예산 자금, 러시아 연방 구성 기관의 예산에서 나온 자금

외국인 투자자로부터의 자금.

투자는 하나 또는 여러 소스에서 받을 수 있습니다. 중앙 집중식 (예산) - 연방 예산의 자금, 러시아 연방 구성 기관의 예산 및 지방 예산의 자금 - 분산형 (예산 외) - 기업 및 조직의 자체 자금, 외국 투자, 차용 자금, 자금 예산 외 자금에서-투자 원천.

1.2 조직의 투자 매력 및 평가 방법

많은 과학자들의 연구는 투자 매력의 개념과 평가 방법에 대한 연구에 전념하고 있습니다(예: I.A. 블랑카, V.V. 보차로바, E.I. Krylov 및 기타.

각 과학자는 평가에 포함된 요소에 따라 투자 매력의 개념을 해석합니다. 단일 해석이 없습니다. 투자매력도에 영향을 미치는 요소는 다양하므로 좁은 의미에서 투자매력도는 내부환경과 외부환경의 다양한 특징이나 요인들의 체계 또는 조합을 의미한다.

투자 매력을 이해하는 데 있어 가장 명확하게 다른 관점은 표 2.1에 반영되어 있습니다.

표 2.1 – “투자 매력” 개념의 해석

	개념의 해석
Blank I.A., Kreinina M.N.	특정 투자자의 입장에서 개별 영역 및 개체에 투자할 때의 장점과 단점에 대한 일반적인 설명입니다.
Roizman I.I., Shakhnazarov A.G., Grishina I.V.	국가, 지역, 산업, 기업에 대한 투자에 대한 유효 수요를 함께 결정하는 다양한 객관적인 기능, 수단, 기회의 시스템 또는 조합입니다.
Sevryugin Yu.V.	투자에 대한 기업의 유효 수요를 특징짓는 양적 및 질적 요소 시스템.
Lyakh P.A., Novikova I.N.	경제의 모든 영역이나 모든 유형의 활동에서 가장 수익성이 높고 위험이 가장 적은 자본 투자의 일련의 특성입니다.
Tryasitsina N.Yu.	투자자가 가장 선호하는 투자 행동 가치를 결정하는 기업 성과 지표 세트입니다.
경제개발부그룹	객체의 투자 잠재력, 위험, 외부 환경 상태에 따라 유치할 수 있는 투자 규모입니다.
Putyatina L.M., Vanchugov M.Yu.	기업 자산 사용의 효율성, 지급 능력, 재무 안정성, 자본 수익률 증가를 기반으로 한 혁신 개발 능력, 생산의 기술 및 경제적 수준, 제품의 품질 및 경쟁력을 특징으로 하는 경제 범주입니다.
Igolnikov G.L., Patrusheva E.G.	투자 생산의 경제적 결과를 기반으로 투자자의 목표 달성을 보장하고 신뢰할 수 있으며 적시에 달성합니다.
Guskova T.N., Ryabtsev V.M., Geniatulin V.N.	높은 확률로 투자자가 수용할 수 있는 기간 내에 투자가 만족스러운 수준의 이익을 제공하거나 긍정적인 효과를 얻을 수 있는 특정 경제 발전 상태입니다.
Krylov E.I.	전망, 수익성, 효율성의 관점에서 일반화된 설명을 제공하고 자신의 자금과 다른 투자자의 자금을 희생하여 기업 개발에 투자하는 위험을 최소화합니다.
모도르스카야 G.G.	투자자가 선호하는 투자 행동 가치 영역을 결정하는 기업 활동의 일련의 경제적, 심리적 지표입니다.
보차로프 V.V.	최소한의 위험 수준으로 돈을 투자함으로써 경제적 효과(소득)를 얻을 수 있습니다.
샤프 W., 마코위츠 H.	주어진 위험 수준에서 최대 이익을 얻습니다.
에리야조프 R.A.	투자 잠재력의 형태로 내부 요인, 투자 환경과 같은 외부 요인, 그리고 투자 활동의 위험 수준과 수익성을 고려하는 형태의 객관적이고 주관적인 요인의 모순적인 통일성을 고려하는 복잡한 범주입니다. 투자자와 수령인의 이익을 조정합니다.
라트시니코프 V.A.	이익을 충족하는 데 필요한 객관적(기업의 재무 상태, 개발 수준, 관리 품질, 부채 부담) 및 주관적(수익률 및 투자 위험 비율) 특성 집합인 총 가치에 대한 지표입니다. 투자 프로세스의 모든 참가자를 대상으로 투자의 타당성과 전망을 평가하고 거시 및 중간 환경 요인의 결합된 영향을 고려합니다.
니키티나 V.A.	투자자와 투자 수혜자의 이해관계와 능력의 조정을 기반으로 하는 투자의 경제적 타당성은 허용 가능한 수준의 수익성과 위험에서 각자의 목표 달성을 보장합니다.
Ivanov A.P., Sakharova I.V., Khrustalev E.Yu.	최소한의 투자 위험으로 자본을 투자한 결과 최대 이익을 얻을 수 있는 가능성을 결정하는 기업의 경제 및 재무 지표 세트입니다.

본 연구에서는 투자 매력도가 시간에 따른 조직의 발전과 가용 자원의 합리적인 사용을 반영하는 조직 성과의 일련의 지표로 제시될 것입니다.

투자 매력도는 다양한 수준에서 고려됩니다. 거시적 수준 - 국가의 투자 매력, 중간 수준 - 지역 및 산업의 투자 매력, 미시적 수준 - 조직의 투자 매력.

투자 매력도를 평가하는 방법에는 여러 가지가 있는데, 이는 '투자 매력'이라는 용어에 대한 구체적인 정의가 없기 때문입니다. 평가 방법론:

수익성과 위험 사이의 관계를 기반으로 (W. Sharp, S.G. Shmatko, V.V. Bocharov) - 회사의 투자 위험 그룹을 구축합니다. 결과적으로 투자 활동 중에 발생하는 위험에 대한 분석이 수행되고 위험의 중요성이 설정되며 전체 투자 위험이 계산됩니다. 다음으로, 투자 매력이 결정되는 기준에 따라 조직이 특정 위험 범주에 속하는지 결정됩니다. 고려되는 주요 리스크: 이익 감소 리스크, 유동성 손실 리스크, 경쟁 심화 리스크, 공급업체의 가격 정책 변경 리스크 등

재무 지표(M.N. Kreinina, V.M. Anshin, A.G. Gilyarovskaya, L.V. Minko)만을 기반으로 - 재무 상태 분석은 조직 활동의 다양한 측면(부동산 상태, 유동성, 재무 건전성, 비즈니스)을 반영하는 재무 비율을 계산하여 수행됩니다. 활동과 수익성. 평가에는 조직의 재무제표 데이터가 사용됩니다.

재무뿐만 아니라 생산 지표도 계산되는 재무 및 경제 분석을 기반으로합니다 (V.M. Vlasova, E.I. Krylov, M.G. Egorova, V.A. Moskvitin) - 고정 자산의 가용성, 마모 정도를 반영하는 생산 지표가 나타납니다. , 용량 활용도 수준, 자원 가용성, 인력 수 및 구조 및 기타 지표.

포괄적인 비교 평가(G.L. Igolnikov, N.Yu. Milyaev, E.V. Belyaev)를 기반으로 재무 상태, 조직의 시장 위치, 개발 역학, 인력 자격 및 관리 수준에 대한 지표 분석이 수행됩니다. 이 방법을 사용할 때 요인 그룹은 먼저 국가, 지역, 조직 등 다양한 수준에서 결정된 다음 전문가 평가를 기반으로 중요성에 따라 이러한 그룹이 선택됩니다. 요인 그룹의 각 개별 요인에 대한 유의 계수도 결정된 다음 각 그룹의 유의성과 그룹 내 요인의 영향을 고려하여 모든 요인을 합산합니다. 수집된 데이터의 순위를 매기고 가장 투자 매력이 있는 조직을 결정합니다. 국가의 투자 매력에 영향을 미치는 요소는 할인율과 그 역학, 인플레이션율, 기술 진보, 국가 경제 상태, 투자 시장 발전 수준입니다. 지역의 투자 매력을 평가하는 지표는 생산 및 경제 지표(가격 지수, 제품 수익성, 자본 생산성, 전체 자재비 비중, 운영 조직 수), 재무 지표(유동성 비율, 자율성 비율 등)입니다. 산업 생산 요소(생산 능력 활용 수준, 고정 생산 자산의 감가상각 정도), 산업 투자 활동 지표(조직당 투자 수, 직원당 투자 수, 물리적 거래량 지수) 고정 자본에 대한 투자 등).

회사의 시장 가치와 이를 극대화하는 경향을 결정하는 비용 접근 방식을 기반으로 합니다(A.G. Babenko, S.V. Nekhaenko, N.N. Petukhova, N.V. Smirnova). 조직의 과소평가/과대평가 계수는 다음과 같이 계산됩니다. 다양한 가치(시장 가치에 대한 실제 가치)의 비율로 실제 투자 시장. 실질가치는 부동산 단지의 가치와 할인소득의 합계에서 미지급금을 뺀 금액으로 정의됩니다. 시장 가치는 시장 상황을 기준으로 특정 기간 동안 거래에 대해 가능한 가장 높은 가격입니다.

이러한 방법은 특정 목표를 달성하고 가장 중요하게는 조직의 가치를 높이기 위해 조직 및 운영 활동을 관리하는 장기 자금 투자를 목표로 하는 전략적 투자자를 위해 설계되었습니다. 단기간 투자하는 투자자(투기자)는 대개 포트폴리오 투자 이론(요구 수익률/위험 비율에 따라 최적의 자산 선택을 목표로 하는 투자 포트폴리오를 구성하는 방법), 펀더멘털(가격 예측) 이론을 사용합니다. 재무지표 사용) 회사의 투자 매력 활동 평가 및 회사 내부 가치 계산) 및 기술적 분석(차트 및 지표를 사용한 미래 가치 예측).

조직의 재정은 활동의 주요 결과를 반영하기 때문에 재정적 매력은 투자 매력의 주요 구성 요소로 식별됩니다. 이를 바탕으로 분석된 조직의 투자 매력 분석은 재무 및 경제 분석 방법론, 즉 다음을 포함하는 재무 상태 평가 지표를 기반으로 수행됩니다.

재산의 구조와 역학 분석;

이익의 구조와 역학 분석;

대차대조표 유동성 분석;

지급능력 분석;

신용 분석;

비즈니스 활동 분석:

6.1) 매출 분석;

6.2) 자본 수익률 분석.

재무 안정성 분석;

파산 확률 분석.

지역 및 산업의 투자 매력, 조직의 조직 및 경영 구조, 시장 범위 등 투자 매력의 외부 및 내부 요인도 고려됩니다.

2. "지능형 시스템 합성" LLC의 투자 매력 평가

2.1 LLC "SIS" 조직에 대한 간략한 설명

유한 책임 회사 "지능 시스템 합성"은 IT 조직에 속하며 웹사이트 및 모바일 애플리케이션 개발을 전문으로 합니다. 이 조직은 창립자 회의록을 기반으로 2015년에 창설되었으며 현재 톰스크에 위치하고 있습니다.

Synesis of Intelligent Systems LLC의 창립 목표는 소프트웨어 개발 서비스를 제공하여 최소의 비용으로 최대의 이익을 얻는 것이었습니다.

Synesis of Intelligent Systems LLC가 제공하는 서비스 범위:

1C-Bitrix 플랫폼에서 처음부터 웹사이트 개발;

1C-Bitrix 플랫폼의 템플릿을 사용한 웹 사이트 개발

완성된 웹사이트의 기술적인 유지 관리;

완성된 부지의 완성 및 개선;

모바일 애플리케이션 개발;

1C-Bitrix LLC에 라이센스 판매.

주요 고객은 법인 및 개인 기업가이며 정부 기관의 명령이 있습니다.

현재 분류에 따르면, 분석된 조직은 2017년 초 평균 인원이 17명이었고 승인된 자본이 개인이 전액 소유하고 있기 때문에 중소기업으로 분류될 수 있습니다.

작년 9개월 동안 수익이 1억 1,250만 루블을 초과하지 않았고 2015년 평균 직원 수 100명, 고정 자산의 잔존 가치인 1억 5천만 루블을 초과하지 않았기 때문에 조직은 적용됩니다. IT 조직에 제공되는 이자율 7%로 소득에서 비용을 뺀 과세 대상을 갖는 단순화된 시스템 과세입니다. 1998년 7월 29일자 러시아 재무부 명령 제34n호에 의해 승인된 "러시아 연방 회계 및 재무 보고에 관한 규정" 제85조에 따라 소기업은 재무제표를 작성할 권리가 있습니다. 적은 양으로(대차대조표 및 재무성과표) SIS LLC는 이 권리를 완전히 적용합니다.

2.2 조직의 투자 매력 평가

투자시장 판매이익

재산의 구조와 역학, 그 형성의 원천에 대한 분석

평가의 첫 번째 단계는 수직적(구조적) 분석과 수평적(시간적) 분석을 수행하는 것입니다.

수평적 분석은 지표의 성장률을 연구하는 것을 목표로 하며, 지표의 구조 변화 이유를 설명하므로 일정 기간 동안 지표의 절대 및 상대 변화를 나타냅니다. 수직적 분석은 이전 기간과 비교하여 구조를 분석하는 것으로, 어떤 지표가 지표에 가장 큰 영향을 미쳤는지 이해하는 데 도움이 됩니다.

조직 자산의 역학 및 구조와 조직 형성의 원천에 대한 분석이 표 3.1에 나와 있습니다.

표 3.1 - 조직 자산의 역학 및 구조와 조직 형성 원인에 대한 분석

지표의 이름	절대값	상대값	변경 사항
	2015년, 천 루블	2016년, 천 루블		절대적으로 천 루블입니다.	구조상 %	증가율

유형비유동자산
무형, 금융 및 기타 비유동 자산
현금 및 현금등가물
금융 및 기타 유동자산(미수금 포함)


자본금과 준비금
장기차입자금
기타장기부채
단기차입자금
외상 매입 계정
기타유동부채

대차대조표 자산 분석을 통해 얻은 결론:

대차대조표 자산은 조직의 금융 및 기타 유동 자산에 의해 지배되며, 이 경우 대차대조표 통화의 64%를 차지하는 채권으로 완전히 구성됩니다. 기타자산의 지분은 미미합니다. 유형비유동자산, 즉 고정자산의 비중은 23% 감소했는데, 이는 자본설비의 마모 등으로 추정됩니다. 절대적으로 고정자산은 78,000루블 감소했는데, 이는 현 기간의 고정자산 처분으로 인한 것으로 보입니다. 무형, 금융 및 기타 비유동 자산, 즉 취득한 라이센스의 비중은 4% 감소했는데, 이는 소규모 소프트웨어의 포기를 나타냅니다. 현금 및 현금 등가물 비율은 5% 증가했으며 현금 등가물은 238,000 루블 증가했으며 이는 제공되는 서비스 양의 증가와 관련이 있습니다. 거래량 증가와 관련하여 이 경우 미수금으로만 대표되는 금융 및 기타 유동 자산의 비율이 22% 증가했습니다. 이는 고객에게 이연 지불을 제공하고 대량 지급 능력이 불안정한 것입니다. 고객의.

대차대조표 통화 증가율은 131%로 조직의 발전을 의미하지만, 제공되는 서비스 양의 증가를 나타내는 지표이기는 하지만 주로 매출채권 증가에 따른 성장이므로, 일반적으로 이는 조직의 매출액에서 자금이 인출되는 부정적인 지표입니다.

재산 형성의 원천 분석을 통해 얻은 결론은 다음과 같습니다.

대차대조표 부채의 구조는 미지급금이 74%에 달하며 성장률은 1192%입니다. 지급 계정의 증가는 조직이 현재 의무를 지불할 능력이 없음을 나타냅니다. 보고 기간 동안 지급 계정 금액은 1,550,000 루블에 달했습니다. 창업자의 대출을 나타내는 기타 장기 부채의 비율은 대출 상환과 직접적으로 관련된 금전적 측면에서 36%, 201,000루블만큼 크게 감소했습니다. 조직개설 시 필요한 단기차입금과 기타 단기채무는 각각 10%, 2%씩 전액 상환되어 단기채무를 상환할 수 있는 조직의 특징이 긍정적이다. - 장기 차입금이 12% 감소했는데, 이는 조직이 단기 채무를 상환한 후 장기 부채를 청산하기 시작했음을 나타냅니다. 승인된 자본을 나타내는 자기자본의 지분은 변경되지 않았으며 화폐 단위로 15,000 루블입니다. 대차대조표의 전체 구조에서 지분율은 1% 미만으로 이는 의심할 여지 없이 조직의 불안정한 재무 상태를 나타냅니다.

대차대조표의 자산과 부채 구조의 역학은 그림 3.1에 명확하게 나와 있습니다.

그림 3.1 - 2015~2016년 구조적 자산과 부채의 역학

성과결과의 구조 및 역학 분석

성과 결과를 분석할 때 수직적, 수평적 분석도 함께 진행됩니다. 분석 결과는 어떤 지표에서 이익이 형성되는지, 지표의 역학 및 조직의 순이익에 미치는 영향을 보여줍니다. 이익의 역학 및 구조에 대한 분석은 표 3.2에 나와 있습니다.

표 3.2. - 이익의 역학 및 구조 분석

이름 지표	편차	수익 작년	수익의 % 보고에서	편차

일상적인 활동에 대한 비용
지불할 비율
다른 수입
기타 비용
이익세(소득세)
당기순이익(손실)

분석 결론: 이익에 가장 큰 영향을 미치는 것은 일반 활동 비용으로, 2016년에는 RUB 3,937,000이 증가했습니다. 2016 년에는 다른 비용이 나타났으며 그 금액은 73,000 루블에 달했습니다. 은행 계좌 유지 비용도 포함됩니다. 2016년 수익은 4,731,000 루블 증가했습니다. 사업 개발을 특징 짓는 7535,000 루블에 달했습니다. 이에 따라 2016년 순이익도 721,000루블 증가했습니다. 1100,000 루블에 달했습니다.

이익 지표의 역학은 그림 3.2에 나와 있습니다.

그림 3.2 - 이익 지표의 역학

대차대조표 유동성 분석

조직의 유동성은 시장 가격에 가까운 가격으로 신속하게 판매될 수 있는 자산의 능력을 나타내는 경제 용어입니다.

유동성 정도에 따라 조직의 자산은 다음 그룹으로 나뉩니다.

A1 = 대부분의 유동 자산 = 현금 + 단기 금융 투자

A2 = 빠른 판매 자산 = 미수금

A3 = 느린 자산 매각 = 재고 + 장기 미수금 + VAT + 기타 유동 자산

A4 = 매각하기 어려운 자산 = 비유동자산

대차대조표 부채는 지급의 긴급 정도에 따라 분류됩니다.

P1= 가장 긴급한 의무 = 지급 계정

P2= 단기 부채 = 단기 대출 및 신용 + 소득 지급을 위한 참가자에 대한 부채 + 기타 단기 부채

P3 = 장기부채 = 장기부채 + 이연수익 + 미래비용준비금

P4 = 영구부채 \ 안정부채 = 자본금과 준비금

다음 비율이 존재하는 경우 잔액은 절대적으로 유동적인 것으로 간주됩니다.

A1>P1; A2>P2; A3 > P3; A4< П4.

이러한 자산과 부채 그룹의 비교는 표 3.3에 나와 있습니다.

표 3.3 - 조직의 자산과 부채에 대한 비교 분석

비교 분석을 바탕으로 다음과 같은 결론을 내릴 수 있습니다.

조직은 절대적으로 유동적인 자산으로는 가장 긴급한 의무를 이행할 수 없습니다.

조직은 천천히 자산을 매각하여 장기 대출을 상환할 수 없습니다.

조직은 지급 능력이 높지 않으며 해당 자산으로 다양한 유형의 의무를 이행할 수 없습니다.

비율이 충족되지 않기 때문에 잔액은 비유동적인 것으로 간주됩니다. 조직이 의무를 이행할 수 없습니다.

지급여력 분석

조직의 지급 능력은 경제적 실체가 지급 계정을 기한 내에 전액 상환할 수 있는 능력입니다. 지급 능력은 조직의 지속 가능한 재무 상태를 나타내는 주요 징후 중 하나입니다.

자산 유동성 관점에서 조직의 지급 능력은 특수 재무 비율(유동성 비율)을 사용하여 분석됩니다.

일반 유동성 지표 - 모든 유형의 자산으로 의무를 전액 상환할 수 있는 조직의 능력을 보여줍니다.

절대 유동성 비율; 유동성이 높은 자산을 사용하여 단기 채무를 상환할 수 있는 조직의 능력을 반영합니다. (단기 부채에 대한 현금 및 단기 금융 투자의 비율로 계산)

빠른 유동성 비율 - 유동성이 빠르고 유동성이 높은 자산(단기 부채에 대한 유동성이 높은 유동 자산의 비율로 계산)의 도움으로 단기 부채를 상환할 가능성을 보여줍니다.

현재 유동성 비율 - 유동 자산을 사용하여 현재 의무를 상환하는 조직의 능력을 반영합니다. (유동자산과 단기부채의 비율로 계산)

운영 자본의 기동성 계수; 민첩성 비율은 운영 자본의 어느 부분이 재고 및 장기 채권에 고정되어 있는지 보여줍니다.

자산에서 운전 자본의 비율 - 조직 자산에서 운전 자본의 존재를 특징으로 합니다.

자기자본 비율 - 조직이 자체 운전 자본을 사용하는 정도를 반영합니다. 조직의 자체 자금으로 자금을 조달한 회사의 현재 자산의 지분을 보여줍니다.

지급여력 지표의 계산은 표 3.4에 나와 있습니다.

표 3.4 - 조직의 지불 능력 분석

지표	상징		지표값	변화

일반유동성비율		(A1+0.5A2+0.3A3)/(P1+0.5P2+0.3P3);
절대유동성비율
빠른 비율		(A1 + A2) / (P1 + P2)
유동비율		(A1 + A2 + A3) / (P1 + P2)
운영 자본 기동성 비율		A3 /((A1 + A2 + A3) - (P1 + P2))	지표 감소
자산 중 운전자본 비율		(A1+A2+A3) / 잔액 합계
자기자금비율		(P4 - A4) / (A1 + A2 + A3)

분석 결론: 2016년 전체 유동성 지표는 0.59로 감소하여 조직의 유동성 수준이 최적이 아닌 것으로 나타났습니다. 절대유동성비율은 0.32 감소하여 0.16으로 나타났는데, 이는 현금이 회사 부채의 16%만을 감당할 수 있음을 의미하며 이는 조직의 정상적인 유동성 수준을 유지하기에는 부족한 수준입니다. 당좌유동성비율은 1.07로 기준치보다 소폭 높아 중기적으로 신속하게 부채를 상환할 수 있는 가능성을 나타냈다. 이는 SIS LLC가 평균 속도로 유통에서 자금을 인출하고 단기 의무를 상환할 수 있음을 의미합니다. 2016년 현재 유동성비율은 1.07로 지급여력이 낮음을 나타냅니다. 기능적 민첩성 계수는 조직에 판매가 느린 자산이 없기 때문에 0 값을 갖습니다. 운전자본 비중은 0.27 증가해 0.8로 나타났는데, 이는 긍정적인 요인으로 대차대조표 유동성이 증가한 것으로 나타났다. 보안 비율은 음수 값을 갖지만 역학적으로는 양수입니다. 2016년에는 -0.25였으며 이는 계수 값이 0.1 미만이고 현재 유동성 비율이기 때문에 유동 자산이 조직의 차입 자금으로 조달됨을 나타냅니다. 2보다 작으면 조직은 파산합니다.

신용분석

조직의 지급능력 개념은 조직의 신용도와 밀접한 관련이 있습니다. 신용도는 영구 자산을 제외한 조직의 중기 및 단기 자산을 사용한 의무 상환을 더 많이 반영합니다.

지급 능력의 주요 지표는 다음과 같습니다.

순유동자산에 대한 판매량의 비율;

순유동자산은 유동자산에서 조직의 단기 부채를 뺀 것입니다. 순유동자산 대비 매출액의 비율은 유동자산의 활용 효율성을 나타냅니다.

자기자본 대비 판매량 비율;

단기 부채 대 자기자본 비율;

판매수익 대비 미수금 비율입니다.

신용도 지표의 계산은 표 3.5에 나와 있습니다.

표 3.5 - 신용도 지표 분석

지표			절대 편차

현재 자산, 천 루블.
단기 차용 자금 천 루블.
수익 천 루블
자신의 자본금 천 루블.
미수금 천 루블
순 유동 자산 천 루블.
지표:
순유동자산 대비 매출액 비율
자기자본 대비 매출액 비율
단기부채비율
판매수익 대비 매출채권 비율

분석 결과를 바탕으로 다음과 같은 결론을 내릴 수 있다. 2015년 대비 2016년 유동자산 사용의 효율성 비율은 53.92 증가해 유동자산 사용의 효율성을 보여준다. 매출액 대비 자기자본 비율은 502.33배로 매출이 급증한 결과다. 자기자본 대비 단기부채 비율은 88.53배 증가해 103.33으로 나타났다. 이는 자기자본 중 단기부채 비중이 높고 조직의 채무불이행 능력이 없음을 보여준다. 매출액 대비 매출채권 비율은 0.04~0.18로 증가했는데, 이는 고객부채의 현금화 속도가 느려지면서 신용도가 하락했다는 신호로 볼 수 있다.

비즈니스 활동 지표 분석

다음 단계는 비즈니스 활동 지표를 분석하는 것입니다.

비즈니스 활동을 분석하면 조직의 효율성에 대한 결론을 내릴 수 있습니다. 비즈니스 활동 지표는 자금 회전 속도와 관련이 있습니다. 회전율이 빠를수록 각 회전율에 대한 반 고정 비용이 줄어들어 조직의 재정적 효율성이 높아집니다.

일반적으로 비즈니스 활동 분석은 질적(시장 폭, 조직 및 고객의 비즈니스 평판, 경쟁력 등) 및 정량적 지표의 두 가지 수준에서 수행됩니다. 이 경우 정량지표 분석은 매출액(자기자본, 유동자산, 매출채권, 미지급계정) 분석과 수익성 분석의 두 단계로 구성됩니다.

자산 회전율 분석

주요 매출액 지표는 다음과 같습니다.

자기자본수익률 - 몇 루블인지 보여줍니다. 수익은 1 문지름을 차지합니다. 투자된 자기자본의 평균 금액;

고정 자산의 자본 생산성 - 고정 자산 루블당 판매 수익 금액을 나타냅니다.

무형 자산의 수익률 계수 - 무형 자산 사용의 효율성을 반영합니다. 이는 평균 무형 자산 금액의 1루블당 판매 수익 금액과 해당 기간의 매출액을 보여줍니다.

총 자산 회전율 - 각 자산 화폐 단위가 가져온 판매 제품의 화폐 단위 수를 표시합니다.

유동자산 회전율(유동자산) - 유동자산 사용의 효율성을 반영합니다. 이는 평균 유동 자산 금액의 1루블당 판매 수익 금액과 해당 기간의 매출액을 보여줍니다.

현금 회전율 -현금 회전율 기간을 보여줍니다.

재고 회전율 - 연구 기간 동안 조직이 평균 가용 재고 잔액을 사용한 횟수를 보여줍니다.

매출채권 회전율 - 해당 기간 동안 고객으로부터 받은 지급 건수를 매출채권 평균 금액으로 표시합니다. 채권 상환 기간 - 조직의 채권이 평균적으로 상환되는 일수를 보여줍니다.

매입채무 회전율 - 회사가 평균 매입금 금액을 상환한 횟수를 나타냅니다. 미지급금 상환 기간 - 현재 의무에 대한 조직의 부채 상환 평균 기간을 표시합니다.

운영 주기는 자재가 창고에 입고된 순간부터 구매자로부터 제품 대금을 수령한 순간까지의 기간을 반영합니다.

금융주기는 공급자에게 자재 대금을 지불하는 순간부터 배송된 제품에 대해 구매자로부터 돈을 받는 순간까지의 시간을 보여줍니다.

매출액 지표의 계산은 표 3.6에 나와 있습니다.

표 3.6 - 매출액 분석

지표	가정 어구 지정	계산 알고리즘	변화


표 3.6의 계속


보고 연도의 일수
자기 자본의 평균 비용, 천 루블.		(SKng+SKkg)/2
고정 자산의 평균 비용, 천 루블.		(Osng+Oskg)/2
무형 자산의 평균 비용, 천 루블.		(Nmang+Nmakg)/2
평균 채권자 부채, 천 루블		(KZng+KZkg)/2
평균 비용 자산, 천 루블		(Ang+Akg)/2
평균 운전 자본 비용 자산, 천 루블		(Aobng+ Aobkg)/2
포함:
현금, 천 루블		(DSng+DSkg)/2
재고, 천 루블		(Zng+Zkg)/2
미수금, 천 루블.		(DZng+DZkg)/2
계산된 확률:
자기자본수익률
자산 수익률
무형자산 수익률계수
계수 자산 회전율
계수 유동자산의 회전율
계수 재고 회전율
계수 미지급금 회전율
회전 기간(일):

유동자산
돈

미수금
외상 매입 계정		D/코브크레디트
지속 운영주기		내선 zap + 추가. 뎁
지속 금융주기		D.pr.ts. + Add.deb-추가. 크레드

데이터를 바탕으로 다음과 같은 결론을 내릴 수 있습니다. 2015년에 비해 2016년의 총 자산 회전율은 1.18만큼 감소했습니다. 이는 자금 조달 출처에 관계없이(각 루블에 대해) 모든 가용 자원 사용의 효율성이 감소했음을 보여줍니다. 자산 중 5.04 루블의 제품이 판매되었습니다). 2016년 운전 자본 회전율은 4.75로 감소했습니다. 이는 조직의 유동 자산 사용 효율성이 감소했음을 나타냅니다(유동 자산 1루블당 판매 제품 7.04루블이 있음). 무형 자산의 수익률은 0.64 증가하여 무형 자산 사용의 효율성을 보여줍니다(유동 자산 1루블당 판매 제품 49.41루블이 있음). 2016년 자본 생산성은 9.63 증가했는데, 이는 고정 생산 자산을 더 잘 활용했다는 증거입니다(유동 자산 1루블당 판매된 제품이 27.60루블입니다). 자기자본이익률은 128.47배 증가했는데, 이는 매출 증대를 통해 달성한 것이며, 차입금 활용으로 얻은 이익의 비중이 높아 장기적으로 재무 안정성에 부정적인 영향을 미칠 수 있기 때문입니다. 재고회전율은 부재로 인해 계산되지 않습니다. 현금 회전율이 4일 증가했는데, 이는 회사 업무가 합리적으로 조직되었음을 나타냅니다. 매출채권회전율은 6.07배 감소했고, 이에 따라 회전율도 17일 증가해 매출채권 상환이 둔화됐다. 미지급금 회전율은 37.71% 감소하고, 이에 따라 회전율 기간은 33일 증가하여 미지급금 상환이 둔화되고 있음을 나타냅니다.

영업주기 기간이 17 일 증가했으며 이는 채권 회전 기간의 증가와 관련이 있습니다. 원자재를 현금으로 바꾸는 데 필요한 일수가 41일이 되었습니다.

채권 및 채무 회전 기간의 증가로 인해 재무주기 기간이 16 일 감소했습니다. 미지급금 상환일과 미수금금 상환일 사이의 일수는 1일입니다.

비용 편익 분석

가장 넓은 의미에서 수익성이라는 개념은 수익성, 수익성을 의미합니다. 제품 판매 결과가 생산 비용을 충당하고 추가로 조직의 정상적인 기능에 충분한 이익을 창출하는 경우 조직은 수익성이 있는 것으로 간주됩니다.

수익성의 경제적 본질은 지표체계의 특성을 통해서만 드러날 수 있다. 그들의 일반적인 의미는 1 루블의 투자 자본에서 이익 금액을 결정하는 것입니다.

주요 수익성 지표는 다음과 같습니다.

자산 수익률 (경제적 수익성) - 회사 자산에 투자된 각 화폐 단위당 순이익 금액을 표시하고 조직 자산 사용의 효율성을 반영합니다.

2) 자기자본이익률 - 회사 소유주가 소유한 자본의 각 비용 단위에 대한 순이익 금액을 표시합니다.

3) 판매 수익 -판매된 제품의 각 루블에서 조직의 순이익 금액을 표시합니다.

4) 생산 수익성 - 제품 생산 및 판매에 지출된 각 루블에서 조직의 이익 금액을 보여줍니다.

5) 투자 자본 수익률 - 이 이익을 얻기 위한 투자 대비 이익의 비율을 보여줍니다. 투자는 자본과 장기 부채의 합으로 간주됩니다.

자본 수익률 계산은 표 3.7에 나와 있습니다.

표 3.7 - 자기자본이익률 분석

지표	가정 어구 지정	계산 알고리즘	절대적인 변화

상품, 제품, 작품, 서비스, 천 루블 판매로 인한 순 수익.
상품, 제품 판매 비용, 작품, 서비스 (상업 및 관리 비용 포함), 천 루블.
판매 이익, 천 루블.
순이익, 천 루블.
자산 가치, 천 루블.		(Ang+Akg)/2
자체 자본, 천 루블.		(Skng+SKkg)/2
장기 부채, 천 루블.		(동+독)/2
수익성 지표:
자산 수익률
지분을 반환
투자 자본 수익률		PE/ (sk+Do)
판매 수익
생산 수익성

2016년 매출 수익률은 0.15였습니다. 받은 수익의 각 루블에는 15코펙의 순이익이 포함되었으며, 이 수치는 0.01만큼 증가했는데, 이는 제공된 서비스에 대한 수요가 약간 증가했음을 나타냅니다. 2016년 생산 수익성은 0.18이었습니다. 서비스에 지출되는 모든 루블은 18 코펙의 순이익을 가져 오기 시작했습니다. 2016년 자산수익률은 0.1 감소하여 0.74로 나타났습니다. 각 자산 루블은 74 코펙의 이익을 창출하기 시작했습니다. 자기자본이익률은 23.47 증가하여 74에 달했는데, 이는 이익 증가 및 타인자본 증가와 관련이 있습니다. 투자 자본 수익률은 0.7 증가하여 1.87에 이르렀습니다. 각 투자 루블은 1.87 루블의 이익을 창출하기 시작했습니다.

재무 안정성 분석

재무 안정성은 특정 가용 자금의 가용성과 균형 잡힌 재무 흐름 덕분에 조직이 존재하고 중단 없이 운영을 유지할 수 있는 능력입니다. 재정적 지속가능성은 조직이 장기적으로 지급능력을 가질 것임을 의미합니다.

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