Научный коллектив под руководством доцента кафедры ?Электропривод, мехатроника и электромеханика? Дмитрия Сычева работает над проектом ?Развитие методов интеллектуального управления комплексом электроприводов станов пилигримовой группы с применением алгоритмов машинного обучения?. Исследование получило грантовую поддержку Российского научного фонда. Мы задали несколько вопросов ученому, чтобы понять, чем интересна эта работа, какой вклад она вносит в науку и благосостояние страны.
– Считаете вы себя опытным или новичком в получении грантов РНФ? Есть ли у вас задел по выбранной теме или вы ?с нуля? вторгаетесь в эту область?
– Для нашей команды это первый выигранный грант такого уровня, но тематика для нас не новая. У коллектива имеется исследовательский задел по электроприводам, энергоэффективным режимам работы промышленного оборудования и интеллектуальным системам управления. Ранее занимались научными проектами, связанными с диагностикой и прогнозированием состояния оборудования прокатных линий, а также с экономией электроэнергии в электроприводах трубопрокатных агрегатов пилигримовой группы. У нашей научной группы есть публикации по тематике электроприводов и прокатных станов.
– Какую пользу принесёт грант вашему научному коллективу? Поездки на конференции, коллаборации с другими вузами, приобретение лабораторного оборудования?
– Для нашей команды грант – это прежде всего возможность работать системно и на перспективу. Он позволит сосредоточиться на сборе и обработке данных, моделировании, разработке алгоритмов машинного обучения и проверке новых подходов к управлению электроприводами. Очень важна и возможность полноценной научной коммуникации: мы планируем представлять результаты на российских и международных конференциях, а также публиковать статьи в профильных изданиях уровня Scopus, Web of Science и RSCI. Для коллектива это не только публикационная активность, но и новые профессиональные связи, обсуждение результатов с коллегами из других научных центров и рост узнаваемости нашего направления.
– Расскажите о сути исследовательского проекта, о прикладных аспектах, чем тема может быть полезна науке, промышленности, обществу.
– Суть проекта заключается в разработке интеллектуальной системы управления комплексом электроприводов станов пилигримовой группы с применением алгоритмов машинного обучения. Мы ставим перед собой задачу сделать управление трубопрокатным оборудованием точным, устойчивым и адаптивным к сложным режимам работы. Это особенно важно, потому что качество бесшовных труб напрямую зависит от синхронизации главного привода и вспомогательных механизмов, а также от способности системы быстро реагировать на неравномерные нагрузки.
Внедрение интеллектуального управления поможет снизить отклонение по толщине стенки готовых холоднодеформируемых труб. Для промышленности это означает меньшее количество брака, снижение энергозатрат и более конкурентоспособную продукцию. Для науки проект важен тем, что развивает подходы к управлению сложными многодвигательными системами на стыке классической теории электропривода, адаптивного управления и машинного обучения. Для общества это вклад в надёжность продукции, которая используется в нефтегазовой отрасли, энергетике, атомной промышленности, авиации и других критически важных сферах.
– Как устроен ваш научный коллектив. Как распределяется работа по гранту? Сколько статей и где вы планируете опубликовать по итогам?
– Наш коллектив небольшой, но в этом есть плюс: у каждого участника своя чёткая зона ответственности, и все работают на общий результат. Руководитель проекта отвечает за общую научную постановку задач, координацию работ, разработку моделей электроприводов и архитектуры интеллектуального управления. Вячеслав Широков закрывает технологическую часть: процессы прокатки, моделирование напряжённо-деформированного состояния, экспериментальные исследования и связь с механикой процесса. Иван Любимов в большей степени сосредоточен на алгоритмах оптимизации, машинном обучении, диагностике и аналитической обработке данных.
По итогам проекта мы планируем не менее пяти публикаций: три статьи в изданиях, индексируемых в Scopus или Web of Science, и две статьи в журналах RSCI. Кроме того, результаты планируется представить как минимум на двух научно-технических конференциях.
– Расскажите о своем пути в науку. Как вы выбрали именно эту специальность? Что вас больше всего увлекает в вашей исследовательской работе?
– Мой путь в науку связан с интересом к электроприводу, мехатронике и интеллектуальным системам управления. Меня всегда привлекало то, что это направление находится на пересечении фундаментальной инженерной школы и прикладных задач. Здесь можно не просто изучать теорию, а видеть, как математическое моделирование, алгоритмы и системы управления влияют на работу промышленного оборудования.
Решение идти дальше в научную работу и аспирантуру было для меня естественным продолжением профессионального интереса. Важную роль в этом сыграла научная среда кафедры и наставники, которые показали, что за каждым промышленным механизмом стоит большая исследовательская задача. Больше всего меня увлекает возможность сочетать классические методы электромеханики с современными инструментами – анализом данных, машинным обучением, интеллектуальными алгоритмами управления. Именно в этом я вижу наибольшую научную и практическую ценность нашей работы: когда исследования не остаются только в рамках теории, а приводят к улучшению технологических процессов в промышленности.