Научные направления

Высшая школа проводит исследования в следующих направлениях:

  • Методы и алгоритмы построения интеллектуальных кибер-физических систем диагностики и управления технологическим оборудованием

    •  Нейро-нечёткие системы управления;
    •  Модели адаптивного управления;
    •  Управление с прогнозирующими моделями;
    •  Многокритериальная Парето-оптимизация;
    •  Предиктивная аналитика на основе корреляционного анализа, нейросетевой аппроксимации;
    •  Машинное обучение;
    •  Математическое моделирование и управление жизненным циклом изделия или продукции (Smart Design);
    •  Нейросетевой анализ зашумленных данных;
    •  Технология формирования базы знаний на основе семантической интероперабельности;
    •  Цифровые двойники систем управления дискретными и непрерывными производственными процессами;
    •  Агентные модели контроля движения потоков городского транспорта, их калибровка для оценки транспортной мобильности.
  • Платформенные решения интеграции промышленных технологий киберфизических систем и систем искусственного интеллекта

    •  Платформы интеграции цифровых моделей;
    •  Интернет вещей и промышленный Интернет вещей (IoT и IIoT);
    •  Технологическая платформа комплексной диагностики промышленного оборудования;
    •  Программно-аппаратное обеспечение системы эффективного контроля и управления роботизированными комплексами предприятия;
    •  Киберфизические встраиваемые системы диагностики и управления технологическим оборудованием;
    •  Облачные распределенные системы управления на базе открытой промышленной платформы автоматизации;
    •  Технологическая платформа гибридной информационно-управляющей среды промышленной автоматизации и управления;
    •  Управление беспилотными подводными аппаратами, мягкими роботами на основе машинного обучения.
  • Системы интеллектуального управления цифровым предприятием, соответствующие технологическому укладу индустрии 4.0

    •  Цифровые технологии;
    •  Облачные решения;
    •  Цифровое проектирование;
    •  Технологии «умного» производства (Smart Manufacturing);
    •  Бережливое производство;
    •  Гибкое производство;
    •  Системы мониторинга и автоматизации;
    •  Системы управления, контроля, технического диагностирования и информационного обеспечения;
    •  Методы и средства проектирования, моделирования и экспериментального исследования систем управления;
    •  Интеллектуальные системы прогнозирования предаварийных и аварийных (нештатных) ситуаций;
    •  Системы и технические средства автоматизации технологических процессов и производств;
    •  Системы управления эффективностью и надёжностью производственных процессов;
    •  Прогнозный мониторинг в обслуживании интеллектуальных промышленных систем.