Sintesi di sistemi intelligenti. Problemi moderni della scienza e dell'educazione

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Sitnikov Michail Sergeevich. Analisi e sintesi di sistemi di controllo automatico intelligenti con controllori fuzzy: tesi... candidato di scienze tecniche: 13.05.01 / Sitnikov Mikhail Sergeevich; [Luogo di protezione: Mosk. stato in-t di radioingegneria, elettronica e automazione].- Mosca, 2008.- 227 p.: ill. RSL OD, 61 08-5/1454

introduzione

CAPITOLO 1. Applicazioni e metodi di ricerca per sistemi di controllo automatico intelligente con controllori fuzzy 14

1.1. Panoramica delle applicazioni ISAS con HP 14

1.2. Problemi della ricerca ISAU con HP 24

1.3. Studio dell'influenza dei principali parametri HP sulla natura delle trasformazioni non lineari 28

1.3.1 Influenza della forma e relativa collocazione delle funzioni di appartenenza dei singoli termini sulla natura delle trasformazioni non lineari nel modello fuzzy di Mamdani 35

1.3.2 Influenza dell'ordine delle interrelazioni dei termini di input e output sulla natura delle trasformazioni non lineari nel modello fuzzy di Mamdani 41

1.4. Capitolo 43 Conclusioni

CAPITOLO 2. Analisi e sintesi di sistemi di controllo automatico intelligente basati sul metodo del bilancio armonico 45

2.1. Studio dell'ISAU con il metodo del bilancio armonico 46

2.2. Valutazione indiretta della qualità 73

2.3. Influenza dei parametri del regolatore fuzzy sull'EKKU 81

2.4. Metodi di ricerca e sintesi dell'ISAU con HP basati sul metodo

equilibrio armonico 90

2.5. Conclusioni del capitolo 98

CAPITOLO 3. Ricerca di sistemi intelligenti di controllo automatico basati su criteri di stabilità assoluta 99

3.1. Studio ISAU sulla stabilità assoluta con HP 99

3.2. Studio della stabilità assoluta delle ACS con diverse non linearità, 100

3.3. Studio della stabilità assoluta della posizione di equilibrio ISAU con un controllore fuzzy del primo tipo 105

3.4. Studio della stabilità assoluta dei processi in ISAS con un controllore fuzzy del primo tipo; 119

3.5. Studio dell'influenza dei parametri del controllore fuzzy sulla stabilità assoluta dell'ISAS”. 124

3.6. Valutazioni indirette della qualità della regolamentazione ISAS basate sul criterio dell'assoluta stabilità del processo 137

3.7. Capitolo 139 Conclusioni

CAPITOLO 4 Sintesi automatizzata di controllori fuzzy basati su algoritmi genetici 141

4.1. Panoramica dei metodi di sintesi automatizzata 141

4.2. Utilizzo di algoritmi genetici per risolvere problemi di automazione della sintesi e messa a punto di controllori fuzzy 144

4.3. Algoritmi per la sintesi di ISAU con HP 151

4.4. Sintesi automatizzata e tecnica di messa a punto HP 155

4.5. Capitolo 167 Conclusioni

CAPITOLO 5. Implementazione software e hardware di metodi di analisi e sintesi per sistemi di controllo automatico intelligenti con controllori fuzzy 169

5.1. Complesso software per analisi e sintesi ISAU con HP 170

5.2. Implementazione hardware del sistema di controllo della trazione elettrica 177

5.3. Sintesi di HP ISAU per motore DC 180

5.4. Studi sperimentali 190

5.5. Conclusioni del capitolo 199

Riferimenti 203

Appendice 211

Introduzione al lavoro

L’uso di tecnologie intelligenti fornisce una soluzione ad un’ampia gamma di problemi di controllo adattivo in condizioni di incertezza. Allo stesso tempo, il software e l'hardware di tali sistemi sono semplici e affidabili, garantendo un controllo di alta qualità. L'apertura di tali tecnologie consente l'integrazione di meccanismi di previsione degli eventi, generalizzazione dell'esperienza accumulata, algoritmi di autoapprendimento e autodiagnosi, ampliando così in modo significativo la gamma di funzionalità dei sistemi intelligenti. La presenza di una chiara interfaccia uomo-macchina conferisce ai sistemi intellettuali qualità fondamentalmente nuove che possono semplificare significativamente le fasi di formazione e impostazione dei compiti.

Una delle tecnologie intellettuali comuni che è stata ampiamente utilizzata e si è dimostrata uno strumento matematico conveniente e potente è l'apparato della logica fuzzy (FL). La teoria degli insiemi fuzzy e la logica basata su di essa consentono di descrivere categorie, rappresentazioni e conoscenze imprecise, operare con esse e trarre conclusioni e conclusioni appropriate. La presenza di tali opportunità per la formazione di modelli di vari oggetti, processi e fenomeni a livello qualitativo e concettuale ha determinato l'interesse per l'organizzazione del controllo intelligente basato sull'uso di questo apparato.

I risultati di studi teorici e sperimentali mostrano che l'uso della tecnologia CL consente di creare controllori ad alta velocità altamente efficienti per un'ampia classe di sistemi tecnici utilizzati negli elettrodomestici industriali, militari e domestici, che hanno un alto grado di adattabilità, affidabilità e qualità del funzionamento in condizioni di disturbi casuali, incertezza del carico esterno.

Oggi questo apparato è considerato uno degli strumenti promettenti per descrivere casi particolari e non standard che si presentano durante il funzionamento del sistema. La particolarità della rappresentazione “fuzzy” della conoscenza, così come il numero illimitato di variabili di input e output e il numero di regole integrate per il comportamento del sistema, consentono di utilizzare questa tecnologia per formare quasi tutte le leggi di controllo, ad es. costruire un nuovo tipo di controllore non lineare, che distingua la tecnologia NL dalle altre.

Il regolatore implementato su questa tecnologia sarà chiamato fuzzy (HP). Nel caso generale, HP è un convertitore dipendente dalla frequenza e non lineare, che naturalmente causa una serie di problemi associati allo studio della stabilità e della qualità del controllo dei sistemi di controllo automatico intelligente (ICAS) con tali controller.

Le questioni più urgenti che devono essere affrontate e garantire un uso più ampio di HP nella pratica ingegneristica sono:

Studio delle caratteristiche della trasformazione non lineare in HP;

Sviluppo di metodi ingegneristici per lo studio della stabilità e della qualità di gestione degli ISAS con HP;

Sviluppo di tecniche per il tuning e la sintesi di HP;

Creazione di un toolkit per automatizzare il processo di configurazione HP.

L'oggetto della ricerca sono le trasformazioni non lineari implementate in HP, i processi dinamici in ISAS con HP, la stabilità e la qualità del controllo dei sistemi di controllo automatico intelligenti.

Oggetto della ricerca sono i sistemi di controllo automatico intelligente con controllori fuzzy.

Obiettivo del lavoro

Sviluppo di strumenti algoritmici, software e hardware per lo studio e la sintesi di ISAS di alta qualità con HP. Per raggiungere questo obiettivo, è necessario risolvere i seguenti compiti:

1. Investigare le caratteristiche dell'influenza dei parametri HP: numero, tipo di funzioni di appartenenza (FP) e base delle regole di produzione (BP) sulla natura della trasformazione non lineare da essa effettuata.

2. Sulla base dei metodi conosciuti in TAU, sviluppare modelli matematici e tecniche ingegneristiche appropriate per lo studio dei processi periodici, della stabilità assoluta e della qualità degli ISAS con HP.

3. Sviluppare metodi per sintetizzare i parametri HP secondo gli indicatori di qualità forniti dall'ISAS.

4. Sviluppare un algoritmo per la sintesi automatizzata e la messa a punto dei parametri HP per garantire la stabilità e gli indicatori di qualità richiesti dall'ISAS.

5. Sviluppare un complesso software e hardware per la progettazione ISAS con HP.

I metodi di ricerca in questo lavoro si basano sulla teoria del controllo automatico, sulla teoria dei sistemi non lineari, sui metodi di modellazione matematica e di simulazione, sui metodi grafico-analitici per la risoluzione dei problemi, sulla teoria della logica fuzzy, sulla teoria dell'ottimizzazione e sulla teoria della algoritmi genetici.

La validità e l'affidabilità delle disposizioni, delle conclusioni e delle raccomandazioni scientifiche sono confermate dai calcoli teorici, nonché dai risultati della simulazione numerica e dai risultati degli studi sperimentali. I risultati della modellazione nell'ambiente Matlab, gli studi sperimentali del sistema di controllo nell'ambiente Simulink e sul complesso di progettazione hardware e software ISAS confermano pienamente le disposizioni teoriche e le raccomandazioni del lavoro di tesi e ne consentono l'utilizzo nella progettazione di progetti reali É COME. Disposizioni fondamentali per la difesa

1. Risultati dello studio delle caratteristiche dell'influenza dei parametri HP (numero, tipo di FP e BP) sulla natura delle sue trasformazioni non lineari.

2. Modello matematico per lo studio delle oscillazioni periodiche e del controllo di qualità in ISAS con HP basato sul metodo del bilancio armonico.

3. Criteri per l'assoluta stabilità dei processi e posizione di equilibrio dell'ISAU con HP.

4. Metodi ingegneristici per lo studio delle oscillazioni periodiche, valutazione indiretta della qualità del controllo e della stabilità assoluta di ISAS con HP.

5. Tecnica per la sintesi di HP ISAS con una determinata qualità di controllo.

6. Algoritmo per la sintesi automatizzata e la messa a punto dei parametri HP utilizzando algoritmi genetici.

7. Complesso software e hardware per la progettazione ISAS con HP. Novità scientifica

1. Le dipendenze delle caratteristiche della trasformazione non lineare HP dai parametri dei calcoli fuzzy (il tipo e la posizione delle funzioni di appartenenza, la base delle regole di produzione) sono dimostrate.

2. Sono stati sviluppati modelli matematici che consentono di utilizzare il metodo del bilancio armonico per studiare le fluttuazioni periodiche e la qualità del controllo ISAS.

3. Sono stati sviluppati criteri di stabilità assoluta dei processi e posizione di equilibrio in ISAS con HP.

4. Sulla base di algoritmi genetici, è stato risolto il problema della sintesi automatizzata e della messa a punto dei parametri HP, tenendo conto della qualità richiesta del controllo ISAS.

Valore pratico

1. Sono stati sviluppati metodi ingegneristici convenienti per studiare le oscillazioni periodiche e valutare indirettamente la qualità del controllo dell'ISAS con HP basato sul metodo del bilancio armonico.

2. Sono stati sviluppati metodi ingegneristici convenienti per studiare la stabilità assoluta dei processi e la posizione di equilibrio in ISAS con HP.

3. È stata sviluppata una tecnica per la sintesi automatizzata e la messa a punto dei parametri HP, tenendo conto delle aree di stabilità e qualità dell'ISAS.

4. È stato creato un complesso software e hardware per la ricerca e la progettazione di ISAS con HP.

5. I risultati del lavoro di tesi sono stati utilizzati nel lavoro di ricerca "Latilus-2" svolto su istruzioni dell'SPP presso il Presidium dell'Accademia delle Scienze russa, "Ricerca esplorativa e sviluppo di metodi intelligenti per il controllo di precisione degli attuatori di promettenti armi ed equipaggiamenti militari." In particolare - È dimostrato che l'uso di HP, che implementano una legge di controllo non lineare, può migliorare significativamente la qualità del controllo delle unità esecutive di nuovi tipi di armi ed equipaggiamenti militari (la velocità aumenta di 2-3 volte, l'overshoot diminuisce di 20%). L'errore di controllo derivante dall'impatto del carico può essere ridotto più volte.

Vengono proposti convenienti metodi grafico-analitici per l'analisi e la sintesi di ISAS con HP per l'attuazione di azionamenti e campioni promettenti di armi ed equipaggiamento militare.

6. I risultati del lavoro di tesi sono stati utilizzati nello svolgimento del lavoro sulle sovvenzioni della RFBR:

2005-2006, progetto numero 05-08-33554-a "Sviluppo di modelli matematici e metodi di bilancio armonico per lo studio dei processi periodici e il controllo di qualità nei sistemi fuzzy."

2008-2010, progetto numero 08-08-00343-a "Sintesi automatizzata di controllori fuzzy basati su algoritmi genetici".

Approvazione del lavoro. I principali provvedimenti del lavoro sono stati discussi e riportati al convegno sulla robotica in memoria dell'accademico E.P. Popov (Università tecnica statale di Mosca intitolata a N.E. Bauman, 2008), ai seminari scientifici e tecnici internazionali XIV e XV "Le moderne tecnologie nei problemi di controllo, automazione e elaborazione delle informazioni" (Alushta 2006-2007), al XV Studente internazionale scuola - seminario "Nuove tecnologie dell'informazione" (Sudak 2006), alla I conferenza scientifica tutta russa di studenti e dottorandi "Robotica meccatronica e sistemi intelligenti" (Taganrog 2005), alla competizione tutta russa di creatività scientifica e tecnica di studenti degli istituti di istruzione superiore " EUREKA-2005" (Novocherkassk, 2005), alla conferenza scientifica e pratica "Le moderne tecnologie dell'informazione" nella gestione e nell'istruzione. (Alba) Mosca 2006

Pubblicazioni

I principali risultati del lavoro di tesi sono stati pubblicati in 8 pubblicazioni, incluso un articolo su una rivista dell'elenco VAK e una monografia.

Nel primo capitolo, sulla base di una rassegna degli ambiti di applicazione dei sistemi con HP, viene mostrato il loro ampio utilizzo in vari campi della scienza e della tecnologia. Vengono mostrati numerosi vantaggi, tra cui controllo di alta qualità, efficienza e funzionalità.

Allo stesso tempo, è dimostrato che oggi non esistono metodi e tecniche convenienti per la pratica ingegneristica che consentano di eseguire un ciclo completo di analisi e sintesi di ISCS con HP.

Nel capitolo vengono studiate le caratteristiche dell'influenza dei parametri HP (numero, tipo di FP e BP) sulla natura della sua trasformazione non lineare tra segnali di ingresso e di uscita. Gli studi condotti, da un lato, costituiscono la base necessaria per un'adeguata applicazione dei metodi di studio dei sistemi non lineari allo studio dell'ISAE con HP e, in particolare, al metodo del bilancio armonico e ai criteri di stabilità assoluta, e dall'altro D'altra parte, la soluzione del problema della sintesi di ISAE con determinate proprietà è possibile solo comprendendo la dipendenza della trasformazione non lineare dalle impostazioni HP.

Sulla base della ricerca condotta, i compiti del lavoro di tesi sono motivati.

Nel secondo capitolo sono stati sviluppati modelli matematici che consentono di utilizzare il metodo del bilancio armonico per indagare le oscillazioni periodiche in ISAS con HP. Inoltre, è stata dimostrata la possibilità di una valutazione indiretta della qualità dell'ISAS con HP basata sul metodo del bilancio armonico in termini di oscillazione ed è stata sviluppata una tecnica appropriata.

È risolto il problema della sintesi di ISCS con HP con determinati indicatori di qualità basati sul metodo del bilancio armonico.

Il capitolo indaga e mostra l'influenza della forma delle funzioni di appartenenza e del relativo posizionamento dei termini, nonché l'influenza delle regole di produzione sulla natura dell'ECG HP.

I risultati degli studi sperimentali su modelli computerizzati hanno confermato l'adeguatezza dei metodi sviluppati per l'analisi e la sintesi di ISAS con HP basati sul metodo del bilancio armonico.

Nel terzo capitolo vengono sviluppati modelli matematici che permettono di trasformare la struttura dell'ISAS con HP del primo tipo alla struttura di un ACS multiloop non lineare. Tenendo conto della natura delle trasformazioni non lineari HP, sulla base dei criteri di assoluta stabilità dei processi e della posizione di equilibrio per sistemi con diverse non linearità, sono stati sviluppati i criteri corrispondenti per ISAS con HP del primo tipo.

Sulla base dei criteri proposti, è stato sviluppato un metodo grafico-analitico per studiare la stabilità della posizione e dei processi di equilibrio in ISAS con HP.

Per risolvere i problemi di sintesi dell'ISAS, è stato effettuato uno studio sulla dipendenza delle regioni di assoluta stabilità dell'ISAS dai parametri HP (il tipo e il numero di FP e BP).

Sulla base del criterio di assoluta stabilità dei processi è stata sviluppata una tecnica per la valutazione indiretta della qualità degli ISAS con HP.

Sono stati condotti studi su modelli computerizzati, i cui risultati hanno confermato l'adeguatezza dei metodi sviluppati per studiare la stabilità assoluta della posizione di equilibrio e dei processi in ISAS con HP.

Il quarto capitolo è dedicato allo sviluppo di algoritmi e metodi per la sintesi automatizzata dei parametri HP in ISAS. L'analisi condotta nella tesi ha dimostrato che gli algoritmi genetici (GA) sono di gran lunga la tecnologia più promettente per risolvere questo problema. Durante lo sviluppo di un algoritmo di sintesi automatizzato, sono stati risolti i seguenti compiti: sintesi di un modello di simulazione ISAS; selezione dei parametri iniziali HP e dei parametri di ricerca GA; valutare la qualità della gestione dell'ISAU; codifica cromosomica. L'esempio mostra le prestazioni dell'algoritmo di sintesi automatizzata.

Il quinto capitolo verifica i risultati teorici ottenuti nei capitoli 2-4. È in fase di sviluppo un complesso software e hardware che consentirà di eseguire un ciclo completo di progettazione di controllori fuzzy, iniziando con lo sviluppo di modelli matematici e terminando con il test diretto su apparecchiature reali. Nel capitolo viene sviluppato e presentato un pacchetto software per l'analisi e la sintesi di modelli ISAS con HP. Viene implementata la struttura dell'interazione tra le parti software e hardware (banco) del complesso, che consente di condurre esperimenti su vasta scala sul controllo di un motore CC sotto vari tipi di carichi e disturbi.

Il capitolo presenta i risultati di studi sperimentali, inclusa la sintesi automatizzata dei parametri HP, con verifica su un supporto reale, nonché una valutazione comparativa dei risultati della regolazione della qualità del controllo di un ISAS sintonizzato automaticamente con HP e di un ACS con un Controller PID sintonizzato con il metodo dei problemi inversi di dinamica (OZD).

In conclusione vengono presentati i principali risultati scientifici e pratici del lavoro di tesi.

Studio dell'influenza dei principali parametri HP sulla natura delle trasformazioni non lineari

Nonostante la sufficiente prevalenza e popolarità, l'uso dell'apparato NL è associato a notevoli difficoltà. Innanzitutto, ciò è dovuto alla mancanza di strumenti ingegneristici completi per analizzare la qualità del funzionamento dei sistemi fuzzy, nonché per studiarne la stabilità.

Sullo sfondo della mancanza di metodi efficaci per analizzare i sistemi fuzzy, il problema della sintesi HP diventa ancora più acuto, poiché la dipendenza dell'influenza dei suoi parametri dalla qualità del lavoro ISAS è stata studiata piuttosto poco. Questi fattori ostacolano in gran parte una più ampia introduzione dell’HP nella pratica di creazione di nuovi ACS.

Il primo metodo Lyapunov consente di analizzare la qualità del controllo utilizzando equazioni ACS linearizzate e può essere applicato a sistemi di qualsiasi struttura. Questo metodo consente di ottenere le condizioni necessarie per la stabilità del sistema nel piccolo, ma per grandi deviazioni del sistema non garantisce la stabilità. Richiede la linearizzazione degli elementi non lineari inclusi nell'ACS, pertanto è adatto solo per l'analisi di ACS con calcoli fuzzy primitivi.

Il secondo metodo di Lyapunov consente di ottenere condizioni di stabilità sufficienti. Si presume che l'ISAE con un controllore fuzzy sia descritto da un sistema di equazioni differenziali non lineari del primo ordine e su questa base, tenendo conto delle specificità della trasformazione non lineare, viene costruita una speciale funzione di Lyapunov, le cui proprietà permettono di analizzare la stabilità del sistema oggetto di studio e di determinare alcuni indicatori di qualità. I problemi legati all'applicazione di questo metodo includono la difficoltà di scegliere una funzione corrispondente al sistema, che includa anche la rappresentazione di calcoli fuzzy. Alcuni dei primi lavori, in relazione a sistemi specifici con HP sono.

Come nota, va notato che tra gli algoritmi NV (Mamdani, Tsukamoto, Takagi-Sugeno (T-S), Larsen) Mamdani e Takagi-Sygeno sono considerati i più comuni nell'applicazione. Per studiare ISAU con HP costruito secondo l'algoritmo T-S, è stato sviluppato un metodo analitico con lo stesso nome per studiare la stabilità di Takagi-Sygeno, basato sul secondo metodo Lyapunov. Questo metodo non si applica ai sistemi con NV costruiti secondo l'algoritmo Mamdani.

Il metodo approssimato del bilancio armonico basato sull'ipotesi del filtro permette di studiare le autooscillazioni in un sistema fuzzy. Questo metodo è grafico-analitico e consente di studiare ISAU senza rappresentare HP in forma analitica, utilizzando solo la caratteristica della sua trasformazione non lineare. È stato applicato per la prima volta all'analisi dell'ISAU con HP ed esteso dagli autori. Di norma, veniva utilizzato per analizzare determinati ISAS, incluso un controller P fuzzy, e in relazione agli ISAS con un controller fuzzy dipendente dalla frequenza (PI-PID), gli studi avevano una stima molto approssimativa delle proprietà dinamiche del sistema. Va inoltre notato che l'approccio proposto nei documenti è privo di natura metodologica, il che rende possibile sviluppare sulla sua base strumenti ingegneristici per l'analisi di tali ISAS.

Nello studio della stabilità dei sistemi fuzzy è stato utilizzato anche un metodo basato su criteri di stabilità assoluta (criterio circolare e criterio di V.M. Popov). Per utilizzare questo metodo, è necessario condurre ulteriori studi sulla dipendenza della caratteristica non lineare per soddisfare una serie di requisiti. Di norma, veniva utilizzato per analizzare un ISAS specifico con controllori P fuzzy.

Inoltre, è stato svolto il lavoro sullo studio dei sistemi fuzzy utilizzando vari metodi approssimati.

Come si può vedere, un numero relativamente piccolo di lavori è dedicato allo studio della stabilità dell'ISAS con HP e, di regola, sono tutti di natura privata e non sistemica. Ciò parla essenzialmente della fase iniziale di sviluppo in questa direzione e suggerisce uno studio più approfondito delle possibilità di ciascuno dei metodi elencati. Uno dei primi tentativi di approccio sistematico allo studio dei sistemi fuzzy appartiene agli autori del lavoro pubblicato nel 1999. In questo lavoro, i sistemi fuzzy vengono ridotti a sistemi non lineari e, su questa base, vengono applicati metodi progettati per studiare la stabilità dei sistemi non lineari. Come notano gli stessi autori, il lavoro presenta diversi inconvenienti significativi, il primo dei quali è un approccio piuttosto superficiale all'analisi dei sistemi fuzzy, perché non esistono metodi di analisi chiari e sistematici utilizzando i metodi presentati. Inoltre, non viene prestata la dovuta attenzione all'analisi dell'influenza dei parametri HB sulle trasformazioni non lineari HP. Il documento non presenta strumenti per la sintesi e la messa a punto degli ISAS fuzzy, il che è molto importante per la loro applicazione pratica. I lavori pubblicati di recente dedicati all'analisi dell'ISAS con HP si basano principalmente sui metodi di cui sopra.

Studio dell'ISAU con il metodo del bilancio armonico

Come mostrato nel capitolo precedente, il controller intelligente esegue alcune trasformazioni non lineari, a seguito delle quali diventa possibile migliorare la qualità del controllo in tali sistemi. Ma allo stesso tempo, la presenza di elementi non lineari nel circuito ACS, come è noto, può portare a vari problemi legati alla dinamica del sistema. In particolare, cambiano le regioni di stabilità sul piano dei parametri del sistema (rispetto ai sistemi lineari), ed è necessario indagare sia le posizioni che i processi di equilibrio. Di grande importanza è lo studio dei regimi periodici peculiari dei sistemi non lineari.

Per lo studio delle oscillazioni periodiche in ISAS, sembra essere promettente il metodo del bilancio armonico, che ha trovato ampia applicazione nella pratica ingegneristica di analisi e sintesi di ACS non lineari.

Questo metodo consente non solo di studiare le oscillazioni periodiche nei sistemi di controllo automatico, ma anche di valutare indirettamente la qualità del controllo dei sistemi non lineari. L'ultimo aspetto è estremamente importante dal punto di vista delle prospettive di risoluzione dell'ambiguo problema di sintonizzare il controllore fuzzy sulla qualità di controllo richiesta.

Poiché gli ACS intelligenti, come è stato più volte notato, sono progettati per fornire algoritmi di controllo alternativi per oggetti dinamici complessi che operano sotto l'influenza di fattori di incertezza interni ed esterni, va sottolineato che questi oggetti, di regola, hanno una dimensione abbastanza elevata e , quindi, soddisfano in larga misura i requisiti dell’ipotesi di filtro. E quindi l'accuratezza dei risultati, che sarà fornita dal metodo del bilancio armonico, potrebbe essere abbastanza accettabile per l'uso pratico.

Quando si studiano i sistemi intelligenti utilizzando il metodo del bilancio armonico, sorge un problema metodologico, dovuto al fatto che è stato sviluppato per ACS con un elemento non lineare avente un ingresso e un'uscita, e in ISAS con HP ce ne sono molti di questi non lineari elementi, quindi è necessario costruire un modello HP, che consenta di applicare il metodo del bilancio armonico.

Nel caso generale, lo schema a blocchi di un sistema di controllo automatico intelligente con un controller fuzzy (HP) può essere rappresentato come una connessione in serie di un computer fuzzy (HC) avente h - ingressi con collegamenti dinamici lineari collegati ad essi e un'uscita , e un oggetto di controllo (OC) con una funzione di trasferimento Woy(s) (Fig. 2.1), dove g(t) è il segnale di comando, (per i sistemi meccanici è posizione, velocità, accelerazione, ecc.), u( t) è il segnale di controllo, y(t) - segnale di uscita del motore esecutivo, e(t) - segnale di errore di controllo, s - operatore di Laplace.

Un controllore fuzzy può essere costruito sulla base di due tipi di strutture: il primo tipo è un controllore fuzzy con calcolatori fuzzy paralleli unidimensionali HBI (in Fig. 2.2, ad esempio, uno schema a blocchi di un controllore PID fuzzy del primo tipo è mostrato) e il secondo tipo è con un calcolatore fuzzy con un ingresso multidimensionale (la Fig. 2.3 mostra uno schema a blocchi di un controller PID fuzzy del secondo tipo).

Tenendo conto della natura non lineare delle trasformazioni in HP, mostrata nel primo capitolo, per studiare le oscillazioni periodiche in ISAS, utilizzeremo il metodo del bilancio armonico.

Per applicare il metodo del bilancio armonico, considereremo un controllore fuzzy come un elemento non lineare dipendente dalla frequenza con un ingresso e un'uscita. Lo studio delle autooscillazioni nell'ISAS, mostrato in Fig. 2.1, sarà effettuato con g(t) = 0. Supponiamo che all'ingresso HP agisca un segnale sinusoidale e(t) = A sin a t. La rappresentazione spettrale del segnale di uscita HP è caratterizzata da termini della serie di Fourier con ampiezze U1, U1, U3... e frequenze CO, 2b), bco, ecc. Tenendo conto dell'adempimento dell'ipotesi del filtro per l'oggetto di controllo ISAS, assumeremo che nella decomposizione spettrale del segnale y(f), all'uscita dell'oggetto di controllo, le ampiezze delle armoniche superiori sono significativamente inferiori all'ampiezza della prima armonica. Ciò consente, nel descrivere il segnale y(t), di trascurare tutte le armoniche superiori (a causa della loro piccolezza) e di assumere che y(t) sia Ysm(cot + f).

Indagine sulla stabilità assoluta dell'ISAU con HP

Nel capitolo precedente è stato considerato il metodo del bilancio armonico per risolvere problemi di analisi e sintesi di sistemi di controllo automatici intelligenti in piccoli sistemi con controllori sequenziali. Nonostante i noti limiti di questo metodo, i risultati dello studio delle auto-oscillazioni sul piano dei parametri del sistema di controllo in molti casi forniscono un risultato esauriente in fase di analisi e approcci abbastanza costruttivi alla sintesi dei parametri del controllore per un dato indice di oscillazione .

Allo stesso tempo, è noto che per molti sistemi di controllo non lineari lo studio dei soli movimenti periodici è incompleto e non riflette adeguatamente i processi dinamici nel sistema. Pertanto, senza dubbio, è interessante sviluppare metodi che permettano di studiare la stabilità assoluta sia della posizione di equilibrio che dei processi nei sistemi di controllo intelligenti.

Tenendo conto delle peculiarità delle trasformazioni non lineari effettuate nei controllori intelligenti discusse nel Capitolo I, si può presumere che oggi lo sviluppo di metodi per lo studio della stabilità assoluta sembra essere il più realistico per ISAS con controllori fuzzy del primo tipo, poiché tali i sistemi possono essere ridotti a sistemi non lineari multi-loop, i cui metodi di studio sono descritti in letteratura.

Poiché l'ISAS con HP del primo tipo è generalmente un sistema multi-loop non lineare, è consigliabile considerare innanzitutto i criteri ben noti per la stabilità assoluta della posizione di equilibrio e i processi per tali sistemi non lineari.

Uno schema a blocchi generalizzato di un ACS non lineare multiloop è mostrato in fig. 3.1, dove % e a sono vettori scalari.

Indichiamo con u(V la classe dei blocchi non lineari (3.3) con le seguenti proprietà: per h \ gli ingressi sono o-jit) e le uscite %.(t) dei blocchi non lineari sono correlate (per ov ( /) 0) dalle relazioni: %) "" e=1 m (3-9) dove cCj,fij sono alcuni numeri. Inoltre, deve essere soddisfatta la disuguaglianza di matrice \j3 (t)(t)) 0. (3.10) Il criterio circolare per la stabilità assoluta dei processi per sistemi con più nonlinearità (Fig. 3.1.) ha la seguente formulazione:

Lasciamo che le equazioni della parte lineare del sistema abbiano la forma (3.1) a, le equazioni dei blocchi non lineari (3.3). Siano tutti i poli degli elementi della matrice Wm(s) nel semipiano sinistro (parti lineari stabili in tutti i contorni), a = diag(al,...,ah), f$ = diag(pl, ...,J3h) - matrici diagonali con elementi diagonali specificati. Supponiamo che per qualche matrice diagonale hxh d con elementi diagonali positivi, la condizione di frequenza te B(N »_N Fig.3.2.b.

In questo caso va tenuto presente che cambierà anche la parte lineare del sistema. Pertanto, tenendo conto delle caratteristiche di cui sopra del criterio per la stabilità assoluta della posizione di equilibrio per sistemi non lineari multidimensionali, lo formuliamo per l'ISAS con HP.

Come già notato nel primo capitolo, HB effettua una trasformazione non lineare. Va notato che le caratteristiche non lineari %(&), implementate dai calcolatori fuzzy, hanno limitazioni in ampiezza, quindi, in Yj - il limite inferiore del settore può essere equiparato a zero a = O, quindi segue (р (а ) o ? -±L = juJ pj, j = \,...,h

Se nel processo di creazione di un controllore fuzzy del primo tipo si scopre che uno dei calcolatori fuzzy implementa trasformazioni non lineari (Pji j) (Fig. 3.3a) che non soddisfano le condizioni della classe G\, allora è necessario effettuare trasformazioni strutturali in conformità con l'osservazione 3.4. Naturalmente, per preservare la condizione di equivalenza delle strutture originarie e trasformate, è necessario apportare opportune modifiche alla parte lineare.

Se in uno dei circuiti ISAS (Fig. 3.4) è presente una parte lineare neutra, per applicare il criterio di stabilità assoluta della posizione di equilibrio (3.7), è necessario coprire con feedback negativo є 0 entrambe le parti lineari corrispondenti parte e HBj con caratteristica non lineare Pj(crj ). Per ->0, il criterio (3.7) sarà applicabile per tutte le frequenze tranne che per ω = 0. Considerando quanto detto, il criterio di stabilità assoluta della posizione di equilibrio per ISAS con HP del primo tipo può essere scritto nella seguente modulo.

Siano le equazioni della parte lineare dell'ISAE la forma (3.1), le caratteristiche non lineari della NV del controllore fuzzy corrispondono alla (3.3), dove le funzioni (PjiGj) soddisfano le condizioni della classe G . Lascia che tutti i poli degli elementi della matrice Wm (s) siano posizionati nel semipiano sinistro o abbiano un polo sull'asse immaginario (parti lineari stabili o neutre in tutti i contorni). Introduciamo una matrice diagonale /Jj = diag(jti[ ,...,juh) con elementi diagonali ju ,...,juh , dove Mj = se Mj =, e matrici diagonali rd = diag(Tx,... , rh), 3d =diag(3l,...,3h), dove tutto Td 0. Supponiamo che per alcuni m 0, 3= e tutti - oo co + oo, tranne oo = 0, le relazioni

Utilizzo di algoritmi genetici per risolvere problemi di automazione della sintesi e messa a punto di controllori fuzzy

L'implementazione della procedura per la sintesi automatizzata dei parametri HP basata su GA richiede la soluzione di tre compiti principali: 1) determinare le caratteristiche funzionali dell'operazione GA; 2) determinare il metodo di codifica dei parametri HP nel cromosoma; 3) implementazione della funzione obiettivo.

Gli algoritmi genetici standard, per definizione, operano con un insieme di elementi, che in questo lavoro chiameremo cromosomi, sono stringhe di bit con una descrizione codificata di potenziali soluzioni al problema applicato. Secondo lo schema a blocchi generalizzato per la costruzione di un algoritmo genetico (Fig. 4.1), nell'ambito del suo ciclo successivo, ciascuno dei cromosomi dell'insieme esistente è sottoposto ad una valutazione, sulla base di un criterio di "utilità" dato a priori ". I risultati ottenuti permettono di selezionare i campioni "migliori" per generare una nuova popolazione di cromosomi. In questo caso, la riproduzione dei discendenti viene effettuata a causa di un cambiamento casuale e di un incrocio delle corrispondenti stringhe di bit degli individui genitori. Il processo di evoluzione viene interrotto quando viene trovata una soluzione soddisfacente (nella fase di valutazione dell'utilità dei cromosomi) o dopo che è trascorso il tempo assegnato.

Va notato che l'ereditarietà delle caratteristiche dei rappresentanti d'élite della popolazione precedente nella successiva generazione di individui fornisce uno studio approfondito delle parti più promettenti dello spazio di ricerca della soluzione. Allo stesso tempo, la presenza di meccanismi di mutazione casuale delle stringhe di bit degli elementi selezionati garantisce un cambiamento nelle direzioni di ricerca, evitando di cadere in un estremo locale. Tale imitazione dei processi evolutivi consente di garantire la convergenza della procedura di ricerca verso la soluzione ottimale, tuttavia, la sua efficacia è in gran parte determinata dai parametri dell'algoritmo genetico e dall'insieme di dati iniziali specificati tenendo conto delle specificità dell'applicazione problema. Questi includono il tipo e la dimensione del cromosoma, la dimensione della popolazione, la funzione di valutazione dell'utilità dei cromosomi e il tipo di operatore di selezione, il criterio per interrompere la procedura di ricerca, la probabilità di eseguire una mutazione, il tipo di incrocio operazione, ecc. Codifica dei parametri HP

Nonostante tutta l'apparente semplicità della costruzione e dell'implementazione degli algoritmi genetici, la loro applicazione pratica è anche associata alla complessità della scelta di un metodo per codificare lo spazio di ricerca per soluzioni a uno specifico problema applicato sotto forma di un cromosoma con l'ulteriore formazione di un obiettivo funzione, mediante calcolo del valore di cui alla valutazione e successiva selezione dei singoli individui della generazione corrente per la generazione automatica di quella successiva.

Pertanto, quando si sintetizzano i controllori fuzzy secondo lo schema Mamdani, l'insieme di parametri di ottimizzazione che consentono di ottenere la qualità di controllo richiesta include il numero e le relazioni dei termini delle variabili linguistiche di input e output (LP), nonché la forma di appartenenza funzioni (PP) e la loro collocazione all'interno del campo di lavoro.

In ogni caso, la struttura e la dimensione del cromosoma che codifica i parametri HP dovrebbero essere determinate tenendo conto di una serie di fattori specifici, compresi quelli che caratterizzano il modo scelto di rappresentare le funzioni di appartenenza.

Stepanov, Andrei Mikhailovich

Intelligenza artificiale(Inglese - intelligenza artificiale) - si tratta di sistemi software artificiali creati da una persona sulla base di un computer e che imitano la soluzione di compiti creativi complessi da parte di una persona nel corso della sua vita. Secondo un'altra definizione simile, "intelligenza artificiale" è un programma per computer con l'aiuto del quale una macchina acquisisce la capacità di risolvere problemi non banali e porre domande non banali.

Ci sono due aree di lavoro che compongono l’intelligenza artificiale (AI). La prima di queste direzioni, che può essere chiamata condizionatamente bionico, mira a simulare l'attività del cervello, le sue proprietà psicofisiologiche, al fine di provare a riprodurre l'intelligenza artificiale (intelligenza) su un computer o con l'ausilio di speciali dispositivi tecnici. La seconda (principale) linea di lavoro nel campo dell'intelligenza artificiale, a volte chiamata pragmatico, associato alla creazione di sistemi per la soluzione automatica di problemi complessi (creativi) su un computer indipendentemente dalla natura dei processi che si verificano nella mente umana durante la risoluzione di questi problemi. Il confronto in questo caso viene effettuato in base all'efficacia del risultato, alla qualità delle soluzioni ottenute.

1) Esiste bersaglio, cioè. il risultato finale a cui sono diretti i processi di pensiero umano (“L'obiettivo fa pensare una persona”).

2) Il cervello umano ne memorizza un numero enorme fatti E regole il loro utilizzo. Per raggiungere un determinato obiettivo, è necessario solo rivolgersi ai fatti e alle regole necessari.

3) Il processo decisionale viene sempre effettuato sulla base di soluzioni ad hoc meccanismo di semplificazione, che consente di scartare fatti e regole non necessari (insignificanti) che non sono correlati al compito da risolvere al momento e, al contrario, di evidenziare i fatti e le regole principali e più significativi necessari per raggiungere l'obiettivo.

4) Raggiungendo l'obiettivo, una persona non solo arriva alla soluzione del compito che gli è stato assegnato, ma allo stesso tempo acquisisce nuove conoscenze.

Costruire un sistema di intelligenza artificiale universale che copra tutte le aree tematiche è impossibile, poiché ciò richiederebbe un numero infinito di fatti e regole. Più realistico è il compito di creare sistemi di intelligenza artificiale progettati per risolvere problemi in un’area problematica specifica e strettamente definita.

Riso. 5.1. Componenti del sistema IA

Vengono chiamati tali sistemi, utilizzando l'esperienza e la conoscenza pratica degli esperti in una determinata area tematica sistemi esperti(sistemi esperti).

L'utilizzo di sistemi esperti è estremamente efficace in diversi campi dell'attività umana (medicina, geologia, elettronica, petrolchimica, ricerca spaziale, ecc.). Ciò è dovuto a una serie di ragioni: in primo luogo, diventa possibile risolvere problemi precedentemente inaccessibili e scarsamente formalizzati utilizzando un nuovo apparato matematico sviluppato appositamente per questi scopi (reti semantiche, frame, logica fuzzy, ecc.); in secondo luogo, i sistemi esperti creati sono focalizzati sul loro funzionamento da parte di un'ampia gamma di specialisti (utenti finali), la comunicazione con i quali avviene in modalità interattiva, utilizzando la tecnica di ragionamento e la terminologia di una specifica area tematica che comprendono; in terzo luogo, l'uso di un sistema esperto consente di aumentare notevolmente l'efficienza delle decisioni prese dagli utenti ordinari grazie all'accumulo di conoscenza nel sistema esperto, compresa la conoscenza di esperti altamente qualificati.

Il sistema esperto comprende una base di conoscenza e sottosistemi: comunicazione, spiegazione, processo decisionale, accumulazione di conoscenza. Attraverso il sottosistema di comunicazione con il sistema esperto sono collegati: l'utente finale; esperto: uno specialista altamente qualificato la cui esperienza e conoscenza superano di gran lunga la conoscenza e l'esperienza di un utente ordinario; un ingegnere della conoscenza che ha familiarità con i principi della costruzione di un sistema esperto e sa come lavorare con esperti in questo campo, che conosce linguaggi speciali per descrivere la conoscenza.

Vengono chiamati sistemi di controllo costruiti sulla base di controllori esperti che imitano le azioni di un operatore umano in condizioni di incertezza nelle caratteristiche di un oggetto e dell'ambiente intellettuale sistemi di controllo (sistemi di controllo intelligenti).

Secondo un'altra definizione simile, intellettuale Un sistema di controllo (MCS) è un sistema che ha la capacità di comprendere, ragionare e studiare processi, disturbi e condizioni operative. I fattori qui studiati sono principalmente le caratteristiche del processo (comportamento statico e dinamico, caratteristiche di disturbo, pratiche operative delle apparecchiature). È auspicabile che il sistema stesso accumuli questa conoscenza, utilizzandola intenzionalmente per migliorare le sue caratteristiche qualitative.

1

L'articolo considera il problema di sintetizzare un sistema di controllo intelligente e multiuso. Per un dato modello matematico dell'oggetto di controllo, obiettivo di controllo, criterio di qualità, restrizione, è necessario trovare un controllo che garantisca il raggiungimento di diversi obiettivi e minimizzi il valore del criterio di qualità. Gli obiettivi di controllo sono dati sotto forma di punti nello spazio degli stati che devono essere raggiunti nel processo di controllo. Una caratteristica del problema è che il controllo viene ricercato sotto forma di due funzioni eterogenee multidimensionali delle coordinate dello spazio degli stati. Una funzione garantisce che l'oggetto raggiunga un obiettivo privato e l'altra funzione, una funzione logica, garantisce che gli obiettivi privati ​​vengano scambiati. Per risolvere il problema della sintesi del controllo multiuso, viene utilizzato il metodo dell'operatore di rete. Quando risolviamo il problema di sintesi principale, insieme alle funzioni di sintesi per ciascuna sottoattività, determiniamo la funzione di scelta, che fornisce il controllo del passaggio dalla risoluzione di una sottoattività alla risoluzione della sottoattività successiva.

operatore di rete.

controllo intelligente

1. Diveev A. I., Sofronova E. A. Il metodo dell'operatore di rete e la sua applicazione nei problemi di controllo. Mosca: Università RUDN, 2012. 182 p.

2. Diveev A. I. Sintesi di un sistema di controllo adattivo mediante il metodo dell'operatore di rete // Domande sulla teoria della sicurezza e stabilità dei sistemi: sab. articoli. M.: VTS RAS, 2010. Edizione. 12. S. 41-55.

3. Diveev A. I., Sofronova E. A. Identificazione del sistema di inferenza mediante il metodo dell'operatore di rete // Vestnik RUDN University. Ricerca ingegneristica in serie. 2010. N. 4. S. 51-58.

4. A. I. Diveev e N. A. Severtsev, "Metodo dell'operatore di rete per la progettazione di un sistema di controllo della discesa di veicoli spaziali in condizioni iniziali incerte", Problemy mashinostroeniya i nadezhnosti mashin. 2009. N. 3. S. 85-91.

5. A. I. Diveev, N. A. Severtsev e E. A. Sofronova, "Sintesi di un sistema di controllo per un razzo meteorologico utilizzando la programmazione genetica", Problemy mashinostroeniya i nadezhnosti mashin. 2008. N. 5. S. 104 - 108.

6. Diveev A. I., Shmalko E. Yu. Sintesi strutturale-parametrica multicriterio di un sistema di controllo della discesa di un veicolo spaziale basato sul metodo dell'operatore di rete. Vestnik RUDN University. Serie di ricerca ingegneristica (tecnologia e gestione dell'informazione). 2008. N. 4. S. 86 - 93.

7. Diveyev A. I., Sofronova E. A. Applicazione del metodo dell'operatore di rete per la sintesi della struttura ottimale e dei parametri del sistema di controllo automatico// Atti del 17° Congresso mondiale IFAC, Seoul, 2008, 05.07.2008 – 12.07.2008. P.6106 - 6113.

Consideriamo il problema di sintetizzare un sistema di controllo con diversi obiettivi di controllo.

Viene fornito un sistema di equazioni differenziali ordinarie che descrive il modello dell'oggetto di controllo

dove , , è un insieme chiuso limitato, .

Lo stato dell'oggetto di controllo è stimato dalle coordinate osservate

Al sistema (1) vengono date le condizioni iniziali

Insieme di stati target

, (4)

Viene stabilito il criterio della qualità del controllo

, (5)

dove è il tempo di controllo, che può essere limitato, ma non specificato.

È necessario trovare un controllo nel modulo

che prevede il raggiungimento successivo di tutti i punti target (4) e minimizza il funzionale (5).

L'obiettivo del controllo (4) è multivalore. Per procedere al compito di sintetizzare un sistema di controllo intelligente, è necessario fornire una scelta nel sistema. A questo scopo, indeboliamo i requisiti affinché l'oggetto colpisca ciascun punto bersaglio e lo sostituiamo con l'obbligo di colpire il punto bersaglio nelle vicinanze.

Quindi abbiamo un compromesso tra precisione e velocità nel raggiungere i punti target. Per implementare il controllo in questo problema, dobbiamo risolvere ogni volta il problema della scelta tra l'esatto raggiungimento dell'obiettivo attuale e il passaggio a un altro obiettivo. È ovvio che in tali condizioni, oltre al controller di feedback che garantisce il raggiungimento dell'obiettivo, è necessario avere un blocco logico nel sistema di controllo che inverta gli obiettivi.

Perfezioniamo questa formulazione del problema.

Rappresentiamo il controllo (6) come una funzione che dipende dalla distanza dal bersaglio

(8)

dove è il numero del punto target corrente.

In qualsiasi momento, il numero del punto target attuale viene determinato utilizzando la funzione logica

, , (9)

Dove , , - funzione predicativa,

: . (10)

Anche la funzione (10) deve essere trovata insieme alla funzione di sintesi (6). La funzione (10) dovrebbe fornire la commutazione dei punti target. Entrambe le funzioni (6) e (10) devono fornire un minimo per il funzionale qualità (5) per il funzionale accuratezza

, (11)

Il tempo di controllo è determinato dal raggiungimento dell'ultimo punto target

Se , (12)

dove è un piccolo valore positivo.

Il criterio parziale (5) sarà sostituito dal criterio di qualità totale

(13)

Per costruire una funzione predicato, utilizziamo la funzione di discretizzazione e la funzione logica.

, (14)

dove è una funzione logica,

: , (15)

Dove , , - funzione di discretizzazione.

Il compito è trovare i controlli nel modulo

dove è un vettore intero che determina i controlli per risolvere un particolare problema. Il controllo (16) deve garantire il raggiungimento dei minimi dei funzionali (11) e (13).

Nel caso generale, poiché il problema contiene due criteri (11) e (13), la sua soluzione sarà l'insieme di Pareto nello spazio dei funzionali. Una soluzione specifica per l'insieme di Pareto viene scelta dallo sviluppatore in base ai risultati della modellazione e della ricerca del sistema di controllo sintetizzato.

Il problema (1) - (3), (7) - (16) è chiamato problema di sintesi di un sistema di controllo intelligente. Per risolverlo è necessario trovare due funzioni di sintesi multidimensionali e .

Per risolvere il problema della sintesi di un sistema di controllo intelligente, utilizziamo il metodo dell'operatore di rete. Per trovare una funzione, utilizziamo il consueto operatore di rete aritmetica, in cui utilizziamo un insieme di funzioni aritmetiche con uno o due argomenti come funzioni costruttive. Nel metodo dell'operatore di rete, queste funzioni sono chiamate operazioni unarie o binarie. Per trovare la funzione logica, utilizziamo l'operatore di rete logico, rispettivamente, con operazioni logiche unarie e binarie.

Ad esempio, consideriamo il seguente modello matematico

dove , - coordinate sul piano.

La gestione è limitata

La traiettoria del moto è data da un insieme di punti.

È necessario trovare un controllo per minimizzare le due funzioni obiettivo dell'oggetto. Il primo funzionale determina l'accuratezza del movimento lungo la traiettoria e il secondo il tempo di passaggio della traiettoria.

S. Oreshkin, A. Spesivtsev, I. Daimand, V. Kozlovsky, V. Lazarev, Automazione nell'industria. 2013. N. 7

Viene considerata una nuova soluzione al problema della costruzione di un sistema intelligente di controllo del processo (IASUTP), combinando l'uso di metodologie uniche: costruire una rete semantica basata su un'ontologia di base e una trasformazione polinomiale di non fattori, la cui essenza è trasformare la conoscenza qualitativa di un esperto in un modello matematico sotto forma di una funzione polinomiale non lineare.

L'azienda Summa Technologies propone una nuova soluzione al problema della costruzione di un sistema di controllo intelligente dei processi (IASUTP), combinando l'uso di metodologie uniche: costruire una rete semantica basata su un'ontologia di base che consenta di descrivere un modello multifattoriale complesso in la forma di una rete semantica su uno specifico dizionario limitato e la trasformazione polinomiale dei non fattori, la cui essenza è trasformare la conoscenza qualitativa di un esperto in un modello matematico sotto forma di una funzione polinomiale non lineare. La prima delle metodologie ha la proprietà di universalità indipendentemente dall'area tematica, e la seconda trasmette le specificità di quest'area attraverso l'esperienza e la conoscenza degli esperti. I risultati dei test industriali dell'IACS sviluppato in relazione al processo di fusione delle materie prime di solfuro di rame-nichel presso l'impianto di rame del ramo polare di OJSC MMC Norilsk Nickel (Norilsk), che ha le proprietà di un "sistema complesso" e opera in condizioni di “significativa incertezza”, vengono presentati.

introduzione

Analizzando i compiti di controllo automatizzato della maggior parte dei processi tecnologici in vari settori (metallurgia chimica, ferrosa e non ferrosa, estrazione mineraria e produzione di petrolio e gas, ingegneria dell'energia termica, agricoltura, ecc.), Possiamo individuare il problema che li unisce, che consiste nella necessità di costruire un modello matematico dei processi tecnologici che permetta di tenere conto di tutte le informazioni di input richieste, tenendo conto della loro possibile inesattezza, incertezza, incompletezza, e allo stesso tempo ottenere dati (azioni di controllo, previsioni) adeguati alla situazione attuale del processo tecnologico in uscita.

È noto che l'approccio tradizionale alla modellizzazione (ovvero la modellazione basata su metodi tradizionali che presuppone la completezza e l'accuratezza della conoscenza del processo) è praticamente inapplicabile quando si considerano processi multifattoriali complessi che sono generalmente difficili da formalizzare. La complessità dei processi reali determina la ricerca di metodi non tradizionali per costruire i propri modelli matematici e ottimizzarne il controllo. Allo stesso tempo, non solo l'aspetto del controllo ottimale è molto importante, ma anche l'aspetto dell'analisi dello stato attuale del processo, poiché è la conclusione sullo stato attuale del processo che rende possibile scegliere il controllo ottimale in una data situazione. Tale analisi può essere effettuata sulla base di un sistema di riconoscimento strutturale-flusso-multilivello dello stato tecnico del processo in tempo reale.

Il fattore principale che svaluta i tentativi di costruire modelli formali e descrivere lo stato tecnico di processi così complessi utilizzando metodi tradizionali è la "significativa incertezza" delle informazioni di input. Ciò si manifesta nell’oggettiva impossibilità di stabilizzare e/o misurare i valori di alcuni parametri chiave dello stato tecnico di tali processi. La conseguenza di ciò è una violazione dei criteri principali per la coerenza tecnologica del processo, che influisce sia sulla qualità dei prodotti finali che sulla stabilità del processo nel suo complesso. Nel linguaggio matematico tali processi vengono definiti "sistemi tecnici complessi" o "sistemi debolmente strutturati", per i quali attualmente non esiste una teoria generale di modellizzazione.

Il tradizionale sistema di controllo del processo mira ad automatizzare la manutenzione di un'unità o di un'unità di elaborazione e le sue funzioni, per definizione, non includono questioni di controllo ottimale del processo e di analisi del suo stato. Ad esempio, il sistema di controllo del processo consente di modificare la posizione dei meccanismi di controllo che servono l'unità, monitora il funzionamento collegato delle unità dell'unità, consente di modificare le prestazioni dell'unità e la sua modalità di funzionamento. Ma lo stato del processo, la qualità dei prodotti finali, il rapporto tra i prodotti in entrata e la composizione elementare: questi problemi spesso esulano dall'automazione di base dell'unità. Pertanto, in presenza solo di un sistema di controllo del processo di base, l'operatore è costretto a svolgere le funzioni di manutenzione non solo dell'unità, ma anche del processo che si svolge al suo interno. Da qui nasce il problema del “fattore umano”, poiché non sempre l'operatore riesce a raggiungere pienamente tutti gli obiettivi gestionali, il più delle volte multidirezionali. Inoltre, le caratteristiche progettuali dell'unità non sempre consentono di risolvere completamente tutti i problemi a livello dei sistemi di controllo del processo. Un esempio di ciò è il problema di garantire la necessaria affidabilità delle informazioni di input nella versione attuale del sistema di controllo del processo quando si valuta la qualità e la quantità dei materiali forniti alla zona di reazione in tempo reale.

Intelligent ACS (IACS) è un sistema che utilizza l'automazione di base dell'unità come fonte di informazioni di input e consente, sulla base di tecnologie di intelligenza artificiale, di costruire un modello del processo che si verifica nell'unità, analizzare lo stato attuale del processo secondo il modello e, sulla base dell'analisi, risolvere il problema del controllo ottimale di una determinata unità.

Le cosiddette "soluzioni boxed" esistenti "chiavi in ​​mano" implicano la necessità di una completa automazione dell'unità o di una ridistribuzione "da zero". Contestualmente vengono fornite al cliente sia la componente hardware dell'automazione che quella software. La funzionalità di tale soluzione può essere piuttosto ampia, comprendendo anche una componente intellettuale, ma allo stesso tempo completamente incompatibile con i sistemi di controllo di processo esistenti del cliente. Ciò porta spesso a gravi complicazioni e ad un aumento del costo della soluzione tecnica. L'opzione proposta per costruire un sistema di controllo automatizzato intelligente basato sulla conoscenza degli esperti, utilizzando l'automazione di base, mira a monitorare e controllare il processo che si verifica nell'unità. Un tale sistema in condizioni di “significativa incertezza” è in grado di valutare parametri non misurabili o scarsamente misurati, interpretarli quantitativamente con sufficiente precisione, identificare lo stato tecnico attuale del processo e raccomandare l’azione di controllo ottimale per eliminare il conflitto che si è presentato (nel caso di conflitti nella coerenza tecnologica del processo).

IACS in questa versione, utilizzando tecnologie intelligenti, permette di:

• effettuare l'integrazione con qualsiasi sistema di controllo automatizzato di base già esistente sull'unità o la ridistribuzione del cliente;
• attuare la creazione di uno spazio informativo comune per tutte le unità di ridistribuzione al fine di attuare una gestione e un monitoraggio comuni;
• eseguire una valutazione quantitativa dei parametri non misurabili e/o qualitativi su ciascuna unità nel quadro dell'ACS di base dell'unità;
• tracciare i criteri di coerenza tecnologica del processo sia per ogni singola unità che (se necessario) per l'unità di trattamento nel suo complesso;
• valutare in tempo reale lo stato attuale dei processi tecnologici sia per ogni singola unità che per l'unità di trattamento nel suo insieme;
• sviluppare decisioni di controllo - consulenza all'operatore riguardo al ripristino dell'equilibrio tecnologico sia per l'unità che per la ridistribuzione nel suo insieme.

La base del nucleo intellettuale di IACS è il metodo di rappresentazione della conoscenza "Rete semantica sull'ontologia di base", che consente di descrivere un modello multifattoriale complesso sotto forma di una rete semantica su uno specifico dizionario limitato, e il metodo "Trasformazione polinomiale di non fattori", la cui essenza è trasformare la conoscenza qualitativa dell'esperto in un modello matematico come funzione polinomiale non lineare.

Lo scopo di questo articolo è quello di familiarizzare i lettori con un nuovo approccio alla risoluzione del problema della costruzione di un IACS basato sull'uso di metodologie uniche e sui risultati dell'operazione commerciale dell'IACS PV-3 dell'impianto di rame della divisione polare di OJSC MMC Norilsk nichel. IASUTP è stato sviluppato da Summa Technologies nel 2011-2012. basato sulla piattaforma G2 di Gensym (USA) per controllare il processo Vanyukov per la lavorazione di materie prime solfuro di rame-nichel.

Il processo tecnologico come oggetto di modellazione

La maggior parte dei processi tecnologici, incluso il processo Vanyukov, hanno tutte le caratteristiche dei "sistemi tecnici complessi": multiparametro e "incertezza significativa" delle informazioni di input. In tali condizioni, per risolvere il problema del mantenimento della coerenza tecnologica del TP, è consigliabile utilizzare i metodi di valutazione esperta della situazione e la formazione di una conclusione basata sulla conoscenza e sull'esperienza di un esperto.

Summa Tekhnologii ha sviluppato l'IACS della fornace Vanyukov (IACS PV-3) dell'impianto di rame della filiale polare di OJSC MMC Norilsk Nickel basato sulla piattaforma G2 di Gensym (USA) per risolvere i seguenti compiti per il controllo del processo Vanyukov:

• stabilizzazione della qualità dei prodotti di fusione;
• valutazione quantitativa di parametri non misurati o scarsamente misurati (a causa di una serie di ragioni sia oggettive che soggettive) del processo tecnologico e degli stati degli aggregati mediante metodi indiretti;
• ridurre l'intensità energetica della lavorazione di vari materiali di carica;
• stabilizzazione del regime di temperatura del processo mantenendo gli obiettivi e gli obiettivi pianificati.

Nella fig. 1 mostra la disposizione dei principali elementi strutturali del fotovoltaico. L'unità è un pozzo rettangolare a cassettoni raffreddato ad acqua 2 situato sul fondo 1, nel tetto del quale sono presenti due scivoli 3 per l'alimentazione dei materiali di carica nella massa fusa, e ai quali sifoni matte 4 e scorie 5 con fori di drenaggio 9 e 10 , rispettivamente, si congiungono dal lato delle pareti terminali. Per l'evacuazione dei gas è previsto un condotto 6. I materiali caricati attraverso gli scivoli 3 entrano nella massa fusa, che viene soffiata con una miscela di ossigeno e aria (OAC) attraverso le tubiere 7, facendo gorgogliare intensamente l'emulsione opaca-scoria nella zona sopra la tubiera. L'ossigeno KVS ossida il solfuro di ferro, arricchendo così le "perle" (gocce) opache, segregando nella parte inferiore a causa della differenza di densità dei liquidi immiscibili di opaco e scorie. Allo stesso tempo, il movimento dei flussi di massa del fuso è diretto verso il basso a causa del rilascio continuo di matte 4 e scorie 5 dai sifoni attraverso i fori di uscita 9 e 10, rispettivamente. A causa delle caratteristiche di progettazione mostrate in Fig. 1, viene implementato anche il processo Vanyukov stesso, la cui idea principale è chiara dalla descrizione di cui sopra.

Va notato le caratteristiche del processo Vanyukov, che lo distinguono da altre tecnologie pirometallurgiche, comprese quelle straniere: elevata produttività specifica - fino a 120 tonnellate per 1 m2 di area dello specchio del bagno al giorno (fusione fino a 160 t/h) ; piccola rimozione della polvere -< 1%; переработку шихты крупностью до 100 мм и влажностью > 16%.

Il complesso software e hardware, sulla base del quale è implementato l'APCS PV-3, ha un'architettura a tre livelli. Il livello inferiore comprende sensori, azionamenti elettrici, valvole di controllo, attuatori, il livello medio - PLC, quello superiore - personal computer elettronici (PC). Sulla base della postazione di lavoro è stata implementata un'interfaccia grafica per l'interazione dell'operatore con il sistema di controllo, un sistema di allarme acustico e la memorizzazione della cronologia del processo (Fig. 2).

Il processo di fusione è controllato dalla postazione di lavoro dell'operatore ("console"). In questo caso, non vengono utilizzate solo le informazioni provenienti da sensori e attuatori, ma anche informazioni organolettiche, quando l'unità di fusione, osservando le caratteristiche del comportamento del bagno di fusione (l'entità e la "gravità" degli schizzi, le condizioni generali del bagno , ecc.), trasferisce i preventivi ottenuti sulla console dell'operatore. Tutte queste fonti di informazione, eterogenee nella loro essenza fisica, insieme consentono all'operatore di valutare la situazione attuale attraverso molte variabili, ad esempio "Carico", "Altezza della vasca", "Temperatura di fusione", ecc., che ne determinano più concetti generalizzati: "Lo stato del pool di fusione", "Lo stato del processo nel suo insieme".

Le condizioni di produzione che si verificano oggettivamente spesso portano a requisiti più severi per il processo Vanyukov; ad esempio, alla necessità di fondere una grande quantità di materie prime tecnogeniche, il che complica enormemente il compito di mantenere la coerenza tecnologica del processo, poiché i componenti tecnogenici sono scarsamente prevedibili nella composizione e nel contenuto di umidità. Di conseguenza, l'operatore, non avendo sufficienti informazioni sulle proprietà di tali materie prime, non è sempre in grado di prendere le giuste decisioni e "perde" né la temperatura né la qualità dei prodotti finali.

La base dello IACS PV-3 sviluppato è il principio di condurre il processo in un “corridoio” piuttosto stretto secondo i principali criteri di coerenza tecnologica del processo al fine di migliorare la qualità del prodotto finale e mantenere le proprietà operative del l'unità. IACS PV-3 è progettato per prevedere tempestivamente e informare l'operatore sulle violazioni della coerenza tecnologica nelle fasi iniziali del loro inizio analizzando criteri speciali sviluppati sulla base delle conoscenze degli esperti. I criteri stabiliscono gli obiettivi del controllo del processo e informano l'operatore sullo stato attuale del processo. Allo stesso tempo, se i valori dei criteri vanno oltre i limiti consentiti, vengono interpretati dal sistema come l'inizio di un “conflitto”, e per l'operatore sono un segnale della necessità di assumere il controllo consigliato azioni per riportare il processo ad uno stato di consistenza tecnologica.

Breve descrizione delle funzionalità del sistema

IACS PV-3, sulla base delle informazioni iniziali ricevute dall'APCS PV-3 e da altri sistemi informativi, implementa il modello del processo Vanyukov in tempo reale, analizza lo stato attuale del processo per la presenza di squilibri tecnologici e, in caso di conflitti , li identifica, offrendo all'operatore scenari di risoluzione dei conflitti. Il sistema funge quindi da “consigliere dell’operatore”. IAMS visualizza canali informativi che mostrano all'utente lo stato attuale dei criteri di controllo e le previsioni sulla qualità dei prodotti finali.

IASU PV-3 ha le seguenti caratteristiche del consumatore:

• interfaccia utente intuitiva per il personale tecnologico;
• compatibilità del software e delle informazioni con ACS PV-3 e altri sistemi informativi;
• la capacità di adattare il sistema ad altre unità a livello di riempimento della base di conoscenza senza modificare il nucleo software del sistema;
• localizzazione di tutti gli elementi dell'interfaccia utente in russo;
• affidabilità, apertura, scalabilità, ovvero possibilità di ulteriore espansione e modernizzazione.

Il controllo e la gestione di tutte le unità e gli attuatori vengono effettuati dalle stazioni dell'operatore del sistema di controllo automatico PV-3, situate nella sala dell'operatore PV-3.

Oltre alle postazioni operatore esistenti, viene utilizzata una postazione di lavoro specializzata, progettata per fornire all'operatore l'interfaccia utente del sistema IACS PV-3. Dal punto di vista architettonico e funzionale, IACS PV-3 si presenta come un'aggiunta all'attuale APCS PV-3, ovvero come un'estensione delle funzioni funzionali e informative del sistema di controllo esistente.

IACS PV-3 fornisce l'esecuzione in tempo reale delle seguenti funzioni applicative:

• valutazione della quantità e della qualità della carica fornita alla carica del forno;
• previsione della qualità dei prodotti finali;
• visualizzare i risultati delle decisioni prese dall'operatore secondo criteri di equilibrio tecnologico del processo;
• analisi automatica della qualità del controllo di processo;
• accumulo di una base di conoscenze sulla gestione per l'intero periodo di funzionamento del sistema;
• simulazione dell'unità PV-3 da utilizzare in modalità "Simulatore" ai fini della formazione del personale.

Architettura IASU PV-3

IASU PV-3 è un sistema esperto che implementa il monitoraggio e il controllo intelligente del processo di fusione in modalità di consulenza all'operatore. Il controllo viene implementato come un insieme di raccomandazioni rivolte all'operatore e alla fonderia senior per mantenere l'equilibrio tecnologico del processo rispettando gli obiettivi fissati per la qualità dei prodotti finali della fusione, ottenendo una determinata quantità di prodotti finiti (mestoli) e fusione di materiali tecnogenici.

Gli elementi principali di IACS PV-3, così come di qualsiasi sistema esperto, sono: base di conoscenza; blocco decisionale; blocco del riconoscimento del flusso informativo in input (ottenimento di un output sulla conoscenza). Nella fig. 3 mostra un'architettura generalizzata del sistema.

L'unicità della metodologia per estrarre e presentare la conoscenza esperta sotto forma di polinomio non lineare consente di sintetizzare nel più breve tempo possibile un sistema sufficiente di modelli logici e linguistici che rappresenta sistematicamente le caratteristiche del flusso dei processi tecnologici. Allo stesso tempo, l'utilizzo di specialisti altamente qualificati come esperti, che gestiscono questa particolare unità con le sue caratteristiche, garantisce lo svolgimento del processo che si svolge in essa in conformità con le istruzioni tecnologiche dell'impresa.

La rappresentazione della conoscenza per la descrizione del modello del processo di Vanyukov si basa sulla rappresentazione “Rete semantica sull'ontologia di base”. Questa rappresentazione comporta la selezione di un dizionario: l'ontologia di base basata sull'analisi dell'argomento. Utilizzando l'ontologia di base e un insieme di funzionalità corrispondenti agli elementi dell'ontologia di base, è possibile costruire una rete semantica che consente di strutturare un modello multifattoriale complesso. Grazie a tale descrizione, da un lato, si ottiene una significativa riduzione della dimensione in termini di numero di fattori e, dall'altro, i collegamenti mediante i quali questi fattori sono interconnessi sono unificati. Allo stesso tempo, la semantica e la funzionalità di ciascuno dei fattori considerati sono completamente preservate.

Tutta la conoscenza sul processo Vanyukov e sull'unità PV-3, in cui questo processo è implementato, è archiviata nella knowledge base (KB). Quest'ultimo è concepito come un data warehouse relazionale e contiene una registrazione formale della conoscenza sotto forma di record in tabelle.

Il processore di conoscenza o blocco decisionale come parte del sistema esperto viene implementato sulla base della piattaforma per lo sviluppo di sistemi esperti industriali G2 (Gensym, USA). Gli elementi principali del processore di conoscenza (Fig. 3) sono i blocchi: riconoscimento del flusso di informazioni in input; calcolo del modello in base alla situazione attuale; analisi situazionale; il processo decisionale.

Diamo uno sguardo più da vicino a questi elementi. Al momento del lancio del sistema esperto, il processore di conoscenza legge tutte le informazioni dalla base di conoscenza memorizzata nel repository e costruisce un modello dell'aggregato PV-3 e del processo Vanyukov. Inoltre, mentre il processo e l'unità PV-3 funzionano, i dati provenienti dall'ACS dell'unità entrano nel sistema IACS. Questi dati caratterizzano sia lo stato del processo (consumo specifico di ossigeno per tonnellata di metallo, ecc.) sia lo stato dell'unità PV-3 (la temperatura dell'acqua in uscita dai cassoni di ciascuna fila, lo stato del lance per fornire sabbiatura alla massa fusa, ecc.). I dati entrano nel blocco di riconoscimento, vengono identificati in termini di criteri di coerenza tecnologica e quindi, sulla base di questi dati, viene eseguito un calcolo secondo il modello del processo Vanyukov. I risultati di questo calcolo vengono analizzati nel blocco di analisi situazionale e, in caso di violazione dell'equilibrio tecnologico, la situazione viene identificata dal sistema come “conflitto”. Inoltre, viene presa una decisione riguardante il ripristino dell'equilibrio tecnologico. Le soluzioni ottenute, nonché le informazioni sullo stato attuale del processo, insieme alle informazioni sui conflitti, vengono visualizzate nel modulo client di IACS PV-3 (Fig. 4). Il modello viene aggiornato ogni minuto.

Implementazione pratica

Dimostreremo le capacità predittive dell'IACS PV-3 durante il suo funzionamento presso l'impianto di rame del ramo polare di OJSC MMC Norilsk Nickel.

Nella fig. La Figura 4 mostra l'interfaccia IACS PV-3, le cui informazioni servono come aggiunta all'ACS principale per l'operatore (Fig. 2) quando prende una decisione di controllo. Il campo 1 (Fig. 4) visualizza i valori dei calcoli secondo il modello "Consumo specifico di ossigeno per tonnellata di metallo". Il riflesso della capacità predittiva di IACS PV-3 sulla qualità del prodotto finale - il contenuto di rame nella matte - mostra il grafico del campo 2, e sul biossido di silicio - campi 3. Come indicatori, il pannello contiene: 4 - contenuto di rame nelle scorie (%); 5 - percentuale di flussi nel carico contenente metalli; 6 - qualità del download (w/r); 7 - temperatura di fusione (°C). Il campo 8 contiene i valori orari calcolati del consumo di materiali di carica da parte dei bunker e il campo 9 riflette i nomi dei conflitti in corso in questo momento. Un aumento della precisione dei calcoli per i modelli è facilitato passando alla modalità di controllo appropriata con i pulsanti di opzione del campo 10. Il fatto di versare le scorie del convertitore viene preso in considerazione dal pulsante del campo 11.

L'analisi minuto per minuto dei valori del grafico nel campo 1 mostra lo svolgimento stabile del processo entro limiti accettabili secondo il criterio del consumo specifico di ossigeno per tonnellata di metallo contenente, oltre il quale si verifica la perdita di qualità del i prodotti finali sono garantiti. Pertanto, restare fuori dai limiti designati per più di 10 minuti può portare a stati critici del processo: inferiore a 150 m3/t - sottoossidazione della massa fusa e, di conseguenza, funzionamento a freddo del forno; superiore a 250 m3/t - sovraossidazione della massa fusa e, di conseguenza, funzionamento a caldo del forno.

Il contenuto di rame calcolato nella matte secondo i dati effettivi (campo 2) è chiaramente correlato all'andamento dei valori del criterio precedente (campo 1).

Quindi, nell’intervallo di tempo 17:49–18:03, i picchi su entrambi i grafici coincidono, il che riflette il fatto che il sistema risponde a un cambiamento nello stato fisico e chimico dell’HP: il regolare funzionamento della furmazione (pulizia) dei dispositivi di alimentazione della sabbiatura nella massa fusa ha portato ad un aumento del consumo specifico di ossigeno > 240 m3/t, ha causato un aumento naturale della temperatura della massa fusa e, quindi, ha causato un aumento naturale del contenuto di rame nella matte.

Inoltre, lo svolgimento del processo con un consumo specifico di ossigeno nell'ordine di 200 m3/t determina naturalmente il contenuto di rame nella opaca 57...59% durante l'intervallo osservato di 2 ore.

Il confronto del comportamento dei grafici blu e verde (campo 1) indica che l'operatore segue quasi sempre le raccomandazioni del sistema. Allo stesso tempo, i valori effettivi del criterio “Consumo specifico” differiscono da quelli raccomandati a causa di a) fluttuazioni naturali nelle letture dei sensori dell'unità PV-3 in termini di consumo dell'esplosione; b) il funzionamento tecnologico della formazione del forno (picco sul grafico); c) cambiamenti chimici nello stato del bagno di fusione dovuti a fluttuazioni nella composizione della materia prima. Prestiamo attenzione al fatto che secondo il criterio "% di flussi contenenti metalli", l'operatore lavora con un superamento (zona gialla dell'indicatore 5) rispetto alle raccomandazioni del sistema. Una situazione simile è associata alla presenza di materie prime tecnogeniche nel mangime. Di conseguenza, le fluttuazioni nel contenuto di biossido di silicio nella massa fusa diventano difficili da prevedere e il sistema avverte l'operatore che un funzionamento prolungato in questa modalità di caricamento del flusso può portare a uno squilibrio del processo. Il fatto della presenza di materie prime tecnogeniche nella composizione del carico è confermato anche dal parametro calcolato "Qualità del carico" (indicatore 6), che mostra il valore nella zona rossa - "Materie prime non di alta qualità".

Pertanto, il sistema guida l'operatore nella conduzione del processo in un corridoio “stretto” di valori dei principali parametri tecnologici di consistenza, indicando al contempo quale qualità si otterrà il prodotto a seguito della fusione.

Il mantenimento del processo entro i limiti stabiliti dai principali criteri tecnologici consente anche di ottimizzare il funzionamento dell'esplosione del forno, in particolare per ridurre il consumo di gas naturale nell'esplosione.

La visualizzazione delle tendenze secondo i criteri principali ha anche un impatto psicologico positivo sull’operatore-tecnologo, poiché “giustifica” in forma quantitativa l’attuazione della decisione presa nel controllo di processo.8 9

Conclusione

Il sistema intelligente automatizzato di monitoraggio e controllo del processo Vanyukov IACS PV-3 sviluppato da Summa Tekhnologii e testato presso l'impianto di rame della divisione polare MMC Norilsk Nickel come "sistema tecnico complesso" ci consente di fare alcune generalizzazioni in relazione all'uso del risultati ottenuti in altri rami della conoscenza e dell'industria.

La sintesi delle suddette tecnologie indipendenti consente di creare un IACS di quasi tutti i "sistemi tecnici complessi" in presenza dell'automazione di base esistente del cliente e di specialisti altamente qualificati che gestiscono efficacemente tali sistemi in condizioni di "sostanziale incertezza".

L'approccio proposto per la costruzione del SIGC presenta numerosi ulteriori vantaggi. In primo luogo, fornisce un notevole risparmio di tempo dovuto al fatto che la prima tecnologia (utilizzando l'approccio ontologico) è già implementata nel prodotto software e consente di elaborare la conoscenza su qualsiasi modello nella base di conoscenza, e la seconda (costruendo un sistema di equazioni matematiche di un processo tecnologico complesso) a causa dello sviluppo della formula del metodo di applicazione, richiede un minimo di chiamate a un esperto. In secondo luogo, l'uso delle conoscenze specialistiche in relazione alla valutazione delle condizioni tecniche di un particolare oggetto viene effettuato nelle condizioni delle normative tecnologiche per il suo funzionamento, che minimizzano il grado di rischio che il sistema sviluppi una decisione errata, e in realtà il monitoraggio del tempo contribuisce al rilevamento tempestivo dell'avvicinarsi degli stati trascendentali (pre-incidente) del processo. In terzo luogo, viene effettivamente implementato l'approccio più generale per risolvere il riconoscimento multilivello dello stato tecnico di processi, oggetti o fenomeni tecnologici complessi in qualsiasi settore: metallurgia non ferrosa e ferrosa, estrazione mineraria e produzione di petrolio e gas, industria chimica, ingegneria dell'energia termica , agricoltura, ecc.

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7. Vanyukov A.V., Bystrov V.P., Vaskevich A.D. e altro Scioglimento in bagno liquido / Ed. Vanyukova A. V. M.: Metallurgia, 1988. - 208 p.

Fonti di finanziamento dell'attività di investimento. Analisi della struttura e della dinamica della proprietà e delle fonti della sua formazione. Le principali direzioni per aumentare l'attrattiva degli investimenti: aumentare il profitto dell'organizzazione espandendo il mercato di vendita.

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Ministero dell'Istruzione e della Scienza della Federazione Russa

Istituzione educativa di bilancio dello Stato federale

istruzione superiore

UNIVERSITÀ STATALE DEI SISTEMI DI CONTROLLO E RADIOELETTRONICA DI TOMSK (TUSUR)

Dipartimento di Economia

Valutazione dell'attrattiva degli investimenti di un'organizzazione (sull'esempio di Synthesis of Intelligent Systems LLC)

Lavoro universitario

in direzione 38.03.01 - Profilo economico "Finanza e Credito"

Opera finale qualificante 73 pagine, 5 figure, 16 tavole, 23 fonti.

Oggetto della ricerca è la Società a Responsabilità Limitata “Sintesi di sistemi intelligenti”.

Lo scopo del lavoro è valutare l'attrattiva degli investimenti dell'organizzazione SIS LLC e offrire raccomandazioni per il suo miglioramento.

Per raggiungere questo obiettivo, sono stati risolti i seguenti compiti:

Viene analizzata la teoria dell'attrattiva degli investimenti, viene determinata l'essenza del concetto di investimenti e la loro classificazione, viene determinato il concetto di attrattiva degli investimenti;

Metodi analizzati per valutare l'attrattiva degli investimenti dell'organizzazione;

Una valutazione dell'attrattiva degli investimenti dell'organizzazione SIS LLC è stata effettuata sulla base di indicatori finanziari ed economici;

Vengono proposte le principali direzioni per aumentare l'attrattiva degli investimenti, vale a dire: aumentare il profitto dell'organizzazione espandendo il mercato di vendita.

La base informativa dello studio, nell'ambito di questo lavoro di qualificazione finale, era costituita da: dati contabili aziendali, informazioni pubblicate sul sito ufficiale dell'organizzazione, materiali di ricerca di scienziati pubblicati su riviste scientifiche, articoli scientifici su periodici, libri di testo, nonché risorse informative della rete Internet.

Lavoro di qualificazione finale 73 pagine, 5 disegni, 16 tavole, 23 fonti.

Oggetto della ricerca è la società Società a Responsabilità Limitata “Sintesi di sistemi intelligenti”

Lo scopo del lavoro è valutare l'attrattiva degli investimenti dell'organizzazione SIS LLC e proporre raccomandazioni per migliorarla.

Per raggiungere questo obiettivo sono stati svolti i seguenti compiti:

Viene analizzata la teoria dell'attrattiva degli investimenti, viene definita l'essenza del concetto di investimenti e la loro classificazione, viene definito il concetto di attrattiva degli investimenti;

Vengono analizzati i metodi per valutare l'attrattiva degli investimenti dell'organizzazione;

Una valutazione dell'attrattiva degli investimenti dell'organizzazione "SIS" sulla base di indicatori finanziari ed economici;

Vengono proposte le principali direzioni per aumentare l'attrattiva degli investimenti, vale a dire: aumento del profitto dell'organizzazione dovuto all'espansione del mercato di vendita.

La base informativa della ricerca, nell'ambito di questo lavoro finale di qualificazione, era: dati delle relazioni contabili dell'impresa, informazioni pubblicate sul sito ufficiale dell'organizzazione, materiali di ricerca di scienziati pubblicati su riviste scientifiche, articoli scientifici in periodici, sussidi didattici e risorse informative della rete Internet.

INTRODUZIONE

Nelle condizioni moderne, le organizzazioni con varie forme di proprietà sono perplesse sull'aumento della loro produttività, competitività, redditività e indipendenza finanziaria a lungo termine, che dipende direttamente dall'attuale livello di attività di investimento dell'organizzazione, dalla copertura delle sue attività di investimento e dagli investimenti attrattiva.

L'attrattiva degli investimenti è un indicatore in base al quale gli investitori prendono decisioni sull'investimento dei propri fondi in una particolare organizzazione.

La rilevanza dell'argomento scelto è dovuta al fatto che i potenziali investitori, così come i manager, devono disporre di un modello chiaro per valutare l'attrattiva degli investimenti di un'organizzazione per la gestione o la decisione di investimento più efficace. Inoltre, il livello di attrattiva degli investimenti è importante per creditori e clienti, i primi sono interessati all'affidabilità creditizia dell'organizzazione e i secondi all'affidabilità dei rapporti commerciali, alla continuità e alla stabilità delle attività dell'organizzazione, che dipendono dalla liquidità e la stabilità finanziaria dell’organizzazione.

L'insieme degli indicatori selezionati per la valutazione

l’attrattiva degli investimenti dipende dagli obiettivi specifici dell’investitore.

L’importanza di determinare l’attrattiva degli investimenti delle organizzazioni è fuori dubbio, poiché senza ciò non ci saranno investimenti in entità economiche e, di conseguenza, la crescita economica e la stabilizzazione non saranno possibili. In alcuni casi, gli investimenti sono la linfa vitale dell’organizzazione nel suo insieme.

L'analisi finanziaria, come meccanismo principale che garantisce la stabilità finanziaria dell'organizzazione e la valutazione della sua attrattiva per i potenziali investitori, è l'anello centrale nella metodologia per determinare l'attrattiva degli investimenti. Il suo scopo principale è studiare i problemi che sorgono quando si valuta l'attrattiva finanziaria di un'organizzazione per un investitore. A questo proposito, vengono considerati aspetti dell'analisi della condizione finanziaria dell'organizzazione, viene effettuata una valutazione del livello di redditività, affidabilità creditizia, efficienza e stabilità finanziaria.

Il risultato dell'analisi finanziaria è la determinazione delle direzioni principali per aumentare l'attrattiva degli investimenti dell'organizzazione analizzata.

Lo scopo della tesi è studiare gli aspetti teorici relativi al concetto di attrattiva degli investimenti e i metodi per la sua valutazione, valutando direttamente l'attrattiva degli investimenti sull'esempio dell'organizzazione Synthesis of Intelligent Systems LLC, nonché sviluppando raccomandazioni per migliorare l'attrattiva degli investimenti dell'organizzazione.

Per raggiungere questo obiettivo, è necessario risolvere i seguenti compiti:

Determinare l'essenza e fornire una classificazione degli investimenti;

Studiare metodi per valutare l'attrattiva degli investimenti di un'organizzazione;

Valutare l'attrattiva degli investimenti dell'organizzazione in base alla metodologia scelta;

L'oggetto dello studio è l'organizzazione LLC Synthesis of Intelligent Systems.

1. FONDAMENTI TEORICI DELL'ATTIVITÀ DI INVESTIMENTO DELL'ORGANIZZAZIONE

1.1 Essenza e classificazione degli investimenti

Non esiste un'unica comprensione dell'essenza dell'investimento come categoria economica tra scienziati ed economisti. Esistono diverse interpretazioni che differiscono nel significato, alcune delle quali non trasmettono l'intera essenza di questo termine.

Secondo la legge federale del 25 febbraio 1999 N 39-FZ "Sulle attività di investimento nella Federazione Russa, effettuate sotto forma di investimenti di capitale" "... investimenti - contanti, titoli, altri beni, compresi diritti di proprietà, altro diritti di valore monetario investiti in oggetti di attività imprenditoriale e (o) altre attività al fine di realizzare un profitto e (o) ottenere un altro effetto benefico.

In base alla versatilità delle interpretazioni del termine è possibile individuare le definizioni economico-finanziarie di investimento. La definizione economica caratterizza gli investimenti come un insieme di costi realizzati sotto forma di investimenti di capitale a lungo termine in vari settori dell'economia delle sfere produttive e non produttive. Da un punto di vista finanziario, gli investimenti sono tutti i tipi di risorse investite in un’attività economica con l’obiettivo di generare reddito o benefici futuri.

In generale, per investimento si intende l'investimento di capitale in tutte le sue forme con l'obiettivo di generare reddito in futuro o risolvere determinati problemi.

L'organizzazione può o meno svolgere attività di investimento, ma il mancato svolgimento di tali attività porta alla perdita di posizioni competitive sul mercato. Ne consegue che gli investimenti possono essere passivi e attivi:

passivo - investimenti che garantiscono almeno nessun deterioramento della redditività degli investimenti nelle operazioni di questa organizzazione a causa della sostituzione di attrezzature obsolete, della formazione di nuovo personale per sostituire coloro che se ne sono andati, ecc.

attivo - investimenti che aumentano la competitività dell'azienda e la sua redditività rispetto ai periodi precedenti attraverso l'introduzione di nuove tecnologie, il rilascio di beni che saranno molto richiesti, la conquista di nuovi mercati o l'assorbimento di aziende concorrenti.

Gli investimenti sono suddivisi nei seguenti gruppi:

Per oggetti di investimento:

1) gli investimenti reali sono investimenti in capitale fisso sotto varie forme (acquisizione di brevetti, costruzione di edifici, strutture, investimenti in sviluppi scientifici, ecc.);

2) investimenti finanziari (di portafoglio): si tratta di un investimento in azioni, obbligazioni e altri titoli, che dà il diritto di ricevere redditi da proprietà, nonché depositi bancari.

Per la natura della partecipazione all'investimento:

1) gli investimenti diretti sono investimenti effettuati da investitori diretti, ovvero persone giuridiche e persone fisiche che possiedono interamente l'organizzazione o una partecipazione di controllo, che dà il diritto di partecipare alla gestione dell'organizzazione;

2) gli investimenti indiretti sono investimenti effettuati tramite intermediari finanziari (consulenti per gli investimenti, intermediari finanziari, società di intermediazione, fondi comuni di investimento, banche commerciali, compagnie di assicurazione).

Per periodo di investimento:

investimenti a breve termine - investimenti di capitale per un periodo da una settimana a un anno. Questi investimenti sono, di regola, di natura speculativa. Il compito principale di un investitore a breve termine è calcolare la direzione del movimento del titolo su una scala di settimane e mesi, per determinare il punto di ingresso con il rapporto più alto tra reddito potenziale e rischio;

investimenti a medio termine - investimento di fondi per un periodo da uno a cinque anni;

investimenti a lungo termine - investimenti di 5 anni o più (investimenti di capitale nella riproduzione di immobilizzazioni).

Secondo le forme di proprietà delle risorse di investimento:

investimenti statali - sono effettuati dalle autorità pubbliche e dalla gestione a scapito dei bilanci, dei fondi fuori bilancio;

investimenti privati ​​- investimenti effettuati da persone fisiche o giuridiche con l'obiettivo di generare reddito in futuro;

investimenti combinati - investimenti di fondi effettuati dai soggetti di un determinato paese e stati esteri al fine di ottenere un determinato reddito;

investimenti esteri - l'investimento di capitali da parte di investitori stranieri al fine di realizzare un profitto.

In ordine cronologico:

investimento iniziale - finalizzato alla creazione di un'impresa o alla costruzione di una nuova struttura;

investimenti in corso - volti a mantenere il livello delle dotazioni tecniche della struttura.

A fini di investimento:

per il rimborso del capitale fisso;

espandere la produzione;

per l'acquisto di titoli di altre organizzazioni;

alle tecnologie innovative.

A seconda del livello di rischio dell’investimento:

investimenti a basso rischio;

investimenti a medio rischio;

investimenti ad alto rischio.

A seconda del livello di attrattiva degli investimenti:

poco attraente;

mediamente attraente;

altamente attraente.

Le persone fisiche o giuridiche che investono capitale per proprio conto e a proprie spese allo scopo di realizzare un profitto sono chiamate investitori.

Gli investitori possono investire fondi propri, presi in prestito e presi in prestito. Gli investitori possono essere organismi autorizzati a gestire proprietà statali e comunali o diritti di proprietà, persone giuridiche di qualsiasi forma di proprietà, organizzazioni internazionali e persone giuridiche straniere, persone fisiche.

Le fonti di finanziamento delle attività di investimento sono:

Risorse finanziarie proprie e riserve intraeconomiche dell'organizzazione (profitto, ammortamento, risparmio di cassa e risparmio di cittadini e persone giuridiche, fondi versati da organismi assicurativi sotto forma di risarcimento per perdite derivanti da incidenti, catastrofi naturali, ecc.);

Risorse finanziarie attratte (ottenute dalla vendita di azioni, azioni e altri contributi di membri di collettivi di lavoro, cittadini, persone giuridiche);

Fondi presi in prestito o fondi trasferiti (prestiti bancari e di bilancio, prestiti obbligazionari, ecc.);

Fondi provenienti da fondi fuori bilancio;

Fondi del bilancio federale forniti su base non rimborsabile, fondi dei bilanci delle entità costituenti della Federazione Russa;

Fondi da investitori stranieri.

Gli investimenti possono provenire da una o più fonti. Distinguere tra centralizzati (di bilancio) - fondi del bilancio federale, fondi dei bilanci delle entità costituenti della Federazione Russa e bilanci locali - e decentralizzati (fuori bilancio) - fondi propri di imprese e organizzazioni, investimenti esteri, fondi attratti, fondi di fondi fuori bilancio - fonti di investimento.

1.2 Attrattiva degli investimenti dell'organizzazione e metodi di valutazione

I lavori di molti scienziati sono dedicati allo studio del concetto di attrattiva degli investimenti e ai metodi per la sua valutazione, ad esempio I.A. Bianca, V.V. Bocharova, E.I. Krylov e altri.

Ogni scienziato interpreta il concetto di attrattiva degli investimenti in base ai fattori inclusi nella sua valutazione, ad es. non esiste un unico thread. Ci sono molti fattori che influenzano l'attrattiva degli investimenti, quindi, in senso stretto, l'attrattiva degli investimenti è un sistema o una combinazione di varie caratteristiche o fattori dell'ambiente interno ed esterno.

I punti di vista più chiaramente diversi sulla comprensione dell’attrattiva degli investimenti si riflettono nella tabella 2.1.

Tabella 2.1 - Interpretazione del concetto di “attrattiva degli investimenti”

	Interpretazione del concetto
Blank I.A., Kreinina M.N.	Una descrizione generalizzata dei vantaggi e degli svantaggi dell'investimento in determinate aree e oggetti dalla posizione di un particolare investitore.
Roizman I.I., Shakhnazarov A.G., Grishina I.V.	Un sistema o una combinazione di varie caratteristiche oggettive, mezzi e opportunità che insieme determinano la potenziale domanda effettiva di investimenti in un paese, regione, settore o impresa.
Sevryugin Yu.V.	Un sistema di fattori quantitativi e qualitativi che caratterizza la domanda solvibile di un'impresa per investimenti.
Lyakh P.A., Novikova I.N.	Un complesso di caratteristiche dell'investimento di capitale più redditizio e meno rischioso in qualsiasi sfera dell'economia o in qualsiasi tipo di attività.
Tryasitsina N.Yu.	Una serie di indicatori di prestazione dell'impresa, che determina i valori preferiti del comportamento di investimento per l'investitore.
Gruppo del Ministero dello Sviluppo Economico	Il volume degli investimenti che possono essere attratti in base al potenziale di investimento della struttura, ai rischi e allo stato dell'ambiente esterno.
Putyatina L.M., Vanchugov M.Yu.	Una categoria economica che caratterizza l'efficienza nell'utilizzo della proprietà dell'impresa, la sua solvibilità, stabilità finanziaria, capacità di sviluppo innovativo basato sull'aumento del rendimento del capitale, il livello tecnico ed economico della produzione, la qualità e la competitività dei prodotti.
Igolnikov G.L., Patrusheva E.G.	Raggiungimento garantito, affidabile e tempestivo degli obiettivi dell'investitore in base alla performance economica della produzione investita.
Guskova T.N., Ryabtsev V.M., Geniatulin V.N.	Un certo stato di sviluppo economico, in cui, con un alto grado di probabilità, gli investimenti possono dare un livello di profitto soddisfacente in un periodo di tempo accettabile per l'investitore, o un effetto positivo può essere ottenuto da me.
Krylov E.I.	Una caratteristica generalizzata in termini di prospettive, redditività, efficienza e minimizzazione del rischio di investire nello sviluppo di un'impresa a scapito dei propri fondi e dei fondi di altri investitori.
Modorskaya G.G.	Un complesso di indicatori economici e psicologici dell'attività dell'impresa, che determinano l'area dei valori preferiti del comportamento di investimento per l'investitore.
Bocharov V.V.	La presenza di un effetto economico (reddito) derivante dall'investimento di denaro con un livello minimo di rischio.
Sharp W., Markowitz H.	Ottenere il massimo profitto a un dato livello di rischio.
Eriyazov R.A.	Una categoria complessa che comprende la contabilizzazione di fattori interni sotto forma di potenziale di investimento, fattori esterni - il clima di investimento e l'unità contraddittoria di fattori oggettivi e soggettivi sotto forma di presa in considerazione del livello di rischio e redditività dell'attività di investimento, mentre il gli interessi dell’investitore e del destinatario siano coerenti.
Latsinnikov V.A.	Un indicatore del suo valore totale, che è un insieme di caratteristiche oggettive (condizione finanziaria dell'impresa, livello di sviluppo, qualità della gestione, onere dei debiti) e soggettive (rapporto tra redditività e rischio di investimenti) necessarie per soddisfare gli interessi di tutti i partecipanti al processo di investimento, consentendo di valutare la fattibilità e le prospettive degli investimenti e tenendo conto dell’influenza combinata di fattori macro e meso ambientali
Nikitina V.A.	La fattibilità economica dell'investimento basata sul coordinamento degli interessi e delle capacità dell'investitore e del destinatario degli investimenti, che garantisce il raggiungimento degli obiettivi di ciascuno di essi ad un livello accettabile di redditività e rischio
Ivanov A.P., Sakharova I.V., Khrustalev E.Yu.	Un insieme di indicatori economici e finanziari di un'impresa che determinano la possibilità di ottenere il massimo profitto investendo capitale con un rischio di investimento minimo.

In questo documento, l'attrattiva degli investimenti sarà presentata come un insieme di indicatori delle prestazioni dell'organizzazione, che riflettono lo sviluppo dinamico dell'organizzazione, nonché l'uso razionale delle risorse disponibili.

L'attrattiva degli investimenti è considerata a vari livelli: a livello macro - l'attrattiva degli investimenti del paese, il livello meso - l'attrattiva degli investimenti della regione e dell'industria, a livello micro - l'attrattiva degli investimenti dell'organizzazione.

Esistono numerose opzioni per valutare l'attrattiva degli investimenti, ciò è dovuto al fatto che non esiste una definizione specifica del termine "attrattiva degli investimenti", da tutte si possono notare i seguenti metodi, in base ai fattori inseriti nel metodologia di valutazione:

sulla base del rapporto tra redditività e rischio (W. Sharp, S.G. Shmatko, V.V. Bocharov) - la creazione del gruppo di rischio di investimento della società. Di conseguenza, viene effettuata un'analisi dei rischi derivanti dalle attività di investimento, viene stabilita l'entità del rischio e viene calcolato il rischio totale dell'investimento. Inoltre, viene rivelata l'appartenenza dell'organizzazione a una determinata categoria di rischio, sulla base della quale viene determinata l'attrattiva degli investimenti. I principali rischi considerati sono: il rischio di riduzione dei profitti, il rischio di perdita di liquidità, il rischio di aumento della concorrenza, il rischio di cambiamenti nella politica dei prezzi dei fornitori, ecc.

basato esclusivamente su indicatori finanziari (M.N. Kreinina, V.M. Anshin, A.G. Gilyarovskaya, L.V. Minko) - un'analisi della condizione finanziaria viene effettuata calcolando rapporti finanziari che riflettono diversi aspetti delle attività dell'organizzazione: stato della proprietà, liquidità, stabilità finanziaria, affari attività e redditività. Per la valutazione vengono utilizzati i dati del bilancio dell'organizzazione.

sulla base dell'analisi finanziaria ed economica, in cui vengono calcolati non solo gli indicatori finanziari, ma anche quelli di produzione (V.M. Vlasova, E.I. Krylov, M.G. Egorova, V.A. Moskvitin) - compaiono indicatori di produzione che riflettono la disponibilità di immobilizzazioni, il grado della loro ammortamento, livello di utilizzo delle capacità produttive, disponibilità di risorse, numero e struttura del personale e altri indicatori.

sulla base di una valutazione comparativa completa (G.L. Igolnikov, N.Yu. Milyaev, E.V. Belyaev) - un'analisi degli indicatori della condizione finanziaria, della posizione di mercato dell'organizzazione, delle dinamiche di sviluppo, delle qualifiche del personale e del livello di viene effettuata la gestione. Quando si utilizza questo metodo, all'inizio, vengono determinati gruppi di fattori a diversi livelli: paesi, regioni, organizzazioni, quindi questi gruppi vengono selezionati in base alla loro importanza sulla base delle valutazioni degli esperti. Vengono inoltre determinati i coefficienti di significatività di ciascun singolo fattore nel gruppo di fattori, quindi tutti i fattori vengono riepilogati tenendo conto dell'influenza della significatività di ciascun gruppo e del fattore nel gruppo. I dati ottenuti vengono classificati e vengono determinate le organizzazioni più attraenti per gli investimenti. I fattori che influenzano l'attrattiva degli investimenti del paese sono: il tasso di sconto e le sue dinamiche, i tassi di inflazione, il progresso tecnologico, lo stato dell'economia del paese, il livello di sviluppo del mercato degli investimenti. Gli indicatori per valutare l'attrattiva degli investimenti della regione sono: indicatori economici e produttivi (indice dei prezzi, redditività del prodotto, produttività del capitale, quota di tutti i costi materiali, numero di organizzazioni operative), indicatori finanziari (rapporti di liquidità, coefficienti di autonomia, ecc. .), fattori di produzione del settore (il livello di utilizzo delle capacità produttive, il grado di ammortamento delle attività fisse di produzione), indicatori dell'attività di investimento del settore (il numero di investimenti per organizzazione, il numero di investimenti per dipendente, l'indice del volume fisico degli investimenti in immobilizzazioni, ecc.).

sulla base dell'approccio dei costi, che si basa sulla determinazione del valore di mercato dell'azienda e sulla tendenza verso la sua massimizzazione (A.G. Babenko, S.V. Nekhaenko, N.N. Petukhova, N.V. Smirnova) - il rapporto sottovalutazione / sopravvalutazione dell'organizzazione è calcolato dal mercato degli investimenti reali come rapporto tra valori diversi (valore reale rispetto al valore di mercato). Il valore reale è determinato come somma del valore del complesso immobiliare e del reddito attualizzato meno i debiti. Valore di mercato: questo è il prezzo più alto possibile per una transazione in un determinato periodo di tempo, in base alle condizioni di mercato.

Questi metodi sono progettati per investitori strategici il cui obiettivo è un investimento a lungo termine, che comporta la gestione dell’organizzazione e delle sue operazioni per raggiungere obiettivi specifici e, soprattutto, per aumentare il valore dell’organizzazione. Gli investitori che effettuano investimenti per un breve periodo di tempo (speculatori) utilizzano solitamente la teoria dell'investimento di portafoglio per valutare l'attrattiva dell'investimento (una tecnica per formare un portafoglio di investimenti mirata alla scelta ottimale degli asset in base al rapporto rendimento/rischio richiesto) , analisi fondamentali (previsione dei prezzi utilizzando indicatori finanziari dell'azienda e calcolo del valore interno dell'azienda) e analisi tecniche (previsione del valore futuro utilizzando grafici e indicatori).

Come componente principale dell'attrattiva degli investimenti, si distingue l'attrattiva finanziaria, poiché le finanze dell'organizzazione riflettono i principali risultati delle sue attività. Sulla base di ciò, l'analisi dell'attrattiva degli investimenti dell'organizzazione analizzata verrà effettuata secondo la metodologia dell'analisi finanziaria ed economica, vale a dire sulla base di indicatori per la valutazione della condizione finanziaria, che comprende:

analisi della struttura e della dinamica immobiliare;

analisi della struttura e della dinamica del profitto;

analisi della liquidità di bilancio;

analisi di solvibilità;

analisi del merito creditizio;

analisi dell'attività aziendale:

6.1) analisi del fatturato;

6.2) analisi della remunerazione del capitale.

analisi della stabilità finanziaria;

analisi della probabilità di fallimento.

Verranno presi in considerazione anche i fattori esterni ed interni di attrattiva degli investimenti, come l'attrattiva degli investimenti della regione e del settore, la struttura organizzativa e manageriale dell'organizzazione e la copertura del mercato di vendita.

2. VALUTAZIONE DELL'ATTRATTIVITÀ DEGLI INVESTIMENTI DI SYNTHESIS OF INTELECTUAL SYSTEMS LLC

2.1 Breve descrizione dell'organizzazione LLC "SIS"

Synthesis of Intelligent Systems Limited Liability Company si riferisce alle organizzazioni IT ed è specializzata nello sviluppo di siti Web e applicazioni mobili. L'organizzazione è stata fondata nel 2015 sulla base del verbale dell'assemblea dei fondatori e attualmente ha sede a Tomsk.

Lo scopo della creazione di Synthesis of Intelligent Systems LLC era ottenere il massimo profitto al minimo costo fornendo servizi di sviluppo software.

La gamma di servizi forniti da Synthesis of Intelligent Systems LLC:

sviluppo sito web da zero sulla piattaforma 1C-Bitrix;

sviluppo sito web tramite template su piattaforma 1C-Bitrix;

manutenzione dei siti finiti;

completamento e miglioramento dei siti già pronti;

sviluppo di applicazioni mobili;

vendita di licenze a 1C-Bitrix LLC.

I principali clienti sono persone giuridiche e singoli imprenditori, ci sono ordini da parte di agenzie governative.

Secondo la classificazione attuale, l’organizzazione analizzata può essere attribuita alle piccole imprese, poiché all’inizio del 2017 contava in media 17 persone e il capitale sociale è interamente di proprietà di privati.

In connessione con il mancato superamento delle entrate per un importo di 112,5 milioni di rubli per i primi nove mesi dello scorso anno, non superiore al numero medio di dipendenti per il 2015 pari a 100 persone, il valore residuo delle immobilizzazioni - 150 milioni rubli, l'organizzazione applica un sistema fiscale semplificato con oggetto la tassazione del reddito meno le spese con un tasso di interesse del 7%, previsto per le organizzazioni it. In conformità con il paragrafo 85 del "Regolamento in materia di contabilità e contabilità nella Federazione Russa", approvato con Ordinanza del Ministero delle Finanze della Federazione Russa del 29 luglio 1998 n. 34n, le piccole imprese hanno il diritto di redigere dichiarazioni contabili in volume ridotto (stato patrimoniale e conto economico). SIS LLC applica pienamente questo diritto.

2.2 Valutazione dell'attrattiva degli investimenti dell'organizzazione

profitto delle vendite sul mercato degli investimenti

Analisi della struttura e della dinamica della proprietà e delle fonti della sua formazione

La prima fase della valutazione è l'analisi verticale (strutturale) e orizzontale (temporale).

L'analisi orizzontale ha lo scopo di studiare i tassi di crescita degli indicatori, che spiega le ragioni del cambiamento nella loro struttura, quindi rappresenta la variazione assoluta e relativa degli indicatori nel periodo. L'analisi verticale è un'analisi della struttura rispetto al periodo precedente, aiuta a capire quali indicatori hanno avuto l'impatto più significativo sugli indicatori.

L'analisi della dinamica e della struttura della proprietà dell'organizzazione e delle fonti della sua formazione è presentata nella tabella 3.1.

Tabella 3.1 - Analisi della dinamica e della struttura del patrimonio dell'organizzazione e delle fonti della sua formazione

Il nome degli indicatori	Valori assoluti	Valori relativi	I cambiamenti
	2015, migliaia di rubli	2016, migliaia di rubli			In termini assoluti, migliaia di rubli	Nella struttura,%	Tasso di aumento
Attività materiali non correnti
Attività immateriali, finanziarie e altre attività non correnti
Contanti e mezzi equivalenti
Attività finanziarie e altre attività correnti (inclusi conti clienti)
Capitale e riserve
Prestiti a lungo termine
Altre passività a lungo termine
prestiti a breve termine
È possibile pagare per questi account
Altre passività correnti

Conclusioni ottenute dall'analisi del bilancio patrimoniale:

L'attivo patrimoniale è dominato dalle attività finanziarie e altre attività correnti dell'organizzazione e, in questo caso, è interamente costituito da crediti, che costituiscono il 64% del bilancio. Le quote di altri beni non sono significative. La quota delle immobilizzazioni materiali, ovvero delle immobilizzazioni, è diminuita del 23%, probabilmente a causa dell'ammortamento delle principali attrezzature. In termini assoluti, le immobilizzazioni sono diminuite di 78 mila rubli, probabilmente a causa della cessione delle immobilizzazioni nel periodo attuale. La quota delle attività immateriali, finanziarie e altre attività non correnti, ovvero le licenze acquistate, è diminuita del 4%, il che indica il rifiuto di software non significativo. La quota di liquidità e mezzi equivalenti è aumentata del 5%, in termini monetari di 238 mila rubli, a causa dell'aumento del volume dei servizi forniti. In connessione con l'aumento dei volumi, è aumentata del 22% la quota delle attività finanziarie e delle altre attività correnti, rappresentate in questo caso esclusivamente da crediti, che rappresentano la fornitura di pagamenti dilazionati ai clienti, nonché l'instabile solvibilità della parte principale degli acquirenti.

Il tasso di crescita del bilancio è stato pari al 131%, il che indica lo sviluppo dell'organizzazione, ma poiché la crescita è dovuta principalmente alla crescita dei crediti, sebbene sia un indicatore di un aumento del volume dei servizi forniti, in generale è un indicatore negativo: il ritiro di fondi dal fatturato dell'organizzazione.

Conclusioni ottenute dall'analisi delle fonti di formazione della proprietà:

Nella struttura del passivo di bilancio prevale la contabilità fornitori, pari al 74%, il cui tasso di crescita è stato del 1192%. La crescita dei debiti mostra l'incapacità dell'organizzazione di estinguere le passività correnti. Nel periodo di riferimento l'importo dei debiti ammonta a 1.550 mila rubli. La quota delle altre passività a lungo termine, che rappresentano i prestiti dei fondatori, è diminuita significativamente del 36%, in termini monetari di 201 mila rubli, direttamente correlati al rimborso dei prestiti. I prestiti a breve termine e le altre passività a breve termine necessarie all'apertura di un'organizzazione sono stati completamente rimborsati rispettivamente del 10% e del 2%, il che caratterizza positivamente un'organizzazione in grado di ripagare gli obblighi a breve termine. è diminuito del 12%, il che dimostra che l'organizzazione, dopo il rimborso dei debiti a breve termine, ha iniziato a liquidare i debiti a lungo termine. La quota dei fondi propri, ovvero il capitale autorizzato, non è cambiata e in termini monetari è di 15mila rubli. Nella struttura complessiva del bilancio, la quota dei fondi propri è inferiore all'1%, il che caratterizza senza dubbio la posizione finanziaria instabile dell'organizzazione.

Chiaramente, la dinamica della struttura delle attività e delle passività del bilancio è mostrata nella Figura 3.1.

Figura 3.1 - Dinamica delle attività e passività strutturali per il periodo 2015-2016

Analisi della struttura e della dinamica dei risultati prestazionali

Quando si analizzano i risultati delle prestazioni, viene eseguita anche l'analisi verticale e orizzontale. I risultati dell'analisi mostrano da quali indicatori si forma il profitto, la dinamica degli indicatori e il loro impatto sull'utile netto dell'organizzazione. Un'analisi della dinamica e della struttura del profitto è riportata nella tabella 3.2.

Tabella 3.2. - Analisi della dinamica e della struttura del profitto

Nome indicatori			Deviazione	entrate dentro L'anno scorso	in % delle entrate nella rendicontazione	Deviazione
Spese per attività ordinarie
Percentuale da pagare
Altri proventi
altre spese
Imposte sul reddito (entrate)
Utile (perdita) netto

Conclusione dell'analisi: l'impatto più significativo sull'utile è dovuto alle spese per le attività ordinarie, che nel 2016 sono aumentate di 3.937 mila rubli. Nel 2016 sono apparse altre spese, il cui importo ammontava a 73 mila rubli. e comprende il costo del mantenimento di un conto bancario. I ricavi nel 2016 sono aumentati di 4.731 mila rubli. e ammontava a 7535 mila rubli, che caratterizza lo sviluppo degli affari. Di conseguenza, anche nel 2016 l'utile netto è aumentato di 721 mila rubli. e ammontava a 1.100 mila rubli.

La dinamica degli indicatori di profitto è mostrata nella Figura 3.2.

Figura 3.2 - Dinamica degli indicatori di profitto

Analisi della liquidità del saldo

La liquidità di un'organizzazione è un termine economico che si riferisce alla capacità dei beni di essere venduti rapidamente ad un prezzo vicino al mercato.

A seconda del grado di liquidità, il patrimonio dell'organizzazione è suddiviso nei seguenti gruppi:

A1 = attività più liquide = liquidità + investimenti finanziari a breve termine

A2 = attività negoziabili = crediti

A3 = attività a lento rigiro = rimanenze + crediti immobilizzati + IVA + altre attività correnti

A4 = attività difficili da vendere = attività non correnti

Le passività del saldo sono raggruppate in base al grado di urgenza del pagamento:

P1 = impegni più urgenti = debiti

P2 = passività a breve termine = prestiti e crediti a breve termine + debiti verso i partecipanti per il pagamento del reddito + altre passività a breve termine

P3 = passività a lungo termine = passività a lungo termine + risconti passivi + riserve per spese future

P4= passività permanenti \ stabili \u003d capitale e riserve

Il saldo è considerato assolutamente liquido se ricorrano i seguenti rapporti:

A1>P1; A2>P2; A3 > P3; A4< П4.

Il confronto tra questi gruppi di attività e passività è presentato nella tabella 3.3.

Tabella 3.3 - Analisi comparativa delle attività e passività dell'organizzazione

Dall’analisi comparativa si possono trarre le seguenti conclusioni:

l'organizzazione non può ripagare gli obblighi più urgenti con l'ausilio di mezzi assolutamente liquidi;

l'organizzazione non può rimborsare prestiti a lungo termine con attività a lento movimento;

l'organizzazione non ha un elevato grado di solvibilità e non può rimborsare vari tipi di obbligazioni con le relative attività.

Poiché i rapporti non sono rispettati, il saldo è considerato illiquido, vale a dire l’organizzazione non è in grado di far fronte ai propri obblighi.

Analisi di solvibilità

La solvibilità di un'organizzazione è la capacità di un'entità economica di saldare integralmente i propri debiti. La solvibilità è una delle caratteristiche chiave della posizione finanziaria sostenibile dell’organizzazione.

La solvibilità dell'organizzazione dalla posizione di liquidità delle attività viene analizzata mediante speciali rapporti finanziari - rapporti di liquidità:

indicatore generale di liquidità: mostra la capacità dell'organizzazione di ripagare integralmente i propri obblighi con tutti i tipi di attività;

rapporto di liquidità assoluto; riflette la capacità dell'organizzazione, con l'aiuto di attività altamente liquide, di ripagare i propri obblighi a breve termine. (calcolato come rapporto tra disponibilità liquide e investimenti finanziari a breve termine e passività a breve termine);

rapporto di liquidità rapida - mostra la possibilità di rimborso con l'aiuto di attività rapidamente liquide e altamente liquide delle loro passività a breve termine (calcolato come il rapporto tra attività correnti altamente liquide e passività a breve termine);

rapporto di liquidità corrente: riflette la capacità dell'organizzazione di ripagare le sue passività correnti con l'aiuto delle attività correnti. (calcolato come rapporto tra attività correnti e passività a breve termine);

fattore di manovrabilità del capitale circolante; Il coefficiente di manovrabilità mostra quanta parte del capitale circolante è immobilizzata in scorte e crediti a lungo termine;

la quota del capitale circolante nell'attività - caratterizza la presenza di capitale circolante nelle attività dell'organizzazione;

il coefficiente di sicurezza con fondi propri - riflette il grado di utilizzo da parte dell'organizzazione del proprio capitale circolante; mostra la quota delle attività correnti dell'azienda finanziata con i fondi propri dell'organizzazione.

Il calcolo degli indicatori di solvibilità è presentato nella tabella 3.4.

Tabella 3.4 - Analisi della solvibilità dell'organizzazione

Indicatori	Simbolo		Valore dell'indicatore	Modifica
Rapporto generale di liquidità		(A1+0,5A2+0,3A3)/(P1+0,5P2+0,3P3);
Rapporto di liquidità assoluta
Rapporto di liquidità rapido		(A1 + A2) / (P1 + P2)
Attuale rapporto di liquidità		(A1 + A2 + A3) / (P1 + P2)
Indice di manovrabilità del capitale operativo		A3 / ((A1 + A2 + A3) - (P1 + P2))	diminuzione dell’indicatore
Quota del capitale circolante nelle attività		(А1+А2+А3) / Saldo totale
Rapporto patrimoniale		(G4 - A4) / (A1 + A2 + A3)

Conclusione dell'analisi: nel 2016 il rapporto di liquidità complessivo è diminuito e ammontava a 0,59, il che dimostra che il livello di liquidità dell'organizzazione non è ottimale. Il rapporto di liquidità assoluta è diminuito di 0,32 ed è pari a 0,16, il che indica che la quantità di contanti può coprire solo il 16% delle passività della società, il che non è sufficiente per mantenere il normale livello di liquidità dell'organizzazione. Il rapporto di liquidità rapida ammonta a 1,07, leggermente superiore alla norma e indica la possibilità di un rapido rimborso dei debiti a medio termine. Ciò significa che SIS LLC è in grado di ritirare fondi dalla circolazione e saldare obblighi a breve termine a una velocità media. L’attuale rapporto di liquidità era 1,07 nel 2016, il che indica una bassa solvibilità. Il coefficiente di manovrabilità del funzionale ha un valore pari a zero a causa della mancanza di risorse lente nell'organizzazione. La quota del capitale circolante è aumentata dello 0,27 e si è attestata allo 0,8, il che è un fattore positivo, che mostra un aumento della liquidità del bilancio. Il rapporto di sicurezza ha un valore negativo, ma è positivo in dinamica, nel 2016 era -0,25, il che dimostra che le attività correnti sono finanziate con fondi presi in prestito dall'organizzazione, poiché il valore del coefficiente è inferiore a 0,1 e il rapporto di liquidità corrente è inferiore a 2, l'organizzazione è insolvente.

Analisi del merito creditizio

Il concetto di solvibilità dell'organizzazione è strettamente correlato all'affidabilità creditizia. L'affidabilità creditizia riflette, in misura maggiore, il rimborso degli obblighi con l'aiuto delle attività a medio e breve termine dell'organizzazione, escluse le immobilizzazioni.

I principali indicatori di solvibilità sono:

rapporto tra volume delle vendite e capitale circolante netto;

Le attività correnti nette sono le attività correnti meno i debiti a breve termine dell'organizzazione. Il rapporto tra il volume delle vendite e il capitale circolante netto mostra l'efficienza dell'utilizzo del capitale circolante.

rapporto tra volume delle vendite e capitale proprio;

il rapporto tra debito a breve termine e capitale proprio;

il rapporto tra crediti e fatturato.

Il calcolo degli indicatori di merito creditizio è presentato nella tabella 3.5.

Tabella 3.5 - Analisi degli indicatori del merito creditizio

Indicatori			Deviazione assoluta
Attività correnti, migliaia di rubli
Fondi presi in prestito a breve termine migliaia.
Entrate migliaia di rubli
Capitale proprio migliaia di rubli.
Crediti migliaia di rubli
Capitale circolante netto migliaia di rub.
Indicatori:
Il rapporto tra il volume delle vendite e il capitale circolante netto
Il rapporto tra il volume delle vendite e il patrimonio netto
Il rapporto tra debito a breve termine e capitale proprio
Il rapporto tra crediti e ricavi delle vendite

Sulla base dell'analisi, possiamo trarre le seguenti conclusioni: Il rapporto di efficienza dell'uso delle attività correnti nel 2016 rispetto al 2015 è aumentato di 53,92, il che mostra l'efficienza dell'uso delle attività correnti. Il rapporto tra volume delle vendite e patrimonio netto era 502,33, risultato di un forte aumento dei ricavi. Il rapporto tra debito a breve termine e capitale proprio è aumentato di 88,53 ed è pari a 103,33, il che indica un'elevata quota di debito a breve termine in capitale proprio e l'incapacità dell'organizzazione di ripagare i propri obblighi. Il rapporto tra crediti e vendite è aumentato da 0,04 a 0,18, il che può essere visto come un segno di peggioramento della solvibilità poiché i debiti degli acquirenti vengono monetizzati più lentamente.

Analisi degli indicatori dell'attività aziendale

Il passo successivo è analizzare gli indicatori dell’attività commerciale.

L'analisi dell'attività aziendale consente di trarre una conclusione sull'efficacia dell'organizzazione. Gli indicatori dell'attività commerciale sono legati al tasso di turnover dei fondi: più veloce è il turnover, minori sono i costi semifissi per fatturato, il che significa maggiore è l'efficienza finanziaria dell'organizzazione.

L'analisi dell'attività aziendale, di norma, viene effettuata su due livelli: qualitativi (ampiezza dei mercati di vendita, reputazione aziendale dell'organizzazione e dei suoi clienti, competitività, ecc.) E indicatori quantitativi. Allo stesso tempo, l'analisi degli indicatori quantitativi si compone di due fasi: analisi del fatturato (capitale proprio, circolante, crediti e debiti) e redditività.

Analisi del turnover patrimoniale

Gli indicatori chiave del fatturato includono:

rapporto di rendimento del capitale proprio: mostra quanto strofinare. le entrate cadono su 1 sfregamento. importo medio del capitale proprio investito;

produttività del capitale delle immobilizzazioni - caratterizza l'importo dei proventi della vendita attribuibili al rublo delle immobilizzazioni;

rapporto di rendimento delle attività immateriali - riflette l'efficacia dell'uso delle attività immateriali. Mostra l'importo dei ricavi delle vendite in rubli per 1 rublo dell'importo medio delle attività immateriali, nonché il numero di fatturati per il periodo;

rapporto di rotazione totale delle attività: mostra quante unità monetarie dei prodotti venduti sono state portate da ciascuna unità monetaria delle attività;

rapporto di turnover delle attività correnti (attività correnti) - riflette l'efficienza dell'uso delle attività correnti. Mostra l'importo dei ricavi delle vendite in rubli per 1 rublo dell'importo medio delle attività correnti, nonché il numero di fatturati per il periodo;

rapporto di turnover del contante: mostra il periodo del turnover del contante;

rapporto di rotazione delle scorte: mostra quante volte durante il periodo di studio l'organizzazione ha utilizzato il saldo medio disponibile delle scorte;

rapporto di rotazione dei conti clienti: mostra il numero di pagamenti ricevuti dagli acquirenti per un periodo per un importo pari al costo medio dei crediti. La scadenza dei crediti - mostra quanti giorni in media vengono rimborsati i crediti dell'organizzazione;

rapporto di turnover dei conti da pagare: mostra quante volte la società ha rimborsato il valore medio dei suoi conti da pagare. La scadenza dei debiti - mostra il periodo medio di rimborso dei debiti dell'organizzazione per le passività correnti;

il ciclo operativo riflette il periodo di tempo che va dal momento in cui i materiali arrivano al magazzino fino al momento in cui l'acquirente riceve il pagamento dei prodotti;

Il ciclo finanziario mostra il periodo di tempo dal momento del pagamento dei materiali ai fornitori fino alla ricezione del denaro dagli acquirenti per i prodotti consegnati.

Il calcolo dei tassi di turnover è presentato nella tabella 3.6.

Tabella 3.6 - Analisi del fatturato

Indicatori	Condizionale designazione	Algoritmo di calcolo			Modifica
Continuazione della tabella 3.6
Numero di giorni nell'anno di riferimento
Costo medio del capitale proprio, migliaia di rubli		(SKng+SKkg)/2
Costo medio delle immobilizzazioni, migliaia di rubli		(OSNG+OSCG)/2
Costo medio delle attività immateriali, migliaia di rubli		(Nmang+Nmakg)/2
Conti da pagare medi debito, migliaia di rubli		(KZng+KZkg)/2
costo medio patrimonio, migliaia di rubli		(Ang+Akg)/2
Costo medio della corrente patrimonio, migliaia di rubli		(Aobng+Aobkg)/2
Compreso:
Contanti, mille rubli		(DSng+DSkg)/2
Riserve, migliaia di rubli		(Zng+Zkg)/2
Contabilità clienti, migliaia di rubli		(DZng+DZkg)/2
Coefficienti stimati:
Rapporto di rendimento del capitale proprio
rendimento sulle attività
Rapporto di rendimento delle attività immateriali
Coefficiente rotazione del patrimonio
Coefficiente fatturato delle attività correnti
Coefficiente rotazione delle scorte
Coefficiente fatturato dei conti da pagare
Tempi di consegna, giorni:
attività correnti
Soldi
Crediti
è possibile pagare per questi account		D/kobred
Durata ciclo operativo		est. zap + est. Deb
Durata ciclo finanziario		D.pr.c. + Aggiungi.deb-Aggiungi. Credo

Sulla base dei dati si possono trarre le seguenti conclusioni: il rapporto di rotazione totale delle attività nel 2016 rispetto al 2015 è diminuito di 1,18, il che mostra una diminuzione dell’efficienza nell’utilizzo di tutte le risorse disponibili, indipendentemente dalle fonti di finanziamento (per ogni rublo di patrimonio, ci sono 5,04 rubli di prodotti venduti). Il rapporto di turnover del capitale circolante nel 2016 è diminuito di 4,75, il che indica una diminuzione dell'efficienza nell'uso delle attività correnti nell'organizzazione (per ogni rublo di attività correnti ci sono 7,04 rubli di prodotti venduti). Il rapporto di rendimento delle attività immateriali è aumentato di 0,64, il che dimostra l'efficacia dell'uso delle attività immateriali (per ogni rublo delle attività correnti rappresentano 49,41 rubli di prodotti venduti). Il rendimento delle attività nel 2016 è aumentato di 9,63, il che testimonia un migliore utilizzo delle risorse fisse di produzione (per ogni rublo di attività correnti ci sono 27,60 rubli di prodotti venduti). Il rendimento del capitale proprio è aumentato di 128,47, ottenuto attraverso un aumento dei ricavi delle vendite, anche a causa della grande quota di profitti ricevuti attraverso l'utilizzo di fondi presi in prestito, a lungo termine, potrebbe influire negativamente sulla stabilità finanziaria. Il rapporto di rotazione delle scorte non viene calcolato a causa della loro assenza. Il rapporto di turnover in contanti è aumentato di 4 giorni, il che indica l'organizzazione razionale del lavoro dell'azienda. Il rapporto di rotazione dei crediti è diminuito del 6,07 e, di conseguenza, il periodo di rotazione è aumentato di 17 giorni, il che indica un rimborso più lento dei crediti. Il rapporto di rotazione dei debiti è diminuito di 37,71 e, di conseguenza, il periodo di rotazione è aumentato di 33 giorni, il che indica un rallentamento nel rimborso dei debiti.

La durata del ciclo operativo è aumentata di 17 giorni, il che è associato ad un aumento del periodo di rotazione dei crediti, ovvero i giorni necessari per la trasformazione delle materie prime e dei materiali in liquidità sono diventati 41 giorni.

La durata del ciclo finanziario è diminuita di 16 giorni, a causa dell'aumento della durata del periodo di turnover dei crediti e dei debiti, vale a dire il numero di giorni tra il rimborso dei debiti e dei crediti è di 1 giorno.

Analisi della redditività

Nel senso ampio del termine, il concetto di redditività significa redditività, redditività. Un'organizzazione è considerata redditizia se i risultati della vendita dei prodotti coprono i costi di produzione e, inoltre, costituiscono un importo di profitto sufficiente per il normale funzionamento dell'organizzazione.

L'essenza economica della redditività può essere rivelata solo attraverso le caratteristiche del sistema di indicatori. Il loro significato generale è determinare l'importo del profitto da un rublo di capitale investito.

I principali indicatori di redditività sono:

rendimento delle attività (redditività economica) - mostra l'importo dell'utile netto attribuibile a ciascuna unità monetaria investita nelle attività dell'azienda, riflette l'efficienza dell'utilizzo delle risorse dell'organizzazione.

2) rendimento del capitale proprio - mostra l'importo dell'utile netto per ciascuna unità di costo del capitale posseduto dai proprietari della società.

3) utile sulle vendite: mostra l'importo dell'utile netto dell'organizzazione da ciascun rublo di prodotti venduti.

4) redditività della produzione: mostra l'importo del profitto dell'organizzazione da ciascun rublo speso per la produzione e la vendita di prodotti.

5) rendimento del capitale investito - mostra il rapporto tra profitto e investimenti volti a ottenere questo profitto. Gli investimenti sono considerati come la somma del capitale proprio e dei fondi presi in prestito a lungo termine.

Il calcolo degli indicatori di redditività del capitale è presentato nella tabella 3.7.

Tabella 3.7 - Analisi del rendimento del capitale proprio

Indicatori	Condizionale designazione	Algoritmo di calcolo			Cambiamento assoluto
Entrate (nette) dalla vendita di beni, prodotti, lavori, servizi, migliaia di rubli.
Costo della vendita di beni, prodotti, lavori, servizi (comprese le spese commerciali e amministrative), migliaia di rubli.
Profitto dalle vendite, migliaia di rubli
Utile netto, migliaia di rubli
Valore patrimoniale, migliaia di rubli		(Ang+Akg)/2
Capitale proprio, migliaia di rubli		(Skng+SKkg)/2
Passività a lungo termine, migliaia di rubli		(Dong+Docg)/2
Indicatori di redditività:
Rendimento sulle attività
Rendimento del capitale proprio
Rendimento del capitale investito		PR/ (sk+a)
Redditività delle vendite
Redditività della produzione

L'utile sulle vendite nel 2016 è stato pari a 0,15, ovvero ogni rublo delle entrate ricevute conteneva 15 centesimi di utile netto, questo indicatore è aumentato di 0,01, il che indica un leggero aumento della domanda per i servizi forniti. La redditività della produzione nel 2016 è stata pari a 0,18, vale a dire ogni rublo speso per la fornitura di servizi ha iniziato a portare un utile netto di 18 centesimi. Il rendimento delle attività nel 2016 è diminuito dello 0,1 e ammontava a 0,74, ovvero ogni rublo di attività ha iniziato a generare un profitto di 74 centesimi. Il rendimento del capitale proprio è aumentato del 23,47 e ammonta a 74, che è associato ad un aumento degli utili e ad un aumento del capitale preso in prestito. Il rendimento del capitale investito è aumentato dello 0,7 ed è ammontato a 1,87, ovvero ogni rublo di investimento ha iniziato a generare un profitto di 1,87 rubli.

Analisi della stabilità finanziaria

La stabilità finanziaria è la capacità di un'organizzazione di mantenere la propria esistenza e il regolare funzionamento, grazie alla disponibilità di determinati fondi liberi e all'equilibrio dei flussi finanziari. La stabilità finanziaria significa che l’organizzazione sarà solvibile nel lungo periodo.

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I principali metodi per valutare l'attrattiva degli investimenti di un comune utilizzati in Russia e all'estero. Analisi situazionale del distretto municipale di Tarnogsky, valutazione della sua attrattiva per gli investimenti, modi e mezzi per il suo miglioramento.

tesi, aggiunta il 09/11/2016


Il concetto, il monitoraggio e gli approcci metodologici all'analisi dell'attrattiva degli investimenti dell'impresa. Caratteristiche, analisi finanziaria e analisi dell'attrattiva degli investimenti di OAO "Lukoil". Modi per aumentare l'attrattiva degli investimenti dell'impresa.

tesina, aggiunta il 28/05/2010


Valutazione dell'attrattività degli investimenti delle aziende. Analisi del sistema di indicatori dell'attrattiva degli investimenti dell'organismo emittente e della loro importanza per prendere decisioni in materia di investimenti. Tipi di obiettivi degli investitori quando investono in attività finanziarie.

test, aggiunto il 21/06/2012


Caratteristiche organizzative ed economiche di una moderna impresa russa. Analisi della situazione finanziaria dell'organizzazione. Gestione del rischio aziendale nel sistema di aumento dell'attrattiva degli investimenti. Valutazione dell'attività economica dell'impresa.

tesi, aggiunta il 25/05/2015


Essenza economica e potenziale finanziario dell'impresa, metodologia per la sua valutazione. Il rapporto tra l'attrattiva finanziaria e di investimento dell'organizzazione. Analisi dello stato di proprietà dell'OJSC "Neftekamskneftekhim" e indicazioni per migliorare le sue attività.

tesi, aggiunta il 24/11/2010


Approcci metodologici all'analisi dell'attrattività degli investimenti e dei fattori che la determinano. Algoritmo per il monitoraggio dell'attrattività degli investimenti di un'impresa. Analisi della liquidità e della solvibilità sull'esempio dell'impresa OAO "Lukoil".

tesina, aggiunta il 14/04/2015


L'essenza e i criteri di attrattiva degli investimenti. Il ruolo degli investimenti nello sviluppo socio-economico del comune. Problemi e prospettive per lo sviluppo dell'attrattiva degli investimenti del comune sull'esempio della città di Krasnodar.