Филатова Екатерина Сергеевна

Кандидат технических наук, доцент кафедры САУ

Опыт работы - с 2005 года. Заместитель заведующего кафедрой по учебной работе, начальник управления образовательных программ СПбГЭТУ "ЛЭТИ". Области интересов: применение методов машинного обучения для анализа и синтеза технических систем и программных комплексов различного назначения, промышленная автоматизация.

esfilatova@etu.ru

Владение языками:

русский.

Читаемые дисциплины и роли:

• Случайные процессы в системах автоматического управления (III, IV курс) - лекции, лабораторные работы, практика;
• Математические пакеты в инженерно-технических расчётах (III курс) - лекции, практика;
• Разработка автоматизированных систем управления на базе ПЛК (V курс) - лекции;
• Машинное обучение (V курс) - лекции.

Избранные печатные труды:

Статьи и материалы конференций:

1. Stereo camera-based computer vision system of a robot.
   Petrova K.A., Filatova E.S., Proc. SPIE 11433, Twelfth International Conference on Machine Vision (ICMV 2019), 114332T (31 January 2020); doi: 10.1117/12.2557211;
2. Фрактальный анализ временного ряда электропотребления.
   Е. С. Филатова // Современная наука: проблемы, идеи, инновации : Материалы Международной научно-практической конференции, Чистополь, 21 декабря 2019 года / Под общей редакцией Е.А.Назарова. – Чистополь: ООО Полиграфическая компания "Астор и Я", 2019. – С. 87-92.
3. UAV fuzzy logic stabilization system.
   E.S. Filatova, A.V. Devyatkin and A.I. Fridrix, 2017 XX IEEE International Conference on Soft Computing and Measurements (SCM), 2017, pp. 132-134, doi: 10.1109/SCM.2017.7970517;
4. Time series dynamics representation model of power consumption in electric load forecasting system.
   E. S. Filatova, D. M. Filatov, A. D. Stotckaia, G. Dubrovskiy // Proceedings of the 2015 IEEE North West Russia Section Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering Conference, ElConRusNW 2015, St. Petersburg, 02–04 февраля 2015 года. – St. Petersburg, 2015. – P. 175-179. – DOI 10.1109/EIConRusNW.2015.7102256.
5. Применение параллельных вычислений в задачах многокритериальной оптимизации и их реализация в среде MatLab.
   Е.С. Филатова, Д.М. Филатов // Наука и современность. – 2015. – № 39. – С. 93-101.
6. Genetic algorithm to the formation of the optimal structure of fuzzy neural network.
   E.S. Filatova, D.M. Filatov and A.D. Stotсkaia, 2015 XVIII International Conference on Soft Computing and Measurements (SCM), 2015, pp. 147-149, doi: 10.1109/SCM.2015.7190438;
7. Анализ временного ряда электропотребления методом нормированного размаха.
   Е. С. Филатова, Д. М. Филатов, А. Д. Стоцкая // Современные проблемы науки и образования. – 2014. – № 5. – С. 236.
8. Adaptive control for electro-hydraulic drive with neuro-fuzzy algorithms.
   D. M. Filatov, T. A. Minav, E. S. Anushina [et al.] // Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям. – 2011. – Vol. 1. – P. 289-292.;
9. Автоматизированная установка для изготовления профилированных кристаллов термоэлектрических материалов.
   М. Ю. Шестопалов, В. В. Путов, Е. С. Анушина [и др.] // Известия СПбГЭТУ ЛЭТИ. – 2011. – № 10. – С. 78-83.;
10. Time series prediction based on intellectual computing technologies.
    E.S. Anushina, «Intellectual systems», vol. 1, pp. 84-90, 2009;
11. Вейвлет-теория в задачах прогнозирования.
    Анушина Е.С., Поляхов Н.Д., Приходько И.А., Хартян Е.В. // Изв. СПб ГЭТУ «ЛЭТИ». — 2008. — Вып. 4. — С 50–54;
12. Использование современных подходов и методов для прогнозирования электропотребления.
    Ю. А. Борцов, Н. Д. Поляхов, И. А. Приходько, Е. С. Анушина // Электротехника. 2006. - № 8. - С. 30 - 35.

Учебно-методические пособия:

• А. Д. Стоцкая, Е. С. Филатова, Г. В. Бельский Программирование в LabVIEW в примерах и задачах: учеб.-метод. пособие. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2017. 90 с.
• Методические указания к выполнению курсового проекта по дисциплине «Проектирование автоматизированных производственных комплексов и систем» / Сост.: Е. С. Филатова, Д. М. Филатов СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2017. 18 с.
• Основы разработки систем диспетчерского контроля и управления: методические указания к лабораторным работам по дисциплине «Диспетчерский контроль и управление в технических системах» / cост.: Е. С. Филатова. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2017. 15 с.
• Основы работы в ПК Infinity SCADA: методические указания к лабораторным работам по дисциплине «Tехнологические процессы автоматизированных производств» / cост.: Е. С. Филатова. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2017. 41с.
• Основы разработки баз данных: методические указания к практическим занятиям по дисциплине «Базы данных» / cост.: Е. С. Филатова. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2017. 52 с.
• Основы диспетчеризации технологических процессов: методические указания к практическим занятиям по дисциплине «Диспетчерский контроль и управление в технических системах» / cост.:
  Е. С. Филатова. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2017. 33 с
• Основы работы в математическом пакете MATLAB: методические указания к практическим занятиям по дисциплине «Математические пакеты в инженерно - технических расчетах» / cост.:
  Е. С. Филатова. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2017. 56 с.
• Основы разработки АСУТП: методические указания к практическим занятиям по дисциплине «Проектирование автоматизированных производственных комплексов и систем» / cост.:
  Е.С. Филатова. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2017. 35 с.
• Основы построения SCADA-систем: методические указания к практическим занятиям по дисциплине «Tехнологические процессы автоматизированных производств» / cост.: Е.С. Филатова. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2017. 32 с.

Примеры проектов:

В данной работе поставлена цель разработать автоматизированную систему управления для линии сортировки изделий по цвету. В качестве модели такого технологического процесса был взят макет сортировочной линии, установленный в учебно-научной лаборатории "Промышленные системы управления и автоматизации" кафедры Систем автоматического управления. Детали поступают на вход конвейера, затем проходят через датчик цвета и по команде контроллера сталкиваются в один из трех накопителей в зависимости от цвета поверхности. В результаты выполнения данной работы должно быть разработано управляющее программное обеспечение для выбранного объекта управления. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи: изучение принципа построения автоматизированных систем управления; осуществление выбора ПЛК, периферийных модулей и конфигурации оборудование; разработка алгоритма управляющей программы; реализация разработанного алгоритма на одном из языков программирования и загрузка его в ПЛК; разработка визуализации технологического процесса сортировки.

Объектом исследования является система поддержки механизма создания цементной продукции в зависимости от качества и количества подаваемого на вход сырья, а также разработка экспертной системы прогнозирования качества готовой продукции на основе нейронной сети. Система включает оценку количественных показателей критических элементов производства. Система поддержки и оценки технологических процессов основана на данных, содержащих состояния модулей, обрабатывающих сырье за фиксированный период работы, и нейронной сети, которая предоставляет результаты оценки качества продукции на основе веб-сервиса для удобного взаимодействия между покупателями и техники. Целью работы была разработка прототипа веб-сервиса для реализации функционала экспертной системы помола цементной мельницы замкнутого цикла на базе нейронной сети.

В число задач данной квалифицированной работы было включено проектирование модели системы автоматизированного производства изделий на конвейере, которое управляется с использованием ПЛК отечественного производства Fastwel. Эта модель разработана и имитирована в виртуальной программируемой среде Simulink с использованием пакета Simscape. В полученной имитационной системе можно выявить факторы стабильной, безопасной и выгодной системы, которую можно впослдсвии внедрить в масштабное производство. Вторым шагом было создание алгоритма продолжельной непрерывной работы производства изделий. Сначала код составлен с помощью инструмента Stateflow программы Simulink для корретной работы спроетированной системы в симуляции Simscape, затем код переписан для среды CodeSys, который поддерживает ПЛК фирмы Fastwel. Для проверки работы кода без использования настоящего ПЛК и реального макета конвейера используются эмулятор ПЛК SP PLCWinNT и OPC коммуникатор, который наладит контакт между CodeSys и Simulink. Также в задачи работы входило обоснование использования приложения Simscape. Simscape – это один из наиболее универсальных инструментов моделирования. В нем есть доступ к библеотекам с различными физически моделируемыми компонентами (механическими, электрическими, тепловыми и т.д.), из которых возможно составить сложную физическую систему, используя тот же графический редактор, что и Simulink. В результате после ее компилирования эта физическая модель будет эквивалента математической модели в Simulink. Полученную модель в Simscape можно визуализировать благодаря другому инструменту Simulink – Multibody.

Объектом разработки является алгоритм построения систем предсказания отказов оборудования. Целью работы являлось создание алгоритма, который позволил бы решить какую-либо из обозначенных проблем применения таких систем в промышленности. В процессе работы производился обзор существующих подходов к проведению технического обслуживания (ТО) оборудования, методов прогнозирования его состояния и способов построения систем предсказания отказов на основе машинного обучения. Рассматривалась возможность применения альтернативного метода, заключающегося в унификации таких систем для различных классов оборудования. Конечным этапом разработки являлось создание системы для конкретного класса оборудования и анализ ее работы. В результате работы был сформулирован алгоритм построения систем прогнозирования отказов оборудования, который может применяться в пределах конкретного класса технических систем, а также в условиях нехватки данных о работе оборудования. Применение данного алгоритма может позволить развертывать подобные системы с минимальными трудозатратами, и использовать их повторно на аналогичном оборудовании, что должно обеспечить широкое распространение подобных систем в промышленности.