Стоцкая Анастасия Дмитриевна

Стоцкая Анастасия Дмитриевна

Кандидат технических наук, доцент кафедры САУ

Опыт работы - с 2010 года. Декан факультета электротехники и автоматики. Области научно-технических интересов: нелинейная динамика электромеханических систем, современные методы анализа - теория бифуркаций, современные методы синтеза систем управления - робастный синтез, промышленная автоматизация и дигитализация.


Владение языками:

русский, английский.

Читаемые дисциплины и роли:

  • Проектирование систем управления в пакете математического моделирования LabVIEW (III курс) - лекции;
  • Computer-based Technologies of Control in Technical Systems (V курс) - лекции;
  • Современные методы теории управления (V курс) - лекции, практика;
  • Modern methods of control theory (VI курс) - лекции.

Избранные печатные труды:

Статьи и материалы конференций:

  1. Adaptive Algorithms for a Servo System Using a Linear Electric Motor.
    Kuznetsov, V.E., Skakun, A.D., Chung, P.T., Khanh, N.D. Russian Electrical Engineering, 2021, 92(3), pp. 169–174;
  2. Asynchronized electromechanical converter in the electrical supply system of powerful energy consumers.
    Vorontsov, A.G., Pronin, M.V., Stotckaia, A.D., Glushakov, V.V., Sokur, P.V. 2020 22nd European Conference on Power Electronics and Applications, EPE 2020 ECCE Europe, 2020, 9215841;
  3. Система управления автономным трехколесным роботом с дифференциальным приводом.
    С. М. Богданова, T. O. Кузьмина, А. Д. Стоцкая // Всероссийская научная конференция по проблемам управления в технических системах. – 2019. – Т. 1. – С. 342-345;
  4. Self-Tuning parameter fuzzy PID controller for autonomous differential drive mobile robot.
    Heikkinen, J., Minav, T., Stotckaia, A.D. Proceedings of 2017 20th IEEE International Conference on Soft Computing and Measurements, SCM 2017, 2017, стр. 382–385, 7970592;
  5. The Functionally Similar to Adaptive Nonlinear Algorithm for Control of Dynamic Plant with Limited Uncertainty.
    Polyakhov, N.D., Stotckaia, A.D. MATEC Web of Conferences, 2016, 75, 09003;
  6. Mathematical Model of Complete Electromagnetic Rotor Suspension. 
    Polyakhov, N.D., Stotckaia, A.D., Kuzmina, T.O. Procedia Engineering, 2016, 150, зз. 571–578;
  7. Автоматизированный электромеханический буксируемый комплекс для измерения коэффициента сцепления взлетно-посадочных полос.
    В. В. Путов, А. В. Путов, А. Д. Стоцкая [и др.] // Труды IX международной (XX Всероссийской) конференции по автоматизированному электроприводу АЭП-2016, Пермь, 03–07 октября 2016 года. – Пермь: Пермский национальный исследовательский политехнический университет, 2016. – С. 475-479;
  8. Genetic algorithm to the formation of the optimal structure of fuzzy neural network.
    Filatova, E.S., Filatov, D.M., Stotskaia, A.D. Proceedings of International Conference on Soft Computing and Measurements, SCM 2015, 2015, pp. 147–149, 7190438;
  9. Исследование двухобмоточного синхронного генератора в составе физической модели единой электроэнергетической системы судна.
    Ф. С. Ефименко, А. Д. Стоцкая // Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям. – 2015. – Т. 1. – С. 248-251;
  10. Time series dynamics representation model of power consumption in electric load forecasting system.
    Filatova, E.S., Filatov, D.M., Stotckaia, A.D., Dubrovskiy, G. Proceedings of the 2015 IEEE North West Russia Section Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering Conference, ElConRusNW 2015, 2015, pp. 175–179, 7102256;
  11. Методика построения системы прогнозирования электропотребления на базе нейронечеткого подхода и вейвлет-теории.
    Е. С. Филатова, Д. М. Филатов, А. Д. Стоцкая // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2014. – № 11-1. – С. 26-29;
  12. Разработка и исследование системы управления магнитным подвесом вращающегося ротора.
    С. В. Гаврилов, Д. Д. Мордовченко, А. Д. Стоцкая // Известия СПбГЭТУ ЛЭТИ. – 2011. – № 1. – С. 62-69.

Учебно-методические пособия:

  • А. Д. Скакун, Г.В. Бельский Основы робастного управления: электрон. уч. пособие. СПб., 2020. 46 с.
  • А. Д. Стоцкая, Г.В. Бельский Программирование в LabVIEW в примерах и задачах: учеб.-метод. пособие. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2020. 90 с.
  • А. Д. Стоцкая, Г. В. Бельский Проектирование систем управления в пакете LABVIEW: учеб. пособие - СПб. : СПбГЭТУ "ЛЭТИ", 2018. - 61 с. - ISBN 978-5-7629-2392-7.
  • А. В. Никоза, А. Д. Стоцкая, Д. М. Филатов Основы разработки событийно-управляемых систем: учеб.-метод. пособие - СПб. : Изд-во СПбГЭТУ "ЛЭТИ", 2016. - 27 с. - ISBN 978-5-7629-1828-2.
  • А. А. Бурмистров, А. Д. Стоцкая Создание прототипов элементов и устройств систем с использованием технологии виртуальных приборов и NI ELVIS II : учеб.-метод. пособие - СПб. : Изд-во СПбГЭТУ "ЛЭТИ", 2016. – 29 - ISBN 978-5-7629-1923-4.
  • Д. М. Филатов, А. Д. Стоцкая Управление мобильными роботами: метод. указ. к лаб. работам по дисциплине "Основы мехатроники и робототехники" - СПб. : Изд-во СПбГЭТУ "ЛЭТИ", 2015. - 26 с.
  • Н. Д. Поляхов, И.А. Приходько, А.А. Карачев, А.Д. Стоцкая Исследование нечетких и нейросетевых систем: электрон. метод. указания - СПб. : Изд-во СПбГЭТУ "ЛЭТИ", 2013.

Примеры проектов:

Автоматизация процесса выращивания растений

Целью работы является проектирование автоматической системы для выращивания растений. Процесс проектирования системы включает в себя разработку программного обеспечения в среде потокового графического программирования LabVIEW, выбор датчиков для контроля состояния окружающей растение среды, а также выбор устройств, регулирующих освещенность и влажность почвы. Разработана программа в среде программирования LabVIEW, в которой реализовано получение данных с датчиков и управление исполнительными устройствами через многофункциональное устройство ввода-вывода NI USB-6211.

Также была создана виртуальная пользовательская панель, через которую задаются желаемые параметры системы и осуществляется наблюдение за текущими показаниями системы.

Исследование сдвоенного маятника в LabVIEW

В работе была описана и исследована система сдвоенного маятника с упругими связями. Математическое описание получено в форме пространства состояний, матричной форме и в виде основных уравнений движения масс. Полученные выражения позволяют реализовать программу для моделирования динамики упругой системы для случая малых отклонений (вибраций) относительно устойчивого состояния равновесия. Результаты работы делает возможным исследование подобных систем с использованием пакета прикладных программ LabVIEW.

В среде проектирования NI LabVIEW разработан и реализован виртуальный прибор Coupled pendulum analyzer.VI, позволяющий моделировать динамику упругой системы сдвоенного маятника для случая малых отклонений (вибраций) относительно устойчивого состояния равновесия. На основании полученных результатов моделирования можно сделать следующие выводы:

  • При увеличении жесткости пружины происходит синхронизация движений масс. Данный параметр является критическим для системы, так как его изменение влияет на тип переходных процессов;
  • С ростом угла отклонения первой массы от начального состояния, тип движения не изменяется, происходит увеличение времени затухания. Изменение данного параметра слабо влияет на динамику системы (для рассматриваемого случая малых отклонений, т.е. вибраций);
  • При увеличении массы грузов происходит рассинхронизация движений масс. Синхронное или близкое к синхронному движение было зафиксировано для масс грузом до 0,5 кг;
  • Изменение параметра длины плеча маятника слабо влияет на динамику второй массы, но в значительной степени влияет на динамику первой массы;
  • Выбор минимального шага моделирования (step ≤ 0.05) зависимости x1(t), y1(t) от жёсткости пружины k является более предпочтительными для целей исследования.

Система технического зрения для управления
высокоскоростным роботом-манипулятором

В процессе работы над проектом была разработана роботизированная ячейка на базе робота Кавасаки и системы компьютерного зрения. Работу по созданию ячейки можно разделить на три ключевых этапа: проектирование аппаратной части, разработка систем компьютерного зрения и управления.

Первым этапом работы стал этап подбора оборудования и проектирования внешнего вида роботизированной ячейки. Выбор оборудования, в свою очередь, основывался как на анализе характеристик оборудования, так и на основе выбора основных принципов работы системы компьютерного зрения. Проектирование внешнего вида осуществлялось с учетом устойчивости конструкции и ее функциональности.

На втором этапе работы была разработана система компьютерного зрения, определяющая траекторию и скорость движения шайбы. Для повышения точности определения были реализованы различные вспомогательные этапы обработки входного изображения, такие как калибровка камеры. Камера была откалибрована методом шахматной доски. С помощью этого метода была определена матрица параметров камеры, которая в дальнейшем использовалась при обработке входного видеопотока.

Основными элементами системы компьютерного зрения были определение координат объекта на кадре и формирование математического описания траектории движения шайбы. Для определения координат шайбы, использовался метод нахождения окружностей на основе преобразования Хафа. Для определения траектории шайбы координаты шайбы, определенные на каждом кадре, записывались в специальный пул, который использовался как набор данных для линейной экстраполяции методом наименьших квадратов. Этот пул также используется для определения скорости шайбы.

Последним этапом работ стало создание системы управления, включающей в себя модуль принятия решений, установления связи между контроллером робота и управляющим ПК, систему сбора отладочной информации и графический интерфейс пользователя. Модуль принятия решений был разработан таким образом, чтобы на основе собранной отладочной информации его можно было модифицировать, улучшая роботизированную ячейку в целом. Связь между контроллером робота и ПК реализована по протоколу UDP, что позволило сократить программный код при сохранении высокой скорости передачи данных. Система сбора отладочной информации сделала возможным выявление и устранение многих недостатков в модуле принятия решений еще на этапе создания первой версии роботизированной ячейки. В этой системе использовались встроенные возможности используемых программных фреймворков. Разработанный интерфейс обеспечил возможность упрощенного управления роботизированной ячейкой оператором.

Разработка стратегии координации нескольких автомобилей
для различных сценариев трафика

Работа выполнялась в СПбГЭТУ «ЛЭТИ» и в Техническом Университете г.Ильменау (Германия) Современные транспортные средства развиваются очень быстро, и в ближайшем будущем большинство транспортных средств будет автоматизировано, что сделает жизнь людей безопаснее и проще, а также сэкономит много ресурсов, поскольку будут оптимизированы автономные системы вождения.

Цель данной работы – разработка стратегии координации нескольких транспортных средств для различных сценариев движения.

В результате работы были получены следующие результаты:

  1. Проведен обзор существующих разработок крупных автопроизводителей в области автономных автомобилей;
  2. Рассмотрено математическое описание велосипедной модели транспортного средства;
  3. Проведено сравнение детализированной и велосипедной математических моделей в MATLAB Simulink;
  4. Разработан канал связи между двумя моделями автомобилей по протоколу TCP и ADTF;
  5. Выбрана модель прогнозирующего регулятора (предиктора) для следования по заданной траектории;
  6. Разработан алгоритм системы принятия решений и формирования траектории маневра обгона.