Инженерные технологии и системы, 2020, том 30, № 3

Научный журнал
Основан в январе 1990 г.
Выходит один раз в квартал

ISSN 2658-4123 (Print), 2658-6525 (Online)  

Vol. 30, no. 3. 2020

ИНЖЕНЕРНЫЕ

ТЕХНОЛОГИИ И СИСТЕМЫ

ENGINEERING 

TECHNOLOGIES AND SYSTEMS

DOI: 10.15507/2658-4123

Зарегистрирован в Федеральной службе по надзору в сфере связи,  

информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзоре), 

свидетельство ПИ № ФС77-74640 от 24.12.2018 г.

Подписной индекс в каталогах агентств «Роспечать» и «МК-Периодика» – 70539

Founder and Publisher ‒ 

Federal State 

Budgetary Educational 

Institution  

of Higher Education 
“National Research  
Ogarev Mordovia 
State University”

The previous name until beginning of 2019: 

Mordovia University Bulletin

Founder, Publisher and Editorial House address: 

68/1 Bolshevistskaya St., Saransk 430005, 

Republic of Mordovia, Russia

Tel/Fax: +7 8342 481424 

Журнал включен в Перечень рецензируемых научных изданий, в которых должны быть 

опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученой степени кандидата 

наук, на соискание ученой степени доктора наук (Перечень ВАК)

Индексируется и архивируется в Web of Science Core Collection (ESCI),  

Российском индексе научного цитирования (РИНЦ),  

а также EBSCO 

Является членом Directory of Open Access Journals (DOAJ),  

Open Access Scholarly Publishers Association (OASPA),  

Комитета по этике научных публикаций,  

Ассоциации научных редакторов и издателей (АНРИ) и CrossRef

Адрес учредителя, издателя и редакции:

430005, Россия, Республика Мордовия, 
г. Саранск, ул. Большевистская, д. 68/1

Тел./факс: +7 (8342) 48-14-24

Учредитель и издатель –  

федеральное государственное  
бюджетное образовательное  

учреждение высшего  

образования «Национальный  

исследовательский Мордовский  
государственный университет  

им. Н. П. Огарёва»

Предыдущее название (до 2019 года):  
Вестник Мордовского университета  

E-mail: vestnik_mrsu@mail.ru; http://vestnik.mrsu.ru

Scientific journal

Founded in January 1990

Issued quarterly

DOI: 10.15507/2658-4123.030.202003  

Том 30, № 3. 2020

© ФГБОУ ВО «МГУ им. Н. П. Огарёва», 2020

16+

 Том 30, № 3. 2020
ИНЖЕНЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И СИСТЕМЫ

Научный журнал «Инженерные технологии и системы» 

публикует оригинальные научные исследования, способствующие развитию 

науки в области инженерных систем и технологий.

Журнал включен в Перечень рецензируемых научных изданий, в которых 

должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученой степени кандидата наук, на соискание ученой степени доктора наук по 
научным специальностям и соответствующим им отраслям науки:

01.04.01 Приборы и методы экспериментальной физики
01.04.05 Оптика
01.04.13 Электрофизика, электрофизические установки
05.20.01 Технологии и средства механизации сельского хозяйства
05.20.02 Электротехнологии и электрооборудование в сельском хозяйстве
05.20.03 Технологии и средства технического обслуживания в сельском хозяйстве
Редакция журнала осуществляет научное рецензирование (двустороннее 

слепое) всех поступающих в редакцию статей с целью экспертной оценки. Все 
рецензенты являются признанными специалистами по тематике рецензируемых 
материалов. Рецензии хранятся в издательстве и редакции в течение 5 лет. Редакция журнала направляет копии рецензий авторам представленных материалов 
и в Министерство науки и высшего образования Российской Федерации при поступлении соответствующего запроса.

Журнал индексируется и архивируется в базах данных:

Web of Science Core Collection (ESCI)

Российском индексе научного цитирования (РИНЦ)

EBSCO

Журнал является членом Open Access Scholarly Publishers Association (OASPA), 

Directory of Open Access Journals (DOAJ), Комитета по этике научных 

публикаций, Ассоциации научных редакторов и издателей (АНРИ), CrossRef 

и международного сообщества рецензентов Publons 

Материалы журнала доступны по лицензии Creative Commons «Attribution»  

(«Атрибуция») 4.0 Всемирная

Vol. 30, no. 3. 2020
ENGINEERING TECHNOLOGIES AND SYSTEMS

“Engineering Technologies and Systems” Journal 

accepts unpublished earlier original research results promoting the development 

of science in the field of engineering systems and technologies.

The journal is included in the List of the leading peer-reviewed scientific jour
nals and publications, where basic scientific results of dissertations for the degree 
of Doctor and Candidate of Sciences should be published for scientific specialties 
and branches of science:

Instruments and Methods of Experimental Physics
Optics
Electrophysics, Electrophysical Installations
Technologies and Means of Agricultural Mechanization
Electrotechnologies and Electrical Equipment in Agriculture
Technologies and Maintenance Means in Agriculture
In order to permit complex expert evaluation, all manuscripts undergo dou
ble-blind peer review. All reviewers are acknowledged experts on the subject of 
peer-reviewed materials. The reviews are stored at the Journal’s editorial office 
for a period of five years. Reviews (or a substantiated rejection) are forwarded 
by the Editorial Board to the author(s) of the submitted article. Reviews are also 
forwarded on request to the Ministry of Science and Higher Education of the 
Russian Federation. 

The journal is indexed and archived by databases:

Web of Science Core Collection (ESCI)

Russian Index of Scientific Citations

EBSCO

The journal is a member of Open Access Scholarly Publishers Association (OASPA), 

Directory of Open Access Journals (DOAJ), Committee on Publication Ethics, 

Association of Scientific Editors and Publishers (ASEP), CrossRef  

and the international community of reviewers Publons

All the materials of the “Engineering Technologies and Systems” journal are available 

under Creative Commons “Attribution” 4.0 license

 Том 30, № 3. 2020
ИНЖЕНЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И СИСТЕМЫ

РЕДАКЦИОННАЯ КОЛЛЕГИЯ

Вдовин Сергей Михайлович – главный редактор, ректор ФГБОУ ВО «МГУ им. Н. П. Огарёва», 
кандидат экономических наук, доцент, ORCID: 0000-0001-7363-1389, rector@mrsu.ru (Саранск, Россия)
Сенин Пётр Васильевич – заместитель главного редактора, проректор по научной работе  

ФГБОУ ВО «МГУ им. Н. П. Огарёва», доктор технических наук, профессор,  
ORCID: 0000-0003-3400-7780, vice-rector-innov@adm.mrsu.ru (Саранск, Россия)

Гордина Светлана Викторовна – ответственный секретарь, член Европейской ассоциации 

научных редакторов (EASE), кандидат педагогических наук, ORCID: 0000-0003-2265-418X,  

vestnik_mrsu@mail.ru (Саранск, Россия)

Аллахвердиев Сурхай Рагим оглы – академик Российской Академии Естествознания, профессор 

кафедры лесной индустрии Бартынского государственного университета, профессор кафедры 
экологии и природопользования ФГБОУ ВО «Московский педагогический государственный 

университет», доктор биологических наук, профессор (Бартын, Турция)

Булгаков Алексей Григорьевич – профессор Института строительного дела Дрезденского  

технического университета, доктор технических наук, профессор (Дрезден, Германия) 

Димитров Валерий Петрович – заведующий кафедрой управления качеством ФГБОУ ВО 
«Донской государственный технический университет», доктор технических наук, профессор, 

ORCID: 0000-0003-1439-1674 (Ростов-на-Дону, Россия)

Ерофеев Владимир Трофимович – академик Российской академии архитектуры  
и строительных наук, декан архитектурно-строительного факультета, ФГБОУ ВО  
«МГУ им. Н. П. Огарёва», доктор технических наук, профессор (Саранск, Россия)

Железникова Ольга Евгеньевна – директор Института электроники и светотехники  

ФГБОУ ВО «МГУ им. Н. П. Огарёва», кандидат технических наук, доцент (Саранск, Россия)

Игумнов Леонид Александрович – директор Научно-исследовательского института механики, 

заведующий кафедрой теоретической, компьютерной и экспериментальной механики  

ФГАОУ ВО «Нижегородский государственный университет им. Н. И. Лобачевского», доктор 

физико-математических наук, профессор (Нижний Новгород, Россия)

Истомина Наталья Леонидовна – начальник отдела физических наук Российской академии 

наук, заместитель академика-секретаря по научно-организационной работе ОФН РАН, 

профессор кафедры управления инновациями ФГБОУ ВО «Московский авиационный институт 

(национальный исследовательский университет)», главный редактор научно-технического 

журнала «Фотоника», доктор физико-математических наук (Москва, Россия).

Кечемайкин Владимир Николаевич – директор Рузаевского института машиностроения  

ФГБОУ ВО «МГУ им. Н. П. Огарёва», кандидат экономических наук (Саранск, Россия)
Котин Александр Владимирович – заведующий кафедрой механизации переработки 

сельскохозяйственной продукции ФГБОУ ВО «МГУ им. Н. П. Огарёва»,  

доктор технических наук, профессор, ORCID: 0000-0003-0078-1866 (Саранск, Россия)

Кусмарцев Федор Васильевич – декан физического факультета Университета Лафборо,  

кандидат физико-математических наук (Лафборо, Великобритания)

Кухарев Олег Николаевич – ректор ФГБОУ ВО «Пензенский государственный аграрный университет», 

доктор технических наук, профессор, ORCID: 0000-0002-3519-4066 (Пенза, Россия)

Микаева Светлана Анатольевна – профессор кафедры ПР-4 «Электротехника и электроника» ФГБОУ ВО 
«Московский технологический университет», доктор технических наук, профессор (Москва, Россия)

Нищев Константин Николаевич – директор Института физики и химии ФГБОУ ВО  

«МГУ им. Н. П. Огарёва», кандидат физико-математических наук, доцент,  

ORCID: 0000-0001-7905-3700 (Саранск, Россия)

Прытков Юрий Николаевич – директор Аграрного института ФГБОУ ВО «МГУ  
им. Н. П. Огарёва», доктор сельскохозяйственных наук, профессор (Саранск, Россия)

Рябочкина Полина Анатольевна – главный научный сотрудник лаборатории оптической 
спектроскопии лазерных материалов ФГБОУ ВО «МГУ им. Н. П. Огарёва», доктор физико
математических наук, доцент, ORCID: 0000-0001-8503-8486 (Саранск, Россия)

Салем Абдель-Бадех Мохамед ‒ руководитель Исследовательских лабораторий в области 

искусственного интеллекта и знаний, профессор факультета компьютерных и информационных 

наук университета «Ain Shams», доктор наук в области компьютерных технологий,  

заслуженный профессор (Каир, Египет)

Скрябин Владимир Александрович – профессор кафедры технологии машиностроения 

ФГБОУ ВО «Пензенский государственный университет», доктор технических наук,  

ORCID: 0000-0001-7156-9198 (Пенза, Россия)

Чучаев Иван Иванович – декан факультета математики и информационных технологий ФГБОУ ВО  

«МГУ им. Н. П. Огарёва», кандидат физико-математических наук, доцент (Саранск, Россия)

Шишелова Тамара Ильинична ‒ профессор кафедры физики, ФГБОУ ВО «Иркутский 
национальный исследовательский технический университет», доктор технических наук, 

профессор, Scopus ID: 6507978465 (Иркутск, Россия)

Ямашкин Анатолий Александрович – заведующий кафедрой землеустройства и ландшафтного 

планирования ФГБОУ ВО «МГУ им. Н. П. Огарёва», доктор географических наук, профессор,  

ORCID: 0000-0001-9995-8371 (Саранск, Россия)

Vol. 30, no. 3. 2020
ENGINEERING TECHNOLOGIES AND SYSTEMS

EDITORIAL BOARD

Sergey M. Vdovin – Editor in Chief, Rector of National Research Mordovia State University,  

Ph.D. (Economics), Associate Professor, ORCID: 0000-0001-7363-1389, rector@mrsu.ru (Saransk, Russia)
Petr V. Senin – Deputy Editor in Chief, Vice-Rector for Science and Research, National Research 

Mordovia State University, D.Sc. (Engineering), Professor, ORCID: 0000-0003-3400-7780,  

vice-rector-innov@adm.mrsu.ru (Saransk, Russia)

Svetlana V. Gordina – Executive Editor, Member of European Association of Science Editors (EASE), 

Ph.D. (Pedagogy), ORCID: 0000-0003-2265-418X, vestnik_mrsu@mail.ru (Saransk, Russia)

Surhay Allahverdi – Academician of the Russian Academy of Natural Sciences, Head of Forest 

Industry Chair, Bartin University, Professor of Ecology and Nature Management Chair,  

Moscow Pedagogical State University, D.Sc. (Biology), Professor (Bartin, Turkey)

Aleksey G. Bulgakov – Professor of Faculty of Architecture, Dresden University of Technology,  

D.Sc. (Engineering), Professor (Dresden, Germany) 

Ivan I. Chuchayev – Dean of Mathematics and Information Technology Faculty, National Research 

Mordovia State University, Ph.D. (Phys.-Math.), Associate Professor (Saransk, Russia)

Valeriy P. Dimitrov – Head of the Chair of Quality Management, Don State Technical University,  

D.Sc. (Engineering), Professor, ORCID: 0000-0003-1439-1674 (Rostov-on-Don, Russia)

Leonid A. Igumnov – Director of Research Institute of Mechanics, Head of Numerical Simulation  

of Theoretical, Computer and Experimental Mechanics Chair, Lobachevsky State University of Nizhniy 

Novgorod, D.Sc. (Phys.-Math.), Professor (Nizhniy Novgorod, Russia)

Natalia L. Istomina – Head of Physical Sciences Department, Russian Academy of Sciences, Deputy 
of Academic Secretary for Scientific and Organizational Work, Professor of Innovation Management 
Chair, Moscow Aviation Institute (National Research University), Editor-in-Chief, Photonics Russia, 

D.Sc. (Phys.-Math.) (Moscow, Russia).

Vladimir N. Kechemaykin – Director of Ruzaevka Institute of Mechanical Engineering, National 

Research Mordovia State University, Ph.D. (Economics) (Saransk, Russia)

Aleksandr V. Kotin – Head of Chair of Mechanization of Agricultural Production Processing, National Research 

Mordovia State University, D.Sc. (Engineering), Professor, ORCID: 0000-0003-0078-1866 (Saransk, Russia)

Fedor V. Kusmartsev – Dean of Institute of Physics, Loughborough University,  

Ph.D. (Phys.-Math.) (Loughborough, Great Britain)

Oleg N. Kukharev – Rector of Penza State Agrarian University, D.Sc. (Engineering), Professor,  

ORCID: 0000-0002-3519-4066 (Penza, Russia)

Svetlana A. Mikayeva – Professor of Electrotechnics and Еlectronics Chair, Moscow Engineering 

University, D.Sc. (Engineering), Professor (Moscow, Russia)

Konstantin N. Nishchev – Director of Institute of Physics and Chemistry, National Research Mordovia State 

University, Ph.D. (Phys.-Math.), Associate Professor, ORCID: 0000-0001-7905-3700 (Saransk, Russia)

Yuriy N. Prytkov – Director of Institute of Agriculture, National Research Mordovia State University, 

D.Sc. (Agriculture), Professor (Saransk, Russia)

Polina A. Ryabochkina – Principal Researcher of Laboratory of Optical Spectroscopy of Laser 

Materials, National Research Mordovia State University, D.Sc. (Phys.-Math.), Associate Professor, 

ORCID: 0000-0001-8503-8486 (Saransk, Russia)

Abdel-Badeeh M. Salem ‒ Head of Artificial Intelligence and Knowledge Engineering Research Labs, 

Professor of Faculty of Computer and Information Sciences, Ain Shams University,  

D.Sc. (Computer Science), Emeritus Professor (Cairo, Egypt)

Tamara I. Shishelova ‒ Professor of Physics Chair, Irkutsk National Research Technical University 

D.Sc. (Engineering), Scopus ID: 6507978465 (Irkutsk, Russia)

Vladimir A. Skryabin – Professor of Machine Engineering Technology Chair, Penza State University,  

D.Sc. (Engineering), ORCID: 0000-0001-7156-9198 (Penza, Russia)

Anatoliy A. Yamashkin – Head of Land Utilization and Landscape Design Chair, National Research 
Mordovia State University, D.Sc. (Geography), Professor, ORCID: 0000-0001-9995-8371 (Saransk, Russia)

Vladimir T. Yerofeev – Academician of the Russian Academy of Architecture and Construction 
Sciences, Dean of Architectural and Civil Engineering Faculty, National Research Mordovia State 

University, D.Sc. (Engineering), Professor (Saransk, Russia)

Olga Ye. Zheleznikova – Director of Institute of Electronics and Light Engineering, National Research 

Mordovia State University, Ph.D. (Engineering), Associate Professor (Saransk, Russia)

 Том 30, № 3. 2020
ИНЖЕНЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И СИСТЕМЫ

СОДЕРЖАНИЕ

ПРОЦЕССЫ И МАШИНЫ АГРОИНЖЕНЕРНЫХ СИСТЕМ

Суханова М. В., Суханов А. В., Войнаш С. А. Интеллектуальная система управления 

динамическими процессами смешивания в машинах для обработки семян с высокоэластичными 
рабочими органами...................................................................................................................................340

Саитов В. Е., Фарафонов В. Г., Саитов А. В. Теоретическое обоснование высоты 

расположения выхода загрузочного бункера в машине выделения вредных примесей 
мокрым способом..................................................................................................................................355

Алдошин Н. В., Мосяков М. А. Результаты камеральных работ уборки белого люпина 

очесывающей жаткой с гребенками для крупносемянных культур................................................377

Бышов Н. В., Успенский И. А., Юхин И. А., Чаткин М. Н., Лимаренко Н. В. 

Концептуальная модель энергетической эффективности получения экологически 
безопасного утилизационного свиного бесподстилочного навоза..................................................394

Савин В. Ю. Определение угла трения между колосом пшеницы и очесывающей 

гребенкой..............................................................................................................................................413

ТЕХНОЛОГИИ И СРЕДСТВА ТЕХНИЧЕСКОГО 

ОБСЛУЖИВАНИЯ В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ

Чумаков П. В., Мартынов А. В., Коломейченко А. В., Хасан И. Х., 

Коломейченко А. С. Оценка технического состояния круглых шестеренных гидронасосов 
навесных гидросистем тракторов..........................................................................................................426

Величко С. А., Мартынова Е. Г., Иванов В. И. Оценка предельного состояния 

тестоделительных машин вакуумно-поршневого типа по критерию расхода масла...................448

МАШИНОСТРОЕНИЕ

Чугунов М. В., Полунина И. Н., Пьянзин А. М. Проектирование электромобиля-трайка 

на базе параметрических CAD/CAE-моделей......................................................................................464

Стребков Д. С., Шогенов Ю. Х., Бобовников Н. Ю. Повышение эффективности 

солнечных электростанций....................................................................................................................480

Харманда Г., Антибас И. Р., Дьяченко А. Г. Оптимизация топологии на основе 

надежности с использованием двух альтернативных подходов оптимального фактора 
безопасности: применение к мостовым конструкциям....................................................................498

Информация для авторов и читателей (на рус. яз.).............................................................512
Информация для авторов и читателей (на англ. яз.).........................................................514

http://vestnik.mrsu.ru
DOI: 10.15507/2658-4123.030.202003

ISSN Print 2658-4123

ISSN Online 2658-6525 

Vol. 30, no. 3. 2020
ENGINEERING TECHNOLOGIES AND SYSTEMS

http://vestnik.mrsu.ru
DOI: 10.15507/2658-4123.030.202003

CONTENTS

PROCESSES AND MACHINES

OF AGROENGINEERING SYSTEMS

Sukhanova M. V., Sukhanov A. V., Voinash S. A. Intelligent Control Systems for Dynamic 

Mixing Processes in Seed Processing Machines with Highly Elastic Working Bodies................................340

Saitov V. E., Farafonov V. G., Saitov A. V. Theoretical Underpinnings of the Parameters 

of Device for Cleaning Grain from Ergot Sclerotia..............................................................................355

Aldoshin N. V., Mosyakov M. A. The Results of the Laboratory Studies of Harvesting 

the White Lupine by a Stripper Header with Fingers for Large Seed Crops........................................377

Byshov N. V., Uspenskiy I. A., Yukhin I. A., Chatkin M. N., Limarenko N. V. 

Conceptual Model of Energy Efficiency for Environmentally Safe Utilization of Liquid Pig Manure.....394

Savin V. Yu. Determination of the Friction Angle between the Wheat Ear and Stripper  

Fingers...................................................................................................................................................413

TECHNOLOGIES AND MAINTENANCE MEANS  

IN AGRICULTURE

Chumakov P. V., Martynov A. V., Kolomeychenko A. V., Hasan I. H.,  

Kolomeychenko A. S. Evaluation of Technical Condition of Round Gear Hydraulic Pumps 
of Tractor Mounted Hydraulic Systems....................................................................................................426

Velichko S. A., Martynova E. G., Ivanov V. I. The Assessment of the Limit State 

of the Vacuum Piston Type Dough Divider by Oil Consumption.........................................................448

MECHANICAL ENGINEERING

Chugunov M. V., Polunina I. N., Pjanzin A. M. E-Tricycle Vehicle Design Based 

on Parametric CAD/CAE Models.............................................................................................................464

Strebkov D. S., Shogenov Yu. Kh., Bobovnikov N. Yu. Improving the Efficiency 

of Solar Power Plants...............................................................................................................................480

Kharmanda G., Antypas I. R., Dyachenko A. G. Reliability-Based Topology 

Optimization Using Two Alternative Inverse Optimum Safety Factor Approaches: Application 
to Bridge Structures..................................................................................................................................498

Information for Authors and Readers of the Journal (in Russian)............................................512
Information for Authors and Readers of the Journal (in English)..............................................514

ISSN Print 2658-4123

ISSN Online 2658-6525

Том 30, № 3. 2020
ИНЖЕНЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И СИСТЕМЫ

Интеллектуальная система управления 
динамическими процессами смешивания 
в машинах для обработки семян 
с высокоэластичными рабочими органами

М. В. Суханова1*, А. В. Суханов2,3, С. А. Войнаш4

1Азово-Черноморский инженерный институт ФГБОУ 
ВО «Донской государственный аграрный университет» 
(г. Зерноград, Россия)
2Ростовский филиал АО «Научно-исследовательский 
и проектно-конструкторский институт информатизации, 
автоматизации и связи на железнодорожном транспорте» 
(г. Ростов-на-Дону, Россия)
3ФГБОУ ВО «Ростовский государственный университет 
путей сообщения» (г. Ростов-на-Дону, Россия)
4ФГБОУ ВО «Новосибирский государственный аграрный 
университет» (г. Новосибирск, Россия)

*m_suhanova@list.ru

Введение. Разработка интеллектуальных систем управления с помощью различных 
производственных и технологических процессов является актуальной проблемой. 
Обработка семян перед посевом – важный сельскохозяйственный процесс, без которого невозможно получение запланированного урожая высокого качества. 
Материалы и методы. Для создания интеллектуальной системы управления процессами смешивания в машинах для обработки семян перед посевом технологический процесс предпосевной обработки следует рассматривать как многоуровневую 
биотехническую систему. В процессе предпосевной обработки семян между объектами биотехнической системы существует взаимосвязь, которую можно представить в виде блок-схемы. Многоуровневая биотехническая система рассматривается 
как киберфизическая система – совокупность естественных и искусственных объектов, представляющих единое целое, способное к самосохранению и развитию. 
Результаты исследования. Компонентами интеллектуальной системы управления 
динамическими процессами смешивания будут: рабочая память, множество нечетких правил, описывающих выполнение операций перемешивания, и стратегия выбора правил в зависимости от состояния системы. При построении интеллектуаль
УДК 631.3.02:631.5                               
DOI: 10.15507/2658-4123.030.202003.340-354

http://vestnik.mrsu.ru
ISSN Print 2658-4123

ISSN Online 2658-6525 

ПРОЦЕССЫ И МАШИНЫ 

АГРОИНЖЕНЕРНЫХ СИСТЕМ /

PROCESSES AND MACHINES

OF AGROENGINEERING SYSTEMS

© Суханова М. В., Суханов А. В., Войнаш С. А., 2020 

 Контент доступен по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 License.
 This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.

Vol. 30, no. 3. 2020
ENGINEERING TECHNOLOGIES AND SYSTEMS

Processes and machines of agroengineering systems

ной системы управления процессами смешивания реализуется стратегия с возвращениями. Стратегия управления динамической системой смешивания реализуется 
по прямому выводу. 
Обсуждение и заключение. Интеллектуальная система управления биотехнической системой позволит контролировать процесс смешивания в режиме реального времени, корректировать кинематические параметры смесителя и своевременно 
предупреждать о вероятности повреждения высокоэластичного рабочего органа. 
Искусственная интеллектуальная система управления является цифровым двойником естественного интеллекта специалиста, призванным упростить взаимодействие 
типа «человек – машина». Предварительные экспертные оценки и лабораторные испытания показали, что использование интеллектуальной системы управления процессами обработки семян перед посевом позволит улучшить качество принимаемых 
решений, уменьшить время управления процессом смешивания более чем в 2 раза 
по сравнению с существующими методами управления, на 50 % снизить физическую нагрузку на оператора и до 20 % увеличить производительность процесса смешивания.

Ключевые слова: интеллектуальные системы управления, смешивание, предпосевная обработка семян, биотехническая система, высокоэластичные рабочие органы, 
динамический процесс

Финансирование: Исследование проведено при поддержке грантов ФГБУ «Российский фонд фундаментальных исследований» № 19-01-00250, № 20-07-00100.

Для цитирования: Суханова, М. В. Интеллектуальная система управления динамическими процессами смешивания в машинах для обработки семян с высокоэластичными рабочими органами / М. В. Суханова, А. В. Суханов, С. А. Войнаш. – DOI 
10.15507/2658-4123.030.202003.340-354 // Инженерные технологии и системы. – 
2020. – Т. 30, № 3. – С. 340–354. 

Intelligent Control Systems for Dynamic Mixing 
Processes in Seed Processing Machines with Highly 
Elastic Working Bodies

M. V. Sukhanovaa*, A. V. Sukhanovb,c, S. A. Voinashd

aAzov-Black Sea Engineering Institute of Don State Agrarian 
University (Zernograd, Russia)
bRostov-on-Don Branch of Research and Design Institute 
of Informatization, Automation and Communication in Railway 
Transport (Rostov-on-Don, Russia)
c Rostov-on-Don State Transport University (Rostov-on-Don, Russia)
dNovosibirsk State Agrarian University (Novosibirsk, Russia)

*m_suhanova@list.ru

Introduction. The development of intelligent control systems by means of various production and technological processes is an urgent problem. Pre-sowing seed treatment is an 
important agricultural process, without which it is impossible to get a planned harvest of 
high quality.
Materials and Methods. To create an intelligent system for control of seed mixing processes in seed processing machines before sowing, the technological process of pre-sowing 
treatment should be considered as a multi-level biotechnical system. There is a relationship between the objects of the biotechnological system in the process of pre-sowing seed 
treatment that can be represented in the form of a block diagram. A multi-level biotechnological system is considered as a cyber-physical system – a combination of various natural 
and artificial objects which is a single whole capable of self-preservation and development. 

Том 30, № 3. 2020
ИНЖЕНЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И СИСТЕМЫ

Процессы и машины агроинженерных систем  

Results. The components of an intelligent system for controlling dynamic mixing processes will be working memory, many fuzzy rules describing the execution of mixing 
operations, and a strategy for selecting rules depending on the state of the system. In developing the intelligent mixing process control system, a return strategy is implemented. 
The strategy of dynamic mixing system control is implemented by a direct conclusion. 
Discussion and Conclusion. The intelligent biotechnology control system will allow controlling the mixing process in real-time, correcting the kinematic parameters of the mixer 
and warning timely about the probability of damage for the elastic working element. Preliminary expert assessments and laboratory tests have shown that the use of an intelligent 
control system for seed treatment processes before sowing will improve the quality of the 
decisions made, reduce the control time of the mixing process by more than two times 
compared to existing control methods, reduce the physical load on the operator by 50% 
and increase the productivity of the mixing process by up to 20%. 

Keywords: intelligent control systems, mixing, pre-sowing seed treatment, biotechnological system, highly elastic working elements, dynamic process

Funding: The study was supported by the Russian Foundation for Basic Research, the 
research projects No. 19-01-00250 and No. 20-07-00100.

For citation: Sukhanova M.V., Sukhanov A.V., Voinash S.A. Intelligent Control Systems 
for Dynamic Mixing Processes in Seed Processing Machines with Highly Elastic Working 
Bodies. Inzhenerernyye tekhnologii i sistemy = Engineering Technologies and Systems. 
2020; 30(3):340-354. DOI: https://doi.org/10.15507/2658-4123.030.202003.340-354

Введение
Разработка интеллектуальных сис
тем управления с помощью различных 
производственных и технологических 
процессов является весьма актуальной 
проблемой. Обработка семян перед посевом – важный сельскохозяйственный 
технологический процесс, без которого 
невозможно обойтись при подготовке 
семян к посеву для получения запланированного урожая высокого качества. 
Основной вид обработки семян перед 
посевом – химическая обработка (протравливание).

Используемые системы управления 

технологическими процессами в сельском хозяйстве не обладают способностью мгновенно реагировать на неопределенности, которые воздействуют 
на систему «человек – технологическая 
машина». Создание адаптированной системы управления динамическими процессами в сельскохозяйственных машинах приводит к излишнему усложнению 
алгоритмов и их реализации. В области 
знаний, посвященных интеллектуальным системам управления, имеется 
фундаментальная теоретическая база, 
основанная на исследованиях зару
бежных и российских ученых: Л. Заде, 
Е. Мамдани, Д. А. Поспелова, В. М. Лохина, Д. М. Ерёмина, В. Н. Вагина, 
С. М. Ковалева, В. М. Лохина, Г. С. Осипова, И. М. Макарова, Р. Г. Фараджева 
и многих других. Применяя современные технологии и методы обработки 
знаний, необходимо использовать преимущества интеллектуальных систем 
управления динамическими процессами. Основными преимуществами 
интеллектуальных систем управления 
являются относительная простота построения и возможность реализации 
программного продукта при обработке 
ограниченного количества информации и знаний в применяемой сфере. 
Классическая теория управления не 
может адекватно и быстро реагировать 
на неопределенности, возникающие 
в процессе эксплуатации современной сельскохозяйственной техники. 
В работе рассматривается возможность создания интеллектуальной киберфизической системы управления 
на исполнительном уровне функционирования биотехнической системы 
в качестве интеллектуального привода 
рабочих органов и интеллектуальной 

Vol. 30, no. 3. 2020
ENGINEERING TECHNOLOGIES AND SYSTEMS

Processes and machines of agroengineering systems

системы управления работоспособностью высокоэластичного рабочего 
органа машины для смешивания и обработки семян перед посевом. Цель создания такой системы – контролировать 
процесс смешивания в режиме реального времени, корректировать кинематические параметры рабочих органов 
привода смесителя и своевременно предупреждать о вероятности повреждения 
высокоэластичного рабочего органа. 

Интеллектуальная система управ
ления 
динамическими 
процессами 

смешивания должна отвечать следующим требованиям: 

– способность автоматически реа
гировать на изменения параметров системы, в том числе и аномальные;

– гибкость и адаптируемость к из
менениям режимов работы и кинематических параметров машины;

– способность прогнозировать оп
тимальный режим смешивания при изменении внешних воздействий;

– способность к самообучению на 

основе анализа происходящих событий 
и результатов работы киберфизической 
системы;

– удобный интерфейс, обеспечива
ющий бесперебойное взаимодействие 
программных средств и оператора.

Обзор литературы
Основные принципы создания ин
теллектуальных 
систем 
управления 

были разработаны около полувека назад [1]. Математическим моделированием динамических процессов зани
мались зарубежные ученые Л. Заде, 
У. Эшби, Дж. Аридис, Д. Йонг, Е. Динг, 
Я. Кёхлер [2–4]. Разработкой и внедрением технологий искусственного интеллекта в сельскохозяйственное производство занимались российские ученые 
А. В. Акимов, А. Н. Важенин, А. А. Гришин, Л. П. Кормановский, Ю. Ф. Лачуга, Н. М. Морозов, Е. А. Скворцов, П. А. Суровцев, Е. А. Тяпугин, 
В. К. Углин, Р. Р. Хисамов, Ю. А. Цой, 
С. В. Шаныгин, Е. И. Юревич и другие.

Дж. Аридис (США) предложил 

принцип Increasing Precision with Decreasing Intelligence (IPDI), заключающийся в объединении цели и задачи 
управления в виде сложного динамического объекта, зависящего от требуемой степени интеллектуализации [5]. 
Г .С. Осипов продолжил исследования 
интеллектуальных систем управления 
сложными динамическими объектами1 [6; 7]. 

Основные принципы ситуацион
ного управления изложены в фундаментальной работе Д. А. Поспелова2. 
Разработкой принципов ситуационного 
управления применительно к агроинженерному направлению развития науки на конкретных примерах создания 
интеллектуальных систем управления 
занимались Б. А. Арютов, А. Н. Важенин, Б. И. Горбунов, В. М. Лохин, 
И. М. Макаров3 [8–10].

В качестве базового принципа 

построения систем автоматического 
управления динамическими процесса
1 Best Agricultural Drones 2020 – Reviews and Specs [Электронный ресур]. URL: https://

www.dronethusiast.com/agricultural-drones/ (дата обращения: 24.07.2020).

2 Поспелов Д. А. Логико-лингвистические модели в системах управления. М.: Энергоиздат, 

1981. 232 с.

3 Интеллектуальные системы автоматического управления / под ред. И. М. Макарова, В. М. Ло
хина. М.: Физматлит, 2001. 506 с.; Уровни прогнозируемых параметров зонального использования 
техники в весенний период / А. Н. Важенин [и др.] // Совершенствование методов организации 
использования машинно-тракторного парка: Сб. науч. тр. Горький: ГСХИ, 1985. С. 16–31; Важенин А. Н., Арютов Б. А. Статистическая оценка надежности машинно-тракторных агрегатов // 
Совершенствование методов организации и использования машинно-тракторного парка: Сб. науч. 
тр. Н. Новгород: НСХИ, 1992. С. 19–29; Важенин А. Н., Арютов Б. А. Модель роста растения 
в основе проектирования производственных процессов растениеводства // Совершенствование ситуационного использования сельскохозяйственной техники: Сб. науч. тр. Н. Новгород: НГСХА, 
1998. С. 7–13.

Том 30, № 3. 2020
ИНЖЕНЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И СИСТЕМЫ

Процессы и машины агроинженерных систем  

ми У. Р. Эшби предложил принцип необходимости разнообразия4. Базовым 
принципом 
проектирования 
систем 

автоматического управления динамическими объектами является разработанный В. В. Солодовниковым принцип минимальной сложности. Этот 
принцип гласит: «Чем выше точность 
разработки управления динамическими объектами, тем может быть ниже 
уровень интеллектуальности, и, наоборот, с повышением требуемого уровня 
интеллектуальности понижаются требования к точности управления» [6]. 
В. В. Васильевым и С. С. Валеевым 
разработана теория создания интеллектуальных систем управления сложными техническими объектами5 [11; 12]. 
На примере газотурбинного двигателя 
учеными рассмотрена возможность 
обеспечения достижения цели управления с помощью принципа минимальной сложности, а также адаптация 
характеристик системы при перемене 
обстановки управления на основе самообучения и самоорганизации интеллектуальной системы управления [11]. 

Новые разрабатываемые сельско
хозяйственные машины и орудия, являющиеся сложными динамическими 
объектами, нуждаются в автоматизации системы управления для обеспечения безопасности и бесперебойности 
работы и снижения нагрузки на оператора [13–15]. 

Материалы и методы
Наиболее развитыми технологиями 

искусственного интеллекта в сельском 
хозяйстве в настоящее время являются: 

нечеткая логика, экспертные системы, 
нейронные сети, ассоциативная память 
[16; 17]. Основная отличительная черта 
интеллектуальной системы управления 
динамическими процессами заключается в том, что входные воздействия 
на систему имеют слабоформализованную природу «при случайном характере 
внешних воздействий на систему» [17]. 

При создании интеллектуальной 

системы управления динамическими 
процессами смешивания в машинах 
для обработки семян с высокоэластичными рабочими органами необходимо 
руководствоваться основными базовыми принципами ситуационного управления, обоснованного использования 
наиболее развитых технологий искусственного 
интеллекта, 
соблюдения 

соответствия степени интеллектуализации фактора неопределенности. Эти 
принципы влияют на киберфизическую систему управления процессами 
смешивания в машинах для предпосевной обработки семян.

Несмотря на несомненные положи
тельные качества, устройство с высокоэластичными рабочими органами имеет 
свои специфические особенности эксплуатации6 [15; 18; 19]. Прочность эластомера ниже прочности стали. Именно 
благодаря меньшей прочности высокоэластичный материал не создает угрозы 
разрушения для частиц сыпучего тела. 
Но при этом ресурс материала рабочего 
органа не должен быть меньше срока 
его эксплуатации. Обработка семян – 
сезонный процесс, в течение которого 
все механизмы и машины, участ
4 Best Agricultural Drones 2020...
5 Васильев В. И., Шаймарданов Ф. А. Синтез многосвязных автоматических систем методом 

порядкового отображения. М.: Наука, 1983. 126 с.; Валеев С. С. Алгоритмический метод решения 
полной проблемы собственных значений для однородной вектор-функции // Теория и проектирование систем автоматического управления и их элементов: Межвуз. научн. сб. Уфа: УАИ, 1989. 
С. 70–72.

6 Суханова М. В., Бондарев А. В., Войнаш С. А. Преимущества использования устройств 

с высокоэластичными рабочими органами в сельскохозяйственных машинах и механизмах // Перспективы внедрения инновационных технологий в АПК: сборник статей II Российской (Национальной) научно-практической конференции (20 декабря 2019 г.). Барнаул: РИО Алтайского ГАУ, 2019. 
С. 86–88.