Описано датчики переміщення та важливість вимірювання переміщення як у авіаційній промисловості, так і у цивільній. У першій частині зроблено акцент на цивільному застосуванні описуваних датчиків як найбільш показовому. У межах цієї частини розглянуто різні типи пральних машин, важливість контролю різних параметрів у них та можливі результати поломок таких машин. Розглянуто сучасні датчики переміщення у цій сфері, переваги та недоліки сучасних рішень, можливості для розвитку нових типів датчиків та відповідних аналогових інтерфейсів. Запропоновано новий аналоговий інтерфейс разом із індуктивним датчиком переміщення. Опис, схема, графік вихідного сигналу та формула підкріплюють запропоноване рішення. На основі наведеної інформації зроблені позитивні висновки щодо можливості корисного застосування запропонованої схеми.

This paper addresses the issue of developing a computerized system for processing informa-tion in the construction of the trajectory of an unmanned aircraft vehicle (UAV), a remotely-piloted aviation system (RPAS), or another robotic system. Resolving this task involves the neural network learning algorithms based on the mathematical model of movement. The construction of such a trajectory between two specified destinations has been considered that provides for the possibility of bypassing static and dynamic obstacles. The specified trajectory is divided into several smaller parts. The possibility of restructuring when changing the position of obstacles in space has been considered. A UAV flight control algorithm has been developed, which implies training a neural network for bypassing obstacles of different sizes. To predict the development of the situation when an object moves between two specified points in space, it is proposed to use the Q-Learning algorithm. It has been shown that the smallest number of steps required for moving along a specified trajectory is 18, the largest is 273 steps. In case of distortion during data transmission, the training of the neural network makes it possible to reduce the possibility of collision with obstacles by improving the accuracy and speed of information transfer between the on-board computer and operator. A system of the video support to moving objects was modeled; dependence charts of the normalized frame size at different parameter values were built. Using the charts makes it possible to determine the function of the maneuver intensity. Existing neural network learning methods such as CNN and LSTM were compared. It has been proven that the success rate reaches 74 % when using CNN only, while it amounts to 92 % at the hybrid application of CNN + LSTM. The simulation results have demonstrated the high efficiency of the developed algorithm.

Запропоновано структурну схему корекції похибок прецизійного вимірювального каналу середньої активної потужності для досліджень в лабораторних умовах та виключно в межах змін основної частоти мережі. Особливістю схеми є використання під час калібрування функціональних перетворювачів з кусково-лінійною апроксимацією. При цьому вхідними напругами цих перетворювачів є трикутна напруга, що формується на виході інтегратора інтегруванням прямокутних біполярних меандрів, які утворюються з вихідних сигналів дільника частоти фазорозчеплювача, синхронізованого з мережею за допомогою пристрою, що збільшує частоту в чотири рази (помножувач частоти), який виконано на основі оригінальної прецизійної амлітудно-імпульсної системи фазового автопідстроювання частоти. Як первинні перетворювачі застосовуються компенсаційні малогабаритні низьковольтні трансформатори з використанням вимірювальних підсилювачів з диференційно розщепленими входами, що забезпечує підвищення лінійності характеристики в широкому динамічному діапазоні, завдяки чому реалізується адитивно-мультиплікативна корекція похибок всього вимірювального тракту по двом точкам. Наведено результати комп'ютерного моделювання основних функціональних компонентів вимірювального каналу, які підтверджують його прецизійність та високі метрологічні характеристики.

Розглянуто задачу створення моделі передачі та перетворення інформації, розглянуті процеси перетворення інформації в передавачах та приймачах, розглянутий процес дії дестабілізуючих факторів на канал зв'язку. Об'єктом дослідження є процес формування, передачі та відновлення радіосигналів. Метод. Запропоновано математичну модель, яка дозволяє оцінити стійкість сигналу в каналі зв'язку ще на етапі проектування телекомунікаційних систем різного призначення з урахуванням дії завад в середовищі передачі інформаційного сигналу. Проведено оцінку дії завади на канал зв'язку завдяки використанню співвідношення сигнал/шум. Запропоновано метод визначення параметрів інформаційних сигналів у каналі зв'язку та підвищення пропускної здатності під час дії зовнішніх завад на середовище передачі сигналу в каналі зв'язку. Результати. Була отримана математична модель каналу зв'язку, яка враховує зовнішні дестабілізуючі фактори, які можуть діяти на канал та апаратуру зв'язку. Розроблена модель містить метод верифікації, який дозволяє визначити її коректність. Висновки: вдосконалено метод передачі інформації шляхом додавання методу верифікації. Значення бітової помилки, що було отримано під час моделювання каналу зв'язку співпадає зі значенням бітової помилки під час процесу верифікації, що свідчить про правильність розглянутої математичної моделі каналу зв'язку. Тому цей метод моделювання каналу зв'язку може бути рекомендованим для використання під час проектування та дослідження телекомунікаційних систем.