Наукові проекти

Деталі: Категорія: Кафедра АВ; 11 листопада 2025

Савків Володимир Богданович
зав. кафедрою, доцент
кандидат технічних наук, директор ЦППО

Козбур Ігор Романович
старший викладач,
заст. зав. кафедри

Марущак Павло Орестович
професор, доктор технічних наук,
проректор з наукової роботи

Медвідь Володимир Романович
доцент,
кандидат технічних наук

Коноваленко Ігор Володимирович
доцент,
кандидат технічних наук

Капаціла Юрій Богданович
доцент,
кандидат технічних наук

Дмитрів Олена Романівна
доцент,
кандидат технічних наук

Трембач Ростислав Богданович
доцент,
кандидат технічних наук

Шовкун Олександр Павлович
старший викладач

Пісьціо Вадим Петрович
старший викладач

Мосій Любомир Євгенійович
провідний інженер

Гопалюк Наталія Ігорівна
інженер

Невожай Володимир Анатолійович
інженер 1-ої категорії

Козій Леся Богданівна
інженер 1-ої категорії

Ковальчук Олександр Віталійович
асистент (за сумісництвом),
директор ПАТ "Булат"

Деталі: Категорія: Кафедра АВ; 23 листопада 2024

Щорічно працівники кафедри АВ публікують наукові роботи. За рівнем наукових друкованих публікацій кафедра займає 1 місце на факультеті прикладних інформаційних технологій та електроінженерії (за даними бази Scopus). Співробітники кафедри постійно підвищують рівень наукових публікацій, що стимулює їх професійне зростання, сприяє вивченню іноземної мови та міжнародної співпраці.

За останні роки видано ряд друкованих праць, що містять фундаментальні наукові результати, зокрема:

	Mykhailyshyn, R., Savkiv, V., Maruschak, P., Xiao, J. (2022). A systematic review on pneumatic gripping devices for industrial robots. Transport, 37(3), 201–231. У цій статті на основі ґрунтовного огляду літератури проаналізовано підходи до класифікації захоплювальних пристроїв промислових роботів та обґрунтовано необхідність систематизації саме пневматичних захоплювачів. Автори пропонують комплексну класифікацію пневматичних пристроїв, у яких утримання об’єкта маніпулювання відбувається завдяки газодинамічним ефектам, виділяючи такі загальні ознаки, як тип контакту, спосіб центрування, діапазон робочих параметрів, особливості керування та кріплення до робота. Для глибшого аналізу пристрої поділено на вакуумні, струменеві та комбіновані, для кожного з яких визначено специфічні особливості конструкції, методи створення розрідження та форми соплових елементів. У роботі детально розглянуто переваги й недоліки типових представників кожного класу, а також визначено ключові вектори розвитку галузі, зокрема використання 3D-друку, м’якої робототехніки, модульних конструкцій та біонічних принципів. Підсумовуючи, автори окреслюють найбільш перспективні напрями майбутніх досліджень, що охоплюють оптимізацію дизайну захоплювачів, застосування нових матеріалів та моделювання процесів захоплення для потреб медицини, космосу та автоматизованого виробництва.
	Diahovchenko, I., Kolcun, M., Čonka, Z. et al. Progress and Challenges in Smart Grids: Distributed Generation, Smart Metering, Energy Storage and Smart Loads. Iran J Sci Technol Trans Electr Eng 44, 1319–1333 (2020). У цій статті розглядаються перспективи та виклики трансформації сучасної енергетики в інтелектуальні мережі (Smart Grids), що є необхідною умовою для забезпечення надійного та доступного електропостачання в майбутньому. Автори аналізують актуальні інженерні завдання та наукові тренди, приділяючи особливу увагу розвитку розподіленої генерації, мікромереж, впровадженню розумних лічильників та сучасних технологій накопичення енергії. У роботі проведено порівняльний аналіз традиційних і перспективних моделей енергосистем, а також детально вивчено вплив зростаючої частки відновлюваних джерел енергії на стабільність мережі. Окремий акцент зроблено на ролі інтелектуального навантаження в регулюванні частоти, що дозволяє глибше зрозуміти механізми інтеграції нових технологій у єдину енергетичну інфраструктуру.
	V. Savkiv, R. Mykhailyshyn, F. Duchon, Gasdynamic analysis of the Bernoulli grippers interaction with the surface of flat objects with displacement of the center of mass, Vacuum, Volume 159, 2019, Pages 524-533. У цій статті досліджується процес безконтактного транспортування плоских об'єктів ізі зміщеним центром мас за допомогою захоплювального пристрою Бернуллі. Автори розглядають специфічний випадок, коли зміщення центру мас об'єкта маніпулювання відносно осі пристрою призводить до порушення паралельності між їхніми активними поверхнями у статичному положенні. У роботі запропоновано математичні формули для розрахунку розподілу тиску повітря в радіальному зазорі та доведено, що асиметрія цього розподілу безпосередньо залежить від величини зміщення центру мас. На основі проведеного аналізу автори розробили методику розрахунку силових факторів та моментів, що діють на об'єкт, а також визначили параметри, які характеризують рівноважне положення вантажу залежно від його ваги та координат центру мас. Теоретичні викладки підкріплені описом експериментальної установки та результатами відповідних досліджень, що підтверджують достовірність запропонованого підходу.
	Maruschak, P., Konovalenko, I., Osadtsa, Y., Medvid, V., Shovkun, O., Baran, D., Mykhailyshyn, R. (2024). Surface illumination as a factor influencing the efficacy of defect recognition on a rolled metal surface using a deep neural network. Applied Sciences, 14(6), 2591. У статті досліджується вплив умов освітлення на точність роботи нейронних мереж у системах автоматизованого виявлення дефектів. Автори розробили програмно-апаратний метод, який дозволяє оцінити, як змінна освітленість впливає на результати розпізнавання, та визначити оптимальний діапазон яскравості для максимально стабільної роботи моделі. У межах експерименту було проаналізовано варіативність кількісних параметрів пошкоджень, таких як площа та орієнтація, при використанні двох типів джерел світла: світлодіодних ламп та ламп розжарювання. Запропонований підхід дозволяє порівнювати результати розпізнавання за різних рівнів і типів освітлення, що сприяє створенню максимально контрольованих умов для контролю якості продукції. На прикладі аналізу поверхні сталевого листа було встановлено, що найвища точність досягається при освітленості близько 200 лк, тоді як відхилення від цього показника призводять або до ігнорування дефектів, або до появи значної кількості хибнопозитивних результатів.
	Beliakova, I., Kostyk, L., Maruschak, P., Medvid, V., Piscio, V., Shovkun, O., & Mykhailyshyn, R. (2024). The temperature dependence of the parameters of LED light source control devices powered by pulsed voltage. Applied Sciences, 14(13), 5678. У цій статті досліджується вплив температури навколишнього середовища на електричні та світлові параметри світлодіодів (LED), зокрема на прямий і зворотний струм, пряму напругу та світловий потік. Автори провели порівняльний аналіз роботи світлодіодів при живленні від джерела постійної напруги та джерела прямокутних імпульсів з різними коефіцієнтами заповнення D. Дослідження проводилося в температурному діапазоні від 20 °C до 60 °C для режимів стабілізації струму та напруги, що дозволило оцінити температурну залежність світлової віддачі та споживаної потужності. У результаті роботи було визначено оптимальні умови експлуатації, за яких характеристики світлодіодів є найменш чутливими до коливань температури. Крім того, автори розрахували оптимальні значення коефіцієнта заповнення та робочої частоти для драйверів світлодіодних пристроїв, що забезпечує стабільність їхніх світлових параметрів.
	Konovalenko, I., Maruschak, P., Brezinová, J., Viňáš, J., & Brezina, J. (2020). Steel surface defect classification using deep residual neural network. Metals, 10(6), 846. У цій статті представлено автоматизований метод виявлення та класифікації трьох типів дефектів поверхні металопрокату, який забезпечує задані параметри ефективності та швидкодії процесу дефектоскопії. Автори дослідили можливості застосування залишкових нейронних мереж (Residual Networks) для розпізнавання пошкоджень, обравши за основу архітектуру ResNet50. Розроблена модель дозволяє класифікувати зображення плоских поверхонь із загальною точністю 96,91% на тестових даних. Доведено, що використання ResNet50 забезпечує відмінну якість розпізнавання та високу швидкість обробки даних, що робить цей підхід ефективним інструментом для контролю якості металевих поверхонь у реальних виробничих умовах.
	Konovalenko, I., Maruschak, P., Brezinová, J., Prentkovskis, O., & Brezina, J. (2022). Research of U-Net-based CNN architectures for metal surface defect detection. Machines, 10(5), 327. У цій статті проведено порівняльне дослідження ефективності сучасних нейронних мереж для сегментації специфічних поверхневих дефектів металу, таких як подряпини та абразивне зношення. Автори спроєктували та протестували ряд архітектур на базі U-Net з різними енкодерами, зокрема ResNet, DenseNet, MobileNet та EfficientNet, щоб визначити найбільш придатну модель для задач дефектоскопії. У ході роботи було проаналізовано кореляцію між метриками валідації та кінцевими результатами тестування, а також досліджено вплив різних оптимізаторів на узагальнювальну здатність моделей. Експериментально встановлено, що найкращі результати демонструють архітектури ResNet та DenseNet, навчені за допомогою методу стохастичного градієнтного спуску з моментом Нестерова. Найвищу точність розпізнавання продемонструвала модель U-Net з енкодером ResNet152, досягнувши показників DSC = 0,9304 та IoU = 0,9122, що підтверджує високу ефективність обраного підходу для контролю якості металевих конструкцій.
	Volodymyr Medvid, Iryna Beliakova, Vadim Piscio, Volodymyr Savkiv, Frantisek Duchon. Preventing method of acoustic resonance in the high-pressure discharge lamps У статті проаналізовано доступні методи запобігання акустичному резонансу ламп високого тиску. Запропоновано новий метод, основною ідеєю якого є подача високовольтної лампи, модульованої псевдовипадковим сигналом. Здійснено аналіз спектральних характеристик сигналу, що надходить у лампу, здійснено математичне моделювання набору «розрядної лампи - прототипу пристрою», що реалізує запропонований спосіб управління лампою. Представлені результати моделювання та осцилограм, взяті з прототипу, що підтверджує результати теоретичних досліджень.
	Savkiv V., Mykhailyshyn R., Duchon F. Gasdynamic analysis of the Bernoulli grippers interaction with the surface of flat objects with displacement of the center of mass, Vacuum, 2019, Vol. 159, P.524-533. Розглянуто безконтактне транспортування плоского об’єкта із зміщеним центром мас за допомогою захоплювального пристрою Бернуллі. При зміщенні центра мас об’єкта маніпулювання відносно осі захоплювача Бернуллі спостерігається відхилення від паралельності між їх активними поверхнями у статичному положенні. Для даного випадку запропоновано формули для розрахунку розподілу тиску повітря в радіальному проміжку між активними поверхнями захоплювача Бернуллі та об’єкта маніпулювання. Результати розрахунків розподілу розрідження на поверхні об’єкта маніпулювання показали, що асиметричність розподілу залежить від величини зміщення центру мас об’єкта. Запропоновано методику розрахунку сили та крутного моменту пов’язаних з дією захоплювача Бернуллі на об’єкт маніпулювання. Визначено параметри, що характеризують положення об’єкта маніпулювання відносно захоплювача Бернуллі для різних значень ваги об’єкта та координати його центру мас. Наведено опис дослідної установки та результати експериментальних досліджень.
	Konovalenko I, Maruschak P., Prentkovskis O., and Junevičius R. Investigation of the rupture surface of the titanium alloy using convolutional neural networks // Materials, 2018, 11(12), 2467; doi: 10.3390/ma11122467 Запропоновано метод виявлення ямок в'язкого відриву на фрактографічному зображенні, який грунтується на використанні згорткової нейронної мережі. Порівняно з класичними алгоритмами обробки зображень, використання нейромережі суттєво зменшує кількість параметрів, які слід налаштовувати вручну. Крім цього, нейромережа під час навчання може виявляти значно більше характерних ознак, що позитивно впливає на якість розпізнавання. Це робить метод більш універсальним та точним. Досліджено 17 моделей згорткових нейромереж з різною структурою та вибрано оптимальний за точністю та швидкодією варіант. Пропонована нейромережа класифікує пікселі зображення на два класи: "ямка" та "край". Запропоновано перехід від імовірнісного результату на виході нейромережі до однозначної чіткої класифікації. Порівняно результати, отримані за допомогою нейромережі, з результатами, отриманими за допомогою раніше розробленого алгоритму на основі набору фільтрів. Виявлено, що результати мають високу схожість (більше 90%), а нейромережа точніше виявляє потрібні ознаки, ніж попередній метод.
	Savkiv, V., Mykhailyshyn, R., Duchon, F., Fendo, O. (2017). Justification of design and parameters of Bernoulli–vacuum gripping device. International Journal of Advanced Robotic Systems, 14(6). Проаналізовано динаміку протікання потоку повітря в проміжку між взаємодіючими поверхнями струминно-вакуумного захоплювального пристрою та об’єкта маніпулювання. Запропоновано методи підвищення підіймальної здатності даних пристроїв. Виведено рівняння для визначення розподілу тиску в проміжку між взаємодіючими поверхнями захоплювача та об’єкта маніпулювання, формули для розрахунку силових характеристик. Наведено результати теоретичних досліджень струминно-вакуумних захоплювачів з різною формою активної поверхні.

	I. V. Konovalenko, O. A. Pastukh, P. O. Marushchak. Using fuzzy sets to estimate the geometric parameters of surface damage, Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing, 2016, Vol. 52, Issue 4, pp. 319-327. Розглянуто задачу оцінювання впливу змінних параметрів запропонованого алгоритму розпізнавання дефектів поверхні на результат його роботи. Описано спосіб оцінювання впливу змінних параметрів на розпізнані геометричні характеристики сітки пошкоджень поверхні. Цей спосіб грунтується на предствленні базових зон каркасу сітки пошкоджень поверхні у вигляді компактних нечітких множин в двовимірному просторі (нечітких квазіточек). Безліч точок розпізнаного об'єкта, отриманих за різних комбінацій параметрів досліджуваного алгоритму, представляють у вигляді нечіткого безлічі з певною функцією приналежності. Розглянуто спосіб розрахунку геометричних параметрів сітки пошкоджень (довжини і нахилу) за допомогою засобів нечіткої геометрії і продемонстровано його використання при визначенні геометричних параметрів сітки пошкоджень ролика машини безперервного лиття заготовок.

	S.V. Panin, P.O. Maruschak, P.S. Lyubutin, I.V. Konovalenko, B.B. Ovechkin. Application of meso- and fracture mechanics to material affected by a network of thermal fatigue cracks, International Journal of Fatigue, 2015, Vol. 76, pp.33–38. В межах концепції фізичної мезомеханіки матеріалів і механіки руйнування виявлено основні закономірності деформування і руйнування теплостійкої стали 25Cr1Mo1V з мережею тріщин термомеханічної втоми. Виявлено та чисельно описано типові етапи процесу деформування зразків сталі 25CrMo1V.

	P. O. Marushchak, I. V. Konovalenko, V. S. Mochars’kyi, A. P. Sorochak, B. I. Rabyk. Computer analysis of the morphology of ordered surface topography of 15kh13mf steel after pulse laser treatment, Materials Science, 2014, Volume 49, Issue 6, pp 796–804. Ідентифіковано та кількісно проаналізовано цифрові зображення впорядкованого рельєфу на поверхні сталі 15Х13МФ, обробленої потужним лазерним імпульсом. Стан поверхні оцінено після опромінення в різних середовищах. Встановлено, що рельєф, сформований на поверхні модифікованого матеріалу, має ознаки хвилястої структури, для якої визначено певні інтегральні параметри зображення.

Деталі: Категорія: Кафедра АВ; 13 листопада 2024

Кафедра Автоматизації технологічних процесів та виробництв розташована в першому та другому корпусах ТНТУ ім. І.Пулюя.

Лабораторія №2-8. Лабораторія вимірювальних систем, електроприводу та автоматики

Лабораторія №2-9. Лабораторія автоматизації технологічних процесів та робототехніки

Лабораторія №2-11. Лабораторія мікропроцесорних пристроїв керування засобами автоматизації

Лабораторія 2-90. Лабораторія гідпропневмоавтоматики

Аудиторія №1-401. Лекційна аудиторія

Лабораторія №1-407. Лабораторія електроніки, моделювання та програмування автоматизованих систем управління

Аудиторія №1-408. Офіс завідувача кафедри

Аудиторія №1-409. Приміщення персоналу кафедри

Деталі: Категорія: Кафедра АВ; 16 листопада 2023

2020-2025

За 2020-2025рр. працівниками кафедри укладено і виконано ряд госпдоговірних договорів, зокрема:

договір №713-25. Впровадження та тестування системи розподілених обчислень для великих даних. Замовник - ТОВ «Реворк-Спейс», м.Тернопіль.
договір №708-25 від 11 вересня 2025 р. «Розроблення науково-технічної документації з автоматизації контролю процесу заповнення резервуарів для зберігання дизельного палива на складі нафти і нафтопродуктів за адресою: м.Тернопіль, вул. Микулинецька, 46»
договір №642-24 від 22 квітня 2024 р. «Автоматизація процесу моніторингу та діагностики технічного стану обладнання дозування паливно-мастильних матеріалів на базі АЗС м. Бережани»
договір № 595-23 «Автоматизація процесу об'ємного дозування паливно - мастильних матеріалів на базі АЗС м. Бережани з врахуванням зовнішніх дестабілізуючих факторів»
договір №539-22 «Дослідження впливу зовнішніх температурних показників на похибку об’ємного дозування паливно-мастильних матеріалів на АЗС смт «Козова»
«Оцінювання впливу температури навколишнього середовища на похибку об'ємного дозування паливно-мастильних матеріалів на АЗС»

2018

У 2018 виконано науковий проект за кошти Державного фонду фундаментальних досліджень на тему "Оптимізація конструктивних параметрів безконтактних струминних захоплювальних пристроїв промислових роботів". Науковий керівник: к.т.н. Михайлишин Р.І.

2015-2016

Протягом 2015-2016 років виконано спільний Україно – Словацький науковий проект. Науковий керівник: д.т.н., проф. Марущак П.О.

2014

У 2014 році на кафедрі виконано наукові дослідження за грантом Президента України, за фінансування Державним фондом фундаментальних досліджень України. Науковий керівник: д.т.н., проф. Марущак П.О.

Угоди про співпрацю

За ініціативою кафедри автоматизації технологічних процесів та виробництв було укладено низку договорів про наукове співробітництво, зокрема з:

Кошицьким технічним університетом (Словаччина)

Національним центром робототехніки (Словаччина)

Клайпедським університетом (Литва)

Міжнародні партнери

Кафедра розвиває співробітництво із колегами з провідних університетів, зокрема:

Професор кафедри АВ, Марущак П.О. є членом редакційних колегії «Вісника ТНТУ» та низки міжнародних наукових видань, зокрема:

Вісник Тернопільського національного
технічного університету

Transport (Taylor & Francis)

Mechanika (Zeszyty Naukowe
Politechniki Rzeszowskiej)

Деталі: Категорія: Кафедра АВ; 23 листопада 2016

Протягом 2015-16 рр., вперше на кафедрі АВ виконано україно-словацький міжнародний науковий проект «Дослідження закономірностей розтріскування та зношування матеріалів металургійного обладнання». Партнером ТНТУ ім. І. Пулюя у проектів був Кошицький університет. Керівник проекту від ТНТУ: д.т.н., проф. Марущак П.О, від Кошицького університету: проф. Ж. Брезінова.

За результатами виконання проекту вивчено фізико-механічні закономірності зародження та розвитку сітки множинних тріщино подібних дефектів на різних масштабних рівнях та досліджено деформівні властивості поверхневих шарів. Досліджено процеси деградації, зародження та розвитку тріщин в матеріалі ролика МБЛЗ та запропоновано підходи до оптимізації технологічного процесу його виготовлення, що дозволить підвищити експлуатаційний ресурс конструкції. Вивчено комплексний вплив експлуатаційних факторів на довговічність конструкції умовах високотемпературної втоми та термовтоми. Одержано та систематизовано дані щодо впливу технологічних факторів на параметри тріщиностійкості матеріалу роликів з наплавленим робочим шаром.

Деталі: Категорія: Кафедра АВ; 11 листопада 2016

Адреса

46001, м. Тернопіль, вул. Руська, 56

Корпус №1, аудиторія №408, 409

Тернопільський національний технічний університет ім. Івана Пулюя

Кафедра автоматизації технологічних процесів та виробництв

Електронна пошта

Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Телефон

(0352) 25-24-77

Колектив кафедри автоматизації технологічних процесів та виробництв

Головні публікації

Mykhailyshyn, R., Savkiv, V., Maruschak, P., Xiao, J. (2022). A systematic review on pneumatic gripping devices for industrial robots. Transport, 37(3), 201–231.

Diahovchenko, I., Kolcun, M., Čonka, Z. et al. Progress and Challenges in Smart Grids: Distributed Generation, Smart Metering, Energy Storage and Smart Loads. Iran J Sci Technol Trans Electr Eng 44, 1319–1333 (2020).

V. Savkiv, R. Mykhailyshyn, F. Duchon, Gasdynamic analysis of the Bernoulli grippers interaction with the surface of flat objects with displacement of the center of mass, Vacuum, Volume 159, 2019, Pages 524-533.

Maruschak, P., Konovalenko, I., Osadtsa, Y., Medvid, V., Shovkun, O., Baran, D., Mykhailyshyn, R. (2024). Surface illumination as a factor influencing the efficacy of defect recognition on a rolled metal surface using a deep neural network. Applied Sciences, 14(6), 2591.

Beliakova, I., Kostyk, L., Maruschak, P., Medvid, V., Piscio, V., Shovkun, O., & Mykhailyshyn, R. (2024). The temperature dependence of the parameters of LED light source control devices powered by pulsed voltage. Applied Sciences, 14(13), 5678.

Konovalenko, I., Maruschak, P., Brezinová, J., Viňáš, J., & Brezina, J. (2020). Steel surface defect classification using deep residual neural network. Metals, 10(6), 846.

Konovalenko, I., Maruschak, P., Brezinová, J., Prentkovskis, O., & Brezina, J. (2022). Research of U-Net-based CNN architectures for metal surface defect detection. Machines, 10(5), 327.

Volodymyr Medvid, Iryna Beliakova, Vadim Piscio, Volodymyr Savkiv, Frantisek Duchon. Preventing method of acoustic resonance in the high-pressure discharge lamps

Savkiv V., Mykhailyshyn R., Duchon F. Gasdynamic analysis of the Bernoulli grippers interaction with the surface of flat objects with displacement of the center of mass, Vacuum, 2019, Vol. 159, P.524-533.

Konovalenko I, Maruschak P., Prentkovskis O., and Junevičius R. Investigation of the rupture surface of the titanium alloy using convolutional neural networks // Materials, 2018, 11(12), 2467; doi: 10.3390/ma11122467

Savkiv, V., Mykhailyshyn, R., Duchon, F., Fendo, O. (2017). Justification of design and parameters of Bernoulli–vacuum gripping device. International Journal of Advanced Robotic Systems, 14(6).

I. V. Konovalenko, O. A. Pastukh, P. O. Marushchak. Using fuzzy sets to estimate the geometric parameters of surface damage, Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing, 2016, Vol. 52, Issue 4, pp. 319-327.

S.V. Panin, P.O. Maruschak, P.S. Lyubutin, I.V. Konovalenko, B.B. Ovechkin. Application of meso- and fracture mechanics to material affected by a network of thermal fatigue cracks, International Journal of Fatigue, 2015, Vol. 76, pp.33–38.

P. O. Marushchak, I. V. Konovalenko, V. S. Mochars’kyi, A. P. Sorochak, B. I. Rabyk. Computer analysis of the morphology of ordered surface topography of 15kh13mf steel after pulse laser treatment, Materials Science, 2014, Volume 49, Issue 6, pp 796–804.

Матеріальна база кафедри