Acesso aberto Acesso aberto  Acesso é fechado Acesso está concedido  Acesso é fechado Somente assinantes

Nº 10 (2025)

Capa

Edição completa

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Nonlinear systems

PSEVDOOPTIMAL'NOE REShENIE VARIATsIONNOY ZADAChI SO SVOBODNYM PRAVYM KONTsOM I ZADANNYM VREMENEM OKONChANIYa PEREKhODNOGO PROTsESSA

Afanas'ev V.

Resumo

Задача оптимального управления конечным состоянием системы в некотором смысле составляет ядро любой другой задачи оптимизации. Постановка подобных задач включает описание самого динамического объекта, ограничений, накладываемых на управления и состояния объекта, и функционал качества, в общем виде функционал Больца. Необходимые условия оптимальности в задаче синтеза соответствующих управлений записываются в виде канонической системы Эйлера–Лагранжа с заданием соответствующих краевых условий. Синтез соответствующих управлений сталкивается с проблемой необходимости поиска решений краевых задач, реализуемой, как правило, численными методами. В работе предлагается альтернативный подобным методам путь решения двухточечных краевых задач, основанный на предположении справедливости обратного принципа оптимальности Р. Беллмана, заключающийся в сохранении функциональной связи между компонентами двухточечной краевой задачи во всем интервале управления. Полученные теоретические результаты подтверждены моделированием системы управления с синтезированным управлением.
Avtomatika i telemehanika. 2025;(10):3-20
pages 3-20 views

SINTEZ GIBRIDNYKh NELINEYNYKh SISTEM UPRAVLENIYa NA OSNOVE KVAZILINEYNOGO PODKhODA

Gayduk A.

Resumo

Разработан метод синтеза гибридных нелинейных систем управления объектами с дифференцируемыми нелинейностями и измеряемым вектором состояния на основе непрерывных квазилинейных моделей, с применением квазилинейной дискретизации. Гибридная система синтезируется с повышенным периодом дискретизации управления и нулевой статической ошибкой по задающему воздействию. Решение задачи синтеза существует, если нелинейный объект удовлетворяет условиям критериев управляемости по состоянию, критерия управляемости выхода и некоторым другим условиям. Устойчивость гибридной системы доказывается с применением «технического» подхода, предложенного М.А. Айзерманом и Е.С. Пятницким, а также метода функций Ляпунова. Эффективность предложенного метода синтеза гибридных систем управления иллюстрируется численным примером. Предложенный метод может применяться для создания гибридных систем управления нелинейными объектами различного назначения.
Avtomatika i telemehanika. 2025;(10):21-41
pages 21-41 views

METOD FUNKTsIY GRINA V ZADAChE O PREOBRAZOVANII NEChETKOGO SIGNALA LINEYNOY DINAMIChESKOY SISTEMOY

Khatskevich V.

Resumo

Задача о преобразовании нечеткого сигнала линейной динамической системой в данной работе сводится к изучению задачи об ограниченных решениях для линейного дифференциального уравнения высокого порядка с постоянными коэффициентами и нечеткозначной неоднородностью в правой части. Для решения последней разработана модификация метода функций Грина на случай нечетких задач. Выделен класс уравнений, обладающих положительными коэффициентами и неотрицательной функцией Грина, для которых установлены результаты о существовании и гладкости нечеткозначного, ограниченного на всей оси решения. Показано, что в случае правой части треугольного вида, такого же вида будет и решение. Рассмотрены приложения для радиотехнических цепей с нечеткозначными входными сигналами. Установлена взаимосвязь между модельными значениями входных и выходных нечеткозначных сигналов для линейной динамической системы.
Avtomatika i telemehanika. 2025;(10):42-65
pages 42-65 views

Stochastic systems

ASIMPTOTIChESKOE POVEDENIE ANIZOTROPIYNOGO REGULYaTORA V FORME DINAMIChESKOY OBRATNOY SVYaZI PO VYKhODU PRI MALYKh ZNAChENIYaKh SREDNEY ANIZOTROPII VNEShNIKh VOZMUShchENIY1

Belov I., Kustov A.

Resumo

Получено асимптотическое представление оптимального анизотропийного регулятора для линейных дискретных стационарных систем и анизотропийной нормы системы, замкнутой подобным регулятором. Определен максимальный порог средней анизотропии внешнего возмущения, при котором с заданной точностью оптимальный анизотропийный регулятор аппроксимируется 2-оптимальным регулятором.
Avtomatika i telemehanika. 2025;(10):66-80
pages 66-80 views

PRIMENENIE FIL'TRA LINEYNYKh PSEVDONABLYuDENIY V ZADAChAKh SLEZhENIYa I POZITsIONIROVANIYa PO NABLYuDENIYaM SO SLUChAYNYMI ZAPAZDYVANIYaMI

Bosov A.

Resumo

Исследуется возможность адаптации и результативность применения фильтра линейных псевдонаблюдений в модели стохастической системы наблюдения со случайными временными задержками между поступающими наблюдениями и фактическим состоянием движущегося объекта. Метод псевдонаблюдений модифицируется для объединения результатов наблюдений, выполняемых несколькими измерительными комплексами, расположенными на разных расстояниях до объекта и имеющими отличающиеся временные задержки. Фильтр реализуется в модели, учитывающей измерения углов направления и дальности. Экспериментальные расчеты выполнены для модельного примера, описывающего движение автономного подводного аппарата, использующего для позиционирования два стационарных акустических маяка.
Avtomatika i telemehanika. 2025;(10):81-100
pages 81-100 views

GRUPPOVYE KVAZIPUASSONOVSKIE MODELI V ANALIZE OChEREDEY PAChEChNOGO TELEKOMMUNIKATsIONNOGO TRAFIKA

Likhttsinder B., Privalov A.

Resumo

Предложен новый тип входного потока для системы массового обслуживания, родственный групповому пуассоновскому потоку. Показано, что предлагаемый поток является более адекватной моделью современного трафика, чем групповой пуассоновский поток при определении зависимости средней очереди в приемном буфере от загрузки исходящего канала передачи данных (на примере трафика видеокодека стандарта Н264). Предложена аналитическая формула для размера средней очереди в СМО G/D/1 с таким входным потоком, что позволяет оценивать параметры модели для приближения средней очереди реального трафика методом наименьших квадратов. Также показана возможность использовать для оценки параметров модели нейросеть.
Avtomatika i telemehanika. 2025;(10):101-114
pages 101-114 views

Notes, meetings, information

DYKhTA VLADIMIR ALEKSANDROVICh (1949–2025)

Morzhin O.
Avtomatika i telemehanika. 2025;(10):115-126
pages 115-126 views

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».