Methods for recovery input signals of nonlinear nonstationary dynamic systems

Capa

Citar

Texto integral

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

Resumo

The problem of input signals recovery is one of the key problems in many branches of science and technology: in measurement technology for dynamic measurements; in control tasks, where the control is based on the input signal (stabilization task); in tasks of image restoration and filtering, etc., which determines the relevance of the development of methods of input signal recovery. The relevance of development of input signal recovery methods is increasing every year and becomes the most pronounced at operation of measuring and control systems in extreme and harsh operating conditions. Non-stationarity and nonlinearity in these conditions are the most pronounced, accounting of which is a prerequisite for the creation of new and improvement of existing information-measuring and control systems. The paper proposes methods for determining the input signal of nonlinear dynamic systems described by the Volterra functional series. The methods are based on the solving of a nonlinear integral equation, which is defined by a finite segment of the Volterra series. The input signal recovery is carried out under the assumption that the integral transforms of Volterra kernels possess factorization based on Borel's theorem, which leads to a nonlinear algebraic equation. Recovery methods of continuous nonlinear dynamic systems described by a finite Volterra series and their discrete analog are considered. When recovering the input signal, for continuous systems the integral Laplace transform is applied, for discrete systems the Z-transform is applied. An example of a mathematical solution to the problem of restoring a discrete one-dimensional signal is given, illustrating the efficiency and effectiveness of the developed methods. The results of studies on restoring signals of nonlinear dynamic systems will be useful to specialists engaged in theoretical research and mathematical modeling in the field of digital signal processing and vector analysis of electrical circuits.

Sobre autores

L. Fionova

Penza State University

Email: lrfionova@mail.ru
ORCID ID: 0000-0001-6131-6904
Código SPIN: 5526-0214

N. Krivulin

Penza State University

Email: krivulin@bk.ru
ORCID ID: 0000-0002-1955-8472

N. Moiko

Penza State University

Email: nataliyavalentinovna@yandex.ru
Código SPIN: 1067-1221

Bibliografia

  1. Грановский В. А. Динамические измерения: теория и метрологическое обеспечение – вчера и сегодня. Датчики и системы, (3(201)), 57–72 (2016). https://www.elibrary.ru/xhfkcr
  2. Сизиков В. С. Прямые и обратные задачи восстановления изображений, спектроскопии и томографии с MatLab. Учебное пособие. Лань, Санкт-Петербург (2017). https://elibrary.ru/ytyjex
  3. Кусайкин Д. В., Поршнев С. В., Сафиуллин Н. Т. Методы восстановления дискретных сигналов. Основы теории, программные инструменты, анализ точности. Лань, Санкт-Петербург (2021).
  4. Хургин Я. И., Яковлев В. П. Финитные функции в физике и технике. Книжный дом «ЛИБРОКОМ», Москва (2019).
  5. Бойков И. В., Кривулин Н. П. Аналитические и численные методы идентификации динамических систем: монография. Изд-во ПГУ, Пенза (2016).
  6. Бойков, И. В., Кривулин H. П., Абрамов С. В., Маланин В. П., Кикот В. В. Восстановление входных сигналов вихретоковых преобразователей перемещения при термоударных воздействиях. Измерительная техника, (11) 61–67 (2018). https://doi.org/10.32446/0368-1025it.2018-61-67 ; https://www.elibrary.ru/vtgtpm
  7. Щербаков М. А. Итерационный метод оптимальной нелинейной фильтрации изображений. Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки, (4(20)), 43–56 (2011). https://elibrary.ru/ovyzzp
  8. Бычков Ю. А., Соловьев Е. Б., Щербаков С. В. Непрерывные и дискретные нелинейные модели динамических систем. Лань, Санкт-Петербург (2018).
  9. Краснов М. Л., Киселев А. И., Макаренко Г. И. Операционное исчисление. Теория устойчивости. Задачи и примеры с подробными решениями. Ленанд, Москва (2018).
  10. Ганичева А. В. Основы теории функции комплексной переменной. Операционное исчисление. Лань, Санкт-Петербург (2023).
  11. Бойков И. В., Кривулин Н. П. Идентификация параметров нелинейных динамических систем, моделируемых полиномами Вольтерра. Сибирский журнал индустриальной математики, 21(2(74)), 17–31 (2018). https://doi.org/10.17377/SIBJIM.2018.21.202 ; https://www.elibrary.ru/xwtuhr
  12. Бойков И. В., Кривулин Н. П. Восстановление характеристик нестационарных динамических систем по трём тестовым сигналам. Измерительная техника, (3), 9–15 (2020). https://doi.org/10.32446/0368-1025it.2020-3-9-15 ; https://www.elibrary.ru/fyxhau
  13. Тихонов А. Н., Арсенин В. Я. Методы решения некорректных задач. Hаука, Москва (2022).
  14. Проскуряков И. В. Сборник задач по линейной алгебре. Лань, Санкт-Петербург (2010).

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).