№ 5 (2022)

Мұқаба

Бүкіл шығарылым

Analysis and Design of Control Systems

DESIGNING AN ADAPTIVE STABILIZING SYSTEM FOR AN UNMANNED AERIAL VEHICLE

Pervushina N., Frolova A.

Аннотация

This paper presents a mathematical model of an efficient adaptive stabilizing system in the pitch channel of an unmanned aerial vehicle. The model is described by a functional block diagram and is based on a correction method proposed for onboard computers. Some structural modifications are suggested for the correction loop to improve the performance of the stabilizing system of the nonlinear dynamic item under control mode switching. The operation of the stabilizing system is simulated with the tuned parameters of the correction loop under fixed gains of the main loop. The new structure of the correction loop in the stabilizing system demonstrates high efficiency in the operation modes of the vehicle. Due to the proposed design procedure, the stabilizing system with the new structure of the correction loop is constructed several times faster compared with the classical method of fixed factors.
Control Sciences. 2022;(5):3-15
pages 3-15 views

An anisotropy-based Boundedness Criterion For time-invariant systems with multiplicative noises

Yurchenkov A.

Аннотация

This paper presents an anisotropy-based analysis of linear time-invariant systems with multiplicative noises. The system dynamics are described in the state space. The external disturbance belongs to the set of stationary sequences of random vectors with bounded mean anisotropy. The multiplicative noises are centered and have unit variance; the external disturbance and noises are mutually independent. We derive a boundedness criterion for the anisotropic norm in terms of Riccati-like inequalities using the bounded real lemma of the anisotropy-based theory. With a special change of variables, we reduce the analysis problem to a convex optimization problem with additional constraints. The existence of the latter’s solution implies the bounded anisotropic norm of the system with multiplicative noises, and the minimal upper bound of the anisotropic norm can be obtained by solving this convex optimization problem.
Control Sciences. 2022;(5):16-24
pages 16-24 views

Control in Social and Economic Systems

A MATHEMATICAL FORMULATION OF CONTROL PROBLEMS ON COGNITIVE MODELS

Gorbaneva O., Murzin A., Ougolnitsky G.

Аннотация

This paper considers cognitive modeling methods under different types of control. Relevant publications are briefly surveyed. The cognitive model is formally described as a simulation model based on a directed graph (signed or weighted digraph). Mathematical formulations of the optimal, conflict, and hierarchical control problems are proposed for cognitive models in the case of pulse processes and in the general case as well. The methodology is applied to the predator-prey model and the aggregative model of a national economy. The methodological assumptions are detailed for another control problem on a cognitive map (the optimal management of a university). In this model, a university determines the number of commercial places and the price of commercial education. The model is identified on real data for the three largest universities of the Rostov region (the Russian Federation). Some conclusions and recommendations are formulated based on model analysis.
Control Sciences. 2022;(5):25-39
pages 25-39 views

Information Technology in Control

APPLICATION OF SEMIOTIC MODELS TO DECISION-MAKING

Kulinich A.

Аннотация

This paper introduces an approach to building decision support systems based on a semiotic domain model and natural language processing methods. The knowledge base of this model is a text corpus of linguistic information obtained from the Internet. The text corpus is relevant to the subject domain in which the subjective semiotic model of the situation is constructed. A method for solving the inverse problem in a semiotic system is proposed. The obtained solutions are interpreted in the subject domain using a semantic calculator. The semantic calculator extracts generic relations from the text corpus based on lexico-syntactic patterns and determines the frequency of joint occurrence of words in the solution based on the distributive analysis of the text corpus. The generalized structures of monitoring and decision-making sub-systems with the semiotic model of the situation and natural language processing methods are described. A software layout of the decision-making subsystem is developed. The effectiveness of this approach is demonstrated by experiments.
Control Sciences. 2022;(5):40-59
pages 40-59 views

Differentiation and integration in functional voxel modeling

Tolok A., Tolok N.

Аннотация

This paper presents a simple method for generating the partial derivatives of a multidimensional function using functional voxel models (FV-models). The general principle of constructing, differentiating, and integrating an FV-model is considered for two-dimensional functions. Integration is understood as obtaining local geometrical characteristics for the antiderivative of a local function with solving the Cauchy problem when finally constructing the FV-model. The direct and inverse differentiation algorithm involves the basic properties of the local geometrical characteristics of functional voxel modeling and the inherent linear approximation principle of the codomain of the algebraic function. Simple computer calculations of this algorithm yield an FV-model suitable for any further algebraic operations. An illustrative example of constructing a functional voxel model of a complex two-dimensional algebraic function is provided. Functional voxel models of partial derivatives are obtained based on this model. These models and the boundary condition at a given point are used to obtain an initial FV-model of a complex algebraic function. The approach is applicable to algebraic functions defined on the domain of various dimensions.
Control Sciences. 2022;(5):60-67
pages 60-67 views

Notes

pages 68 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».