Nº 4 (2022)

Capa

Edição completa

Mathematical Problems of Control

A method for constructing nonelementary linear regressions based on mathematical programming

Bazilevskiy M.

Resumo

This paper is devoted to constructing nonelementary linear regressions consisting of explanatory variables and all possible combinations of their pairs transformed using binary minimum and maximum operations. Such models are formalized through a 0-1 mixed integer linear programming problem. By adjusting the constraints on binary variables, we control the structural specification of a nonelementary linear regression, namely, the number of regressors, their types, and the composition of explanatory variables. In this case, the model parameters are approximately estimated using the ordinary least squares method. The formulated problem has advantages: the number of constraints does not depend on the sample size, and the signs of the estimates for the explanatory variables are consistent with the signs of their correlation coefficients with the dependent variable. Regressors are eliminated at the initial stage to reduce the time for solving the problem and make the model quite interpretable. A nonelementary linear regression of rail freight in Irkutsk oblast is constructed, and its interpretation is given.
Control Sciences. 2022;(4):3-14
pages 3-14 views

Analysis and Design of Control Systems

UPPER BOUNDS ON TRAJECTORY DEVIATIONS FOR AN AFFINE FAMILY OF DISCRETE-TIME SYSTEMS UNDER EXOGENOUS DISTURBANCES

Khlebnikov M., Kvinto Y.

Resumo

We propose a simple upper bound on trajectory deviations for an affine family of discrete-time systems under nonzero initial conditions subjected to bounded exogenous disturbances. It involves the design of a parametric quadratic Lyapunov function for the system. The apparatus of linear matrix inequalities and the method of invariant ellipsoids are used as technical tools. The original problem is reduced to a parametric semidefinite programming problem, which is easily solved numerically. Numerical simulation results demonstrate the relatively low conservatism of the upper bound. This paper continues the series of our previous publications on estimating trajectory deviations for linear continuous- and discrete-time systems with parametric uncertainty and exogenous disturbances. The results presented below can be extended to various robust formulations of the original problem and also the problem of minimizing trajectory deviations for an affine family of discrete-time control systems under exogenous disturbances via linear feedback.
Control Sciences. 2022;(4):15-20
pages 15-20 views

Control of Technical Systems and Industrial Processes

A MATHEMATICAL MODEL OF MECHANICAL PENETRATION RATE WITH THREE CONTROL PARAMETERS TO OPTIMIZE OIL AND GAS WELL DRILLING

Tsouprikov A.

Resumo

The types of rock destruction at the bottom hole under different loads on the drilling bit are considered, and well-known domestic and foreign models of the penetration rate are analyzed. As shown, they have no optima as power-type functions, being unsuitable for drilling optimization. In addition, they can be used for quick drilling control by adjusting only one parameter (the load on the bit). A mathematical model based on a sinusoid curve is constructed. This model allows the simultaneous control of three drilling mode parameters, namely, the axial load on the bit, its rotation frequency, and the mud flow rate for flushing the well. The adequacy of the model to the drilling process is verified, and its software implementation is performed. This model automatically recognizes the rock at the bottom hole during drilling, adapts to it, and calculates the optimal control parameters for destructing the traversed rock. The model is intended for an intelligent optimal adaptive control system for oil and gas well drilling.
Control Sciences. 2022;(4):21-28
pages 21-28 views

Control of Moving Objects and Navigation

A Logical-linguistic ROUTING method for unmanned vehicles with the minimum probability of accidents

Gorodetskiy A., Tarasova I., Kurbanov V.

Resumo

Forming optimal motion control laws for unmanned vehicles (UVs) by analyzing sensory data about the choice environment is an integral part of designing their situational control systems. The weakly predictable variability of the UV operating environment and the imperfection of measuring means reduce the possibility of obtaining comprehensive information about the environment state. Therefore, routing to minimize travel time and the probability of an accident is performed under uncertainty. An effective way to solve this problem is using logical-probabilistic and logical-linguistic models and algorithms. This paper is intended to develop new optimal routing methods for UVs with estimating the probability of an accident based on the logical-linguistic classification of route segments. For this purpose, the rows of parameters and characteristics of reference route segments are created and compared with the logical-probabilistic and logical-linguistic parameters and characteristics of classified route segments considering their significance for routing. After processing sensory and statistical data, the proposed logical-probabilistic and logical-linguistic methods are used to estimate the probabilities of accidents and minimize a performance criterion. As a consequence, the accuracy and speed of optimal routing for UVs are both increased. The results of this research can be used in the central nervous system of intelligent robots to classify route segments obtained by analyzing sensory and statistical data, which will improve the quality of motion control in an uncertain environment.
Control Sciences. 2022;(4):29-37
pages 29-37 views

Chronicle

16th INTERNATIONAL CONFERENCE on STABILITY AND OSCILLATIONS OF NONLINEAR CONTROL SYSTEMS (PYATNITSKIY'S CONFERENCE)

Barabanov I.

Resumo

The 16th International Conference on Stability and Oscillations of Nonlinear Control Systems (Pyatnitskiy’s Conference) was held on June 1-3, 2022. The conference was organized by Trapeznikov Institute of Control Sciences, Russian Academy of Sciences, with the technical co-sponsorship of IEEE Russia Section. During the conference, new results concerning various aspects of the theory of stability and nonlinear oscillations were discussed. The selected conference proceedings were published in the IEEE Xplore digital library and indexed by Scopus.

Control Sciences. 2022;(4):38-40
pages 38-40 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».