The problem of identifying the input signal of dynamic systems modeled by Volterra polynomials

Cover Page
  • Authors: Solodusha S.V.1,2, Kokonova Y.I.3,4
  • Affiliations:
    1. Институт динамики систем и теории управления имени В. М. Матросова Сибирского отделения РАН
    2. Институт систем энергетики им. Л. А. Мелентьева Сибирского отделения РА
    3. V. M. Matrosov Institute of System Dynamics and Control Theory of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences
    4. Irkutsk National Research Technical University
  • Issue: Vol 234 (2024)
  • Pages: 83-90
  • Section: Статьи
  • URL: https://journal-vniispk.ru/2782-4438/article/view/262010
  • DOI: https://doi.org/10.36535/2782-4438-2024-234-83-90
  • ID: 262010

Cite item

Full Text

Abstract

In this paper, we consider one class of Volterra equations of the first kind that appear in the problem of identifying the input signal of a dynamic system. We discuss an approach to the approximate solution of Volterra polynomial equations that model nonlinear dynamics by integro-power Volterra series. A method for constructing a numerical solution using the Newton–Kantorovich iterative process is proposed. Based on standard quadrature methods and the product integration method, we obtain calculation formulas.

About the authors

Svetlana V. Solodusha

Институт динамики систем и теории управления имени В. М. Матросова Сибирского отделения РАН; Институт систем энергетики им. Л. А. Мелентьева Сибирского отделения РА

Author for correspondence.
Email: solodusha@isem.irk.ru
Russian Federation, Иркутск; Иркутск

Yulia I. Kokonova

V. M. Matrosov Institute of System Dynamics and Control Theory of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences; Irkutsk National Research Technical University

Email: dudareva.yuliya@mail.ru
Russian Federation, Irkutsk; Irkutsk

References

  1. Апарцин А. С. Полилинейные интегральные уравнения Вольтерра I рода: элементы теории и численные методы// Изв. Иркут. гос. ун-та. Сер. мат. — 2007. — 1, № 1. — С. 13–14.
  2. Апарцин А. С. О сходимости численных методов решения билинейного уравнения Вольтерра I рода// Ж. вычисл. мат. мат. физ. — 2007. — 47, № 8. — С. 1378–1386.
  3. Апарцин А. С. Полиномиальные интегральные уравнения Вольтерра I рода и функция Ламберта// Тр. ин-та мат. мех. УрО РАН. — 2012. — 18, № 1. — С. 69–81.
  4. Апарцин А. С., Бакушинский А. Б. Приближенное решение интегральных уравнений Вольтерра I рода методом квадратурных сумм// в кн.: Дифференциальные и интегральные уравнения. — Иркутск: Иркут. гос. ун-т, 1972. — С. 248–258.
  5. Канторович Л. В., Акилов Г. П. Функциональный анализ в нормированных пространствах. — М.: Физматлит, 1959.
  6. Солодуша С. В., Гражданцева Е. Ю. Тестовое полиномиальное уравнение Вольтерра I рода в задаче идентификации входных сигналов// Тр. ин-та мат. мех. УрО РАН. — 2021. — 27, № 4. — С. 161–174.
  7. Тихонов А. Н., Арсенин В. Я. Методы решения некорректных задач. — М.: Наука, 1979.
  8. Volterra V. A Theory of Functionals, Integral and Integro-Differential Equations.— New York: Dover, 1959.
  9. Kleiman E. G. Identification of input signals in dynamical systems// Automat. Remote Contr. — 1999. — 60, № 12. — P. 1675–1685.
  10. Linz P. Product integration method for Volterra integral equations of the first kind// BIT Numer. Math. — 1971. — 11, № 3. — P. 413–421.
  11. Solodusha S. V. To the numerical solution of one class of systems of the Volterra polynomial equations of the first kind// Num. Anal. Appl. — 2018. — 11, № 1. — P. 89–97.
  12. Solodusha S. V. Identification of input signals in integral models of one class of nonlinear dynamic systems// Изв. Иркут. гос. ун-та. Сер. мат. — 2019. — 30. — С. 73–82.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2024 Solodusha S.V., Kokonova Y.I.

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».