Одно из статистических решений задачи дифференциальной диагностики

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Памяти Ивана Терентьевича Борисёнка

Показано, что диагностика в случае траекторных измерений с шумом, представляющим собой случайный процесс типа нормального белого шума с нулевым средним значением и ограниченным спектром, осуществима с помощью алгоритмов диагностирования, полученных в предыдущих работах автора. Получен функционал диагностирования, который в предыдущих работах автора вводился априори.

Об авторах

Максим Владимирович Шамолин

Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова

Автор, ответственный за переписку.
Email: shamolin.maxim@yandex.ru
Россия, Москва

Список литературы

  1. Борисенок И. Т., Шамолин М. В. Решение задачи дифференциальной диагностики// Фундам. прикл. мат. — 1999. — 5, № 3. — С. 775–790
  2. Борисенок И. Т., Шамолин М. В. Решение задачи дифференциальной диагностики методом статистических испытаний// Вестн. Моск. ун-та. Сер. 1. Мат. Мех. — 2001. — № 1. — С. 29–31
  3. Жуков В. П. О достаточных и необходимых условиях асимптотической устойчивости нелинейных динамических систем// Автомат. телемех. — 1994. — № 3. — С. 24–36
  4. Жуков В. П. О редукции задачи исследования нелинейных динамических систем на устойчивость вторым методом Ляпунова// Автомат. телемех. — 2005. — № 12. — С. 51–64
  5. Жуков В. П. О достаточных и необходимых условиях грубости нелинейных динамических систем в смысле сохранения характера устойчивости// Автомат. телемех. — 2008. — № 1. — С. 30–38
  6. Мироновский Л. А. Функциональное диагностирование динамических систем// Автомат. телемех. — 1980. — № 3. — С. 96–121.
  7. Окунев Ю. М., Парусников Н. Структурные и алгоритмические аспекты моделирования для задач управления. — М.: Изд-во МГУ, 1983
  8. Пархоменко П. П., Сагомонян Е. С. Основы технической диагностики. — М.: Энергия, 1981. 9. Чикин М. Г. Системы с фазовыми ограничениями// Автомат. телемех. — 1987. — № 10. — С. 38–46
  9. Шамолин М. В. Некоторые задачи дифференциальной и топологической диагностики. — М.: Экзамен, 2004.
  10. Шамолин М. В. Некоторые задачи дифференциальной и топологической диагностики. Изд. 2-e, пере- раб. и дополн.. — М.: Экзамен, 2007. 12. Шамолин М. В. Расширенная задача дифференциальной диагностики и ее возможное решение// Электрон. модел. — 2009. — 31, № 1. — С. 97–115
  11. Шамолин М. В. Решение задачи диагностирования в случае точных траекторных измерений с ошиб- кой// Электрон. модел. — 2009. — 31, № 3. — С. 73–90
  12. Шамолин М. В. Диагностика неисправностей в одной системе непрямого управления// Электрон. модел. — 2009. — 31, № 4. — С. 55–66.
  13. Шамолин М. В. Диагностика одной системы прямого управления движением летательных аппара- тов// Электрон. модел. — 2010. — 32, № 1. — С. 45–52
  14. Шамолин М. В. Диагностика движения летательного аппарата в режиме планирующего спуска// Электрон. модел. — 2010. — 32, № 5. — С. 31–44
  15. Шамолин М. В. Диагностика гиростабилизированной платформы, включенной в систему управления движением летательного аппарата// Электрон. модел. — 2011. — 33, № 3. — С. 121–126
  16. Шамолин М. В. Решение задачи диагностирования в случаях траекторных измерений с ошибкой и точных траекторных измерений// Итоги науки техн. Сер. Совр. мат. прилож. Темат. обз. — 2018. — 150. — С. 88–109.
  17. Шамолин М. В., Кругова Е. П. Задача диагностики модели гиростабилизированной платформы// Итоги науки техн. Сер. Совр. мат. прилож. Темат. обз. — 2019. — 160. — С. 137–141.
  18. Altman E., Avrachenkov K., Menache I., Miller G., Prabhu B. J., Shwartz A. Power control in wireless
  19. cellular networks// IEEE Trans. Automat. Control. — 2009. — 54, № 10. — P. 2328–2340
  20. Antoulas A. C., Sorensen D. C., Zhou Y. On the decay rate of Hankel singular values and related issues// Syst,. Control Lett. — 2002. — 46. — P. 323–342. 22. Beck A., Teboulle M. Mirror descent and nonlinear projected subgradient methods for convex optimization// Oper. Res. Lett. — 2003. — 31, № 3. — P. 167–175
  21. Ben-Tal A., Margalit T., Nemirovski A. The ordered subsets mirror descent optimization method with applications to tomography// SIAM J. Optim. — 2001. — 12, № 1. — P. 79–108. 24. Ceci C., Gerardi A., Tardelli P. Existence of optimal controls for partially observed jump processes// Acta Appl. Math. — 2002. — 74, № 2. — P. 155–175
  22. Chiang M., Tan C. W., Hande P., Lan T. Power control in wireless cellular networks// Found. Trends Networking. — 2008. — 2, № 4. — P. 381–533
  23. Choi D. H., Kim S. H., Sung D. K. Energy-efficient maneuvering and communication of a single UAV-based relay// IEEE Trans. Aerosp. Electron. Syst. — 2014. — 50, № 3. — P. 2119–2326
  24. Fleming W. H. Optimal control of partially observable diffusions// SIAM J. Control. — 1968. — 6, № 2. — P. 194–214.
  25. Ho D.-T., Grotli E. I., Sujit P. B., Johansen T. A., Sousa J. B. Optimization of wireless sensor network and UAV data acquisition// J. Intel. Robot. Syst. — 2015. — 78, № 1. — P. 159–179
  26. Ober R. J. Balanced parameterization of classes of linear systems *// SIAM J. Control Optim. — 1991. — 29, № 6. — P. 1251–1287.
  27. Ober R. J., McFarlane D. Balanced canonical forms for minimal systems: A normalized coprime factor approach// Linear Algebra Appl. — 1989. — 122-124. — P. 23–64
  28. Rieder U., Winter J. Optimal control of Markovian jump processes with partial information and applications to a parallel queueing model// Math. Meth. Oper. Res. — 2009. — 70. — P. 567–596
  29. Shamolin M. V. Foundations of differential and topological diagnostics// J. Math. Sci. — 2003. — 114, № 1. — P. 976–1024.
  30. Su W., Boyd S., Candes E. A differential equation for modeling Nesterov’s accelerated gradient method: Theory and insights// J. Machine Learning Res. — 2016. — № 17 (153). — P. 1–43
  31. Wilson D. A. The Hankel operator and its induced norms// Int. J. Contr. — 1985. — 42. — P. 65–70.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Шамолин М.В., 2022

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».