On the identification Volterra kernels in integral models of linear nonstationary dynamical systems

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

In this paper, we propose an identification algorithm for a nonstationary linear dynamical system. Conceptually, this algorithm is based on the use of piecewise linear test signals and the reduction of the original problem to a Volterra integral equation of the first kind with two variable integration limits. The numerical implementation of this algorithm is based on the quadrature formula of the middle rectangles and the product integration method. The convergence of the method of middle rectangles for a new class of linear Volterra integral equations is examined.

About the authors

S. V. Solodusha

Институт систем энергетики им. Л. А. Мелентьева Сибирского отделения РАН

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

E. D. Antipina

Институт систем энергетики им. Л. А. Мелентьева Сибирского отделения РАН; Иркутский государственный университет

Email: kate19961231@gmail.com
Russian Federation, Иркутск; Иркутск

References

  1. Апарцин А. С. О новых классах линейных многомерных уравнений I рода типа Вольтерра// Изв. вузов. Мат. — 1995. — № 11. — С. 28–41.
  2. Апарцин А. С. О повышении точности моделированиянелинейных динамических систем полиномами Вольтерра// Электрон. модел. — 2001. — 19, № 6. — С. 3–12.
  3. АпарцинА.С.,СпиряевВ.А.Об одном подходе к идентификации полиномов Вольтерра// Оптими-зация, управление, интеллект. — 2005. — № 2. — С. 109–117.
  4. Бойков И. В., Кривулин Н. П. Методы идентификации динамических систем// Программные систе-мы: теорияи приложения. — 2014. — 5, № 5. — С. 79–96.
  5. Воскобойников Ю. Е., Солодуша С. В. Задача и алгоритм непараметрической идентификации линей-ной нестационарной динамической системы с помощью кубических сплайнов// Сиб. ж. вычисл. мат.— 2023. — 26,№1(впечати).
  6. Фомин А. А., Павленко В. Д., Федорова А. Н. Метод построениямногомерной модели Вольтерра глазодвигательного аппарата// Электротехн. компьют. сист. — 2015. — 19(95). — С. 296–301.
  7. Apartsyn A. S. Nonclassical Volterra equations of the first kind: Theory and numerical methods. — Utrecht, Boston: VSP, 2003.
  8. Balassa G. Estimating scattering potentials in inverse problems with a non-causal Volterra model// Math-ematics. — 2022. — 10, № 8. — 1257.
  9. Brunner H. Volterra Integral Equations: An Introduction to Theory and Applications. — Cambridge: Cam-bridge Univ. Press, 2017.
  10. Linz P. Product integration method for Volterra integral equations of the first kind// BIT Numer. Math.— 1971. — 11. — P. 413–421.
  11. Solodusha S. V. New classes of Volterra integral equations of the first kind related to the modeling of the wind turbine dynamics// Proc. 15 Int. Conf. “Stability and Oscillations of Nonlinear Control Systems” (Pyatnitskiy’s Conference) (Moscow, June 03–05, 2020). — IEEE, 2020. — P. 1–3.
  12. Suslov K. V., Gerasimov D. O., Vinnikov V. A., Solodusha S. V. Modelling and simulation of power generation of smart electricity supply systems// Proc. CIGRE Session 46 (Paris, August 21–26, 2016), 2016.
  13. Wiener N. Nonlinear Problems in Random Theory. — New York: The Technology Press of M.I.T., 1958.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2023 Солодуша С.V., Антипина Е.D.

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».