Preview

Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова

Расширенный поиск

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ В СТРУКТУРЕ СЭУ

https://doi.org/10.21821/2309-5180-2022-14-1-129-139

Полный текст:

Аннотация

Целью исследования является построение математической модели случайных процессов систем автоматического регулирования. Отмечается, что при моделировании шумовых воздействий полезной является модель шума в виде нормального белого шума, имеющая постоянную спектральную плотность. Значения этой спектральной плотности можно получить на практике по спектру случайной составляющей ошибки регулирования и комплексным коэффициентам передачи системы автоматического регулирования по каналам управления и возмущения. В итоге разработчика системы автоматического регулирования и технолога интересует значение среднеквадратической ошибки регулирования, для определения которой удобнее пользоваться спектрально-временным описанием системы автоматического регулирования. Подчеркивается, что особенность шумов (случайных процессов) состоит в том, что записать в явном виде зависимость их величины как функции времени невозможно, поскольку на каждом временном интервале значения шума изменяются различным образом, однако можно указать некоторые усредненные значения, дающие достаточно подробное представление о шуме в целом. Акцентируется внимание на том, что часто встречающиеся в инженерной практике шумы являются эргодическими, т. е. такими, у которых усреднение по ансамблю совпадает с усреднением по времени. Поэтому статистические характеристики таких шумов можно получить при помощи усреднения по времени их наблюдаемых значений.

Об авторах

В. А. Доровской
Керченский государственный морской технологический университет
Россия


Е. Г. Зинченко
Керченский государственный морской технологический университет
Россия


К. С. Чернобай
Керченский государственный морской технологический университет
Россия


Список литературы

1. Понтрягин Л. С. Математическая теория оптимальных процессов / Л. С. Понтрягин [и др.]. - М.: Наука, 1970. - 392 с.

2. Петров К. Э. Компараторная структурно-параметрическая идентификация моделей скалярного многофакторного оценивания / К. Э. Петров, В. В. Крючковский. - Херсон: Олди-плюс, 2009. - 294 с.

3. Павловский Ю. Н. Теория факторизации и декомпозиции управляемых динамических систем и ее приложения / Ю. Н. Павловский // Известия Академии наук СССР. Техническая кибернетика. - 1984. - № 2. - С. 45-57.

4. Павлов В. В. Начала теории эргатических систем / В. В. Павлов. - Киев: Наукова думка, 1975. - 240 с.

5. Овезгельдыев А. О. Синтез и идентификация моделей многокритериального оценивания и оптимизации / А. О. Овезгельдыев, Э. Г. Петров, К. Э. Петров. - К.: Наукова думка, 2002. - 163 с.

6. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Под ред. Р. Р. Ягера. - М.: Радио и связь, 1986. - 409 с.

7. Пивкин В. Я. Нечеткие множества в системах управления / В. Я. Пивкин, Е. П. Бакулин, Д. И. Кореньков; под ред. Ю. Н. Золотухина. - М.: Fuzzy Technologies Lab, 1999. - 176 с.

8. Никифоров В. О. Адаптивное и робастное управление с компенсацией возмущений / В. О. Никифоров. - СПб.: Наука, 2003. - 282 с.

9. Нариньяни А. С. Недоопределенность в системе представления и обработки знаний / А. С. Нариньяни // Техническая кибернетика. - 1986. - № 5. - С. 3-28.

10. Месарович М. Теория иерархических многоуровневых систем / М. Месарович, Д. Мако, И. Такахара. - М.: Мир, 1973. - 332 с.

11. Лоскутов А. Ю. Основы теории сложных систем / А. Ю. Лоскутов, А. С. Михайлов. - М.: НИЦ «Регулярная и стохастическая динамика», 2007. - 620 с.

12. Аронсон Э. Теория диссонанса: прогресс и проблемы / Э. Аронсон // Современная зарубежная социальная психология. - М.: Изд-во МГУ, 1984. - С. 111-126.

13. Osadchiy A. Signal Processing Algorithm Based on Discrete Wavelet Transform / A. Osadchiy, A. Kamenev, V. Saharov, S. Chernyi // Designs. - 2021. - Vol. 5. - Is. 3. - Pp. 41. DOI: 10.3390/designs5030041.

14. Kramar V. Analysis Technology and Cathodic Protection for Hull Structures of Ships and Floating Facilities / V. Kramar, А. Rodkina, O. Ivanova, S. Chernyi, A. Zinchenko // Inventions. - 2021. - Vol. 6. - Is. 4. - Pp. 74. DOI: 10.3390/inventions6040074.

15. Zhilenkov A. Application of Artificial Intelligence Technologies to Assess the Quality of Structures / A. Zhilenkov, S. Chernyi, V. Emelianov // Energies. - 2021. - Vol. 14. - Is. 23. - Pp. 8040. DOI: 10.3390/en14238040.


Рецензия

Для цитирования:


Доровской В.А., Зинченко Е.Г., Чернобай К.С. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ В СТРУКТУРЕ СЭУ. Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. 2022;14(1):129-139. https://doi.org/10.21821/2309-5180-2022-14-1-129-139

For citation:


Dorovskoy V.A., Zinchenko E.G., Chernobai K.S. MATHEMATICAL MODEL OF RANDOM PROCESSES OF AUTOMATIC CONTROL SYSTEMS. Vestnik Gosudarstvennogo universiteta morskogo i rechnogo flota imeni admirala S. O. Makarova. 2022;14(1):129-139. (In Russ.) https://doi.org/10.21821/2309-5180-2022-14-1-129-139

Просмотров: 54


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2309-5180 (Print)
ISSN 2500-0551 (Online)