МЕТОД ИДЕНТИФИКАЦИИ ДЕФЕКТОВ В НЕЛИНЕЙНЫХ СИСТЕМАХ НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ1

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Рассматривается задача оценивания величин дефектов в нелинейных динамических системах при наличии внешних возмущений. Для решения используются методы оптимального управления на основе преобразования исходной системы к редуцированной модели, чувствительной к дефектам и нечувствительной к возмущениям. В отличие от скользящих наблюдателей, традиционно используемых для решения этой задачи, предложенный подход позволяют обойтись без наличия высокочастотных переключений. Изложенная теория иллюстрируется примером.

Об авторах

А. Н. Жирабок

Севастопольский государственный ун-т; Дальневосточный федеральный ун-т; Институт проблем морских технологий ДВО РАН

Email: zhirabok@mail.ru
Севастополь, Россия; Владивосток, Россия; Владивосток, Россия

А. В. Зуев

Дальневосточный федеральный ун-т; Институт проблем морских технологий ДВО РАН

Email: zhirabok@mail.ru
Владивосток, Россия; Владивосток, Россия

А. А. Кабанов

Севастопольский государственный ун-т

Email: zhirabok@mail.ru
Севастополь, Россия

В. Ф. Филаретов

Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: zhirabok@mail.ru
Владивосток, Россия

Список литературы

  1. Кабанов А.А., Зуев А.В., Жирабок А.Н., Филаретов В.Ф. Метод идентификации дефектов: подход на основе методов оптимального управления // АиТ. 2023. № 9. С.82–94.
  2. Кабанов А.А., Зуев А.В., Филаретов В.Ф., Жирабок А.Н. Идентификация дефектов в линейных системах на основе методов оптимального управления // Изв. вузов. Приборостроение. 2022. Т. 65. № 5. С. 335–342.
  3. Edwards C., Spurgeon S., Patton R. Sliding Mode Observers for Fault Detection and Isolation // Automatica. 2000. V. 36. P. 541–553.
  4. Floquet T., Barbot J., Perruquetti W., Djemai M. On the Robust Fault Detection Via a Sliding Mode Disturbance Observer // Intern. J. Control. 2004. V. 77. P. 622–629.
  5. Rios H., Efimov D., Davila J., Raissi T., Fridman L., Zolghadri A. Non-minimum Phase Switched Systems: HOSM Based Fault Detection and Fault Identification Via Volterra Integral Equation // Intern. J. Adapt. Contr. and Signal Proc. 2014. V. 28. P. 1372–1397.
  6. Жирабок А.Н., Зуев А.В., Филаретов В.Ф., Шумский А.Е. Идентификация дефектов в нелинейных системах на основе скользящих наблюдателей с ослабленными условиями существования // Изв. РАН. ТиСУ. 2022. № 3. С. 21–30.
  7. Жирабок А.Н., Зуев А.В., Сергиенко О., Шумский А.Е. Идентификация дефектов в нелинейных динамических системах и их датчиках на основе скользящих наблюдателей // АиТ. 2022. № 2. С. 63–89.
  8. Жирабок А.Н., Зуев А.В., Ким Ч.И. Метод построения интервальных наблюдателей для стационарных линейных систем // Изв. РАН. ТиСУ. 2022. № 5. С. 3–13.
  9. Мироновский Л.А. Функциональное диагностирование динамических систем. М.-СПб.: Изд-во МГУ-ГРИФ, 1998.
  10. Misawa E., Hedrick J. Nonlinear Observers – a State of the Art. Survey // J. Dynamic Systems, Measurements Control. 1989. V. 111. P. 344–352.
  11. Смагина Е.М. Вопросы анализа линейных многомерных объектов с использованием понятия нуля системы. Томск: Изд-во Томск. ун-та, 1990.
  12. Mufti I.H., Chow C.K., Stock F.T. Solution of Ill-conditioned Linear Two-point Boundary Value Problems by the Riccati Transformation // SIAM Rev. 1969. V. 11(4). P. 616–619.
  13. Nekoo S.R. Tutorial and Review on the State-dependent Riccati Equation // J. Applied Nonlinear Dynamics. 2019. V. 8(2). P.109–166.
  14. Mracek C.P., Cloutier J.R. A Preliminary Control Design for the Nonlinear Benchmark Problem // Proc. 1996 IEEE Intern. Conf. on Control Applications. 1996. P. 265–272.
  15. Kabanov A.A. Feedback Linearization of Nonlinear Singularly Perturbed Systems with State-dependent Coefficients // Intern. J. Control Autom. Syst. 2020. V. 18. P.1743–1750.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Российская академия наук, 2025

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».