№ 4 (2023)

Представлен метод решения задачи идентификации нестационарных объектов с использованием соответствующих математических моделей с параметрической настройкой. Оценка отклонения переходных процессов объекта и его математической модели производится с применением квадратичного функционала качества, сама же задача параметрической настойки модели объекта относится к задачам условной оптимизации. Алгоритм параметрической оптимизации разработан с использованием свойства векторной проекции в пространстве Крейна и второго метода Ляпунова, обеспечивающего целенаправленное изменение параметров модели. Предложенный метод применяется для оценки параметров в модели роста раковых клеток. Нелинейная модель описывает взаимосвязь между популяциями нормальных, иммунных и опухолевых клеток, которую можно измерить в присутствии гауссовского белого шума. Численное моделирование иллюстрирует процедуру проектирования и показывает эффективность предложенного метода.

В серии статей исследуется подход к идентификации и анализу математических моделей совместной динамики мнений и действий агентов на примере реальных данных онлайновой социальной сети ВКонтакте. Данная работа завершает исследование, в ней представлены результаты идентификации и анализа бинарных моделей (пороговых моделей и моделей со скрытыми переменными), описывающих изменение мнений и действий агентов в социальной сети. На основе бинарных моделей проведена оценка влияния различных факторов на мнения и действия агентов: общественного мнения, собственных мнений и действий агента, мнений и действий социального окружения, а также механизмов доверия агента к источникам информации и содержанию информации. Проведено сравнение линейных и бинарных моделей, представлены качественные выводы по итогам результатов исследования.

Рассмотрен подход к автоматизации управления тележкой мостового крана в условиях текущей неопределенности параметров крана, переносимого груза и внешних возмущений. Он реализует формирование заданной скорости тележки, что соответствует современной аппаратной реализации управления кранами с асинхронными двигателями и частотными преобразователями. Данный подход основан на схеме управления с алгоритмом текущей параметрической идентификации, неявной эталонной модели и «упрощенных» условиях адаптируемости с нацеленностью на непосредственное отслеживание перемещения груза. В качестве основы для алгоритма идентификации применяется рекуррентный метод наименьших квадратов с фактором забывания. В отличие от ранее опубликованных работ по рассматриваемой тематике предложено использовать сокращенную модель объекта «кран − груз» при перемещении груза по одной горизонтальной оси, что требует оценивания только двух параметров, упрощает построение алгоритма управления и улучшает качество функционирования замкнутой системы управления. Приведено доказательство устойчивости замкнутой системы управления и найдены требования к параметрам назначаемого эталонного движения. В силу свойства самоподстройки системы управления очевидны обобщения на возможность построения системы управления мостовым краном по двум горизонтальным осям и трем осям (с одновременным вертикальным перемещением груза). Приведен модельный пример, показывающий возможность реализации предлагаемой системы управления краном на основе современных контроллеров и датчиков.

Управление подвижными объектами при аэрогеофизической съемке требует решения определенных задач, связанных с формированием программных (заданных) траекторий, которые должны быть оптимальными. Наиболее очевидным критерием оптимальности является время, за которое объект из начального положения переходит в положение, требуемое полетным заданием. Задачи, в которых рассматривают такой критерий, известны как задачи быстродействия. Поскольку аэрогеофизическая съемка традиционно выполняется по сети параллельных маршрутов, в данной работе рассмотрены две задачи быстродействия. Первая – заход на очередной маршрут съемки. Вторая – сближение с прямолинейным участком текущего маршрута съемки. Для каждого из режимов поставлены и решены задачи быстродействия. Результат решения – программные траектории захода и сближения. Представлен формальный анализ решений и описаны способы формирования оптимальных траекторий и соответствующих управлений, реализующих эти траектории. Описана реализация полученных алгоритмов в составе бортового программного обеспечения.