№ 4 (2023)

Обложка

Весь выпуск

Анализ и синтез систем управления

Параметрическая оптимизация нелинейной моделив задаче идентификации роста раковых клеток

Афанасьев В.Н., Фролова Н.А.

Аннотация

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.
Проблемы управления. 2023;(4):3-13
pages 3-13 views

Управление в социально-экономических системах

Модели совместной динамики мнений и действий в онлайновых социальных сетях. Ч. 3. Бинарные модели

Губанов Д.А., Новиков Д.А.

Аннотация

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.
Проблемы управления. 2023;(4):14-27
pages 14-27 views

Управление техническими системами и технологическими процессами

Идентификационное скоростное управление мостовым краном с сокращенной моделью переноса груза

Круглов С.П., Ковыршин С.В.

Аннотация

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.
Проблемы управления. 2023;(4):28-37
pages 28-37 views

Управление подвижными объектами и навигация

Формирование программных траекторий движения летательного аппарата при аэрогеофизической съемке

Гаракоев А.М., Гладышев А.И.

Аннотация

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.
Проблемы управления. 2023;(4):38-47
pages 38-47 views

Оптимизация траектории межорбитального перелёта космического аппарата: выбор начальных приближений на основе корреляционного анализа данных

Саввина Е.В.

Аннотация

Приведены результаты исследования, посвященного разработке нового подхода к решению актуальной проблемы выбора начальных приближений для задач оптимизации траектории перелёта космического аппарата с химическим разгонным блоком и фиксированной тягой между околоземными эллиптическими орбитами. Предложенный подход основан на анализе и использовании корреляций между значениями ключевых параметров задачи. Для его реализации применяются численные методы, методы математического моделирования и программирования. Благодаря системному исследованию релевантных работ, относящихся к предметной области разработки методов нахождения начальных приближений для оптимизационных задач, а также выявленным в рамках данной работы математическим взаимосвязям и сделанным заключениям найден ряд закономерностей, способствующих упрощению процесса нахождения начальных приближений для обеспечения сходимости численного метода решения краевой задачи и оптимизации решения. Результаты вычислительного эксперимента подтверждают применимость и эффективность разработанного подхода для решения типовых оптимизационных задач (на примере задачи оптимизации траектории перелёта космического аппарата между околоземными орбитами).
Проблемы управления. 2023;(4):48-56
pages 48-56 views

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».