Ідентифікація та контроль хаотичних процесів у складних технічних системах
DOI:
https://doi.org/10.24144/2616-7700.2025.46(1).273-284Ключові слова:
хаотичнi процеси, нелiнiйнi системи, надiйнiсть систем, контроль хаосу, адаптивний закон керуванняАнотація
У статтi представлено узагальнений математичний пiдхiд до iдентифiкацiї та адаптивного контролю хаотичних процесiв у нелiнiйних технiчних системах з випадковими параметрами. Дослiджується проблема стабiлiзацiї систем, що характеризуються високою чутливiстю до початкових умов i стохастичними впливами, яка є актуальною для сучасної прикладної математики та iнженерiї. Побудовано нелiнiйну стохастичну модель хаотичної динамiки, формалiзовано вплив хаосу на показники надiйностi технiчних систем i розроблено адаптивний метод контролю на основi зворотного зв’язку. Представлено алгоритмiчну реалiзацiю запропонованого методу та виконано його апробацiю на реальних даних газових сенсорних систем. Отриманi результати свiдчать про суттєве пiдвищення стабiльностi, прогнозованостi та надiйностi роботисистем за умов складних динамiчних режимiв. Запропонований метод може бути ефективно застосований у робототехнiцi, сенсорних мережах, енергетицi та автоматизованих системах керування, забезпечуючи стабiлiзацiю та контроль нелiнiйних режимiв функцiонування в умовах параметричних i стохастичних невизначеностей.
Спонсор дослідження
- Робота виконана в рамках науково-дослiдної теми «Розробити методи моделювання процесiв цiльового управлiння складними iнформацiйними багатокомпонентними системами рiзного призначення» (номер державної реєстрацiї 0123U100754) Iнституту кiбернетики iменi В.М. Глушкова (НАН) України
Посилання
- Buts, V., & Kuzmin, V. (2024). Chaotic regimes generated by special points and singular solutions. Problems of Atomic Science and Technology, 5(153), 161–165. https://doi.org/10.46813/2024-153-161
- Zhao, Z., Lv, G., Xu, Y., Lin, Y., Wang, P., & Wang, X. (2024). Enhancing ground source heat pump system design optimization: A stochastic model incorporating transient geological factors and decision variables. Renewable Energy, 225, 120279. https://doi.org/10.1016/j.renene.2024.120279
- Bouadi, M., Jia, B., Jiang, R., Li, X., & Gao, Z. (2022). Stochastic factors and string stability of traffic flow: Analytical investigation and numerical study based on car-following models. Transportation Research Part B: Methodological. https://doi.org/10.1016/j.trb.2022.09.007
- Zhang, J., Karimireddy, S. P., Veit, A., Kim, S., Reddi, S. J., Kumar, S., & Sra, S. (2020). Why are Adaptive Methods Good for Attention Models? arXiv: Optimization and Control, 33, 15383–15393.
- Rackauckas, C., & Nie, Q. (2017). Adaptive methods for stochastic differential equations via natural embeddings and rejection sampling with memory. Discrete and continuous dynamical systems. Series B, 22(7), 2731–2761. https://doi.org/10.3934/dcdsb.2017133
- Symonov, D. I., & Zaika, B. Y. (2024). Modeling the management of complex information multicomponent systems. Scientific Bulletin of Uzhhorod University. Series of Mathematics and Informatics, 44(1), 168–174. https://doi.org/10.24144/2616-7700.2024.44(1).168-174 [in Ukrainian].
- Symonov, D., & Symonov, Y. (2024). Methods for selecting models of functioning of multicomponent information and environmental systems. Scientific Journal "Mathematical Modeling", 1(50), 57–63. https://doi.org/10.31319/2519-8106.1(50)2024.304943
- Yaqoob, U., & Younis, M. I. (2021). Chemical Gas Sensors: Recent Developments, Challenges, and the Potential of Machine Learning—A Review. Sensors (Basel, Switzerland), 21, 2877. https://doi.org/10.3390/s21082877
- Tian, F., Zhao, L., & Deng, S. (2023). Gas sensor array low-concentration [Dataset]. UCI Machine Learning Repository. https://doi.org/10.24432/C5CK6F
- Wolf, A., Swift, J., Swinney, H. L., & Vastano, J. A. (1985). Determining Lyapunov exponents from a time series. Physica D: Nonlinear Phenomena, 16, 285–317. https://doi.org/10.1016/0167-2789(85)90011-9
- Das, S., Green, J. R. (2024). Spectral bounds on the entropy flow rate and Lyapunov exponents in differentiable dynamical systems. Journal of Physics A: Mathematical and Theoretical. https://doi.org/10.1088/1751-8121/ad8f06
- Doganaksoy, N. (1999). Quality and Reliability of Technical Systems: Theory, Practice, Management. Technometrics, 41, 171–172. https://doi.org/10.1080/00401706.1999.10485644
- Tkachuk, A., & Moshnoriz, M. (2024). Mathematical model of reliability assessment for diagnosing the technical condition of electrical engineering complexes in distributed water supply systems. Herald of Khmelnytskyi National University. Technical Sciences, 333(2), 428–432. https://doi.org/10.31891/2307-5732-2024-333-2-67
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Д. І. Симонов
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
