Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2020
Ключевые слова: control theory, dynamic system, integral indicators, modE, Analysis depth, optimal, теория управления, динамическая система, интегральные показатели, режим, глубина анализа, оптимальное
Аннотация: Обнаружена проблема идентификации сложных объектов различной природы для формализации контура децентрализованного управления ими. Рассмотрен многомерный объект как динамическая система с дискретным временем. Формализованы: пространства (состояния объекта, управляющих воздействий, целей, наблюдаемых значений, аналитических оценок). Показать полностьюРассчитаны аналитические оценки через интегральные показатели. Выполнен расчет интегральных показателей с выбираемой глубиной анализа временных рядов для каждого режима управления. Всего рассчитано пятнадцать режимов и сформированы их двухмерное и трехмерное представления для выбора оптимального управления. Формализован сложный многомерный объект как динамическая система с дискретным временем, что позволило переходить от общего представления системы к ее подсистемам. После предлагаемой формализации объекта можно перейти к решению классическими методами: фильтра Калмана, нейро-сетевой прогноз, рекуррентное уравнение, балансы. The problem of identification of complex objects of various nature for the formalization of the contour of their decentralized control is revealed. A multidimensional object is considered as a dynamic system with discrete time. Formalized: space (state of the object, control actions, goals, observed values, analytical assessments). Analytical estimates are calculated through integral indicators. The calculation of integral indicators with a selectable depth of time series analysis for each control mode is performed. In total, fifteen modes are calculated and their two-dimensional and threedimensional representations are formed to select the optimal control. A complex multidimensional object is formalized as a dynamic system with discrete time. A transition is made from the general presentation of the system to its subsystems. After the proposed formalization of the object, a transition is made to the solution by classical methods: Kalman filter, neural network forecast, recurrent equation, balances.
Журнал: Информатизация и связь
Выпуск журнала: № 6
Номера страниц: 65-67
ISSN журнала: 20788320
Место издания: Москва
Издатель: Администрация Ярославской области, Министерство Российской Федерации по связи и информатизации, Государственная техническая комиссия при Президенте Российской Федерации