On Some Properties of Nonlinear Integral Models of Dynamic Processes

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The paper presents algorithms for constructing dynamic models of technical (energy) systems in conditions of noisy data. We consider a class of nonlinear systems of Volterra-type integral equations of the first kind with an input signal consisting of two components. The problem of identifying the input signal of linear systems is well known when reduction to a system of equations of the second kind is performed by differentiating Volterra integral equations of the first kind. When constructing models, a control input action is formed that provides the specified response of the dynamic system. Identification algorithms based on the theory of Volterra polynomial equations are used. The paper considers the case with noisy initial data, including when the condition of non-degeneracy of matrices in front of the main part is violated at some fixed points in time.

About the authors

Svetlana V. Solodusha

Melentiev Energy Systems Institute SB RAS

Author for correspondence.
Email: solodusha@isem.irk.ru

Doctor of technical sciences

Russian Federation, Irkutsk

Ekaterina D. Antipina

Melentiev Energy Systems Institute SB RAS; Irkutsk State University

Email: kate19961231@gmail.com

Graduate student

Russian Federation, Irkutsk; Irkutsk

References

  1. Volterra V. Theory of functionals and of integral and in- tegro-differential equations. Moscow: Nauka; 1982. 302 p. (In Russ).
  2. Giannakis G.B., Serpedin E. A bibliography on nonlinear system identification // Signal Processing. 2001. Vol. 81.№3. P. 533-580.
  3. Volkov N.V. Functional series in the problems of dynamics of automated systems. Moscow: Janus-K; 2001. 98 p. (In Russ).
  4. Boykov I.V., Krivulin N.P. Identification of parameters of nonlinear dynamical systems simulated by Volterra polynomials // Sib. Zh. Ind. Mat. 2018; 21(2): 17-31 (In Russ). doi: 10.17377/sibjim.2018.21.201
  5. Apartsin A.S., Solodusha S.V. Mathematical Simulation of Linear Dynamic Systems by Volterra Series // Engineering Simulation. 2000. Vol. 17. №2. P. 143-153.Methods for research and control of energy systems. A.P. Merenkov, Yu.N. Rudenko (eds.). Novosibirsk: Nauka; 1987. 369 p. (In Russ).
  6. Bakhtadze N.N., Lototsky V.A., Maksimov E.M., Maksi- mova N.E. Intelligent algorithms of power grid's state identification // Informatsionnye Tekhnologii i Vychslitel'nye Sistemy. 2011; 3: 45-50 (In Russ).
  7. Bakhtadze N.N., Chereshko A.A., Kushnarev V.N. Scenario forecasting based on digital smart models of dynamic processes // Informatsionnye Tekhnologii i Vychslitel'nye Sistemy. 2023; 3: 70-78 (In Russ). doi: 10.14357/20718632230308
  8. Solodusha S.V. Automatic control systems modeling by Volterra polynomials // Modelirovanie i Analiz Informatsionnykh Sistem, 2012; 19(1): 60-68 (In Russ).
  9. Solodusha S.V. Modeling Heat Exchangers by Quadratic Volterra Polynomials // Automation and Remote Control. 2014. Vol. 75. №1. P. 87-94.
  10. Apartsyn A.S. Polynomial Volterra equations of the first kind and the Lambert function // Trudy Inst. Mat. i Mekh. UrO RAN. 2012. Vol. 18. № 1. P. 69-81.
  11. Bulatov M.V., Budnikova O.S. On Stable Algorithms for Numerical Solution of Integral-Algebraic Equations // Vestnik YuUrGU. Ser. Mat. Model. Progr. 2013; 6(4): 5-14 (In Russ).
  12. Tairov E.A., Loginov A.A., Chistyakov V.F. Mathematical model, numerical methods and software of the simulator for the generating unit of the Irkutsk CHP-10. Irkutsk: SEI SB RAS; 1999. 43 p. Preprint no. 11 (In Russ).
  13. Voskoboynikov Yu.E., Boeva V.A. An estimation of optimal scalar and vector parameters of a smoothing bicubic spline // International Research Journal. 2022; 4(118): 31- 39 (In Russ). doi: 10.23670/IRJ.2022.118.4.006.
  14. Voskoboinikov Yu.E., Preobrazhensky N.G., Sedelnikov
  15. A.I. Mathematical processing of experiment in molecular gas dynamics. Novosibirsk: Nauka; 1984 (In Russ).
  16. Voskoboynikov Yu.E., Boeva V.A. L-curve method for evaluating the optimal parameter of a smoothing cubic spline // International Research Journal. 2021; 11(113), pt. 1: 6-13 (In Russ). doi: 10.23670/IRJ.2021.113.11.003.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


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».