СОДЕРЖАНИЕ ПУ № 4, 2009 г.

Анализ и синтез систем управления

Александров А.Г., Орлов Ю.Ф. Конечно-частотная идентификация: динамический алгоритм . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

Предложен новый алгоритм конечно-частотной идентификации линейного устойчивого объекта в присутствии неизвестного ограниченного возмущения, позволяющий получить более высокую точность. Доказана его сходимость.

Ключевые слова: идентификация, линейные системы, частотный подход, неизвестные ограниченные возмущения.

Жуков В.П. Достаточные условия грубости неавтономных нелинейных динамических систем в смысле сохранения характера устойчивости. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .9

Рассмотрены условия, при которых характер устойчивости состояния равновесия неавтономной нелинейной динамической системы произвольного порядка ляпуновского типа не изменяется при достаточно малых линейных и нелинейных возмущениях ее правой части (грубость в смысле сохранения характера устойчивости). Нелинейные члены правых частей уравнений невозмущенной системы и нелинейные возмущения этих правых частей считаются принадлежащими широкому классу нелинейных функций, зависящих в общем случае не только от фазовых переменных, но и от времени; этот класс включает в себя как аналитические (по фазовым переменным), так и различных типов неаналитические функции. Приведены достаточные условия указанной грубости.

Ключевые слова: нелинейная динамическая система, грубость в смысле сохранения характера устойчивости.

Ходашинский И.А. Идентификация нечетких систем: методы и алгоритмы . . . . . . . . . . 15

Рассмотрены основные этапы построения нечетких моделей: экспертное оценивание, идентификация структуры, идентификация параметров. Отмечено, что экспертное оценивание включает в себя определение типа нечеткой модели, выбор t-нормальных функций для задания нечетких логических операций, выбор способов нечеткого вывода. Для идентификации структуры предложено применять два метода: нечеткий кластерный анализ и алгоритм перебора. Для идентификации параметров выбраны следующие алгоритмы: генетический, муравьиной колонии, роящихся частиц, имитации отжига. Приведены результаты имитационного эксперимента.

Ключевые слова: идентификация нечетких моделей, метаэвристики, имитация отжига, генетический алгоритм, алгоритм муравьиной колонии, алгоритм роящихся частиц.

Управление в социально-экономических системах

Золотова Т.В. Корпоративная модель согласования интересов с учетом экологических факторов. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

Представлена модель управления отраслевой корпорацией с ограничением по дефицитным и природным ресурсам, описывающая двухуровневую иерархическую систему управления. Рассмотрены её варианты: с дополнительным ограничением по допустимому уровню загрязнения природной среды, квотами и с системой штрафов за превышение допустимого уровня загрязнения.

Ключевые слова: корпорация, идеальная согласованность, максимизация прибыли, расчетные цены, тарифы на дефицитные и природные ресурсы, квоты, штраф.

Михненко П.А. Оптимизация процесса адаптации хозяйственной организации к изменениям внешней среды. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

Отмечено, что эффективная работа современных хозяйственных организаций оказывается возможной лишь в условиях их постоянной адаптации к изменяющимся условиям внешней среды. Показано, что в условиях адаптации в организационных системах с обратной связью интенсивность организационных преобразований зависит от математического ожидания определяющих факторов внешней среды и интенсивности информационной неопределенности. Рост неопределенности внешней среды влечет за собой либо необходимость снижения интенсивности преобразований, либо переход к стратегии упреждающей адаптации.

Ключевые слова: хозяйственная организация, адаптация, неопределённость, математическая модель, вероятностные характеристики, интенсивность преобразований.

Демкин И.В., Перцев Д.В. Метод оценки интегрированного риска портфеля инновационных проектов. Ч. 2. Методические особенности оценки интегрированного риска портфеля инновационных проектов. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39

Предложен подход к решению проблемы оценки интегрированного риска и соответствующая методика, учитывающая эффекты синергии и каннибализма.

Ключевые слова: портфель, инновационный проект, модель, синергия, каннибализм, риск.

Управление подвижными объектами

Андриенко А.Я., Лосев Г.П., Тропова Е.И. Совершенствование алгоритмов действия расходомерных контуров системы управления ракеты-носителя. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46

Изложены рекомендации по совершенствованию алгоритмов действия расходомерных контуров системы управления расходованием топлива ракеты-носителя «Союз-2», обеспечивающему подавление остаточных проявлений автоколебательности в работе этих контуров.

Ключевые слова: автоколебания, расходомерный контур, система управления расходованием топлива, ракета-носитель.

Информационные технологии в управлении

Дорри М.Х., Рощин А.А. Инструментальный программный комплекс «Расчет динамических систем» – средство моделирования и разработки алгоритмов управления . . . . 52

Рассмотрены особенности и возможности разработанного инструментального программного комплекса. Показано, что он упрощает задачу разработки исследовательских стендов, которые применяются при проектировании систем управления сложных многоцелевых объектов для имитационного моделирования, разработки алгоритмов управления, синтеза подсистем и исследования взаимодействия подсистем в динамике.

Ключевые слова: программный комплекс, моделирование, алгоритмы управления.

Николайчук О.А. Моделирование знаний для исследования динамики технического состояния уникальных объектов. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

Разработаны модели представления знаний и показано дальнейшее применение этих моделей для решения задач генезиса, прогнозирования и принятия решений при исследовании динамики технического состояния уникальных объектов. В результате комбинирования прецедентного, продукционного и математических методов получена гибридная модель представления знаний. На основе данного гибридного представления предложен алгоритм обработки знаний.

Ключевые слова: модели представления знаний, прецедент, продукция, обработка знаний, уникальная механическая система.

Саакян А.А. Исследование свойств показателей качества систем распознавания речи. . 66

Рассмотрена проблема выбора показателей качества, характеризующих эффективность системы распознавания звуковой речи. Сформулированы требования к показателям качества и предложена методика их экспериментального исследования. Дан анализ свойств известных показателей качества, приведены результаты эксперимента, позволяющие выбрать наилучший из них.

Ключевые слова: распознавание речи, алгоритм распознавания, показатель качества, измерение качества.

Агаронян О.С. Иерархическая адаптивная сегментация изображения . . . . . . . . . . . . . . . 74

Рассмотрена задача иерархической сегментации изображения путем построения нерегулярной пирамиды. Для моделирования изображения предложен адаптивный подход, предполагающий использование диаграммы Вороного и граф Делоне. Представлена итеративная процедура сегментации для пирамиды с различными уровнями разрешения.

Ключевые слова: иерархическая модель изображения, нерегулярная пирамида, сегментация изображения, мозаичное замощение, диаграмма Вороного, граф Делоне.

Хроника

Общероссийский семинар «Современные методы навигации и управления движением: информационно-управляющие системы автономных движущихся объектов» . . . . . . . . 80

IV международная научная конференция «Проблемы регионального и муниципального управления» . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83

* * *

Contents and abstracts. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87