CC BY
41
Известия ТРТУ
Специальный выпуск
УДК 621.396
Ю.А. Геложе, П.П. Клименко
УПРАВЛЕНИЕ ПРОЦЕССАМИ В АВТОМАТИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ С РАЗВЕРТЫВАЮЩИМ УРАВНОВЕШИВАНИЕМ
Настоящая работа посвящена нелинейным системам стабилизации. Такие системы в реальных эксплуатационных условиях могут подвергаться аномальным возмущениям, под которыми будем понимать кратковременные возмущения столь высокой интенсивности, что за время их воздействия система не может в заметной степени противодействовать им в силу ограниченности ресурса управления. В результате этого регулируемая величина не только получает большое отклонение от заданного значения, но и изменяется с большой скоростью. После прекращения действия аномального возмущения создаются новые начальные условия в пространстве состояния системы, которые могут иметь значительные удаления от точек покоя. В результате проявляется нелинейность системы, и, как показывает опыт, система может входить в режим устойчивых колебаний.
Разработка управления переходными процессами в нелинейных системах стабилизации является актуальной и проводится на основе концептуальных и базовых положений синергетической теории управления. Для разработки управления переходными процессами исследуется фазовое пространство системы, определяются границы инвариантных многообразий, внутренними точками которых являются аттракторы -точки равновесия. На основании исследования топологических признаков этих инвариантных многообразий производится выделение области притяжений так ориентированной, что количество степеней свободы уменьшается до одной. Поскольку целью управления является инвариантная область притяжения, далее разрабатывается стратегия приведения изображающих точек в область притяжения. При этом управляющие воздействия, составляющие эту стратегию, будут прерывать все траектории, ведущие к предельному циклу, где изображающая точка совершает орбитальное движение.
Таким образом, разработанное управление переходными процессами обеспечивает надежную работу системы стабилизации в непредсказуемых условиях работы, вызванных аномальными возмущениями.
УДК 691.372
0.10. Евдокимов, Ю.Ф. Евдокимов, А.М. Макаров
ОСОБЕННОСТИ КОРРЕЛЯЦИОННО-СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ НА ОСНОВЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
МЕЛЛИНА
В связи с развитием в последнее время методов обработки сигналов, основанных на использовании интегрального преобразования Меллина (ПМ), представляет интерес анализ не только детерминированных, но и случайных процессов. Целью работы является исследование особенно-
Секция радиотехнических и телекоммуникационных систем
стей применения преобразования Меллина для анализа случайных процессов.
ПМ детерминированного сигнала определяется выражением
00
щ*)=\тг'л.
о
В случае применения данной формулы к случайному процессу результат преобразования представляет собой случайную функцию (спектрограмму Меллина).
Основные усилия направлены на получение столь же удобного и привычного аппарата, как и при использовании преобразования Фурье, и установление связи характеристик в базисе ПМ с аналогичными характеристиками в базисе Фурье [1]. Необходимо, однако, учесть некоторые характерные свойства ПМ, такие как особенность подынтегральной функции при .У = 0, что проявляет себя при анализе детерминированных сигналов [2] и стохастических процессов.
В работе также проводится анализ флюктуационных погрешностей вычисления ПМ случайных процессов.
ЛИТЕРАТУРА
1. Тынинкин С.И., Гузенко О.Б. Корреляционные свойства спектров Меллина случайных процессов //Радиотехника, 1997, № 4.
2. Макаров А.М., Евдокимов Ю.Ф. Анализ особенностей спектров Меллина //Тез. Всесоюзн. НТК - 2 "Методы представления и обработки случайных сигналов и помех". Харьков, 1991.
УДК 681.321
А.М. Макаров, В.В. Крутихип
ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ ВЫЧИСЛЕНИЯ СПЕКТРОВ В БАЗИСЕ ИНТЕГРАЛЬНОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ МЕЛЛИНА
Возрастающее число систем связи и передачи информации приводит в настоящее время к тому, что наряду с известными используются совершенно новые типы и виды сигналов, имеющие повышенную структурную и информационную скрытность, высокую скорость передачи. Особенно характерна такая ситуация для комплексов обработки сигналов.
Как правило, в реальных условиях нет априорных сведений о сигналах и помехах. Одним из направлений методов преодоления априорной неопределенности является использование операторов отображения исходного пространства сигналов и помех с множеством мешающих параметров в пространство новой переменной, где образ инвариантен к заданному классу изменения параметров сигнала. Одним из операторов, в большей или меньшей степени удовлетворяющим этим требованиям, является оператор интегрального преобразования (ИП) (в частности, ИП Меллина).
