Modelado de ondaleta de sistemas de control estocástico ante perturbaciones complejas de choque
Autores: Sinitsyn, Igor; Sinitsyn, Vladimir; Korepanov, Eduard; Konashenkova, Tatyana
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Modelado de ondaleta de sistemas de control estocástico ante perturbaciones complejas de choque
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Desarrollo
Apoyos metodológicos
Herramientas de software experimentales
Análisis de precisión
Procesamiento de información
Control de sistemas estocásticos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 32
Citaciones: Sin citaciones
Este artículo está dedicado al desarrollo de soportes metodológicos y herramientas de software experimentales para el análisis de precisión y procesamiento de información en sistemas de control estocástico (CStS) con perturbaciones de choque complejas (ShD) mediante tecnologías de wavelet Haar-Galerkin. Los nuevos resultados básicos incluyen métodos y algoritmos de análisis y modelado de covarianza estocástica sobre la base del método de Galerkin y la expansión de wavelet para CStS lineales, lineales con ruidos paramétricos y cuasilineales con ShD. Los resultados están ilustrados por un sistema de información-control en ShD. Se detectan e investigan nuevos efectos estocásticos de acumulación de errores sistemáticos y aleatorios.
Descripción
Este artículo está dedicado al desarrollo de soportes metodológicos y herramientas de software experimentales para el análisis de precisión y procesamiento de información en sistemas de control estocástico (CStS) con perturbaciones de choque complejas (ShD) mediante tecnologías de wavelet Haar-Galerkin. Los nuevos resultados básicos incluyen métodos y algoritmos de análisis y modelado de covarianza estocástica sobre la base del método de Galerkin y la expansión de wavelet para CStS lineales, lineales con ruidos paramétricos y cuasilineales con ShD. Los resultados están ilustrados por un sistema de información-control en ShD. Se detectan e investigan nuevos efectos estocásticos de acumulación de errores sistemáticos y aleatorios.