Models of Composite Harmonic Half-Waves and the Relationship of Time Sampling with the Entropy of Time Parameters of Signals

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

The problem of finding the absolute error of stepwise and linear interpolation of the control signal from uniform samples from it using models of composite harmonic half-waves is solved. Previously, during the inspection of the control object, the maximum values of the signal parameters and half-waves are determined: speed, acceleration and sharpness, there are no spectrum parameters. To determine the values of the intervals of uniform sampling of time, two groups of models of "harmonic half-waves" are considered. The first group of models is described by harmonic time functions whose parameters are consistent. The second group of models is described by composite harmonic functions of time, thereby the time parameters of the signals are consistent. It is proved that with an increase in the entropy of the maximum values of the signal parameters, the value of the time sampling interval increases without increasing the interpolation error. Thus, the entropy value of the signal parameters serves as an indicator of their inconsistency. The results of modeling and graphs obtained in the environment of the mathematical package are presented. The results are intended to optimize the loading of input tasks and primary information processing of processors in robust real-time automation systems, for example, used to control high-speed trains when braking in sliding or skidding mode.

Авторлар туралы

B. Mayorov

Joint Stock Company Scientific and Production Enterprise Rubin

Email: bgmayorov@yandex.ru
Baidukova St. 2

Әдебиет тізімі

  1. Коберниченко В.Г. Основы цифровой обработки сигналов // Учеб. Пособие. Екатеринбург: Изд-во Урал. ун-та, 2018. 150 с.
  2. Курячий М.И., Гельчер А.А. Цифровая обработка сигналов // Томск: Изд-во Томск. Гос. ун-т, 2018. 234 с.
  3. Контрольно-измерительное оборудование R&S 2019. Каталоги Rohde&Schwarz. 2019. 256 c. URL: https://cdn.rohde-schwarz.com/ru/downloads_45/common_library_45/interactive_catalog_2018_19_ru.pdf (дата обращения: 12.03.2020).
  4. Infrastructure Status u-entwicklungsbericht 2019 // Deutsche Bahn. 2020. 124 p.
  5. ERTMS Level 3: the Game- Chander. 2022. Programme technical paper. London.
  6. Thales consortium to install ECTS Level 1 ATR system in Thailand // Railway Technology. 2019. 20 p. URL: https://www.railway-technology.com/news/thales-consortium-to-install-etcs-level-1-atp-system-in-thailand/ (дата обращения: 12.03.2020).
  7. Ehret Marc. Virtual Train Brakes. Eisenbahnwesen-Seminar // TU-Berlin. 2020. 49 p. URL: https://www.static.tu.berlin/fileadmin/www/10002264/ews/2020-sose/2020-05-11-folien.pdf (дата обращения: 12.03.2020).
  8. Introduction to ETCS Braking Curves. ERA ERTMS Unit. Version 1.5. 2020. 28 p.
  9. Майоров Б.Г. Свойства гармонических и составных полуволн, определение интервала равномерной дискретизации времени цифровых сигнальных процессоров // Информатика и автоматизация. 2022. Т. 21. № 1. С. 95–125. doi: 10.15622/ia.2022.21.4.
  10. Лазарев В.Л. Информационное шкалирование вариаций законов распределения параметров в приложениях к задачам мониторинга и управления // Научно-технические ведомости СПб ГПУ. Информатика. Телекоммуникации. Управление. 2019. Т. 12. № 2. С. 7–15.
  11. Лазарев В.Л., Спесивцев А.В., Захаров В.В. Оценка видов законов распределений на основе величины энтропийного коэффициента // Изв. Вузов. Приборостроение. 2020. Т. 63. № 2. С. 113–119.
  12. Шамолин М.В. Алгоритмы диагностирования в некоторых системах прямого и непрямого управления // Итоги науки и техники. Серия «Современная математика и ее приложения. Тематические обзоры. 2022. Т. 205. С. 107–118. doi: 10.36535/0233-6723-2022-205-107-118.
  13. Даринцев О.В., Мигранов А.Б. Аналитический обзор подходов к распределению задач в группах мобильных роботов на основе технологий мягких вычислений // Информатика и автоматизация. 2022. Т. 21. № 4. С. 729–757. doi: 10.15622/ia.21.4.4.
  14. Валиков П.И., Мусатов Р.Л., Степанов Б.В. Электрогидравлическая система управления движением робототехнического комплекса // Электронные информационные системы. 2020. № 2(25). С. 62–68.
  15. Петренко В.И., Тебуева Ф.Б., Гурчинский М.М., Антонов В.О., Павлов А.С. Прогнозная оценка траектории руки оператора для решения обратной задачи динамики при копирующем управлении // Труды СПИИРАН. 2019. Т. 18. № 1. С. 123–147. doi: 10.15622/sp.18.1.123-147.
  16. Григорьев И.С., Данилина И.А. Оптимизация траектории перелётов космических аппаратов с дополнительным топливным баком. II. Автоматика и телемеханика. 2018. № 2. С. 135–153.
  17. Manyam S.G. Optimal dubins paths to intercept a moving target on a circle // Proc. of the American Control Conference. 2019. pp. 828–834.
  18. Майоров Б.Г. Способ непрерывной оптической связи с низколетящей целью // Патент RU №2 715 499 С1. 2020. МПК G 01 S 13/66.
  19. Баунин В.Г., Землеханов А.Р., Швецов Н.В., Аверин Д.А. Система управления двухосным поворотным устройством оптико-электронной системы сопровождения целей // Электронные информационные системы. 2020. № 2(25). С. 43–49.
  20. Сенкевич Ю.И., Марапулец Ю.В., Луковенкова О.О., Солодчук А.А. Методика выделения информативных признаков в сигналах геоакустической эмиссии // Труды СПИИРАН. 2019. Т. 18. № 5. С. 1066–1092.
  21. Хлистунов В.Н. О погрешности интерполяции дискретных методов измерения // Приборостроение. 1960. № 5. С. 3–5.
  22. Майоров Б.Г. Обобщенный критерий наибольшего отклонения входных сигналов систем управления // Автоматика и телемеханика. 2005. № 10. С. 148–155.
  23. Майоров Б.Г. Восстановление сигнала в системах реального времени по равномерным выборкам с уменьшением интервала Найквиста // Системы и средства информатики. 2019. Т. 29. № 2. С. 95–112.
  24. Nyguist H. Certain topics in telegraph transmission theory // Transactions of the American Institute of Electrical Engineers. 1928. vol. 47. no. 2. pp. 617–644.
  25. Майоров Б.Г. Применение гармонических полуволн для автоматизации управления высокоскоростными поездами // Информатика и автоматизация. 2023. Т. 22. № 6. С. 1387–1414. doi: 10.15622/ia.22.6.5.
  26. Hartley R.V.L. Transmission of Information // Bell System Technical Journal. 1928. vol. 7. no. 3. pp. 535–563.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
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».