☷

Математические модели объектов управления с координатно-параметрическими связями

DOI: 10.21293/1818-0442-2026-29-2-135-139

Скачать текст статьи в формате PDF

Скачать JATS xml

Аннотация: Актуальность. Учет координатно-параметрических связей (КПС) в объектах управления является важным условием для повышения эффективности автоматизированных технологических комплексов горнодобывающей, металлургической и химической промышленности. Цель исследования. Разработка новых структур моделей объектов с учетом взаимовлияния координатных и параметрических связей, формирование классификации новых структур математических моделей объектов управления с КПС. Методы. Использованы методы системного анализа, теории автоматического управления, математического моделирования динамических систем с запаздыванием и параметрическими зависимостями. Научная новизна. Создание математических моделей и схем объектов управления с КПС, учитывающих взаимное влияние координатных и параметрических переменных (в том числе для объектов с рециклом), формирование классификации объектов управления с координатно-параметрическими связями. Результаты. Предложены структуры математических моделей для четырех классов объектов с КПС, а также приведены примеры таких объектов в технологическом комплексе углеобогащения. Практическая значимость заключается в расширении инструментария анализа и синтеза эффективных автоматизированных технологических комплексов, содержащих объекты управления с КПС, за счет оперативного совместного определения координатных воздействий и параметров объекта.

Ключевые слова: система управления, автоматизированный технологический комплекс, координатно-параметрические связи (КПС), рецикл

Библиография статьи:
Свинцов М. М. Математические модели объектов управления с координатно-параметрическими связями / М. М. Свинцов [и др.] // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. – 2026. – Т. 29, № 2. – С. 135–139. DOI: 10.21293/1818-0442-2026-29-2-135-139

Авторы и правообладатели:

  • Свинцов М. М. , Сибирский государственный индустриальный университет, Научно-исследовательский центр систем управления» (ООО «НИЦ СУ»)
  • Мышляев Л. П. , Научно-исследовательский центр систем управления» (ООО «НИЦ СУ»)
  • Макаров Г. В. , Сибирский государственный индустриальный университет, Научно-исследовательский центр систем управления» (ООО «НИЦ СУ»)
  • Грачев В. В. , Сибирский государственный индустриальный университет, Научно-исследовательский центр систем управления» (ООО «НИЦ СУ»)

  • 1. Блауберг И.В. Становление и сущность системного подхода / И.В. Блауберг, Э.Г. Юдин. – М.: Наука, 1973. – 270 с.
  • 2. Optner S.L. Systems analysis for business and indus- trial problem solving. – N.J.: Prentice-Hall, 1965. – 116 p.
  • 3. Laske O. Advanced Systems-Level Problem Solving, Volume 3: Manual of Dialectical Thought Forms. – Cham: Springer, 2023. – 234 p.
  • 4. Емельянов С.В. Основные принципы системного анализа / С.В. Емельянов, Э.Л. Наппельбаум // Матер. II Всесоюз. науч.-техн. конф.: Проблемы научной организа- ции управления социалистической промышленностью / под ред. Д.М. Гвишиани, С.Е. Каменицера. – М.: Эконо- мика, 1974. – С. 92–99.
  • 5. Емельянов С.В. Новые типы обратной связи: Управ- ление при неопределённости / С.В. Емельянов, С.К. Коро- вин. – М.: Наука, Изд-во «Физ.-мат. лит.», 1997. – 352 с.
  • 6. Cohen M. Adaptive and Learning-Based Control of Safety-Critical Systems / M. Cohen, C. Belta. – Cham: Spring- er, 2023. – 194 p.
  • 7. Васильков Ю.В. Математическое моделирование объектов и систем автоматического управления / Ю.В. Ва- сильков, Н.Н. Василькова. – Москва; Вологда: Инфра-Ин- женерия, 2025. – 428 с.
  • 8. Семёнов А.Д. Математические модели систем управления / А.Д. Семёнов, А.В. Волков, О.В. Ермилина. – Москва; Вологда: Инфра-Инженерия, 2022. – 200 с.
  • 9. Иванова А.А. Математическое моделирование теп- ловых процессов непрерывной разливки металлов: моно- графия / А.А. Иванова, А.Б. Бирюков. – М.: Инфра-Инже- нерия, 2022. – 284 с.
  • 10. Зароченцев В.М. Математическое и компьютерное моделирование в металлургии цинка: монография. – Барна- ул: Новый формат, 2025. – 396 с.
  • 11. Блочно-модульное моделирование и исследование бимолекулярного гетерогенного взаимодействия при обжи- ге сульфида металла / В.М. Зароченцев, А.Л. Рутковский, Т.В. Кондратенко, А.К. Макоева // Вестник Магнитогорско- го гос. техн. ун-та им. Г.И. Носова. – 2024. – Т. 22, № 1. – С. 20–28.
  • 12. Математическая модель металлизации титаномаг- нетитовых руд Качканарского месторождения в шахтной печи Мидрекс / А.Н. Дмитриев, М.О. Золотых, Г.Ю. Вить- кина, Л.А. Маршук, М.С. Ялунин // Черная металлургия. Бюллетень научно-технической и экономической информа- ции. – 2021. – Т. 77, № 10. – С. 1039–1045.
  • 13. Особенности теории и практики идентификации объектов в системах управления / Л.П. Мышляев, Е.И. Львова, К.А. Ивушкин, Е.Н. Тараборина // Фундамен- тальные исследования. – 2014. – № 11–1. – С. 519–524.
  • 14. Фуртат И.Б. Методы анализа и синтеза линейных и нелинейных систем управления при наличии возмуще- ний и запаздывания: монография / И.Б. Фуртат, П.А. Гу- щин. – Москва; Ижевск: Ин-т компьютерных исследова- ний, 2021. – 194 с.
  • 15. Aguirre L.A. An Introduction to Nonlinear System Identification // Lectures on Nonlinear Dynamics / ed. by J.R. Castilho Piqueira, C.E. Nigro Mazzilli, C.P. Pesce, G.R. Franzini. – Cham: Springer, 2023. – P. 133–154.
Адрес редакции

  634050, г. Томск, пр. Ленина, 40, МК, каб. 310/2

  (3822) 701-582, внутр.: 1456

  journal@tusur.ru