Компенсация амплитудно-временной погрешности в дискретно-непрерывных компонентных моделях на основе задачи обратной интерполяции

DOI: 10.21293/1818-0442-2024-27-3-79-84

Скачать текст статьи в формате PDF

Скачать JATS xml

Аннотация: Рассматриваются подходы к решению задачи корректного обнаружения событий в гибридных (дискретно-непрерывных системах) и снижения возникающей накапливающейся погрешности по величине целевой (отслеживаемой) переменной и по времени. Предлагается численный алгоритм компенсации такой амплитудно-временной погрешности, основанный на решении обратной задачи интерполяции. Сравнивается результативность предлагаемого метода и метода, заложенного в гибридные автоматы. Оцениваются возможности предлагаемого метода для согласования вектора состояния компонентных моделей подсистем моделируемого объекта, которые представлены на различных слоях объектного уровня многоуровневой компьютерной модели, при проведении вычисли-тельного эксперимента на модели.

Ключевые слова: моделирование, амплитудно-временная погрешность, метод компонентных цепей, гибридные системы, конечный автомат, диаграмма состояний

Библиография статьи:
Кочергин М. И. Компенсация амплитудно-временной погрешности в дискретно-непрерывных компонентных моделях на основе задачи обратной интерполяции / М. И. Кочергин // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. – 2024. – Т. 27, № 3. – С. 79–84. DOI: 10.21293/1818-0442-2024-27-3-79-84

Авторы и правообладатели:

  • Кочергин М. И. , Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники (Томск, Россия)

  • 1. Колесов Ю.Б. Развитие метода объектноориентированного анализа для задач проектирования гибридных систем управления: дис. ... д-ра техн. наук. – СПб., 2003. – 252 с.
  • 2. Сениченков Ю.Б. Основы теории и средства моделирования гибридных систем: дис. ... д-ра техн. наук. – СПб., 2005. – 312 с.
  • 3. Колесов Ю.Б. Моделирование систем. Динамические и гибридные системы / Ю.Б. Колесов, Ю.Б. Сениченков. – СПб.: БХВ-Петербург, 2012. – 224 с.
  • 4. Kochergin M.I. Interpretation of the statechart diagram into a multilevel simulation language // Proceedings of the TUSUR University. – 2017. – Vol. 20, No. 4. – P. 122–125. DOI: 10.21293/1818-0442-2017-20-4-122-125.
  • 5. Mosterman P. An overview of hybrid simulation phenomena and their support by simulation packages // Hybrid Systems: Computation and Control: vol. 1569 of Lecture Notes in Computer Science. – Springer Verlag, 1999. – P. 165–177.
  • 6. Park T. Stale event location in differential-algebraic models. ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation / T. Park, P.I. Barton // TOMACS. – 1996. – № 6 (2). – P. 137–165.
  • 7. Cellier F. Combined discrete continuous system simulation by use of digital computers: techniques and tools // PhD thesis, ETH Zurich. – Switzerland, 1979. – P. 144–156.
  • 8. Gear C.W. Solving ordinary differential equations with discontinuities / C.W. Gear, O. Osterby // Technical report. – Dept. of Comput. Sci., University of Illinois, 1981. – P. 27–31.
  • 9. Сениченков Ю.Б. Численное моделирование гибридных систем. – СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2004. – 206 с.
  • 10. Шорников Ю.В. Прикладное математическое, алгоритмическое и программное обеспечение компьютерного анализа гибридных систем: дис. … д-ра техн. наук: 05.13.11. – Новосибирск, 2009. – 313 с.
  • 11. Bruck D. Dyraola user’s manual / D. Bruck, H. Elmqvist, M. Otter. – Lund Switzerland, 1996. – 340 p.
  • 12. А hierarchical hybrid system model and its simulation / J. Lui, X. Lui, T.J. Koo, B. Sinopoli, S. Sastry, E.A. Lee // Proceedings of the 38th Conference on Decision and Control. – 1999. – P. 2407–2411.
  • 13. Попов Е.А. Детекция событий разного типа в гибридных динамических системах / Е.А. Попов, Ю.В. Шорников // Научный вестник Новосиб. гос. техн. ун-та. – 2020. – № 4 (80). – С. 159–176. DOI: 10.17212/1814-1196-2020-4-159-176.
  • 14. Многоуровневое моделирование физико-технических задач на примере глубинного насоса / М.И. Кочергин, Д.С. Торгаева, М.П. Сухоруков, В.М. Дмитриев, Ю.А. Шурыгин // Доклады ТУСУР. – 2019. – Т. 22, № 3. – С. 79–86. DOI: 10.21293/1818-0442-2019-22-3-79-86.
  • 15. Дмитриев В.М. Реализация цифрового двойника в среде моделирования МАРС / В.М. Дмитриев, Л.А. Гембух, А.Е. Сахабутдинов // Вестник Южно-Уральского гос. ун-та. – Сер.: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. – 2023. – Т. 23, № 4. – С. 26–36. DOI: 10.14529/ctcr230403.
  • 16. Numerical Recipes in C. The Art of Scientific Computing / W.H. Press, S.A. Teukolsky, W.T. Vetterling, B.P. Flannery. – Cambridge: Cambridge University Press, 1997. – 1018 p.
  • 17. Thompson J.F. Numerical Grid Generation, Foundations and Applications / J.F. Thompson, Z.A. Warsi, C.V. Mastin. – Amsterdam: North-Holland, 1985. – 331 p.
  • 18. Дмитриев В.М. Матрично-топологический анализ компонентных цепей / В.М. Дмитриев, Т.В. Ганджа, М.И. Кочергин // Вестник Том. гос. ун-та. Управление, вычислительная техника и информатика. – 2023. – № 62. – С. 25–35.
  • 19. Колесов Ю.Б. Объектно-ориентированное моделирование в среде Rand Model Designer 7: учеб.-практ. пособие / Ю.Б. Колесов, Ю.Б. Сениченков. – М.: Проспект, 2016. – 256 с.
Адрес редакции

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

  (3822) 701-582, внутр.: 1456

  journal@tusur.ru