Сибирский государственный университет
науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева

В настоящей статье рассматриваются новые классы моделей многомерных безынерционных систем с запаздыванием в условиях недостатка априорной информации. Речь идет о многомерных дискретно-непрерывных процессах, компоненты вектора выходных переменных которых стохастически зависимы заранее неизвестным образом. Но также существуют процессы, по некоторым каналам которых априорная информация соответствует одновременно как параметрическому, так и непараметрическому типу исходных данных об исследуемом процессе. Математическое описание подобных процессов приводит к системе неявных нелинейных уравнений, одни из которых будут неизвестны, а другие известны с точностью до вектора параметров. Основное назначение модели объекта, имеющего стохастические зависимости выходных переменных, состоит в нахождении прогноза выходных переменных при известных входных. Для нахождения прогнозных значений выходных переменных по известным входным необходимо решить систему неявных нелинейных уравнений. И тут возникает странная ситуация, так как необходимо решить систему, которая на самом деле неизвестна, но могут быть лишь известны уравнения по некоторым каналам многомерной системы. Таким образом, возникает довольно нетривиальная ситуация решения системы неявных нелинейных уравнений в условиях, когда по одним каналам многомерной системы самих уравнений в обычном смысле нет, а по другим они известны с точностью до параметров. Поэтому модель объекта не может быть построена с помощью методов существующей теории идентификации в результате недостатка априорной информации. Основным содержанием настоящей работы является решение задачи идентификации при наличии частично-параметризованного дискретно-непрерывного процесса и при том, что этап параметризации не может быть преодолен без дополнительной априорной информации об исследуемом процессе. Алгоритм управления многомерными процессами с зависимыми выходными переменными представляет собой последовательную многошаговую алгоритмическую цепочку, позволяющую найти управляющее воздействие и привести объект в желаемое состояние. Вычислительные эксперименты по исследованию предлагаемых моделей и по управлению многомерными дискретно-непрерывными процессами показали достаточно удовлетворительные результаты. В статье приводятся результаты вычислительных экспериментов, иллюстрирующих эффективность предлагаемой технологии прогноза значений выходных переменных по известным входным, а также по управлению данными процессами.