RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Труды Института математики и механики УрО РАН // Архив

Тр. ИММ УрО РАН, 2021, том 27, номер 2, страницы 7–18 (Mi timm1810)

Эта публикация цитируется в 1 статье

Устойчивое граничное управление параболическим уравнением

Х. Акчаa, В. И. Максимовb

a College of Arts and Sciences, Abu Dhabi University
b Институт математики и механики им. Н. Н. Красовского Уральского отделения РАН, г. Екатеринбург

Аннотация: В статье рассматривается задача граничного управления дифференциальным уравнением с распределенными параметрами. Суть задачи состоит в построении алгоритма формирования управления по принципу обратной связи, который гарантировал бы заданное качество управляемого процесса, а именно, отслеживание решением этого уравнения решение другого уравнения, подверженного влиянию неизвестного возмущения. Методы решения подобного типа задач для систем, описываемых обыкновенными дифференциальными уравнениями, хорошо известны и излагаются, в частности, в рамках теории позиционного управления. В настоящей работе мы исследуем задачу слежения, в которой роль объекта управления играет уравнение с распределенными параметрами. При этом предполагаем, что решения уравнений измеряются с ошибкой, а относительно возмущения известно лишь, что оно является элементом пространства функций, суммируемых с квадратом евклидовой нормы, т.е может быть неограниченным. Учитывая данные особенности задачи, мы конструируем устойчивые к информационным помехам и погрешностям вычислений алгоритмы ее решения, которые основаны на сочетании элементов теории некорректных задач с известным в теории позиционных дифференциальных игр методом экстремального сдвига.

Ключевые слова: системы с распределенными параметрами, управление.

УДК: 517.71

MSC: 93B52, 93C20

Поступила в редакцию: 31.01.2021
Исправленный вариант: 10.02.2021
Принята в печать: 15.02.2021

DOI: 10.21538/0134-4889-2021-27-2-7-18


 Англоязычная версия: Proceedings of the Steklov Institute of Mathematics (Supplementary issues), 2021, 315, suppl. 1, S1–S12

Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024