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

Тр. ИММ УрО РАН, 2023, том 29, номер 1, страницы 111–126 (Mi timm1981)

Эта публикация цитируется в 1 статье

О синтезе управлений в задаче усиленного уклонения для линейных многошаговых систем

Е. К. Костоусова

Институт математики и механики им. Н. Н. Красовского Уральского отделения РАН, г. Екатеринбург

Аннотация: Рассматривается задача уклонения для линейных многошаговых систем с двумя управлениями, которые могут иметь разные цели, причем цель одного из них — избежать, вне зависимости от действий другого, попадания траектории на заданное терминальное множество в заданный конечный момент времени и, более того, избежать попадания на последовательность множеств, заданных в предыдущие моменты. Называем ее задачей усиленного уклонения. Ее частным случаем является задача уклонения траектории от терминального множества во все моменты времени. Приводится способ синтеза управлений на основе построения трубок разрешимости. Однако точно построить последние обычно достаточно трудно. Далее предполагается, что терминальное и промежуточные множества являются параллелепипедами, а оба управления стеснены параллелотопозначными ограничениями. Предлагается и обосновывается быстрый метод синтеза управлений на основе построения пары связанных полиэдральных трубок с параллелепипедозначными сечениями. Предложенные процедуры применимы для случаев с возможным вырождением или пустотой сечений в некоторые моменты времени. Сечения трубок и значения управлений находятся по явным формулам. Предложено несколько вариантов формул для синтеза управлений. Приведены примеры, иллюстрирующие работоспособность представленного метода.

Ключевые слова: системы с неопределенностью, задача уклонения, синтез управлений, полиэдральные методы, параллелепипеды.

УДК: 517.977

MSC: 93C41, 93C55, 93B50, 93B40, 52B12

Поступила в редакцию: 25.01.2023
Исправленный вариант: 15.02.2023
Принята в печать: 20.02.2023

DOI: 10.21538/0134-4889-2023-29-1-111-126



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024