Робастное управление и оценка устойчивости производственных систем

Актуальность проблемы робастного управления и робастных оценок производственных систем обусловлена необходимостью обеспечения конкурентоспособности производимой продукции и качества самих систем. Это, в свою очередь, требует разработку методов повышения эффективности внедрения волоконно-оптических смарт-систем на основе оценки устойчивости и робастности. Предполагается решение таких задач, как разработка параметров волоконно-оптической смарт-системы, а также методов адаптации модели робастности к оценке устойчивости систем. Решение поставлен- ных задач предполагает использование методов, применяемых при системном анализе свойств динамических систем и новых материалов, организации производства, оценки систем на основе новых материалов с учетом волатильности и робастности. В статье уделено внимание различным режимам динамического состояния производственной системы, которые соответствуют тем или иным классификациям робастности. Дана характеристика модели волоконно-оптической смарт-системы с точки зрения формирования системной единицы. Показано значение робастного подхода для приближения сложной производственной системы к таргетированным показателям. Отдельное внимание уделено алгоритму повышения эффективности внедрения новых материалов и технологий. Представлена характеристика параметров внедрения при робастном подходе. В завершении статьи предложено использовать робастные эстиматоры для оценки устойчивости производственных систем, а также представлена последовательность их расчета.

Ключевые слова: робастная устойчивость, робастное качество, робастные подходы, волоконно-оптические системы, новые материалы и технологии, робастные эстиматоры.

Список использованных источников

  1. А. А. Бобцов. Адаптивное и робастное управление неопределенными системами по выходу. СПб.: Наука, 2011.174 с.
  2. Волокнистые композиционные материалы/Под ред. С. З. Бокстей. М.: Мир, 1967. 13 с.
  3. И. В. Мирошник, В. О. Никифоров, А. Л. Фрадков. Нелинейное и адаптивное управление сложными динамическими системами. СПб: Наука, 2000.
  4. В. О. Никифоров. Адаптивное и робастное управление с компенсацией возмущений. СПб: Наука, 2003.
  5. Общий стандарт на проектирование печатных плат/Пер. на русский язык, редакция №10.2008. https://mp36c.ru/pdf/library/gost/pcb/IPC-2221А-10.pdf.
  6. Р. О. Оморов. Робастная устойчивость интервальных динамических систем. Бишкек: Илим, 2018. С. 104.
  7. М. А. Сивак. Исследование применимости робастных функций потерь в нейронных сетях//Сборник научных трудов НГТУ. 2020. № 4. С. 50-58.
  8. М. А. Сивак, В. С. Тимофеев. Построение робастных нейронных сетей с различными функциями потерь//Системы анализа и обработки данных. 2021. Т. 82. № 2. С. 67-83.
  9. А. Л. Фрадков. Адаптивное управление в сложных системах. М.: Наука, 1990.
  10. Л. В. Титова, В. В. Ильинский. Обоснование подходов к выбору показателей оценки устойчивого развития микроэкономического уровня//Актуальные проблемы экономики современной России. 2012. № 8. С. 165-168.
  11. Л. В. Титова, Е. М. Ильинская, М. Н. Титова. Концепция робастности в управлении устойчивостью текстильных систем. В кн.: Устойчивое развитие интеллектуальных экосистем/Под ред. А. В. Бабкина. СПб., 2023. С. 144-175.
  12. В. П. Шуленин. Робастные методы математической статистики. Томск: Изд-во НТЛ, 2016. 260 с.
  13. J. T. Barron. A General and Adaptive Robust Loss Function. 2017. https://arxiv.org/abs/1701.03077.

Авторы