sapiСистемный анализ и прикладная информатика«System analysis and applied information science»2309-49232414-0481Belarusian National Technical University10.21122/2309-4923-2019-1-35-40sapi-252Research ArticleУправление техническими объектамиManagement of technical objectsПошаговая нечеткая коррекция алгоритма фильтрации случайных сигналовStepwise fuzzy correction of the algorithm filters of random signalsЛобатыйА. А.LobatyA. A.

Доктор технических наук, прфессор

Doctor of Science, Professor

lobaty@tut.byРадкевичА. С.RadkevichA. S.

Аспирант

Post-graduate student

radkevichu@gmail.comБелорусский национальный технический университетБеларусьBelarusian National Technical UniversityBelarus201905072019013540Copyright © Лобатый А.А., Радкевич А.С., 20192019Лобатый А.А., Радкевич А.С.Lobaty A.A., Radkevich A.S.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://sapi.bntu.by/jour/article/view/252

Рассматривается задача оценивания информации, содержащейся в случайных сигналах, поступающих от различных источников – измерителей. При этом предполагается, что измерители являются дискретными и описываются, как и исходный оцениваемый процесс, дискретной математической моделью в виде разностных уравнений. В качестве алгоритма оценивания рассматривается дискретный фильтр Калмана, который в общем случае при неадекватности математических моделей реальным процессам может давать искаженную информацию. Для повышения точности оценивания предлагается применять комплексирование всех возможных измерителей с введение дополнительной априорной информации с помощью системы нечеткой логики. При этом переход от полученных расчетным путем вероятностных характеристик оцениваемого процесса к функциям принадлежности нечеткой логики предлагается производить на основе выходных параметров фильтра Калмана с помощью нормировки апостериорной плотности вероятности. Данный подход позволяет повысить точность оценивания, так как учитывает дополнительную информацию и комплексную её обработку.

The task of estimating the information contained in random signals from various sources – meters. It is assumed that the gauges are discrete and are described, like the original process assessed, by a discrete mathematical model in the form of difference equations. As an estimation algorithm, we consider a discrete Kalman filter, which, in the general case, when mathematical models are inadequate to real processes, can give distorted information. To improve the accuracy of estimation, it is proposed to apply the integration of all possible meters with the introduction of additional a priori information using a fuzzy logic system. At the same time, it is proposed to make a transition from the obtained probability characteristics of the estimated process to the membership functions of fuzzy logic based on the output filter parameters using the normalization of the posterior probability density. This approach allows to increase the accuracy of estimation, as it takes into account additional information and its complex processing.

дискретный процессоцениваниеплотность вероятностифункция принадлежностинечеткая логикаdiscrete processestimationprobability densitymembership functionfuzzy logicReferencesПугачев, В. С. Теория стохастических систем / В. С. Пугачев, И. Н. Синицын. – М.: Логос, 2004. – 1000 с.Pugachev, V. S. Theory of stochastic systems / V. S. Pugachev, I. N. Sinitsyn. – Moscow: Logos, 2004. – 1000 p.Методы классической и современной теории автоматического управления: в 5 т. / под ред. К. А. Пупкова и Н. Д. Егупова. – М.: Издательство МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2004. – 5 т.Methods of classical and modern theory of automatic control: 5 t. / Ed. K. A. Pupkova and N. D. Egupova. – M.: Publishing House MSTU. N. E. Bauman, 2004. – 5 tons.Ярушкина, Н. Г. Основы теории нечётких и гибридных систем / Н. Г. Ярушкина. – М.: Экономика и финансы, 2004. – 320 с.Yarushkina, N. G. Fundamentals of the theory of fuzzy and hybrid systems / N. G. Yarushkina. – M: Economy and Finance, 2004. – 320 p.Балакришнан, А. В. Теория фильтрации Калмана: Пер. с англ. / А. В. Балакришнан. – М.: Мир, 1988. – 168 с.Balakrishnan, A. V. Kalman filtering theory: Per. from English. / A. V. Balakrishnan. – Moscow: Mir, 1988. – 168 p.Синицин, И. Н. Фильтры Калмана и Пугачёва / И. Н. Синицин. – М.: Университетская книга, 2006. – 640 с.Sinitsyn, I. N. Kalman filters and Pugachev / I. N. Sinitsyn. – M: University Book, 2006. – 640 p.Лобатый, А. А. Оптимальное оценивание случайного процесса по критерию максимума апостериорной вероятности / А. А. Лобатый, Ю. Ф. Яцына, Н. Н. Арефьев // Системный анализ и прикладная информатика. – 2016. – № 1. – С. 35–41.Lobaty, A. A. Optimal Estimation of random processes on the criterion of maximum a posteriori probability / A. A. Lobaty, Y. F. Yatsyna, N. N. Arefiev // Systems Analysis and Applied Informatics. – 2016. – № 1. – pp 35–41.Лобатый, А. А. Фаззификация сигналов нелинейной стохастической системы / А. А. Лобатый, М. А. АльМашхадани // Вестник БНТУ. – 2013. – № 2. – С. 28–32.Lobaty, A. A. Fuzzification signals nonlinear stochastic system / A. A. Lobaty, M. A. Al-Mashhadani // Bulletin of National Technical University. – 2013. – № 2. – S. 28–32.Лобатый, А. А. Структурно-параметрическая нечеткая коррекция алгоритма фильтрации / А. А. Лобатый, А. С. Абуфанас, А. С. Бенкафо // Системный анализ и прикладная информатика. – 2014. – № 4. – С. 4–8.Lobaty, A. A. Structural-parametric correction fuzzy fi algorithm / A. A. Lobaty, A. S. Abufanas, A. S. Benkafo // Systems Analysis and Applied Informatics. – 2014. – № 4. – pp 4–8.Ориентация и навигация подвижных объектов: современные информационные технологии / под ред. Б. С. Алёшина, К. К. Веремеенко, А. И. Черноморского. – М.: Физматлит, 2006. – 424 с.Orientation and navigation of mobile objects: modern information soc / ed. BS Aleshin, KK Veremeyenko, AI Black Sea. – M: FIZMATLIT, 2006. – 424 p.Лобатый, А. А. Особенности применения фильтров Калмана-Бьюси в комплексах ориентации и навигации /, А. А. Лобатый, А. С. Бенкафо // Доклады БГУИР, 2013 № 5(75), С. 67–71.Lobaty, A. A. Features The use of filters in the Kalman-Bucy complexes orientation and navigation / A. A. Lobaty, A. S. Benkafo // report BSUIR 2013 № 5 (75), pp 67–71.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.