blackmetИзвестия высших учебных заведений. Черная МеталлургияIzvestiya. Ferrous Metallurgy0368-07972410-2091National University of Science and Technology "MISIS"10.17073/0368-0797-2013-10-24-28blackmet-377Research ArticleМЕТАЛЛУРГИЧЕСКИЕ ТЕХНОЛОГИИMETALLURGICAL TECHNOLOGIESНЕПАРАМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ КОНВЕРТЕРНОЙ ПЛАВКИNONPARAMETRIC MODELING OF OXYGEN-CONVERTER STEELMAKINGКорнееваА. А.KorneevaA. A.КорнетМ. Е.KornetM. E.Сибирский государственный аэрокосмический университет им. академика М.Ф. Решетнева (г. Красноярск)Russian Federation20132803201556102428Copyright © Корнеева А.А., Корнет М.Е., 20152015Корнеева А.А., Корнет М.Е.Korneeva A.A., Kornet M.E.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://fermet.misis.ru/jour/article/view/377

Рассматривается задача идентификации дискретно-непрерывных процессов в условиях параметрической и непараметрической неопределенностей, а также вопрос идентификации в «узком» и «широком» смыслах; анализируется случай, когда входные переменные процесса связаны стохастической зависимостью. Приводятся некоторые результаты моделирования процесса конвертерной плавки стали.

The article examines the problem of the identification of discrete-continuous processes in the conditions of parametric and nonparametric uncertainty, as well as the question of the identification in “restricted” and “broad” senses. In the paper it is also analyzed the case when the input variables of the process are connected by stochastic dependence. It also gives the results of the modeling of the process of oxygen-converter steelmaking.

дискретно-непрерывные процессыпараметрическая и непараметрическая неопределенностьидентификациямоделированиеконвертерная плавкаdiscrete-continuous processesparametric and nonparametric uncertaintyidentificationmodelingoxygen-converter steelmakingReferencesЦыпкин Я.З. Адаптация и обучение в автоматических системах. – М.: Наука, 1968. – 400 с.Цыпкин Я.З. Адаптация и обучение в автоматических системах. – М.: Наука, 1968. – 400 с.Надарая Э.А. Непараметрические оценки плотности вероятности и кривой регрессии. – Тбилиси: изд. Тбилисского ун-та, 1983. – 194 с.Надарая Э.А. Непараметрические оценки плотности вероятности и кривой регрессии. – Тбилиси: изд. Тбилисского ун-та, 1983. – 194 с.Медведев А.В. Непараметрические системы адаптации. – Новосибирск, Наука, 1983. – 174 с.Медведев А.В. Непараметрические системы адаптации. – Новосибирск, Наука, 1983. – 174 с.Медведев А.В. // Компьютерный анализ данных моделирования. 1995. Т. 2. С. 201 – 206.Медведев А.В. // Компьютерный анализ данных моделирования. 1995. Т. 2. С. 201 – 206.Воскобойников В.Г, Кудрин В.А., Якушев А.М. Общая металлургия. – М.: Металлургия, 1998. – 768 с.Воскобойников В.Г, Кудрин В.А., Якушев А.М. Общая металлургия. – М.: Металлургия, 1998. – 768 с.Желдак Т.А., Воловенко Д.А. // Научный вестник НГУ. 2011. № 5. С. 133 – 136.Желдак Т.А., Воловенко Д.А. // Научный вестник НГУ. 2011. № 5. С. 133 – 136.Kubat C.H. // Robotics and Autonomous System. 2004. Vol. 49. P. 193 – 205.Kubat C.H. // Robotics and Autonomous System. 2004. Vol. 49. P. 193 – 205.Sarita Chauhan, Mahendra Singh, Vivek Kumar Meena. // International Journal of Engineering and Innovative Technology (IJEIT). 2013. Vol. 2 (9). P. 198 – 202.Sarita Chauhan, Mahendra Singh, Vivek Kumar Meena. // International Journal of Engineering and Innovative Technology (IJEIT). 2013. Vol. 2 (9). P. 198 – 202.Гулыга Д.В., Сущенко А.В. // Сталь. 2003. № 12. C. 19 – 24.Гулыга Д.В., Сущенко А.В. // Сталь. 2003. № 12. C. 19 – 24.Пономаренко А.Г., Окоукони П.И., Храпко С.А., Иноземцева Е.Н. – В кн.: Труды 4-го конгресса сталеплавильщиков, Москва. – М.: Металлургия, 1997. С. 35 – 40.Пономаренко А.Г., Окоукони П.И., Храпко С.А., Иноземцева Е.Н. – В кн.: Труды 4-го конгресса сталеплавильщиков, Москва. – М.: Металлургия, 1997. С. 35 – 40.

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