Розробка кореляційного методу оперативного виявлення рекурентності станів

Автор(и)

  • Boris Pospelov Науково-методичний центр навчальних закладів сфери цивільного захисту вул. Чернишевська, 94, м. Харків, Україна, 61023, Україна https://orcid.org/0000-0002-0957-3839
  • Vladimir Andronov Національний університет цивільного захисту України вул. Чернишевська, 94, м. Харків, Україна, 61023, Україна https://orcid.org/0000-0001-7486-482X
  • Evgeniy Rybka Національний університет цивільного захисту України вул. Чернишевська, 94, м. Харків, Україна, 61023, Україна https://orcid.org/0000-0002-5396-5151
  • Olekcii Krainiukov Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна майдан Свободи, 4, м. Харків, Україна, 61022, Україна https://orcid.org/0000-0002-5264-3118
  • Kostiantyn Karpets Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна майдан Свободи, 4, м. Харків, Україна, 61022, Україна https://orcid.org/0000-0001-6388-7647
  • Oleksandr Pirohov Національний університет цивільного захисту України вул. Чернишевська, 94, м. Харків, Україна, 61023, Україна https://orcid.org/0000-0002-0958-0801
  • Iryna Semenyshyna Подільський державний аграрно-технічний університет вул. Шевченка 13, м. Кам’янець-Подільський, Україна, 32300, Україна https://orcid.org/0000-0001-9300-8914
  • Ruslan Kapitan Черкаський державний технологічний університет бул. Шевченка, 460, м. Черкаси, Україна, 18000, Україна https://orcid.org/0000-0003-1039-6988
  • Alona Promska Національний університет цивільного захисту України вул. Чернишевська, 94, м. Харків, Україна, 61023, Україна https://orcid.org/0000-0003-0425-8917
  • Oleksii Horbov Військовий інститут танкових військ Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут" вул. Полтавський Шлях, 192, м. Харків, Україна, 61000, Україна https://orcid.org/0000-0002-8326-9413

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.187252

Ключові слова:

кореляція станів, енергетична взаємодія, фрагмент траєкторії станів, рекурентні стани, складні динамічні системи, газові забруднення атмосфери

Анотація

Запропоновано кореляційний метод оперативного виявлення рекурентних станів в складних динамічних системах при нерегулярних вимірах. Узагальненні поняття кореляції для випадку векторів станів траєкторії динаміки складних систем і оцінки кореляції векторів для рухомого по траєкторії фрагмента фіксованої протяжності. Для реалізації методу використовується простір зі скалярним добутком векторів станів. Оцінка величин кореляцій векторів станів дозволяє інтерпретувати їх в якості відповідних рівнів енергетичної взаємодії векторів станів і здійснювати виявлення ступеня їх рекурентності. При цьому обчислення величини кореляцій здійснюється тільки на основі відомих вимірювань вектора станів і не вимагає визначення порогу і способу обчислення відстані, традиційно використовуваних в методах рекурентних діаграм. Працездатність запропонованого методу проводилася на конкретному прикладі експериментальних даних реальної динаміки вектора станів забруднень міської атмосфери. У якості складових вектора станів розглядалися газові забруднювачі: формальдегід, аміак і оксид вуглецю. Отримані результати в цілому свідчать про працездатність запропонованого методу. Експериментально встановлено, що кореляційний метод в разі нерегулярних вимірювань атмосферних забруднень забезпечує автентичність виявлення рекурентних станів, відповідних максимальної кореляції станів. В цьому випадку оцінка кореляцій повинна проводитися для рухомого фрагмента траєкторії вектора станів. При цьому протяжність фрагмента повинна складати не більше 10 відліків

Біографії авторів

Boris Pospelov, Науково-методичний центр навчальних закладів сфери цивільного захисту вул. Чернишевська, 94, м. Харків, Україна, 61023

Доктор технічних наук, професор

Відділ організації та координації науково-дослідної діяльності

Vladimir Andronov, Національний університет цивільного захисту України вул. Чернишевська, 94, м. Харків, Україна, 61023

Доктор технічних наук, професор

Науково-дослідний центр

Evgeniy Rybka, Національний університет цивільного захисту України вул. Чернишевська, 94, м. Харків, Україна, 61023

Доктор технічних наук, старший дослідник

Науково-дослідний центр

Olekcii Krainiukov, Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна майдан Свободи, 4, м. Харків, Україна, 61022

Доктор географічних наук, доцент

Кафедра екологічної безпеки та екологічної освіти

Kostiantyn Karpets, Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна майдан Свободи, 4, м. Харків, Україна, 61022

Кандидат географічних наук, доцент

Кафедра екології та неоекології

Oleksandr Pirohov, Національний університет цивільного захисту України вул. Чернишевська, 94, м. Харків, Україна, 61023

Кандидат технічних наук

Кафедра пожежної профілактики в населених пунктах

Iryna Semenyshyna, Подільський державний аграрно-технічний університет вул. Шевченка 13, м. Кам’янець-Подільський, Україна, 32300

Кандидат фізико-математичних наук, доцент

Навчально-науковий інститут дистанційної освіти

Ruslan Kapitan, Черкаський державний технологічний університет бул. Шевченка, 460, м. Черкаси, Україна, 18000

Кандидат технічних наук

Кафедра механіки, поліграфічних машин і технологій

Alona Promska, Національний університет цивільного захисту України вул. Чернишевська, 94, м. Харків, Україна, 61023

Кандидат технічних наук

Науково-дослідний центр

Oleksii Horbov, Військовий інститут танкових військ Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут" вул. Полтавський Шлях, 192, м. Харків, Україна, 61000

Кандидат технічних наук

Посилання

  1. Webber, C., Marwan, N. (2015). Recurrence quantification analysis. Springer. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-07155-8
  2. Marwan, N., Webber, C. L., Macau, E. E. N., Viana, R. L. (2018). Introduction to focus issue: Recurrence quantification analysis for understanding complex systems. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science, 28 (8), 085601. doi: https://doi.org/10.1063/1.5050929
  3. Oya, S., Aihara, K., Hirata, Y. (2014). Forecasting abrupt changes in foreign exchange markets: method using dynamical network marker. New Journal of Physics, 16 (11), 115015. doi: https://doi.org/10.1088/1367-2630/16/11/115015
  4. Marwan, N. (2011). How to avoid potential pitfalls in recurrence plot based data analysis. International Journal of Bifurcation and Chaos, 21 (04), 1003–1017. doi: https://doi.org/10.1142/s0218127411029008
  5. Pospelov, B., Andronov, V., Rybka, E., Meleshchenko, R., Gornostal, S. (2018). Analysis of correlation dimensionality of the state of a gas medium at early ignition of materials. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5 (10 (95)), 25–30. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.142995
  6. Takens, F. (1981). Detecting strange attractors in turbulence. Dynamical Systems and Turbulence, Warwick 1980, 366–381. doi: https://doi.org/10.1007/bfb0091924
  7. Pospelov, B., Rybka, E., Meleshchenko, R., Borodych, P., Gornostal, S. (2019). Development of the method for rapid detection of hazardous atmospheric pollution of cities with the help of recurrence measures. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1 (10 (97)), 29–35. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.155027
  8. Adeniji, A. E., Olusola, O. I., Njah, A. N. (2018). Comparative study of chaotic features in hourly wind speed using recurrence quantification analysis. AIP Advances, 8 (2), 025102. doi: https://doi.org/10.1063/1.4998674
  9. Wendi, D., Marwan, N., Merz, B. (2018). In Search of Determinism-Sensitive Region to Avoid Artefacts in Recurrence Plots. International Journal of Bifurcation and Chaos, 28 (01), 1850007. doi: https://doi.org/10.1142/s0218127418500074
  10. Donner, R. V., Balasis, G., Stolbova, V., Georgiou, M., Wiedermann, M., Kurths, J. (2019). Recurrence‐Based Quantification of Dynamical Complexity in the Earth's Magnetosphere at Geospace Storm Timescales. Journal of Geophysical Research: Space Physics, 124 (1), 90–108.
  11. Garcia-Ceja, E., Uddin, M. Z., Torresen, J. (2018). Classification of Recurrence Plots’ Distance Matrices with a Convolutional Neural Network for Activity Recognition. Procedia Computer Science, 130, 157–163. doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.04.025
  12. Neves, F. M., Viana, R. L., Pie, M. R. (2017). Recurrence analysis of ant activity patterns. PLOS ONE, 12 (10), e0185968. doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0185968
  13. Ozken, I., Eroglu, D., Breitenbach, S. F. M., Marwan, N., Tan, L., Tirnakli, U., Kurths, J. (2018). Recurrence plot analysis of irregularly sampled data. Physical Review E, 98 (5). doi: https://doi.org/10.1103/physreve.98.052215
  14. Thiel, M., Romano, M. C., Kurths, J., Meucci, R., Allaria, E., Arecchi, F. T. (2002). Influence of observational noise on the recurrence quantification analysis. Physica D: Nonlinear Phenomena, 171 (3), 138–152. doi: https://doi.org/10.1016/s0167-2789(02)00586-9
  15. Schinkel, S., Dimigen, O., Marwan, N. (2008). Selection of recurrence threshold for signal detection. The European Physical Journal Special Topics, 164 (1), 45–53. doi: https://doi.org/10.1140/epjst/e2008-00833-5
  16. Eroglu, D., Marwan, N., Stebich, M., Kurths, J. (2018). Multiplex recurrence networks. Physical Review E, 97 (1). doi: https://doi.org/10.1103/physreve.97.012312
  17. Webber,, C. L., Ioana, C., Marwan, N. (Eds.) (2016). Recurrence Plots and Their Quantifications: Expanding Horizons. Springer Proceedings in Physics. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-29922-8
  18. Pospelov, B., Andronov, V., Rybka, E., Meleshchenko, R., Borodych, P. (2018). Studying the recurrent diagrams of carbon monoxide concentration at early ignitions in premises. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3 (9 (93)), 34–40. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.133127
  19. Pospelov, B., Andronov, V., Rybka, E., Skliarov, S. (2017). Design of fire detectors capable of self-adjusting by ignition. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4 (9 (88)), 53–59. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.108448
  20. Pospelov, B., Andronov, V., Rybka, E., Skliarov, S. (2017). Research into dynamics of setting the threshold and a probability of ignition detection by self­adjusting fire detectors. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5 (9 (89)), 43–48. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.110092
  21. Pospelov, B., Krainiukov, O., Savchenko, A., Harbuz, S., Cherkashyn, O., Shcherbak, S. et. al. (2019). Development of the method operative calculation the recurrent diagrams for non-regular measurements. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5 (4 (101)), 26–33. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.181516
  22. Korn, G., Korn, T. (1973). Spravochnik po matematike. Moscow: Nauka.
  23. Pospelov, B., Andronov, V., Meleshchenko, R., Danchenko, Y., Artemenko, I., Romaniak, M. et. al. (2019). Construction of methods for computing recurrence plots in space with a scalar product. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3 (4 (99)), 37–44. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.169887
  24. Pospelov, B., Andronov, V., Rybka, E., Popov, V., Semkiv, O. (2018). Development of the method of frequency­temporal representation of fluctuations of gaseous medium parameters at fire. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2 (10 (92)), 44–49. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.125926
  25. Kondratenko, O. M., Vambol, S. O., Strokov, O. P., Avramenko, A. M. (2015). Mathematical model of the efficiency of diesel particulate matter filter. Scientific Bulletin of National Mining University, 6, 55–61.
  26. Vasiliev, M. I., Movchan, I. O., Koval, O. M. (2014). Diminishing of ecological risk via optimization of fire-extinguishing system projects in timber-yards. Scientific Bulletin of National Mining University, 5, 106–113.
  27. Dubinin, D., Korytchenko, K., Lisnyak, A., Hrytsyna, I., Trigub, V. (2017). Numerical simulation of the creation of a fire fighting barrier using an explosion of a combustible charge. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6 (10 (90)), 11–16. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.114504
  28. Semko, A., Rusanova, O., Kazak, O., Beskrovnaya, M., Vinogradov, S., Gricina, I. (2015). The use of pulsed high-speed liquid jet for putting out gas blow-out. The International Journal of Multiphysics, 9 (1), 9–20. doi: https://doi.org/10.1260/1750-9548.9.1.9
  29. Kustov, M. V., Kalugin, V. D., Tutunik, V. V., Tarakhno, E. V. (2019). Physicochemical principles of the technology of modified pyrotechnic compositions to reduce the chemical pollution of the atmosphere. Voprosy khimii i khimicheskoi tekhnologii, 1, 92–99. doi: https://doi.org/10.32434/0321-4095-2019-122-1-92-99
  30. Vasyukov, A., Loboichenko, V., Bushtec, S. (2016). Identification of bottled natural waters by using direct conductometry. Ecology Environment and Conservation, 22 (3), 1171–1176.
  31. Pospelov, B., Rybka, E., Togobytska, V., Meleshchenko, R., Danchenko, Y., Butenko, T. et. al. (2019). Construction of the method for semi-adaptive threshold scaling transformation when computing recurrent plots. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4 (10 (100)), 22–29. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.176579

##submission.downloads##

Опубліковано

2019-12-17

Як цитувати

Pospelov, B., Andronov, V., Rybka, E., Krainiukov, O., Karpets, K., Pirohov, O., Semenyshyna, I., Kapitan, R., Promska, A., & Horbov, O. (2019). Розробка кореляційного методу оперативного виявлення рекурентності станів. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6(4 (102), 39–46. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.187252

Номер

Том 6 № 4 (102) (2019): Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Розділ

Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Ліцензія

Авторське право (c) 2019 Boris Pospelov, Vladimir Andronov, Evgeniy Rybka, Olekcii Krainiukov, Kostiantyn Karpets, Oleksandr Pirohov, Iryna Semenyshyna, Ruslan Kapitan, Alona Promska, Oleksii Horbov

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.