\documentclass[12pt]{article}
\usepackage{a4wide}
\usepackage[T2A]{fontenc}              %%%%%Cyrillic fonts
\usepackage[cp866]{inputenc}           %%%%%for MS DOS coding
%\usepackage[cp1251]{inputenc}         %%%%%for MS Windows coding
%\inputencoding{cp866}
\usepackage[russian]{babel}            %%%%%Russain grammar rules
\usepackage{amsmath,amssymb,latexsym}  %%%%%AMS symbols


\pagestyle{plain}
\righthyphenmin=3
\emergencystretch=4pt
\hfuzz=0.5pt
\tolerance=400

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%\documentstyle[12pt, fullpage, russcorr]{article}
%%%\emergencystretch=4pt
%%%\hfuzz=0.5pt
%%%\tolerance=400
%%%
%%%% Some pagelayout setting for initial paper contribution
%%%\textwidth 160mm
%%%\textheight 230mm
%%%
%%%\parindent 2.5em
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

\begin{document}
\begin{large}
\begin{center}
МЕТОД ВСПОМОГАТЕЛЬНОГО ФУНКЦИОНАЛА ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ 
НАРУШЕНИЙ В ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ \\
\vspace{3mm}
О. Ю. Горохов (Ульяновск)
\vspace{3mm}
\end{center}

В докладе рассматриваются линейные стохастические системы 
управления в условиях параметрической неопределенности.
Предлагается метод обнаружения нарушения на основе множества
адаптивных фильтров. Каждый фильтр настроен на обнаружение
изменений в системе определенного типа, определямое значением параметра
$\theta \in {\rm\bf R}^l$
\begin{eqnarray}
\label{eq:1}
x(t_{i+1}) & = & \Phi_{\theta} x(t_i)+\Psi_{\theta} u(t_i)+ w(t_i) \\
\label{eq:2}
y(t_i) & = & H_{\theta}x(t_i) + v(t_i) \\
\label{eq:3}
u(t_i) & = & f(u_{1}^{i-1}, z_{1}^{i})
\end{eqnarray}

Этап обучения адаптивных фильтров производится на основе наблюдаемого 
вспомогательного функционала. На этапе диагностики для
принятия решения о наступлении нарушения и его типе опередляются 
характеристики каждого фильтра $n_{k}^{\mu}$ и по степени отличия от 
номинальных значений выбирается фильтр наиболее соответствующий 
текущему состоянию наблюдаемой системы. 
\begin{eqnarray}
\label{eq:4}
\mu^{*} & = & \textrm{arg}\min\limits_{\mu} \sum_{k=1}^{l}\left\vert 0.5 - \frac{n_{k}^{\mu}}{N}\right\vert
\end{eqnarray}


Результаты численных экспериментов показывают применимость и практическую значимость 
предложенного алгоритма, определено влияние различных факторов
(устойчивость объекта, отношения сигнал-шум, выбор начальных значений) на
качество получаемых оценок на этапе обучения и качество обнаружения
нарушений в дискретных стохастических системах.

\begin{center}
\vspace{2mm}
Список литературы
\end{center}

1. M.~Basseville and I.~Nikiforov, Detection of abrupt changes: theory and applications,
Prentice-Hall, Englewood Cliffs, New Jersey, 1993.

2. I.V.~Semoushin and J.V. Tsyganova, Indirect error control for adaptive filtering,
333--340, Proceedings of the 3rd  European Conference on Numerical
Mathematics and Advanced Applications (eds.  P.~Neittaanmaki,
T.~Tiihonen and P.~Tarvainen), World Scientific,
Singapore, 2000.

\end{large}

\end{document}



