Рассматривается проблема параметрического синтеза системы, содержащей суперлинейный Hλ-оператор, во внешней среде локально ограниченных функциональных пространств Орлича при методе регуляризации для случая интегро-степенного ряда Вольтерра. Приводятся основные вспомогательные сведения из теории локально ограниченных функциональных пространств, которые являются наиболее используемыми к настоящему времени при операторном подходе к синтезу нелинейных динамических систем. Формулируется задача выбора совокупности диагностических признаков, так называемая задача формирования пространства информативных признаков, которая оказывает решающее влияние на точность распознавания технического состояния объектов диагностирования. В заключение решается задача параметрического синтеза нелинейной динамической системы с заданной структурой по критерию минимума среднеквадратической ошибки на модельном примере нелинейного интегро-степенного ряда Вольтерра. Такой подход имеет некоторые преимущества с точки зрения упрощения процедуры расчета. Кроме того, находится оптимальная оценка метода регуляризации.

Considers the problem of parametric synthesis system containing superlunary Hλ-operator in the external environment locally bounded functional Orlicz spaces with the method of regularization for the case of integro-power series of Volterra. Provides the basic supporting information from the theory of locally bounded function spaces, which are the most used to date when the operator approach to the synthesis of nonlinear dynamical systems. Formulate the problem of choice of a set of diagnostic features, the so-called generation task space of informative features, which has a decisive influence on the detection accuracy of the technical condition of the diagnosis objects. Finally solved the problem of parametrical synthesis of nonlinear dynamical systems with a given structure by the criterion of minimum mean square error on a model example of a nonlinear integro-power series of Volterra. This approach has some advantages from the point of view of simplification of the calculation procedure. In addition, the optimal estimation method of regularization.