2026/05/28 by Bernd von Mallinckrodt · 1 voice
Computer Science · Engineering · #Control Systems and Identification #Structural Health Monitoring Techniques #Target Tracking and Data Fusion in Sensor Networks
paper · doi:10.5281/zenodo.20425500
openalex publication_date 2026/05/28 · openalex created_date 2026/05/29 · openalex updated_date 2026/07/01
Dieses Working Paper untersucht die projektionsabhängige Beobachtbarkeit (projection-conditioned detectability) von Early-Warning-Signalen (EWS) in gemanagten nichtlinearen dynamischen Systemen unter adaptiver Varianzregelung. Ausgangspunkt ist die Frage, wie adaptive Kontrollmechanismen, die explizit auf Varianzunterdrückung optimiert sind, klassische Frühwarnindikatoren wie steigende Varianz und Lag-1-Autokorrelation maskieren oder geometrisch verzerren können. Die Arbeit verbindet Konzepte aus Kontrolltheorie, nichtlinearer Dynamik, Resilienzforschung und Beobachtbarkeitsanalyse zu einem operationellen Benchmark-Framework. Im Mittelpunkt steht die Analyse, wie Sensorprojektionsgeometrie, Feedback-Gain und geschlossene Regelkreise gemeinsam die Sichtbarkeit kritischer Übergänge beeinflussen. Das Manuskript enthält: ein minimales falsifizierbares Benchmark-System, analytische Closed-Loop-Approximationen, einen projektionskonditionierten Beobachtbarkeitsindex, adaptive Varianzregelung, Empirical-Observability-Gramian-Analysen, statistische Falsifikationskriterien, sowie eine vollständige reproduzierbare Simulationspipeline. Die Arbeit erhebt keinen Anspruch auf ein universelles Naturgesetz oder eine neue fundamentale Theorie kritischer Übergänge. Stattdessen wird ein technisches Diagnose- und Beobachtbarkeitsframework vorgeschlagen, das als ergänzende operationelle Schicht für bestehende Early-Warning-Methoden dienen kann. Keywords Early-Warning Signals, Critical Slowing Down, Observability, Projection Geometry, Adaptive Control, Variance Targeting, Nonlinear Dynamics, Complex Systems, Empirical Observability Gramian, Dynamical Systems, Feedback Masking, Resilience Engineering, Control Theory, Bifurcation Analysis, Sensor Blindness, Closed-Loop Systems, Koopman Analysis, Dynamic Mode Decomposition, Statistical Physics, Systems Engineering English — Zenodo Description This working paper investigates projection-conditioned detectability of early-warning signals (EWS) in managed nonlinear dynamical systems under adaptive variance-targeting control. The central question is how adaptive feedback architectures designed to suppress observable variance can geometrically distort or mask classical warning indicators such as variance amplification and lag-1 autocorrelation increases near critical transitions. The study combines concepts from control theory, nonlinear dynamics, resilience science, and observability analysis into an operational benchmark framework. The focus lies on how sensor projection geometry, controller gain, and closed-loop stabilization jointly influence the detectability of approaching bifurcations and manifold collapse. The manuscript includes: a minimal falsifiable benchmark system, analytical closed-loop approximations, a projection-conditioned observability index, adaptive variance-targeting feedback, empirical observability Gramian analysis, statistical falsification criteria, and a fully reproducible simulation pipeline. The work does not claim a universal systems law or a new fundamental theory of critical transitions. Instead, it proposes a practical engineering and observability framework that can serve as an operational diagnostic layer complementing existing early-warning methodologies. Keywords Early-Warning Signals, Critical Slowing Down, Observability, Projection Geometry, Adaptive Control, Variance Targeting, Nonlinear Dynamics, Complex Systems, Empirical Observability Gramian, Dynamical Systems, Feedback Masking, Resilience Engineering, Control Theory, Bifurcation Analysis, Sensor Blindness, Closed-Loop Systems, Koopman Operator, Dynamic Mode Decomposition, Statistical Physics, Systems Engineering