procyberВестник кибернетикиProceedings in Cybernetics1999-7604Бюджетное учреждение высшего образования Ханты-Мансийского автономного округа – Югры «Сургутский государственный университет»procyber-192Research ArticleТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИEngeneeringТеория Н. А. Бернштейна об организации движений и кибернетические механизмы регуляцииBernstein’s Theory on Regulation of Movements and Cybernetic Mechanisms of RegulationГалкинВ. А.GalkinV. A.ФилатоваО. Е.FilatovaO. E.ГавриленкоТ. В.GavrilenkoT. V.ГорбуновД. В.GorbunovD. V.Gorbunov.dv@mail.ruСургутский государственный университетРоссияSurgut State UniversityRussian Federation20182503202003 (31)217221Copyright © Галкин В.А., Филатова О.Е., Гавриленко Т.В., Горбунов Д.В., 20202020Галкин В.А., Филатова О.Е., Гавриленко Т.В., Горбунов Д.В.Galkin V.A., Filatova O.E., Gavrilenko T.V., Gorbunov D.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.vestcyber.ru/jour/article/view/192

С позиций новой теории хаоса-самоорганизации доказана статистическая неустойчивость для подряд получаемых выборок любых биомеханических параметров. В первую очередь сюда относится тремор, теппинг и выборки электромиограмм. Все это укладывается в новом эффекте Еськова – Зинченко, однако возникает вопрос о механиках такой устойчивости. Доказывается, что первичный статистический хаос возникает на уровне центральной нервной системы. Доказан хаос параметров электроэнцефалограмм. Тогда возникает закономерно двухкластерная кибернетическая схема регуляции движений: хаос в 1-м кластере управления порождает и суммирует хаос в эффекторном органе – нервно-мышечной системе. В итоге мы имеем в мышцах хаос более высокого порядка: если в электроэнцефалограммах число k пар совпадений выборок было большим (k1 ≥ 25), то в матрицах треморограмм и электромиограмм k2 ≤ 10, т. е. в 2–3 раза меньше. С позиций новой теории хаоса-самоорганизации доказано различие между верхним (ЭЭГ) и нижним (эффекторным) уровнями регуляции движений.

The statistical instability for consecutive samples of any biomechanical parameters is proved from the perspective of the new theory of chaos-self-organization. First of all, these parameters include tremor, tapping and electromyogram samples which are within a new Eskov – Zinchenko effect. However, it raises the question about the mechanics of such stability. It is proved that the primary statistical chaos occurs at the level of the central nervous system. The chaos parameters of the electroencephalograms are proved. Then there is a natural two-cluster cybernetic scheme of regulation of movements: chaos in the 1st cluster management generates and summed the chaos in the end organ – the neuromuscular system. As a result, muscles have the chaos of a higher order: if in the electroencephalograms the number of k pairs of matching samples is large (k1 ≥ 25), then in matrices of tremorogram and electromyogram it is k2 ≤ 10, i.e. 2–3 times less. The difference between the upper (electroencephalogram) and lower (effector) levels of motion regulation is proved from the perspective of the new theory of chaos-self-organization.

электроэнцефалограммаэффект Еськова – Зинченкоорганизация движенийelectroencephalogramEskov – Zinchenko effectregulation of movementsРабота выполнена при поддержке грантов РФФИ А 18-07-00162, мол_а 18-37-00113ReferencesБернштейн Н. А. О построении движений. М. : Медгиз, 1947. 254 с.Бернштейн Н. А. О построении движений. М. : Медгиз, 1947. 254 с.Григоренко В. В., Еськов В. М., Лысенкова С. А., Микшина В. С. Алгоритм автоматизированной диагностики динамики возрастных изменений параметров сердечно-сосудистой системы при нормальном старении в оценке биологического возраста // Систем. анализ и управление в биомед. системах. 2017. Т. 16. № 2. С. 357–362.Григоренко В. В., Еськов В. М., Лысенкова С. А., Микшина В. С. Алгоритм автоматизированной диагностики динамики возрастных изменений параметров сердечно-сосудистой системы при нормальном старении в оценке биологического возраста // Систем. анализ и управление в биомед. системах. 2017. Т. 16. № 2. С. 357–362.Зилов В. Г., Хадарцев А. А., Иляшенко Л. К., Еськов В. В., Миненко И. А. Экспериментальные исследования хаотической динамики биопотенциалов мышц при различных статических нагрузках // Бюл. эксперимент. биологии и медицины. 2018. Т. 165. № 4. С. 400–403.Зилов В. Г., Хадарцев А. А., Иляшенко Л. К., Еськов В. В., Миненко И. А. Экспериментальные исследования хаотической динамики биопотенциалов мышц при различных статических нагрузках // Бюл. эксперимент. биологии и медицины. 2018. Т. 165. № 4. С. 400–403.Зинченко Ю. П., Филатов М. А., Колосова А. И., Макеева С. В. Сравнительный стохастический и хаотический анализ параметров внимания учащихся в аспекте их работоспособности // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 14. Психология. 2017. № 4. С. 21–33. DOI: 10.11621/vsp.2017.04.21.Зинченко Ю. П., Филатов М. А., Колосова А. И., Макеева С. В. Сравнительный стохастический и хаотический анализ параметров внимания учащихся в аспекте их работоспособности // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 14. Психология. 2017. № 4. С. 21–33. DOI: 10.11621/vsp.2017.04.21.Betelin V. B., Eskov V. M., Galkin V. A., Gavrilenko T. V. Stochastic volatility in the dynamics of complex homeostatic systems // Doklady Mathematics. 2017. Vol. 95. № 1. P. 92–94. DOI: 10.1134/S1064562417010240.Betelin V. B., Eskov V. M., Galkin V. A., Gavrilenko T. V. Stochastic volatility in the dynamics of complex homeostatic systems // Doklady Mathematics. 2017. Vol. 95. № 1. P. 92–94. DOI: 10.1134/S1064562417010240.Eskov V. M., Eskov V. V., Vochmina J. V., Gavrilenko T. V. The evolution of the chaotic dynamics of collective modes as a method for the behavioral description of living systems // Moscow University Physics Bulletin. 2016. Vol. 71. № 2. P. 143–154. DOI: 10.3103/S0027134916020053.Eskov V. M., Eskov V. V., Vochmina J. V., Gavrilenko T. V. The evolution of the chaotic dynamics of collective modes as a method for the behavioral description of living systems // Moscow University Physics Bulletin. 2016. Vol. 71. № 2. P. 143–154. DOI: 10.3103/S0027134916020053.Eskov V. M., Bazhenova A. E., Vochmina U. V., Filatov M. A., Ilyashenko L. K. N. A. Bernstein hypothesis in the Description of chaotic dynamics of involuntary movements of person // Russian Journal of Biomechanics. 2017. Vol. 21. № 1. P. 14–23.Eskov V. M., Bazhenova A. E., Vochmina U. V., Filatov M. A., Ilyashenko L. K. N. A. Bernstein hypothesis in the Description of chaotic dynamics of involuntary movements of person // Russian Journal of Biomechanics. 2017. Vol. 21. № 1. P. 14–23.Eskov V. M. Cyclic respiratory neuron network with subcycles // Neural Network World. 1994. Vol. 4. № 4. P. 403–416.Eskov V. M. Cyclic respiratory neuron network with subcycles // Neural Network World. 1994. Vol. 4. № 4. P. 403–416.Eskov V. M. Hierarchical respiratory neuron networks // Modelling, Measurement and Control C. 1995. Vol. 48. № (1–2). P. 47–63.Eskov V. M. Hierarchical respiratory neuron networks // Modelling, Measurement and Control C. 1995. Vol. 48. № (1–2). P. 47–63.Eskov V. M., Gudkov A. B., Bazhenova A. E., Kozupitsa G. S. The tremor parameters of female with different physical training in the Russian North // Human Ecology. 2017. № 3. P. 38–42.Eskov V. M., Gudkov A. B., Bazhenova A. E., Kozupitsa G. S. The tremor parameters of female with different physical training in the Russian North // Human Ecology. 2017. № 3. P. 38–42.Eskov V. V., Gavrilenko T. V., Eskov V. M., Vochmina Yu. V. Phenomenon of statistical instability of the third type systems – complexity // Technical Physics. 2017. Vol. 62. № 11. P. 1611– 1616.Eskov V. V., Gavrilenko T. V., Eskov V. M., Vochmina Yu. V. Phenomenon of statistical instability of the third type systems – complexity // Technical Physics. 2017. Vol. 62. № 11. P. 1611– 1616.Eskov V. M., Eskov V. V., Vochmina Y. V., Gorbunov D. V., Ilyashenko L. K. Shannon entropy in the research on stationary regimes and the evolution of complexity // Moscow University Physics Bulletin. 2017. № 72 (3). P. 309–317. DOI: 10.3103/S0027134917030067.Eskov V. M., Eskov V. V., Vochmina Y. V., Gorbunov D. V., Ilyashenko L. K. Shannon entropy in the research on stationary regimes and the evolution of complexity // Moscow University Physics Bulletin. 2017. № 72 (3). P. 309–317. DOI: 10.3103/S0027134917030067.Filatova D. U., Veraksa A. N., Berestin D. K., Streltsova T. V. Stochastic and chaotic assessment of human's neuromuscular system in conditions of cold exposure // Human Ecology. 2017. № 8. P. 15–20.Filatova D. U., Veraksa A. N., Berestin D. K., Streltsova T. V. Stochastic and chaotic assessment of human's neuromuscular system in conditions of cold exposure // Human Ecology. 2017. № 8. P. 15–20.Khadartsev A. A., Nesmeyanov A. A., Eskov V. M., Filatov M. A., Pab W. Foundamentals of chaos and self-organization theory in sports // Integrative medicine international. 2017. Vol. 4. P. 57–65.Khadartsev A. A., Nesmeyanov A. A., Eskov V. M., Filatov M. A., Pab W. Foundamentals of chaos and self-organization theory in sports // Integrative medicine international. 2017. Vol. 4. P. 57–65.Zilov V. G., Eskov V. M., Khadartsev A. A., Eskov V. V. Experimental confirmation of the effect of ”Repetition without repetition“ N. A. Bernstein // Bulletin of experimental biology and medicine. 2017. Vol. 1. P. 4–8.Zilov V. G., Eskov V. M., Khadartsev A. A., Eskov V. V. Experimental confirmation of the effect of ”Repetition without repetition“ N. A. Bernstein // Bulletin of experimental biology and medicine. 2017. Vol. 1. P. 4–8.

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