Усложнение объектов и систем управления приводит к повышению требований к математическим моделям. Одной из проблем идентификации нелинейных систем является оценка их структурной идентифицируемости. До настоящего времени эта задача решалась параметрическими методами с помощью применения различных методов аппроксимации. При априорной неопределенности такой подход не всегда является эффективным. Для анализа структурной идентификации и идентифицируемости систем с симметричными нелинейностями был предложен подход, основанный на анализе специального класса виртуальных структур. Существует класс объектов, свойства которых описываются несимметричными нелинейностями. В работе дается обобщение и развитие метода виртуальных структур на системы с несимметричными нелинейностями. Сформированы требования ко входу системы на основе расширения свойства постоянства возбуждения с учетом S-синхронизируемости системы. Учет S-синхронизируемости позволяет получать виртуальные структуры, наиболее полно отражающие нелинейные свойства системы. Описан способ построения виртуальных структур на основе имеющейся измерительной информации. Изложены основы структурной идентифицируемости (СИ) для систем с симметричными нелинейностями. Получено расщепление исходной нелинейной системы для применения метода виртуальных структур. Рассмотрены два способа оценки СИ систем с симметричными нелинейностями и дается их развитие на класс систем с несимметричными нелинейностями. Получены условия почти гомотетичности виртуальных структур для оценки СИ. Выделен класс несимметричных нелинейностей с параметрическими особенностями и приведены условия для оценки их почти гомотетичности. Получены условия почти гомотетии и h-идентифицируемости для систем с несимметричными нелинейностями. Обоснована обнаруживаемость и восстанавливаемость виртуальных структур в условиях неопределенности, гарантирующих оценку структурной идентифицируемости. Получены условия, при которых несимметричная нелинейность может быть гипотетичной симметричной. Изложенный подход к оценке структурной идентифицируемости является общим. При анализе СИ конкретных нелинейных систем необходимо учитывать их особенности. Это может привести к модификации предложенных алгоритмов и процедур. Приведены примеры оценки структурной идентифицируемости замкнутых нелинейных систем в условиях неопределенности и постоянства возбуждения.

Предложен новый метод синтеза наблюдателя вектора состояния полного порядка для класса линейных стационарных систем с неизвестным входным сигналом. Рассмотрены два подхода, обеспечивающие сходимость ошибки оценки (т. е. отклонение между оценкой вектора состояния и истинным значением) к нулю за конечное время. Время сходимости задается разработчиком в процессе построения наблюдателя. Параметры системы предполагаются известными и стационарными, относительная степень (от измеряемого выхода и неизвестного входа) равна единице. Процесс синтеза при использовании первого подхода состоит из двух этапов. На первом этапе используются два вспомогательных наблюдателя для оценки начальных условий объекта за конечное время. На втором этапе в контур вводится третий наблюдатель для онлайн оценки вектора состояния системы. Все три наблюдателя имеют одинаковую структуру, обеспечивающую нечувствительность ко входному сигналу, но разные параметры. Второй поход заключается в агрегировании вспомогательных наблюдателей и введении оператора запаздывания для оценки вектора состояния. Данный метод обеспечивает сходимость ошибки наблюдения к нулю через время запаздывания. Статья содержит строгое математическое доказательство работоспособности полученных решений. Для демонстрации эффективности и работоспособности предложенного подхода проведено компьютерное моделирование в программной среде MATLAB Simulink. В качестве объекта рассмотрена двухканальная механическая система четвертого порядка. Результаты моделирования иллюстрируют сходимость ошибки оценки вектора состояния к нулю за конечное время, задаваемое разработчиком.

Рассмотрены ключевые особенности и принцип работы многомерного нечеткого интервально-логического регулятора с взаимосвязанными регулируемыми параметрами, разработанного авторами. Представлены схема интерпретации непрерывных физических величин эквивалентной совокупностью термов и базовый вариант блок-схемы регулятора. Описаны основные элементы блока логического вывода, в том числе блок продукционных правил, который включает в себя заранее определенную базу данных значений управляющих воздействий на объекты управления в виде порядковых номеров термов выходных непрерывных величин. Рассмотрены преимущества и особенности настройки взаимных связей между входными и выходными непрерывными величинами регулятора, что выражается в определении функциональных зависимостей между ними. Описан набор параметров, которыми обладают термы входных непрерывных величин в отношении конкретных выходных непрерывных величин регулятора. Показаны способы дефаззификации значений выходных непрерывных величин в границах их термов. Описана возможность объединения входных и выходных непрерывных величин в группы при настройке взаимных связей между ними. Проиллюстрирован механизм определения групп взаимосвязанных непрерывных величин, общее число которых определяется путем формирования матрицы взаимосвязей согласно приведенной авторской схеме. Рассмотрен алгоритм последовательной обработки содержимого ячеек матрицы взаимосвязей, состоящий из трех шагов. Приведены выражения для расчета основных параметров многомерного нечеткого интервально-логического регулятора с взаимосвязанными регулируемыми параметрами. Представлены результаты вычислительного эксперимента по сокращению системы продукционных правил регулятора при определении взаимосвязей между входными и выходными непрерывными величинами.

Обозначены основные проблемы, связанные с созданием автономных интеллектуальных роботов, способных выполнять различные сложные задания в априори неописанных нестабильных проблемных средах, опираясь на обработку абстрактным образом представленных знаний. Для хранения типовых элементов абстрактной модели представления знаний в статье рекомендовано использовать долговременный и кратковременный виды памяти. Долговременная память с ассоциативным поиском и выборкой данных предназначена для хранения на постоянной основе сведений, необходимых для планирования разнообразной целенаправленной деятельности, обеспечивающей роботу возможность решения различных сложных задач поведения. В кратковременную память заносятся из долговременной памяти подмодели представления знаний, необходимые для решения в краткосрочном периоде текущей задачи определенного вида, связанной с выполнением сформулированного автономному интеллектуальному роботу задания. При этом с каждой сменой вида текущей решаемой автономным интеллектуальным роботом задачи поведения одновременно осуществляется и соответствующее обновление знаний, хранящихся в кратковременной памяти.

Разработаны оригинальные конструкции типовых элементов модели представления абстрактных знаний в виде различных навыков поведения, заданных безотносительно к конкретной предметной области. Такой подход к построению модели представления знаний позволяет автономным интеллектуальным роботам адаптироваться к текущим условиям функционирования и на этой основе организовать целенаправленную деятельность в сложных нестабильных проблемных средах. Предложены различные инструментальные средства и правила обработки абстрактных знаний, наделяющие автономных интеллектуальных роботов способностью устранять различия, имеющиеся между текущей и целевой ситуациями проблемной среды, как по значениям структурно эквивалентных одноименных в них отношений, так и по текущим состояниям находящихся в среде объектов. Это, в свою очередь, позволяет создавать интеллектуальные решатели задач для автономных интеллектуальных роботов различного назначения, способных выполнять сложные задания в нестабильных априори неопределенных условиях проблемной среды.

Рассматривается алгоритм управления колесным роботом (КР) в среде со статическими и динамическими препятствиями. Робот состоит из платформы, двух колес с дифференциальным приводом и одного ролика, который используется исключительно для устойчивости конструкции и не влияет на динамику системы. Алгоритм движения робота предполагает его перемещение из начальной точки в конечную в среде с препятствиями. Программа движения робота задается посредством сервосвязей, а в основе алгоритма, реализующего программу движения, лежит метод потенциального поля. Для динамического препятствия строится отталкивающее поле, вытянутое в направлении его движения и позволяющее роботу безопасно его объезжать. Присутствует возможность изменять геометрические размеры поля за счет введенных числовых параметров. Представлен алгоритм преодоления роботом потенциальной ямы, согласно которому робота выводит из потенциальной ямы и направляет к глобальной цели введенная фиктивная точка, расположенная вне критической области (области локального минимума) и обладающая своим притягивающим полем. В работе приведены результаты численного моделирования движения робота как в среде со статическими, так и с динамическими препятствиями, а также результаты численного эксперимента с преодолением потенциальной ямы. Представлены графики искомых механических параметров. Результаты численного моделирования подтверждают эффективность предложенных алгоритмов.

Представлены результаты разработки прототипа функционального макета мягкого экзоскелета кисти, входящего в состав роботизированного комплекса для восстановления функции верхней конечности пациентов после перенесенного инсульта. Использование макета позволит проводить терапию на основе смешанного подхода, реализующего как помощь при реализации самостоятельных движений кисти пациента, так и полное их выполнение с использованием данных о ее перемещении, регистрируемых во время реабилитационных процедур. Представлен сравнительный и количественный анализ двух вариантов прокладки тросовой системы, приводящей в движение кисть и пальцы пациента. Для определения наилучшего варианта прокладки тросов было проведено параметрическое исследование совершаемой работы и времени сгибания одного пальца в зависимости от вариантов прокладки с учетом и без учета нагрузки. В первом варианте тросы прокладывались мелкими стежками порядка одного сантиметра вдоль нижней поверхности пальца. Во втором варианте трос проходил сквозь перчатку в местах естественного крепления сухожилий к костям. Тестирование проводилось на указательном пальце расслабленного здорового человека. В начальный момент времени рука занимала положение вдоль тела, пальцы полностью разжаты, при этом на дистальной фаланге закреплялся груз. Время сгибания пальца определялось датчиком касания, закрепленным на ладони. Результаты экспериментальных исследований показали, что тросы с минимальным числом точек крепления к основе экзоскелета в местах естественного закрепления сухожилий к костям дают максимальные усилия и обеспечивают достижение наибольшего диапазона возможных положений фаланг пальцев. Также представлены результаты исследований развиваемых усилий со стороны устройства на пальцы здорового человека, которые позволяют сделать вывод о возможности его использования в реабилитационных целях.