Предлагается интеллектуальная система выявления участков пути, требующих внеочередного контроля железнодорожного полотна, передающая часть которой устанавливается в одном из вагонов подвижных составов. Результат мониторинга неисправности железнодорожного полотна через средства связи от подвижного состава передается в систему определения наличия неисправности на перегонах, которая по истечении суток после формирования информационных баз путем анализа определяет перегоны, которые необходимо контролировать вне очереди.

Учитывая, что каждому состоянию железнодорожного полотна соответствует группа диагностических признаков динамического процесса, возникающих во время передвижения поездов на железных дорогах, с использованием оценок характеристик помехи и других характеристик вибрационных сигналов осуществляется мониторинг и сигнализируется о наличии неисправности на железнодорожном полотне. При этом, если текущие информативные признаки не превосходят эталонные, считается, что техническое состояние пути не изменилось, а если превосходят, то допускается, что имеет место начало скрытого периода неисправности пути.

Актуальность предложенной системы связана с тем, что в настоящее время несмотря на контроль по графику влияния различных факторов на состояние железнодорожного полотна перегонов пути даже через непродолжительное время после контроля иногда возникают определенные неисправности, которые могут стать причиной катастрофического крушения.

Описан автономный интеллектуальный мобильный робот для избирательной мойки поверхностей потоком жидкости высокого давления. Рассмотрены структура, устройство и принцип действия мобильного робота для избирательной мойки поверхностей компактной ламинарной струей жидкости и представлено описание функционального назначения его основных подсистем: навигации в условиях наличия дополнительных объектов в помещении, поиска точечных или сплошных загрязнений и определения их координат, подсистемы управления потоком моющего вещества за счет вычисления углов поворота держателей форсунок. Введены понятия прямой и обратной задач позиционирования конечной точки потока жидкости на обрабатываемой поверхности. На основе применения преобразования Денавита—Хартенберга и параболического кинематического закона движения жидкости при истечении из точечной форсунки с минимальным углом распыления получено решение прямой задачи позиционирования конечной точки потока жидкости на обрабатываемой поверхности с помощью двухосевой сервосистемы. Представлен алгоритм решения обратной задачи позиционирования конечной точки потока жидкости на поверхности с использованием численного метода Ньютона для решения систем нелинейных уравнений и рассмотрены особенности выбора начального приближения. Построена модель кинематики движения сечения ламинарного потока жидкости из форсунки, направляемой с помощью сервосистемы, в среде MSC Adams и выполнено сравнение решения прямой и обратной задач кинематики с результатами моделирования. Представлен виртуальный прототип мобильного робота, позволяющий проводить моделирование динамики движения робота одновременно с кинематикой движения сечения потока моющей жидкости. Описан процесс автоматической генерации модели и решения обратной задачи с использованием скриптов на языке Python. Подтверждена правильность решения прямой и обратной задач позиционирования потока на построенном виртуальном прототипе мобильного робота. Отмечены преимущества и перспективы дальнейшего использования предложенных решений в различных отраслях промышленности и сферы обслуживания.

Обсуждается разработка и моделирование алгоритмов нейросетевого скользящего режима (НСР) управления ориентацией трехосного карданного подвеса (ТКП), оснащенного подвесной камерой, беспилотного летательного аппарата (БПЛА). Алгоритмы НСР базируются на кинематических уравнениях, описывающих вращение и взаимодействие трех твердых компонентов ТКП: рамки канала рыскания (РКР), рамки канала крена (РКК) и рамки канала тангажа (РКТ). В математической модели ТКП учтено как взаимодействие трех связанных между собой твердых тел (РКР, РКК и РКТ) — компонентов ТКП, так и влияние на ТКП неизвестных возмущающих факторов. Возмущающие факторы (центробежные силы и моменты инерции, возникающие при вращении асимметричных РКР, РКК и РКТ; гравитация; трение, возникающее на вращающихся подшипниках РКР, РКК, РКТ) существенно усложняют математическую модель ТКП с камерой на БПЛА. Задача в данной постановке решается путем комбинации классического скользящего регулятора и искусственной нейронной сети (ИНС) RBF. В ИНС RBF радиальные базисные функции (гауссоиды) выполняют роль нелинейных функций активации. В описание скользящего режима управления вводятся неопределенные функции, содержащие неизвестные параметры, в числе которых параметры неизвестных возмущений: гравитация, влияющая на рабочий процесс ТКП, центробежные силы и моменты инерции РКР, РКК, РКТ и т. п. Неизвестные параметры неопределенных функций в НСР оцениваются с помощью ИНС RBF. Комбинация скользящего режима управления и нейронной сети RBF реализует нейросетевое скользящее управление ориентацией ТКП БПЛА, оснащенного камерой. Результаты моделирования НСР управления в программной среде MATLAB Simulink доказывают, что система, использующая НСР, обладает большим запасом устойчивости, характеризуется более высоким качеством процессов управления и работает достаточно стабильно в обстановке неизвестных возмущений и случайных помех по сравнению с классическим скользящим регулятором.

Создание экологически эффективных авиационных двигателей повышенной тяги требует совершенствования систем автоматического управления. Эксплуатация и увеличение числа воздушных судов делают авиацию одним из крупнейших источников выбросов вредных веществ, в частности оксидов азота, в процессе сгорания топлива. Особую сложность представляет управление камерой сгорания авиационного газотурбинного двигателя (ГТД), так как необходимо одновременно удовлетворять основные требования по обеспечению стабильной работы двигателя и минимизации выбросов оксидов азота.

В работе представлен новый подход к управлению камерой сгорания авиационного ГТД. Предложенное решение подразумевает коррекцию расхода топлива между коллекторами камеры сгорания за счет введения обратной связи по NOx в систему автоматического управления ГТД при использовании адаптивного виртуального нейронного измерителя оксидов азота с учетом режима работы в «жестком реальном времени» с обеспечением газодинамической устойчивости работы КС.

Газодинамическая устойчивость горения в камере сгорания обеспечивается равномерным распределением топливовоздушной смеси за счет поперечных пульсаций концентрации с помощью гомогенных и диффузионных коллекторов. При перераспределении топлива удерживается работа двигателя в устойчивом режиме, не допускается срыв пламени в камере сгорания и режим «виброгорения».

Полученные в пакете прикладных программ MATLAB результаты моделирования подтверждают эффективность нового подхода к построению системы автоматизированного управления расходом топлива камеры сгорания с использованием адаптивного виртуального нейронного измерителя оксидов азота. Предложенная система обладает высоким потенциалом снижения концентрации выбросов оксидов азота, повышения экологической эффективности при работе камеры сгорания авиационного ГТД.

Одной из перспективных сфер совместного использования беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) является групповое воздушное патрулирование больших территорий. Важным этапом организации данного процесса является планирование полетов БПЛА. В работе рассматривается задача оптимального планирования маршрутов полета группы БПЛА при патрулировании территорий большой протяженности с несколькими депо — пунктами базирования беспилотников. Примером таких территорий могут служить труднодоступные территориальные воды или узкие приграничные участки (побережье, горные и лесные массивы) какого-либо государства. Предполагается, что патрулируемая территория имеет вытянутую форму и может быть разбита на цепочку смежных зон патрулирования, предписанных отдельным БПЛА. Маршрут полета беспилотника проходит через смежные зоны. Полетное задание, выполняемое периодически каждым беспилотником, состоит в его перемещении в заданную полетную зону, сборе и передаче оперативных данных в пункт управления. Оптимизационный аспект планирования маршрутов полета БПЛА состоит в минимизации максимальной длины маршрута при облете всех патрулируемых зон. Рассматриваемая задача математически формализуется как множественная задача коммивояжера (МЗК) с несколькими депо. Поскольку она относится к классу NP-трудных задач комбинаторной оптимизации, то практический интерес представляют приближенные эвристические и метаэвристические подходы к ее решению. Предлагается метаэвтристический метод решения МЗК с применением генетических алгоритмов. В качестве модельных примеров рассмотрены задачи патрулирования сухопутной и морской границ Вьетнама, решение которых получено в среде MATLAB с использованием математического пакета Global Optimization Toolbox.

Рассматривается задача моделирования движения марсианского беспилотного вертолета с соосным расположением винтов в системах виртуального окружения. Для решения этой задачи представлена нелинейная математическая модель динамики вертолета с учетом динамики взмахов лопастей винтов. Эта модель также включает нелинейные уравнения для вычисления коэффициентов сил тяги винтов. Предлагаемое решение для управления вертолетом заключается в применении метода линеаризации нелинейных уравнений обратной связью. В рамках такого подхода реализован синтез управления вертикальным и горизонтальным движениями вертолета. Были получены зависимости для углов крена и тангажа вертолета относительно требуемых сил тяг винтов и ускорений летательного аппарата. Результатом синтеза являются соотношения для общих и циклических углов установки лопастей двух винтов. Для обеспечения этих углов были задействованы ПД регуляторы, в которых реализовано вычисление напряжений, подаваемых на электроприводы автоматов перекоса вертолета.

Апробация предложенных в статье методов и подходов проводилась в созданном авторами программном комплексе виртуального окружения на примере управления виртуальной моделью вертолета соосной схемы с помощью тренажерного пульта. Для этой цели были разработаны и добавлены в комплекс программные модули для моделирования динамики и управления вертолетом. При этом для интегрирования дифференциальных уравнений была задействована полунеявная схема Эйлера, а решение нелинейных уравнений осуществлялось с помощью численного метода Ньютона. Управление моделью вертолета реализовано с помощью функциональной схемы, входами которой являются команды от пульта и показания виртуальных датчиков, а на выходе формируются напряжения для электроприводов. Результаты апробации показали адекватность предложенных в статье решений, которые могут быть в дальнейшем использованы для создания тренажеров, предназначенных для обучения операторов навыкам управления вертолетом соосной схемы на Марсе.