Рассматриваются задачи синтеза позиционного управления динамическими системами (ДС) в ситуациях с высоким уровнем неопределенности как возмущений, действующих на ДС, так и помех в информационных каналах. Неопределенность возникает как в результате действия различных внешних возмущающих факторов, неконтролируемых изменений свойств объекта, так и в результате возникновения отказов, сбоев. Особенность рассматриваемых задач состоит в том, что они являются единичными событиями. В этих информационных условиях рассматривается синтез позиционного управления динамическими системами исходя из минимаксного подхода — расчета на наихудший случай. Поэтому в математической модели процессов присутствуют возмущения и ошибки измерения, известные с точностью до множеств, а вектор состояния ДС в результате решения задачи оценивания известен с точностью до принадлежности информационному множеству. Предлагаемый подход объединяет идеи управления при дефиците информации Н. Н. Красовского, А. Б. Куржанского, В. М. Кунцевича и идеи построения самоорганизующихся систем А. А. Красовского. Для синтеза управления ДС выбран "принцип гарантированного результата". Существенным отличием гарантированного подхода от стохастического является использование в управлении ДС множеств неопределенности возмущений, помех и вектора состояния системы. Первая часть статьи посвящена решению задачи оценивания вектора состояния, в результате строится информационное множество, которому гарантированно принадлежит вектор состояния системы. Во второй части статьи решается задача управления с учетом ограничений на управление, когда качество функционирования системы оценивается принадлежностью вектора состояния объекта заданному множеству, которое может зависеть от времени. Здесь возможны постановки задач стабилизации, слежения и терминального управления. При задании требований к системе в виде квадратичного функционала также решена задача управления исходя из гарантированного подхода. Рассмотрено применение функции Ляпунова для синтеза управления. Решение задач оценивания и управления сводится к экстремальным задачам с линейными и квадратичными целевыми функциями при ограничениях в виде систем линейных неравенств. Приводятся примеры.

Показано, что для обеспечения безаварийности эксплуатации производственных объектов необходимо повысить степень адекватности результатов анализа технологических параметров в системах контроля и диагностики. Однако в этих системах при изменении технологических параметров шаг дискретизации анализируемых сигналов не меняется несмотря на необходимость такой процедуры. Из-за этого на практике имеют место случаи, когда не обеспечивается адекватность результатов решаемых задач. На железнодорожном транспорте в подвижных составах применяются системы контроля и диагностики, которые диагностируют неисправности в колесно-моторных блоках, дефекты подшипников, отсутствие и недостаток смазки, перекосы установки подшипника, дефекты крепления, нарушение баланса вращающихся частей, дефекты редуктора. Также диагностируются неплотности питательной и тормозной магистралей, неисправности крана машиниста, неисправности тормозных цилиндров, неисправности компрессора. Результаты контроля прежде всего отражаются на мониторе машиниста. В этих системах из-за задержки результата контроля иногда принятие соответствующих мер оказывается запоздалым. Например, из-за специфики железнодорожного транспорта при анализе вибрационных сигналов, получаемых от одних и тех же датчиков, результаты контроля при изменении скорости поезда меняются. Из-за этого возникает дополнительная погрешность, что часто становится причиной нарушения адекватности результатов контроля. Для устранения этого недостатка, в первую очередь, необходимо при изменении скорости подвижного состава пропорционально изменить шаг дискретизации анализируемых сигналов. При вибрационной диагностике адекватность полученных результатов в значительной степени зависит от точности определения шага дискретизации. Показано, что технология и принцип построения аналого-цифровых преобразователей с адаптивным определением шага дискретизации путем учета динамики функционирования контролируемых объектов позволяет избежать погрешности контроля, вызванной ошибкой выбора шага дискретизации.

Обоснована целесообразность формирования и хранения в модели представления знаний автономного робота противоречивых сведений о закономерностях преобразования различных ситуаций проблемной среды (ПС), происодящих в результате отрабатываемых роботом действий. Такая необходимость обусловлена тем, что априори построить и задать автономному роботу подробное формальное описание модели ПС на практике не представляется возможным. Таким образом, робот фактически вынужден функционировать в априори недоопределенных ПС. Это, в свою очередь, приводит к тому, что в идентичных условиях согласно заданной модели ПС, но с учетом ее фактических особенностей, к требуемому результату для достижения заданной цели могут приводить различные отрабатываемые роботом действия. Следовательно, в реальных условиях функционирования автономный робот может столкнуться с возникновением противоречивых сведений, когда в идентичных условиях согласно заданной модели ПС сформированный план целенаправленной деятельности, который ранее был результативным, требует существенной корректировки для достижения заданной цели. Такая корректировка сформированного плана поведения, как правило, связана с изучением роботом закономерностей целенаправленного преобразования ситуаций фактической ПС и пополнением процедурных знаний. Таким образом, использование противоречивых данных, связанных с неполнотой априори заданных знаний, обеспечивает автономному роботу возможность расширить сведения о закономерностях априори недоопределенной ПС и на этой основе увеличить функциональные возможности.
Для решения поставленной задачи в статье предложена структура типовых элементов представления противоречивых знаний, включающих различные элементарные акты поведения, отработка которых позволяет автономному роботу получить заданный результат путем выполнения различных действий в аналогичных условиях функционирования с учетом их индивидуальных особенностей, не отраженных в модели описания текущей ситуации ПС. Разработаны когнитивные инструменты, обеспечивающие автономному роботу возможность организации эффективного сочетания процедур планирования целенаправленного поведения на основе заданной модели представления знаний и процедур самообучения в априори недоопределенных условиях нестабильной ПС. В целом рассмотренные когнитивные инструменты планирования целесообразной деятельности автономного робота позволяют ему расширить функциональные возможности и адаптироваться на этой основе к сложным априори недоопределенным условиям функционирования.

Рассматривается разработка мобильной тренажерной системы для опорно-двигательной реабилитации. Анализ существующих исследований показал, что применение мобильных устройств позволяет осуществить мониторинг и оценку качества выполняемых упражнений в период амбулаторной реабилитации. Выделены основные направления реализации мобильных тренажерных систем, поставлена задача организации опорно-двигательной реабилитации с использованием мобильных устройств. Для решения поставленной задачи на первом этапе разработана архитектура мобильной тренажерной системы, проанализированы необходимые программные инструменты. Разработана модель обработки информации об упражнениях опорно-двигательной реабилитации, включающая формализацию процессов оценки упражнений и преобразования исходных данных от системы инерциальной навигации мобильного устройства для расчета скорости и траектории движения. Представлен алгоритм обработки информации, включающий необходимый перечень операций для устранения существенных недостатков мобильных датчиков (большая погрешность, шумы, накопление ошибки). Проведены экспериментальные исследования, подтверждающие эффективность реализованного алгоритма. Реализован алгоритм функционирования мобильной тренажерной системы, включающий основные этапы ее работы для организации процесса опорно-двигательной реабилитации. Проведена апробация алгоритмов обработки информации мобильной тренажерной системы, доказана их применимость для мониторинга упражнений. Научная новизна исследования заключается в разработке архитектуры, моделей и алгоритмов обработки информации в мобильной тренажерной системе для опорно-двигательной реабилитации, отличающейся учетом технических особенностей мобильных устройств. Полученные теоретические результаты (архитектура, модель и алгоритмы) использованы для программной реализации мобильной тренажерной системы для операционной системы Android. Практическая ценность проведенного исследования заключается в организации процесса амбулаторной опорно-двигательной реабилитации с применением мобильных устройств и разработанных алгоритмов обработки данных, которые позволили обеспечить достаточную точность измерения выполняемых действий.

Рассматривается проблема управления самолетом-амфибией (СА) в режиме установившегося глиссирования под действием ветроволновых возмущений. Проведен анализ современных подходов и методов синтеза систем управления летательными аппаратами (ЛА). Представлен краткий обзор существующих научных работ, посвященных управлению СА на различных режимах движения. Обоснована необходимость разработки автопилота для управления продольным движением СА. Выполнен обзор характеристик состояния водной поверхности и их влияния на эксплуатацию СА на воде. Проанализировано влияние внешних возмущений на устойчивость глиссирования СА, на основании чего обосновано применение метода интегральной адаптации на инвариантных многообразиях для проведения процедуры синтеза векторного нелинейного регулятора системы управления СА в режиме глиссирования при действии ветроволновых возмущений. В рамках подхода используется синергетический принцип "расширения—сжатия" фазового пространства, на основании которого вначале строится расширенная модель синергетического синтеза, учитывающая оценки действия возмущающих воздействий, а затем при применении процедуры синтеза осуществляется поэтапное сжатие фазового пространства за счет введения инвариантных многообразий, на пересечении которых гарантируется выполнение заданной технологической задачи, а также обеспечивается инвариантность к действию ветроволновых возмущений. Результаты исследования подтверждены компьютерным моделированием синтезированной замкнутой системы управления СА, в частности показано, что в замкнутой системе гарантируется поддержание требуемых скорости и высоты полета, а также удержание угла дифферента в необходимом диапазоне значений.

Работа посвящена решению задачи нахождения минимального состава бригады специалистов и средств наземного обслуживания общего пользования (оборудования), а также распределения специалистов и оборудования в процессе подготовки требуемой группы воздушных судов (ВС) к применению в течение заданного времени.
Для обоснования минимального состава бригады и необходимого оборудования необходимо решить задачу формирования расписания работ на группе ВС, отличительной особенностью которой является учет ряда ограничений, вызванных взаимодействием специалистов и оборудования, а также упорядоченностью и несовместимостью во времени некоторых работ.
Это, в свою очередь, требует рассмотрения огромного числа вариантов упорядочивания работ, выполняемых на каждом ВС, и вариантов расписания при обслуживании одним специалистом нескольких ВС.
Задача обоснования минимального состава специалистов и оборудования основана на использовании методов комбинаторной оптимизации, т. е. построения возможных вариантов решений, число которых уменьшается путем использования метода ветвей и отсечений.
В статье предлагается модель смешанно-целочисленного линейного программирования с двоичными переменными для нахождения оптимального решения и программная реализация, которая не требует больших вычислительных ресурсов.
Приведен и подробно проанализирован пример вычисления минимального состава бригады специалистов, выполняющих подготовку группы из шести ВС, на каждом из которых выполняется пять видов работ. Высокая скорость выполнения расчетов по оптимальному планированию работ заданным составом бригады позволила рассмотреть все возможные варианты состава бригады (десятки тысяч вариантов) и обосновать такой вариант, при котором число специалистов в бригаде было бы минимальным, но они обеспечивали бы подготовку ВС в течение заданного времени. При решении задачи для каждого рассматриваемого варианта состава бригады находится точное расписание. Дальнейшее развитие данного подхода реализуется при использовании моделей с дискретным временем; предварительные исследования показывают возможность расчета оптимального расписания для подготовки группы из 30 ВС в течение не более 5 с.