Рассматриваются алгоритмы адаптивного управления динамическими объектами каскадной структуры, базирующиеся на методе градиента стратегии. Используется структура обучения с подкреплением, известная как Actor-Critic. Разрабатывается базовый алгоритм, применяемый для объекта первого порядка. Новизна предлагаемого алгоритма адаптивного управления заключается в предложенном аналитическом способе вычисления оценки ценности состояния (алгоритм Critic). Алгоритм Actor базируется на заданной структуре закона управления и методе временных различий. Предложена модификация алгоритма, обеспечивающая ограничение роста настраиваемого коэффициента. Приводится анализ устойчивости и сходимости процессов стабилизации управляемой переменной и оценок ценности состояния. Получены условия, при которых управляемая переменная в процессе обучения не выходит за заданные ограничения и асимптотически устойчива относительно нулевого состояния. Предложены два подхода к учету ограничений на управляющее воздействие. В первом подходе используется нейросетевая аппроксимация коэффициента алгоритма управления и предложено обнулять дельта-ошибку при выходе управления на ограничения. Данный подход реализован с помощью логистических функций и позволяет учитывать несимметричные ограничения. Однако он вычислительно затратен из-за необходимости использования нейронной сети. Во втором подходе управление ищется в виде аналитической функции с ограничениями. Получены условия устойчивости системы относительно нулевого положения, учитывающие ограничения на управляющее воздействие. Полученные алгоритмы обобщаются на многомерный объект, представленный в канонической форме. Предложенные алгоритмы отличаются высокой вычислительной эффективностью, они не требуют численных оценок ценности состояния и оптимизации управления с использованием нейронных сетей. Разработанные алгоритмы обеспечивают нахождение переменных состояния и управляющих воздействий в заданной области в процессе обучения, что позволяет применять их без предварительного обучения. Приводятся три численных примера синтеза и моделирования адаптивных систем управления. При этом один из примеров демонстрирует структурную настройку алгоритма управления.

Рассматривается задача синтеза регуляторов по измеряемому выходу линейных многомерных систем по показателям качества, широко используемым в инженерной практике, которые будем называть инженерными. Именно по этим показателям на практике оценивают эффективность спроектированной замкнутой системы управления. Особо подчеркнем, что инженерные показатели качества допускают экспериментальную проверку. Эти показатели характеризуют: точность, оцениваемую по ошибкам регулирования по каждой регулируемой переменной (при действии ограниченных внешних возмущений); быстродействие, определяемое временем регулирования; запасы устойчивости, оцениваемые по годографам Найквиста разомкнутой системы по каждой измеряемой и управляющей переменной (на физических выходе и входе объекта). В классической теории автоматического управления одномерными объектами запасы устойчивости обычно оценивают значениями запасов устойчивости по фазе и модулю (коэффициенту усиления), которые в ряде случаев могут быть значительными, однако годограф Найквиста разомкнутой системы может весьма близко приближаться к критической точке (–1, j0). Поэтому в настоящей работе запас устойчивости оценивается по радиусу запасов устойчивости как минимальному расстоянию от критической точки до годографа Найквиста. Зная этот радиус, легко указать гарантируемые запасы устойчивости по фазе и коэффициенту усиления. В части I работы рассматриваются многомерные объекты, подверженные действию неизмеряемых, ограниченных по модулю, непрерывных и кусочно-дифференцируемых внешних возмущений, которые только и встречаются в инженерной практике. Ставится задача синтеза регулятора по измеряемому выходу, обеспечивающего заданные или достижимые инженерные показатели качества: ошибки регулирования по каждой регулируемой переменной, время регулирования и запасы устойчивости, оцениваемые на физическом входе объекта управления. При этом для каждого управляющего входа объекта гарантируется свой индивидуальный радиус запасов устойчивости. Решение задачи синтеза опирается на решение стандартной проблемы H∞-оптимизации, сформулированной специальным образом. Построенный регулятор имеет порядок, не превышающий порядок исходного физического объекта. Требования к точности работы регулятора обеспечиваются выбором диагональной весовой матрицы при регулируемых переменных объекта в критерии оптимизации, элементы которой находятся на основе строгих математических формул, содержащих известные амплитуды возмущающих воздействий и желаемые ошибки регулирования. В части II работы анализируются частотные свойства синтезируемой системы на языке годографов Найквиста системы, разомкнутой по i-му входу объекта. Доказывается абсолютная устойчивость замкнутой системы с секторными нелинейностями на входе объекта, причем размер сектора целиком определяется достигнутым радиусом запасов устойчивости по данному входу. Приводится пример, иллюстрирующий эффективность предложенного подхода к синтезу многомерных регуляторов по выходу, на основе электромеханической системы, имеющей непосредственное отношение к инженерной практике.

Обсуждается решение задачи разработки метода синтеза комбинированных позиционно-силовых систем управления (СУ) электроприводами (ЭП) многозвенных подводных манипуляторов (МПМ), устанавливаемых на автономные необитаемые подводные аппараты (АНПА), работающие в режиме посадки на грунт или на объекты работ с последующей жесткой фиксацией этих АНПА с помощью специальных устройств.
Для решения этой задачи в первой части статьи предложен комплексный метод, согласно которому для ЭП каждой степени подвижности МПМ вначале выполняется синтез самонастраивающегося корректирующего устройства (СКУ), позволяющего стабилизировать его переменные динамические параметры на заданном номинальном уровне. Эта стабилизация обеспечивает компенсацию влияния сил сухого и вязкого трения, а также части внешнего момента, обусловленного взаимовлияниями между звеньями МПМ и их взаимодействием с вязкой средой, на качество управления. Затем для обеспечения работы СКУ и СУ ЭП в целом на основе исходных нелинейных моделей ЭП выполняется синтез наблюдателей с переменной структурой, позволяющих получать информацию о текущих значениях внешних моментов, а также скоростей и ускорений вращения выходных валов всех ЭП. С использованием этой полной информации, с помощью только датчиков положения указанных выходных валов удалось синтезировать позиционносиловые регуляторы для ЭП, минимизирующие выбранный квадратичный критерий качества, и обеспечить заданные перемещения выходных валов ЭП с одновременным созданием требуемых моментов.
С использованием этих позиционно-силовых регуляторов во второй части статьи выполнен синтез комбинированной позиционно-силовой СУ всеми ЭП МПМ, способной, как показали результаты компьютерного моделирования, обеспечивать точные перемещения рабочего инструмента МПМ по задаваемым пространственным траекториям в условиях переменных параметров взаимодействия всех его звеньев с вязкой средой (вязких трений и присоединенных масс жидкости) при одновременном создании требуемых силовых воздействий на объекты работ в процессе выполнения различных сложных силовых технологических операций.

Благодаря тщательному анализу соответствия между теоретическими моделями и бортовыми измерениями эта проверка правильности выявила значительно меньшие среднеквадратические отклонения и чрезмерно сильные корреляции, что подчеркивает значительную сходимость между теоретически оцененными данными и эмпирическими данными. Проведены тщательные верификация и валидация критических полетных параметров, включая число Маха, динамическое давление, статическое давление, скоростной напор и высоту полета, с использованием барометрических измерений и установленных теоретических формулировок. Анализ выявил исключительную согласованность между измеренными значениями и теоретическими расчетами, причем все параметры демонстрировали впечатляюще низкие среднеквадратические отклонения и минимальные относительные погрешности, представленные несколькими десятичными знаками. Эта высокая степень точности подчеркивает надежность применяемых методологий, подтверждая, что измерения тесно соответствуют теоретическим аппроксимациям. Впечатляющая новизна этой работы заключается в ее вкладе как в преодоление разрыва между теоретическими атмосферными моделями и практическими авиационными системами, так и в создание надежной статистической базы для подтверждения барометрических измерений, которая обеспечивает надежность использования теоретических формулировок при выполнении полетов, способствуя тем самым повышению безопасности полетов и оптимизации эксплуатационных характеристик в авиационной отрасли.

Обсуждается разработка инновационного двухканального алгоритма DRI-YOLO для решения сложной проблемы детекции субпиксельных объектов в условиях большого расстояния до сенсора. Традиционные методы компьютерного зрения на основе сверточных нейронных сетей демонстрируют крайне низкую эффективность при работе с объектами размером менее 10Ѕ10 пикселей из-за необратимой потери семантических и геометрических признаков в процессе сверточных преобразований. Предложенный авторами гибридный подход сочетает анализ низкоуровневых радиометрических характеристик (интенсивности, спектральных соотношений, временных флуктуаций) с возможностями нейросетевой классификации на основе адаптированной архитектуры YOLO. Методология включает три последовательных этапа обработки данных: предварительную сегментацию областей интереса через выявление статистических аномалий во временных рядах пикселей, построение детального радиометрического профиля объекта с применением быстрого преобразования Фурье (FFT) для идентификации периодических компонент и окончательную классификацию динамических радиометрических отпечатков с использованием специально модифицированной версии YOLO, оптимизированной для работы с частотными данными. Экспериментальные исследования проводились на встраиваемой платформе NVIDIA Jetson Orin NX с использованием камеры IMX219 в разрешении 1280Ѕ720 пикселей. Результаты показали превосходство гибридного подхода: достигнуто значение mAP = 0,82 для субпиксельных объектов, в то время как стандартная YOLOv8m демонстрирует показатель менее 0,15. Практическая апробация подтвердила возможность реального обнаружения птиц на дистанции до 500 м и людей — до 800 м с сохранением частоты обработки 26 кадров в секунду. Алгоритм открывает новые перспективы для систем видеонаблюдения, беспилотных технологий и астрономических исследований.