С целью разработки автоматизированной системы управления движением поездов на станции исследуется задача поиска и выбора маршрутов. Для станций с разветвленной инфраструктурой путевого развития число всех возможных маршрутов высоко, и объем вычислений при поиске велик. В статье описывается подход к решению проблемы объемов вычислений путем разделения станции на районы. Поставлена задача нахождения мест разрезов графа сети, предложен алгоритм решения этой задачи. Кроме этого, рассматриваются проблемы автоматизации приготовления и выбора маршрута. Описывается метод анализа топологий железнодорожных сетей и подходы по алгоритмизации процесса управления поездной и маневровой работы.

Рассматриваются способы анализа тестовой реакции объекта диагностирования при помощи сигнатурного анализатора. Предлагается новый способ анализа, обеспечивающий локализацию неисправности и уменьшение объема контролирующей аппаратуры.

Рассматриваются математические модели дискретных со- ставляющих и звукорядов, содержащихся в энергетическом спектре шумоизлучения вращающихся механизмов и машин. На основе теории случайных функций предлагается стохастиче- ская модель звукоряда, которая является более адекватной по сравнению с существующими эвристическими моделями. Пред- лагаемая стохастическая модель может найти применение при моделировании и разработке устройств обнаружения узкополосных шумовых сигналов и при исследовании, моделиро- вании и разработке устройств виброгашения.

Рассматривается проблема синтеза наблюдателя состояния для нелинейной системы при действии внешнего возмущения. Предложены допредельные реализации разрывных корректирующих воздействий наблюдателя в виде sat-функций и сигма-функций, обеспечивающие оценивание не только неизмеряемых переменных вектора состояния, но и внешнего возмущения без ввода его динамической модели. Разработанные алгоритмы использованы в задаче управления асинхронным электроприводом, функционирующим в условиях неопределенности.

Современные исследования показывают, что распределения с тяжелыми хвостами могут быть использованы, как реалистичные модели многих явлений. Для нетипичных наблюдений случайных процессов, превышающих заданный достаточно высокий уровень, характерна кластерность. Это означает, что такие наблюдения обычно происходят не по одному, а группами. Такие кластеры или конгломераты последовательных превышений уровня вызываются зависимостями в случайных процессах и тем, что их распределения имеют тяжелый хвост. В работе \cite{Markovich2013} доказывается, что асимптотически эквивалентные распределения размеров кластеров (числа последовательных превышений) и межкластеров (числа последовательных непревышений) имеют геометрический тип. При этом в качестве уровней используются квантили исследуемого процесса. Геометрические модели обеспечивают простые и точные аппроксимации распределений и моментов размеров кластеров и межкластеров. Результаты моделирования хорошо согласуются с точными аналитическими формулами кластерных характеристик рассматриваемых процессов.