Предложен интегративный метод как способ исследования потоков символьной информации при построении информационных экспертных систем (ЭИС). Метод основан на комплексном использовании оценок с целью комбинирования алгоритмов экспертного и автоматизированного анализа объекта, выявления энтропийной погрешности с целью формализовать анализ информации на достоверность.

В работе представлены результаты исследования возможности применения дистанционных доплеровских радиоволновых датчиков в некоторых системах управления на транспорте. В частности затронуты проблемы антиблокировочных систем при экстренном торможении, автономной навигации и беспилотного режима управления при движении по заданному маршруту. Отмечаются преимущества датчиков, заключающиеся в прямом измерении скорости и перемещения.

В работе вычисляется стохастическая норма дискретной системы для сигналов с конечной 𝑙2 или мощностной нормой или произвольно растущих сигналов.

Изучены вопросы разработки алгоритмического обеспечения для моделирования нелинейных динамичеcких систем с переключениями на основе методов машинного обучения с подкреплением. Предложено построение обобщенных моделей систем с переключениями при учете различных типов возмущений. Указанные модели описывают широкий класс технических систем с учетом аддитивности действующих сил. Рассмотрены частные случаи, когда используется полиномиальная аппроксимация функций управления. Изучены вопросы реализации нейросетевых алгоритмов переключений с использованием высокоуровневых гибридных вычислений. Разработка интеллектуальных алгоритмов переключений направлена на решение задач построения траекторий, удовлетворяющих множеству фазовых ограничений с учетом заданного критерия качества управления. Кроме того, создание интеллектуальных алгоритмов переключений служит для поддержания устойчивых режимов функционирования технических систем. Результаты могут найти применение при решении задач поиска оптимальных траекторий нелинейных управляемых систем, задач управления автоматизированными транспортными системами, производственными линиями, логистическими системами.

Современные авиационные тренажерные системы включают в себя сложные роботизированные механизмы, призванные имитировать движения для пилота во время выполнения виртуальных маневров. Объект управления представляет собой динамический стенд на ба- зе робота-манипулятора, для которого формулируется задача вос- произведения заданных эталонных кажущихся ускорений в некото- рой точке кабины. Динамическая система, описывающая движение стенда, включает в себя электромеханическую подсистему и дина- мику приводов робота. Предполагается, что динамическая система известна с точностью до ограниченных неопределенностей и внеш- них возмущений, а управлением является напряжение на приводах. Отдельная проблема для подобных стендов – это учет ограниче- ний на движение, как статических, так и динамических. Разрабо- тан адаптивный метод управления в виде обратной связи с дина- мическими коэффициентами. Особенность предложенного метода заключается в использовании барьерной функции Ляпунова [1] для поиска управления, решающего задачу отслеживания ускорений и учитывающего неявно заданные фазовые ограничения на модель авиационной тренажерной системы.