In this paper we consider a model of information control in active network structure under different assumptions about knowledge of the principal. A promising direction for further research is to analyze the various options and their impact on the effectiveness of information control in active network structures.

Рассматривается управление многорежимным подводным объектом (МПО) в аварийных ситуациях, являющееся сложным из-за: • нелинейности математической модели движения МПО высокой размерности; • многомерного управления и сложности процессов в технических средствах управления (ТСУ) при их функционировании; • воздействия возмущений на МПО со стороны неоднородной среды; • возникновения дополнительных сил, вызванных не только воздействием внешней среды, но и изменением внутренней структуры МПО (пробоины прочного корпуса, повреждение энергетической установки); • динамики и комбинированной сложности аварийных задач, решение которых должно производиться за наименьшее возможное время; • необходимости динамически менять представление параметров МПО для лучшего восприятия состояния МПО. Рассматривается применение методов теории интеллектуального управления, имитационного моделирования и агентных технологии для реализации алгоритмов работы режима «Совета» оператора управления в аварийной ситуации.

В докладе рассмотрены результаты разработки в ИПУ РАН унифицированной структуры сетевого компьютерного стенда-тренажера (КСТ) для исследования задач управления и обучения операторов для класса морских подводных объектов (МПО), функционирующих в условиях нормального, аварийного и специального маневрирова-ния, а также вопросы построения модульного конфигурируемого программного обес-печения (ПО) для КСТ. Выполненные разработки были апробированы при создании функционального тренажера операторов управления движением МПО, переданного в тренажерный центр в г.Сосновый Бор и отработки КСУ ТС «БУЛАТ – Я», переданной в концерн “Аврора”.

В работе рассмотрена нелинейная мультипликативная модель наблюдения с негауссовскими помехами. Решается задача фильтрации случайного сигнала из смеси с помехой по наблюдениям в условиях непараметрической неопределенности.