Представлен синтез системы слежения для квадрокоптера, рассматриваемого как твердое тело с шестью степенями свободы и четырьмя управляющими воздействиями (подъемными силами роторов), с учетом проектных ограничений на скорости и управления. Объект функционирует в условиях параметрических и внешних возмущений, а также неполных измерений. Контур слежения спроектирован типовым образом и состоит из связанных подсистем поступательного и вращательного движений, имеющих по три входа и три выхода. Эталонные траектории независимо задаются для пространственного положения центра масс квадрокоптера и угла рысканья. Углы тангажа и крена выполняют двойную функцию: в подсистеме поступательного движения они вместе с общей подъемной силой выполняют роль управлений, которые рассматриваются как задающие воздействия в подсистеме вращательного движения. Научная новизна связана с разработанным методом синтеза динамической обратной связи с использованием кусочно-линейных обратных связей с насыщением в регуляторах, наблюдателях состояния и возмущений, а также динамических дифференциаторов задающих воздействий. Применение для синтеза следящих подсистем пространственных и угловых положений блочного принципа управления с комбинированными кусочно-линейными обратными связями с насыщением позволило обеспечить стабилизацию ошибок слежения при наложенных ограничениях на скорости и управления. Редуцированные динамические наблюдатели с кусочно-линейной коррекцией снижают вычислительную нагрузку. По измерениям ошибок слежения они восстанавливают с заданной точностью составные сигналы, включающие неизмеряемые скорости, неопределенные параметры и внешние возмущения без необходимости индивидуальной идентификации неопределенных параметров. Формирование обратной связи по переменным таких наблюдателей обеспечивает робастность следящей системы. Вместо проблематичных в реализации операций численного дифференцирования для восстановления производных задающих воздействий применяются динамические дифференциаторы с кусочно-линейной коррекцией, которые способны обрабатывать кусочно-дифференцируемые сигналы и не порождают всплесков оценочных сигналов в особых точках. Приведены результаты численного моделиро- вания, подтверждающие эффективность разработанных алгоритмов.

Современные и перспективные летательные аппараты характеризуются повышением степени электрификации бортовых систем и использованием электромеханических систем для обеспечения критически важных функций системы управления полетом летательного аппарата. Широкое внедрение бортовых электромеханических систем требует их безопасной и эффективной эксплуатации для чего предполагается оснащение летательного аппарата системой ранней диагностики неисправностей. К электромеханическим системам летательного аппарата, замкнутый контур управления которых реализован по сигналам обратной связи скорости или перемещения выходного звена, предъявляются высокие требования к качеству регулирования, в том числе под действием механической нагрузки. Ухудшение характеристик электромеханической системы связано с процессами деградаций, которые развиваются в отдельных компонентах, и может быть определено на основе данных, полученных как в пассивном режиме при проведении типового полета, так и в активном режиме при отработке заданных управляющих сигналов между полетами в наземных условиях. Современные методы искусственного интеллекта позволяют эффективно использовать их при создании алгоритмов ранней диагностики электромеханических систем для классификации и прогнозирования технического состояния с использованием больших данных, содержащих ценную информацию о рабочих процессах, связанных с развитием неисправностей. Для получения таких данных в работе исследованы основные сценарии работы электромеханических систем, позволяющих получить репрезентативные выборки. Для обеспечения автоматизированного процесса сбора данных как с использованием сигналов, передаваемых по штатным интерфейсам информационного взаимодействия комплексной системы управления полетом с оконечными устройствами, так и с дополнительно применяемых датчиков были разработаны и исследованы методы накопления данных с использованием результатов моделирования, испытаний и эксплуатации. На основе полученных данных могут проводиться оценки деградаций статических и динамических характеристик электромеханических систем и определяться их значимость при классификации технического состояния для локализации неисправностей и проведения технического обслуживания по состоянию. Для этого были разработаны и исследованы методы обработки полученных данных и оценено практическое применение результатов для последующей бортовой интеграции системы диагностики.

На основании проведённого научно-производственного опыта в условиях специализированного свиноводческого комплекса СПК “Колхоз имени Горина” Белгородской области было установлено, что скармливание кормовой добавки «Элевит» свиньям на откорме в период с 3 до 5 месяцев в количестве 1,0; 2,0; 3,0% дополнительно к основному рациону способствует увеличению их живой массы в 6 месяцев, соответственно на 3,9; 8,6; 8,8%, а среднесуточные приросты свиней за этот период увеличились соответственно на 5,7; 12,4; 12,5% по сравнению с контрольной группой. Кроме того, у поросят опытных групп (2-4 группы) снизились затраты кормов в расчёте на 1 кг прироста живой массы, соответственно на 4,7; 9,7; 9,4%, а себестоимость 1 центнера прироста живой массы снизилась, соответственно на 2,1; 4,7; 1,7% по сравнению с контрольной группой.

Понятие затухания мощности сигнала играет важную роль в моделировании функциониро‐ вания беспроводной сети пятого поколения (5G). Тщательное моделирование потерь мощности помогает учесть факторы, связанные с рельефом местности, окружающей средой, расстоянием между базовой станцией и устройством пользователя, а также параметрами антенн. Каждый кон‐ кретный сценарий использования требует особого подхода к моделированию затухания сигнала. В работе проведен анализ и сравнение моделей затухания сигнала для сценариев, предусмотрен‐ ных стандартом 3GPP TR 38.901. Предложенная вероятностная модель учитывает случайное рас‐ положение пользователей в зоне действия базовой станции и передачу сигнала с учетом прямой или непрямой видимости.