Для процессов, описываемых линейными стохастическими дофференциальными уравнениями Ито с мерой, рассматривается задача оптимальной (в среднеквадратическом смысле) линейной фильтрации в случае, когда частично-наблюдаемый векторный процесс имеет ненаблюдаемую компоненту возмущенную скачкообразным марковским процессом с конечным числом состояний, а процесс наблюдений зашумлен семимартингалом с негауссовской мартингальной частью. Иллюстрируются робастные свойства оптимальных линейных оценок в сравнении с оптимальными нелинейными в случае неадекватности математической модели реальному процессу.

Решается задача синтеза непрерывных регуляторов многомерных систем, гарантирующих заданную точность, радиус запасов устойчивости и время регулирования по регулируемым переменным при действии неизмеряемых, ограниченных полигармонических внешних возмущений с неизвестными амплитудами, частотами и начальными фазами. Подход к решению такой задачи базируется на специальным образом сконструированной стандартной проблеме Н∞-оптимизации и носит достаточный характер. Приведены алгоритмы регуляторов в пакете Robust Control Toolbox системы MATLAB, численная эффективность которых продемонстрирована на примере взаимосвязанного электропривода.

Настоящая статья посвящена методологии синтеза робастных систем управления с большим коэффициентом усиления. Предлагается принципиально новая теоретическая схема использования механизма большого усиления в процессах управления. В ее основе лежит робастная коррекция объекта управления, как предварительного этапа решения задачи управления. В итоге синтезируемая система имеет двухконтурную структуру: внутренний контур обеспечивает робастную коррекцию объекта в соответствии с заданной эталонной моделью канала управления, а внешний отвечает за достижение цели управле-ния. Анализируется условия работоспособности и динамические свойства изложенной схемы коррекции.

Обсуждается концепция гомеостатического управления, основанная на распространении феномена гомеостаза живых организмов на технические системы. Технический смысл гомеостаза заключается в ограничении контролируемых динамических параметров системы. Данные функции возлагаются на автомат ограничений. Предлагаются механизмы функционирования автоматов ограничений на основе концепции динамических барьеров в фазовом пространстве системы и стратегий упреждающего гомеостатического управления. Развивается полиэдральная методология синтеза автомата ограничений.

В данной работе рассматривается методика работы со свободно распространяемым пакетом вычислительной гидродинамики OpenFOAM, предоставляющим мощный набор утилит для проведения гидро- и аэродинамических экспериментов по моделированию взаимодействия среды с объектом исследования. Рассматривается как общий подход к проведению подобного рода экспериментов, так и пример его применения к задаче исследования шумности морских подводных объектов (эргатических и роботехнических комплексов) при пространственном маневрировании. Это исследование призвано послужить оценкой успешности разрабатываемых алгоритмов малошумного маневрирования объекта и в перспективе стать альтернативой дорогостоящих ходовых испытаний, испытаний в аэродинамической трубе. Для достижения этой цели предлагается использовать богатые возможности утилит, подобных cavitatingFoam, cavitatingDyMFoam, interPhaseChangeFoam вкупе с интеграцией кода библиотеки OpenFOAM с разрабатываемыми авторами алгоритмами управления движением морского подводного объекта. Предлагаются подходы к такой интеграции, некоторые из которых уже реализованы коллективом. Также в статье уделено внимание богатым возможностям открытого пакета ParaView, поставляемого вместе с дистрибутивом OpenFOAM, по визуализации результатов моделирования движения потока жидкости и влияния среды на объект, которые включают как создание трёхмерных отображений результатов экспериментов, потоков и завихрений, так и рассмотрение отдельно взятых срезов и генерацию анимаций. Рассмотрены возможности настройки эксперимента на OpenFOAM для автоматического построения визуализаций заданной структуры, поддерживаемых средствами FunctionObjects, позволяющих проводить постобработку результатов во время проведения моделирования. Рассмотрены возможности параллельного и распределенного моделирования с помощью OpenFOAM, позволяющие за счёт небольшого изменения в настройках эксперимента значительно сократить вычислительную нагрузку на отдельно взятую вычислительную машину и сократить время моделирования. Для этих целей OpenFOAM использует средства другого распространённого пакета с открытыми исходными кодами OpenMPI.