Датчики стабилизации имеют решающее значение для систем подвеса в аэрокосмической промышленности и используются для обеспечения точной обработки изображений и сопровождения цели. В исследовании представлен робастный подход к управлению с прогнозированием нелинейных моделей (NMPC) для достижения эффективной стабилизации датчиков в 2-осевых карданных системах, установленных на беспилотных летательных аппаратах (БПЛА). Сложная нелинейная и изменяющаяся во времени система упрощается путем аппроксимации вокруг неоднозначной точки равновесия. Формулируя задачу управления как задачу оптимизации с использованием многоступенчатого стохастического программирования, можно учитывать неопределенности с помощью концепции дерева сценариев, реализованной с использованием набора инструментов do-MPC, основанного на CasADi/IPOPT. Это обеспечивает адаптивное управление входами и работу по замкнутому контуру на основе информации в режиме реального времени. Результаты моделирования демонстрируют эффективность предлагаемого подхода для стабилизации системы и смягчения возмущений. Контроллер обеспечивает надежное управление в различных условиях, эффективное противодействие внешним помехам и помехам измерений. Данный подход обеспечивает гибкость при настройке гиперпараметров для достижения баланса между точностью и требованиями к вычислительным ресурсам. Предлагаемый подход обеспечивает гибкость при настройке гиперпараметров для достижения баланса между точностью и требованиями к вычислительным ресурсам. Полученные результаты позволяют получить информацию о производительности системы и подчеркивают влияние выбора гиперпараметров. Результаты исследования позволяют сформировать базу для разработки передовых систем стабилизации в аэрокосмической промышленности с учетом возможностей современных датчиков. В дальнейшие планы авторов входит улучшение работы в режиме реального времени за счет использования более современных вычислителей или замены MPC на подходящую нейронную сеть, обученную с использованием данных настоящего моделирования. Ключевые слова: многоступенчатая робастная нелинейная модель с прогнозирующим управлением, устранение помех, карданная стабилизация, неопределенность параметров.

Рассмотрена задача построения многозначного решения для уравнения Бакли–Леверетта, описывающего процесс двухфазной фильтрации в среде с переменным коэффициентом пористости. Такое уравнение используется для расчета эволюции поверхности разделения фаз “нефть–вода” при разработке нефтяных месторождений. Показано, как для заданных начальных условий построить каустику многозначных решений.

Одним из важных этапов построения алгоритма для решения некоторой задачи является оценка его вычислительной сложности. Вычислительная сложность алгоритма обычно оценивается в виде зависимости скорости роста времени его работы от объема входных данных. Такая оценка позволяет сравнивать между собой быстродействие алгоритмов решения одной и той же задачи вне зависимости от аппаратной и программной платформы. В данной работе исследуется несколько алгоритмов решения задач для инженерных сетей, моделируемых в виде графа. В работах, посвященных этим алгоритмам, не приводится оценка их вычислительной сложности. Считается общепринятым оценивать объем входных данных алгоритмов на графах через количество вершин и ребер. Рассматриваемые алгоритмы объединяет то, что их вычислительная сложность напрямую зависит не только от количества вершин и ребер, но и от длины пути и количества путей между двумя вершинами. В работе получены оценки зависимости среднего количества путей и средней длины пути между двумя вершинами графа инженерных сетей. С помощью этих оценок проведен анализ одного из исследуемых алгоритмов, который посвящен решению задачи нахождения критических узлов транспортной сети. Принцип работы этого алгоритма состоит в сведении задачи к эквивалентной задаче целочисленного линейного программирования. Были получены оценки зависимости количества переменных и ограничений от количества узлов транспортной сети.