The scope of this research is to develop a model reference adaptive control system of a quadrotor attitude. Unlike many known papers, the plant parametric uncertainties are taken into consideration, and their explicit equation is obtained for the Euler angles control loops. It is a linear regression with nonlinear elements in both the regressor vector and time-varying parameters matrix. Having analyzed such an equation, a neural network is chosen to compensate for the uncertainty, and a mathematically sounded set of its inputs is defined. The adaptive laws to adjust the network parameters are derived, and the asymptotic convergence of the tracking error is shown. A Parrot Mambo quadrotor model is used as a testbed. The proposed system has reduced the sum of squared errors between the setpoint and Euler angles compared to k^{x}x+k^{r}r controller.

Рассматривается оптимизационная задача компоновки объектов произвольной формы с обобщением по размерности. Предлагается рассматривать объекты сложной формы в виде ортогональных многогранников, а компоновку описывать с использованием модели потенциальных контейнеров. Разработаны и исследованы различные алгоритмы размещения ортогональных многогранников и обновления набора потенциальных контейнеров в процессе формирования упаковки.

Рассматривается задача стабилизации угловой частоты вращения синхронного генератора (СГ) посредством регулирования напряжения на обмотке возбуждения. Особенностью предлагаемого подхода является учет ограничений на компоненты вектора состояния и управление за счет введения нелинейной замены переменных в виде линейных функций с насыщением (sat-функции).

Работа посвящена определению проблем и основных направлений их разрешений в области интенсификации становления инновационной среды за счет применения перспективных методов искусственного интеллекта (ИИ) в условиях цифровой экономики. Проведена оценка состояния различных подходов формулирования и разрешения этих проблем в мировой науке и практике. Построена обобщенная для различных стран эталонная архитектурная модель деятельности в инновационной среде при поддержке сквозных цифровых технологий и ИИ. Предложен авторский конвергент ный подход для обеспечения целенаправленности и устойчивости развития междисциплинарных инновационных процессов, включая коллективный синтез инновационных идей и решений, при высо кой неопределенности целей и в условиях динамически сегментированного рынка. Этот подход опи рается на методы решения обратных задач в топологических пространствах. Обоснована целесообразность и предложен механизм инвестиционной поддержки поэтапного развития большого множества инновационных процессов, в которых на определенных этапах инициативу стимулирования перехватывает бизнес. В качестве инструментов выстраивания этапности развития инновационных процессов использованы сложившиеся за многие годы в мировой инновационной практике ме тодики и технологии структурирования функций качества и оценки технологической, производственной и рыночной готовности инновационного продукта (TRL/MRL/CRL). Отмечена особая роль при этом распределенных экспертных процедур, на которые ложится основная нагрузка коллективного синтеза стратегических новшеств. Показана уникальная роль систем ИИ и других сквозных цифровых технологий для ускорения междисциплинарных инновационных процессов. В качестве практической реализации перечислены примеры применения предложенного подхода к обеспечению поддержки развития инновационной среды с применением средств ИИ в реальной практике государственного управления