Рассматривается задача управления сближением пилотируемых КА. Предлагается метод наведения и алгоритм управления, обеспечивающий выполнение основных требований (по точности и энергозатратам) к процессу сближения и контроль космонавтом траектории относительного движения.

We propose and study the optimal estimates for a beta-Lipschitz periodic frontier of a 2D-set of points, for a given parameter smoothness. They are defined as kernel estimates being sufficiently regular, covering data points, and whose associated support is of smallest surface. The estimates are written as linear combinations of kernel functions applied to the points of the sample. The coefficients of the linear combination are then computed by solving related linear programming problem. The error of the frontier function estimation is shown to be almost surely converging to zero, with the optimal rate. The behavior of the estimates on finite sample situations is illustrated by some simulations. Finally, we discuss possibilities of adaptive version of the proposed estimator, when parameter smoothness beta is unknown.

Для конкретных установок в среде программирования MATLAB разработан программный комплекс, который позволяет получить требуемый закон управления подвижным источника тепла, обеспечивающий заданное температурное поле объекта за счет изменения мощности излучения и скорости движения на отдельных участках траектории.

Дается аналитический обзор исследований в области состояния и проблем управления научными знаниями на основе онтологий.

В работе показано как поэтапно создать программу контроллера с помощью СД2С2 моделирования для оборудования с дискретным поведением. Кратко изложим суть этапов: • На первом этапе объект формализуется в виде коллекции независимых КА моделирующих неуправляемое поведение объекта, язык этих автоматов структурируется на управляемые и ожидаемые события. • На втором этапе создается спецификация, которая задается в виде последовательности команд на объект управления. • На третьем этапе проверяется совместимость модели объекта и спецификации, полученные данные являются основой для синтеза управляющего КА – супервизора. • На четвертом этапе осуществляется переход от алфавита системных событий к алфавиту целевой платформы ПЛК. • На пятом этапе супервизор переносится в ПЛК. Учет структурных особенностей технологического объекта позволяет на этапе верификации отказаться традиционной процедуры параллельной композиции, и задать спецификацию более компактно. Что в свою очередь позволяет гарантированно синтезировать программу ПЛК меньшими затратами.