Ашық рұқсат Ашық рұқсат  Рұқсат жабық Рұқсат берілді  Рұқсат жабық Тек жазылушылар үшін

№ 2 (2025)

Мұқаба

Бүкіл шығарылым

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Тек жазылушылар үшін

Nonlinear systems

Optimal Absolute Stabilization of Unknown Lurie Systems Based on Experimental Data and A Priori Information

Kogan M., Stepanov A.

Аннотация

Для систем Лурье, состоящих из неизвестной линейной подсистемы и неизвестных нелинейных функций, лежащих в заданных секторах, разработан метод построения оптимального абсолютно стабилизирующего управления на основе экспериментальных и априорных данных. В основе метода лежит минимаксный подход, при котором максимизация интегрального квадратичного функционала осуществляется на пересечении двух матричных эллипсоидальных множеств, выделяемых по экспериментальным и априорным данным. Результаты математического моделирования нелинейного осциллятора показывают преимущество получаемого закона управления над классическим робастным управлением, синтезируемым на основе априорной информации.
Avtomatika i telemehanika. 2025;(2):3-20
pages 3-20 views

Towards Computation of Surface Area of Schur Stability Domain

Kukoverov M.

Аннотация

Рассматривается подмножество области устойчивости по Шуру, а именно область параметров, при которых корни полинома степени n по модулю не превышают единицы и являются вещественными числами. Проведена оценка площади гиперповерхности рассмотренной многомерной области в зависимости от количества измерений n. Максимальное значение площади достигается при n = 3.
Avtomatika i telemehanika. 2025;(2):21-46
pages 21-46 views

Stochastic systems

To the H2/H∞-Theory of Regulators for Linear Stochastic Multiplicative Type Objects

Shaykin M.

Аннотация

Рассматриваются задачи теории H2/H∞-управления для динамических объектов, заданных линейными стохастическими уравнениями Ито, коэффициенты сноса и диффузии которых линейно зависят от вектора состояния, сигнала управления и внешнего возмущения. Выход регулируемого объекта задан двумя выходными сигналами, регулируемым z и наблюдаемым (в шумах) y. Регулятор оптимизируется по квадратическому H2-критерию при условии ограниченности ||Hzυ||∞ < γ индуцированной нормы оператора Hzυ передачи внешнего возмущения υ на регулируемый выход z. К решению задачи условной H2/H∞-оптимизации привлекается теория дифференциальных игр.
Avtomatika i telemehanika. 2025;(2):47-70
pages 47-70 views

Control in technical systems

Approaches to Optimization of Guidance Methods for High-Speed Intensely Maneuvering Targets. Part 3. Optimization of Guidance Based on the Dynamic Properties of Interceptors

Verba V., Merkulov V., Ilchuk A.

Аннотация

Рассмотрены процедуры синтеза методов наведения на объект, маневрирующий по сложному закону. Процедуры адаптированы под динамические свойства перехватчика, реализуемые за счет трансформации состава информационного обеспечения и использования результатов прогноза пространственного положения цели. Приведены результаты моделирования.
Avtomatika i telemehanika. 2025;(2):71-85
pages 71-85 views

Visual Servoing for Deformable Objects with Pre-Planned Trajectory-Guided Geometric Primitives

Derrar Y., Saidi F., Malti A.

Аннотация

Представлена новая техника жесткого выравнивания перспективной камеры с деформациями нежесткого объекта, использующая адаптивный подход визуального сервопривода. В отличие от существующих методов, предлагаемый подход не опирается на какие-либо параметрические или модельные априорные данные о деформации. Предполагая наличие заранее спланированной траектории камеры, наблюдающей за слитно жестким объектом, метод направлен на выравнивание этой траектории во время фазы выполнения, используя только наиболее релевантные ориентиры в качестве априорной информации. Подход не зависит от каких-либо параметрических или непараметрических моделей физики деформации. Он формулируется как задача отслеживания, встроенная в оптимальную схему визуального управления. Этот процесс отслеживания включает в себя визуальный сервопривод геометрических особенностей деформируемого объекта, соединяя этапы планирования и выполнения. Оптимальное визуальное управление определяется с использованием критерия взвешенного метода наименьших квадратов, который минимизирует расстояние между опорными признаками и наблюдаемыми в режиме реального времени. Веса представляют собой зависящие от времени плавные функции, которые кодируют значимость видимых особенностей объекта. Экспериментальные результаты демонстрируют способность метода адаптироваться к различным заранее спланированным траекториям и типам деформаций без необходимости предварительных знаний, а также его устойчивость к шуму при обнаружении признаков на изображении.
Avtomatika i telemehanika. 2025;(2):86-123
pages 86-123 views

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».