Аннотация: Исследуется задача мультикоммивояжера, которая отличается от классической задачи коммивояжера тем, что рассматривается передвижение нескольких коммивояжеров, которые должны посетить определенное число городов ровно один раз и вернуться в исходную точку с минимальными затратами на поездку. Существуют три концепции решения данной задачи: на основе оптимизации, на основе концепции Cluster First—Order Second и на основе концепции Route First—Cluster Second. Последняя использовалась для решения задачи маршрутизации транспортных средств. В данной работе на основе этой концепции предложен метод для решения задачи мультикоммивояжера. Основная цель исследования — разработать эффективный метод решения, который сократит время выполнения задач и оптимизирует использование ресурсов. Для оценки эффективности разработанного метода был проведен сравнительный анализ методов решения задачи мультикоммивояжера. Выявлено, что предлагаемый метод на основе концепции Route First—Cluster Second позволяет более эффективно управлять нагрузкой и ресурсами, что способствует минимизации общего времени выполнения задач.

Аннотация: Предложен алгоритм, позволяющий эффективно при проверке достоверности модели динамического объекта обнаруживать наличие в экспериментальных данных помехи, коррелированной с полезным сигналом. Основной проблемой, приводящей к возникновению таких помех, являются структурные несоответствия между моделями и реальными объектами. Установление факта наличия коррелированной помехи открывает возможности для расширения инструментов идентификации. В настоящей работе проведена идентификация коррелированных помех с использованием метода параметрической идентификации, при этом применялся модифицированный метод Ньютона для минимизации целевого функционала. Результаты, полученные с помощью математического моделирования на примере движения летательного аппарата, демонстрируют эффективность предложенного метода в выявлении коррелированных помех, а также указывают на то, что значения предложенных критериев обнаружения помехи содержат информацию о значениях погрешностей оценивания. Результаты исследования могут быть полезны для дальнейших разработок в области параметрической идентификации и обработки сигналов.

Аннотация: При исследованиях в области управления автономными наземными аппаратами отдельной сложной научно-технической проблемой является разработка алгоритмов управления группой аппаратов с сохранением оптимизационных решений. Несмотря на большое число работ, рассматривающих применение беспилотных автомобилей в городских условиях, также изучаются алгоритмы, работающие на пересеченной местности при решении, например, задач доставки груза в труднодоступных местах. В данной работе решена задача управления беспилотным автомобилем в детерминированной постановке. Для решения двухточечной задачи, возникающей из принципа максимума, использован алгоритм Крылова—Черноусько. Показана затруднительность его применения для формирования управления в реальном времени. Для применения концепции "гибких траекторий" использован алгоритм с прогнозирующей моделью. Представлены результаты численного моделирования, показывающие преимущества данного алгоритма. Групповое движение беспилотных наземных аппаратов реализовано при использовании подхода "ведущий—ведомый". Движение ведомого объекта управления обеспечивается по траектории, ориентированной на перемещение ведущего. Приведены результаты численного моделирования, показывающие возможность использования предложенного алгоритма для осуществления управления группой беспилотных автомобилей при различных начальных и конечных условиях. Алгоритм успешно применен при наличии штрафной зоны для ведомого транспортного средства. Показана возможность одновременного использования нескольких ведомых беспилотных автомобилей.

Аннотация: Повышение производительности производств за счет автоматизации является актуальной задачей современной науки. Внедрение гибридных аддитивно-субтрактивных производственных комплексов станет для современности лишь одним из этапов этой автоматизации. В настоящее время многие задачи, возникающие в результате попыток промышленного применения подобных комплексов, являются нерешенными. К таким задачам относится создание системы управления модулем для механообработки, отрабатывающей потерю устойчивости в результате неопределенности механических свойств материала, вызванной депозицией слоев последнего. В данной статье исследуется возможность применения методов машинного обучения для адаптации контуров управления при сверлении к неопределенности свойств материала заготовки. Это необходимо, поскольку использование традиционных методов управления затруднительно изза сложности нелинейных законов в зоне контакта инструмента с заготовкой. В работе представлена математическая модель процесса сверления; с помощью серии численных экспериментов подтверждена возможность модели качественно описывать процессы в контактной зоне. Приведено описание процесса набора данных для обучения моделей машинного обучения, а также подтверждена эффективность их использования для предсказания внутренних параметров системы. Как результат представлена система управления, отвечающая поставленной задаче, эффективность которой доказана численным экспериментом. Представленная система управления идентифицирует режим потери устойчивости объекта по показателям силомоментного датчика между носителем и инструментом и возвращает в систему скорректированные относительно заданных параметры резания, предсказанные связкой моделей машинного обучения, для которых сохраняется устойчивость объекта управления. Практическая значимость полученных результатов определяется показанной в работе эффективностью использования методов машинного обучения в разработке систем управления для механообработки. Дальнейшая разработка подобных систем может быть направлена на решение сопутствующих задач, касающихся вопросов увеличения времени отклика контура управления на потерю устойчивости процесса механообработки.

Аннотация: Во второй части статьи на основе полученных аналитических соотношений разработан метод идентификации неизвестных масс и моментов инерции жидкости, присоединяемой к звеньям ПМ, а также коэффициентов вязкого трения этих звеньев в процессе их произвольного перемещения в водной среде. Указанный метод включает два этапа. На первом этапе на выходных валах каждого привода ПМ с помощью диагностических наблюдателей определяются значения внешних моментов, зависящие только от сил вязкого трения, а также от неизвестных масс и моментов инерции жидкости. На втором этапе с использованием аналитических представлений этих моментов и линейного фильтра Калмана в конкретной зоне океана выявляются искомые текущие значения присоединенных масс и моментов инерции жидкости, а также коэффициенты вязких трений. Результаты моделирования с использованием полной математической модели автономного необитаемого подводного аппарата с установленным на нем конкретным ПМ подтвердили работоспособность и высокую эффективность предлагаемого метода для точной идентификации всех искомых параметров взаимодействия звеньев ПМ с вязкой средой.