Розглянуто актуальні питання побудови математичних моделей, аналізу, синтезу та ідентифікації параметрів динамічних систем за умов невизначеності. Досліджено системи з розподіленими і зосередженими параметрами. Висвітлено головні аспекти інтелектуального управління багатозв'язними нелінійними об'єктами за наявності неповної та нечіткої інформації.

Синтезирован адаптивный алгоритм оценивания состояния динамических объектов в условиях априорной неопределенности, вызванной движением объекта.

Розглянуто задачі активної ідентифікації та керування у разі обмежених збурень двома класами об'єктів: без пам'яті та динамічними. Для кожного з них запропоновано критерії якості множинної ідентифікації. Для об'єктів керування без пам'яті розроблено алгоритм оптимального планування експериментів, що забезпечує одержання мінімуму критерію якості множинної ідентифікації, а для класу динамічних систем - лише субоптимальне рішення задачі.

Розглянуто задачу ідентифікації параметрів математичних моделей дискретних об'єктів керування. Проведено порівняльний аналіз застосування нейромережевого та теоретико-множинного підходів до розв'язання поставленої задачі. Наведено результати числового моделювання.

Розглянуто задачу, обернену до задачі ідентифікації нелінійних залежностей нечіткими базами знань - задачу виведення лінгвістичних правил "ЯКЩО-ТОДІ" з наявних експериментальних даних. Запропоновано метод генетичних алгоритмів, основу яких складають операції схрещування, мутації та селекції початкових варіантів рішень - так званих хромосом, з яких згодом вибирається найоптимальніше рішення.

Предложен новый информационный критерий селекции моделей одновременных уравнений. Исследованы свойства данного критерия путем имитационного моделирования.

Наведено результати дослідження похибок за частотою трьох лінійних методів: двох авторегресійних і одного авторегресійного з ковзним середнім. Всі методи рекурсивні до порядку моделі. Встановлено, що авторегресійний метод найменших квадратів і авторегресійний метод із змінним середнім істотно перевершують модифікацію авторегресійного алгоритму Берга за своїми точностними характеристиками.

Розглянуто задачі визначення вагомості параметрів технічних систем. Проаналізовано можливості їх вирішення за допомогою відомих методів експертної оцінки. Дано обгрунтування нового, більш ефективного методу вирішення цих задач.

Запропоновано новий підхід до редукції вхідної інформації, який полягає в зведенні багатомірної задачі до одномірної.

При ідентифікації нелінійних динамічних об'єктів виникає брак ресурсів ПЕОМ через необхідність відновлення багатовимірних ядер Вольтерра. Якщо урахувати тільки діагональні елементи ядер, то задача стає одновимірною. Для симетричних ядер знання діагональних елементів дозволяє відновлювати и інші.

Рассмотрен случай выделения слабых воздействий на динамическую систему при нелинейном измерении. Подход основан на использовании нейронной сети совместно с алгоритмом адаптивной фильтрации, что позволяет определить неизвестное входное воздействие по экспериментально измеренному положению и скорости пробного тела.

Рассмотрен способ построения предельного фильтра линейной системы при отсутствии информации о начальных услових на основе использования оптимального фильтра Калмана. Исследованы проблемы, возникающие при использовании такого подхода. Решена задача определения плоскости меридиана при отсутствии начальных условий о ковариациях параметров системы.

У статті на прикладах розглянуто питання придатності адаптивно-пошукових методів для ідентифікації параметрів невідокремлюваних нелінійних елементів у складі коливальних систем.

Розглянуто підхід до вирішення проблемних питань структурно-параметричної ідентифікації за умов мінімуму апріорної інформації про властивості вихідних даних шляхом генерації однорідних з наявним набором псевдоданих. Одержана на них множина псевдорішень дозволяє радикально заповнити і використати відсутню інформацію для практичного розв'язку задачі.

Предложен алгоритм структурной идентификации моделей динамики объектов по данным натурных испытаний. Разработана методика проведения структурной идентификации при натурном эксперименте, выработаны требования к съему и обработке экспериментальной информации. Разработаны программы решения задач структурной идентификации на ПЭВМ. Как иллюстрация эффективности алгоритма структурной идентификации приведен пример идентификации модели трехмерного динамического стенда.

Наведено загальну характеристику сплайн-функцій, сформульовано їх апроксимаційні властивості та зазначено переваги порівняно з іншими агрегатами. Запропоновано сплайн-ітераційні алгоритми розв'язку рівняння Фредгольма другого роду на основі метода Ньютона-Канторовича. З використанням біпараболічних і бікубічних сплайнів, розглянуто алгоритми розв'язку двомірних рівнянь Урисона і Вольтерра - Урисона.

Розглянуто задачу ідентифікації хвильових збурень, що зустрічаються в різних технічних системах. Для розв'язання цієї задачі застосовано підхід, який базується на можливості подачі спостережених хвильових збурень у вигляді лінійної динамічної системи з випадковою структурою. У даному разі порядок структур визначено інформаційним критерієм, що відповідає умові мінімальної ентропії хвильових збурень.

Розглянуто задачу визначення реакцій у зв'язку з дією випадкових завад на об'єкти. Лінеарізацію запропоновано виконувати методом параметричної ідентифікації. Для розрахунку характеристик шуканої реакції систему зображено у вигляді паралельно увімкнених інерційних ланок. Ефективність методів проілюстровано на прикладі оцінки впливу змін напруги на синхронному двигуні.

Рассмотрена возможность использования методов регрессивного анализа при решении задач идентификации в условиях отсутствия информации про особенности погрешности измерений. Показана недостаточность этих методов для получения качественных результатов.

Предложен алгоритм структурной идентификации моделей динамики объектов по данным натурных испытаний. Разработана методика проведения структурной идентификации при натурном эксперименте, выработаны требования к съему и обработке экспериментальной информации. Разработаны программы решения задач структурной идентификации на ПЭВМ. Как иллюстрация эффективности алгоритма структурной идентификации, приведен пример идентификации модели трехмерного динамического стенда.