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.

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.

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.

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.

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.

Освещены проблемы разработки и исследования критериев качества моделей и статистических методов моделирования по данным наблюдений в условиях структурной неопределенности. Приведены новые теоретические и экспериментальные (на основе метода статистических испытаний) результаты, которые развивают статистические методы моделирования при отсутствии точных априорных гипотез об исследуемом объекте. Показано, что применение предложенных критериев качества моделей и статистических методов моделирования в условиях структурной неопределенности позволяет повысить качество математического моделирования - современного инструмента познания в научных и инженерных исследованиях.

Запропоновано алгоритм оцінювання параметрів нелінійних моделей на базі використання ітераційної процедури оптимізації за методом множників Лагранжа. Передбачено згладжування часових рядів даних і мінімізацію вибраного критерію оптимізацію, вектор параметрів оновлюється за допомогою квазіньютонівської процедури з використанням оберненого гесіана. Алгоритм тестовано на статистичних даних.

У класі гарантованих множинних оцінок розв'язано задачу згладжування, фільтрації та прогнозування динамічних процесів у дискретно-неперервному випадку.

Розглянуто застосування методу калмановської фільтрації для створення алгоритмів адаптивного оцінювання за умов короткої вибірки. Описано методику покращання точності оцінювання параметрів моделі в перехідний період. Запропоновано застосування методики вибору початкової коваріації для авторегресійних моделей першого порядку за умов короткої вибірки. Наведено результати експериментальних досліджень.

Розглянуто питання ідентифікації параметрів математичних моделей фільтраційних і міграційних процесів. Використано квазіньютонівський підхід мінімізації цільової функції. Наведено алгоритм мінімізації цільової функції.

Розглянуто задачі інтервальної ідентифікації групових переваг на підставі безлічі індивідуальних точкових та індивідуальних оцінок. Узгоджено вагові коефіцієнти, тобто виконано умови нормованого вигляду. Для подальшого розв'язку задачі перебування матриці точних вагових коефіцієнтів за кожним критерієм необхідно визначити переваги усередині виділеного інтервалу коефіцієнтів привабливості. З цією метою передбачено використання елементів математичної статистики.

Для навчання радіально-базисних мереж, що використовуються в задачах ідентифікації нелінійного об'єкта, запропоновано багатокрокову модифікацію проекційного алгоритму Качмажа. Одержано нову рекурентну форму цього алгоритму. Результати імітаційного моделювання підтверджують переваги даного алгоритму у порівнянні з рекурентним методом найменших квадратів стосовно швидкості збіжності та часових витрат на обчислення.