Розглянуто метод резольвенти та підхід на основі рівняння Басса, по прийнятій термінології - методи лінійної редукції (ЛР) матричного алгебричного рівняння Ріккаті (АРР). Дисертаційна робота присвячена розвитку та застосуванню методів ЛР АРР у задачах LQ, LQG і H⁰⁰ оптимізації систем автоматичного керування (САК). Запропоновано підходи методів ЛР АРР, що будуються на основі: модифікованих алгоритмів типу Леверрье; теорії мінімальних многочленів векторів; факторизації парного многочлена без застосування процедури пошуку коренів; відновлення QR розкладання. Вперше пропонується підхід методу резольвенти, пристосований для паралельних обчислень. Наводиться порівняння оцінок тимчасових витрат методів ЛР АРР та інших добре відомих методів. Розроблене в Matlab програмне забезпечення порівнювалося за точністю та швидкістю зі спеціальною функцією Matlab саге. Методи ЛР АРР за рішення задач оптимізації САК застосовані в такий спосіб: показані шляхи підвищення обчислювальної ефективності для розріджених матриць, запропоновано підхід пошуку стабілізувального рішення АРР і матриці зворотних зв'язків у задачі LQ оптимізації за частотними характеристиками об’єкта керування, використані за багаторазового пошуку стабілізувального рішення АРР у задачі LQ оптимізації не повністю керованого об'єкта. Розроблено в дисертації підходи застосовано для вирішення чотирьох практичних задач: LQ оптимізація САК літального апарата за бічного маневрі; H⁰⁰ оптимізація САК літального апарата за посадки; LQG стабілізація САК підводного апарата на перископній глибині; LQ оптимізація слідкуючої системи горизонтального наведення артилерійської установки.

• Балабанов Олексій Миколайович (технічні науки)

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"