Управление с итеративным обучением реконфигурируемыми системами

КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

Номер проекта 21-71-00091

НазваниеУправление с итеративным обучением реконфигурируемыми системами

Руководитель Емельянова Юлия Павловна, Кандидат физико-математических наук

Организация финансирования, регион федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева" , Нижегородская обл

Конкурс №60 - Конкурс 2021 года «Проведение инициативных исследований молодыми учеными» Президентской программы исследовательских проектов, реализуемых ведущими учеными, в том числе молодыми учеными

Область знания, основной код классификатора 01 - Математика, информатика и науки о системах; 01-601 - Теория управления

Ключевые слова управление с итеративным обучением, сетевое управление, реконфигурируемые системы, машинное обучение, интеллектуальные производства, 2D системы, повторяющиеся процессы, устойчивость, векторная функция Ляпунова, неопределенности, возмущения

Код ГРНТИ50.03.00

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

Аннотация
Проект направлен на исследование фундаментальной научной проблемы, связанной с развитием теории и разработкой новых методов и алгоритмов синтеза законов управления с итеративным обучением (УИО) в условиях, выдвигаемых требованиями современных интеллектуальных производств. Интеллектуальное производство (ИП), также называемое «четвертой промышленной революцией» (Индустрия 4.0), представляет собой недавнюю концепцию, направленную на улучшение работы производственных систем на современных рынках, которые характеризуются короткими сроками выполнения заказов, жесткими допусками на продукцию, ограничениями затрат, частыми изменениями спроса и постоянным развитием технологических требований к продукции. Системы ИП определяются как системы, способные реагировать в режиме реального времени на удовлетворение меняющихся требований и условий на производстве, в сети поставок и в потребностях клиентов в полностью интегрированной и совместной форме. Интеллектуальные производства являются киберфизическими системами, представляющими собой сложную интеграцию управления, сетевых коммуникаций и вычислений с физическим производственным процессом. Интеграция физических компонентов производства с киберпространством для формирования киберфизических систем принята отдельными компаниями, промышленными консорциумами, регионами и странами. В соответствии с описанными особенностями ИП, алгоритмы УИО индивидуальной или сетевой конфигурации должны без потери точности быстро и легко перестраиваться в зависимости от изменяющихся условий, а также при информационных нарушениях и возможных кибератаках. Таким образом, возникают новые задачи управления с итеративными обучением реконфигурируемыми системами. Из этих новых задач в проекте планируется рассмотреть следующие: 1. Задача синтеза УИО индивидуальной системой, функционирующей в повторяющемся режиме, при условии изменения опорной (эталонной) траектории в процессе обучения. 2. Задача синтеза УИО группой систем (портальных или мобильных роботов), функционирующих в повторяющемся режиме, связанных реконфигурируемой информационной сетью.

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

Публикации

1. Копосов Антон, Емельянова Юлия, Пакшин Павел Iterative Learning Control of Multi-Agent Systems under Changing Network Configuration IFAC-PapersOnLine, Volume 54, Issue 20, 2021, Pages 669-674 (год публикации - 2021)
10.1016/j.ifacol.2021.11.248

2. Пакшин Павел, Емельянова Юлия, Роджерс Эрик, Галковский Кшиштоф Iterative Learning Control of Stochastic Linear Systems with Reference Trajectory Switching Proceedings of the 2021 60th IEEE Conference on Decision and Control (CDC), 2021, pp. 6572-6577 (год публикации - 2021)
10.1109/CDC45484.2021.9682991

3. Копосов А.С. Сетевое управление с итеративным обучением при изменении и режима работы агентов и конфигурации информационной сети Дифференциальные Уравнения и Процессы Управления, 2023. № 1. С. 35–53. (год публикации - 2023)
10.21638/11701/spbu35.2023.104

4. Пакшин Павел, Емельянова Юлия, Роджерс Эрик, Галковский Кшиштоф Iterative Learning Control of Discrete Systems with a Switching Reference Trajectory and Saturating Inputs Proceedings of the 2023 American Control Conference (ACC), Proceedings of the 2023 American Control Conference (ACC) (год публикации - 2023)

5. Пакшин П.В., Емельянова Ю.П., Роджерс Э., Галковский Э. Iterative Learning Control of Discrete Systems With Actuator Backlash Using a Weighted Sum of Previous Trial Control Signals IEEE Control Systems Letters, Vol. 7, P. 2958-2963 (год публикации - 2023)
10.1109/LCSYS.2023.3292035

6. Емельянова Ю.П. Управление с итеративным обучением дискретной системой с изменяемой эталонной траекторией в условиях неопределенности Автоматика и телемеханика, 2022. № 9. С. 150–168. (год публикации - 2022)
10.31857/S0005231022090082

Публикации