ipmash@ipme.ru | +7 (812) 321-47-78
пн-пт 10.00-17.00
Институт Проблем Машиноведения РАН ( ИПМаш РАН ) Институт Проблем Машиноведения РАН ( ИПМаш РАН )

МИНОБРНАУКИ РОССИИ
Федеральное государственное бюджетное учреждение науки
Институт проблем машиноведения Российской академии наук

МИНОБРНАУКИ РОССИИ
Федеральное государственное бюджетное учреждение науки
Институт проблем машиноведения Российской академии наук

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА "УПРАВЛЕНИЕ СИСТЕМАМИ С ЗАПАЗДЫВАНИЕМ. ЛИНЕЙНЫЕ МАТРИЧНЫЕ НЕРАВЕНСТВА"

«Управление системами с запаздыванием. Линейные матричные неравенства» реа-лизуется в рамках элективной (обязательной) дисциплины основной профессиональной образовательной программы высшего образования – программы подготовки научно-педагогических кадров в аспирантуре Федерального государственного бюджетного учреждения науки Института проблем машиноведения Российской академии наук (ИПМаш РАН) для аспирантов очной формы обучения по образовательной программе «Математическая робототехника и искусственный интеллект», научные специальности: 1.2.1. Искусственный интеллект и машинное обучение; 2.3.1. Системный анализ, управление и обработка информации, статистика; 2.2.11. Информационно-измерительные и управляющие системы; 2.5.4. Роботы, мехатроника и робототехнические системы.
Рабочая программа разработана в соответствии с «Положением о подготовке науч-ных и научно-педагогических кадров в аспирантуре (адъюнктуре)» (утверждено Постановлением Правительства Российской Федерации от 30.11.2021 № 2122) и «Федеральными государственными требованиями к структуре программ подготовки научных и научно-педагогических кадров в аспирантуре, условиям их реализации, срокам освоения этих программ с учетом различных форм обучения, образовательных технологий и особенно-стей отдельных категорий аспирантов» (утверждены приказом Министерства науки и высшего образования Российской Федерации 20.10.2021 № 951), и учебным планом про-граммы подготовки научных и научно-педагогических кадров в аспирантуре по образова-тельной программе «Математическая робототехника и искусственный интеллект» по научным специальностям: 1.2.1. Искусственный интеллект и машинное обучение; 2.3.1. Системный анализ, управление и обработка информации, статистика; 2.2.11. Информаци-онно-измерительные и управляющие системы; 2.5.4. Роботы, мехатроника и робототехнические системы.
Программа дисциплины «Управление системами с запаздыванием. Линейные матричные неравенства» по учебному плану предусматривает: лекции; практические (семинарские) занятия, в том числе аудиторные занятия в интерактивной форме; самостоятельную работу, в том числе творческую проблемно-ориентированную самостоятельную работу. Текущая аттестация проводится в соответствии с заданиями и формами контроля, предусмотренными настоящей программой. Промежуточная аттестация осуществляется в период зачетно-экзаменационной сессии в форме экзамена. Экзамен проводится в 4-ом семестре.
Дисциплина «Управление системами с запаздыванием. Линейные матричные неравенства» реализуется на втором курсе.

Цель дисциплины «Управление системами с запаздыванием. Линейные матричные неравенства» - научить аспирантов методам анализа и синтеза систем с запаздыванием с использованием аппарата линейных матричных неравенств. Привить аспирантам навыки синтеза систем управления неопределенными взаимосвязанными линейными и нелинейными объектами.

Для успешного освоения дисциплины предполагается предварительное изучение аспирантами дисциплин «Математический анализ», «Линейная алгебра», «Теория функций комплексной переменной», «Теория автоматического управления». В преподавании дисциплины активно применяются взаимно дополняющие друг друга подходы пространства состояний и частотных характеристик.

Практические занятия по дисциплине «Управление системами с запаздыванием. линейные матричные неравенства» имеют цель подготовить аспирантов к формализации и решению типовых задач управления сетевыми системами, поставленными на вербальном языке.

Основными задачами дисциплины «Управление системами с запаздыванием. Линейные матричные неравенства» являются приобретение аспирантами знаний о разнообразных методах построения сетевых математических моделей сложных объектов и процессов как непрерывного, так и дискретного типа, о способах перехода от одной формы математического описания к другой, о важнейших качественных показателях объектов и систем, о методах построения замкнутых сетевых систем управления при заданных условиях функционирования подсистем сети, о современных проблемно ориентированных пакетах прикладных программ. Аспиранты должны уметь самостоятельно выбирать форму записи математической модели, адекватную поставленной задаче, переходить от одной формы записи модели к другой, анализировать устойчивость объектов и систем управления, разрабатывать системы управления с учетом всех условий функционирования объекта управления.

Файл документа:
11:31
534
Используя этот сайт, вы соглашаетесь с тем, что мы используем файлы cookie.