RUS  ENG
Полная версия
ПЕРСОНАЛИИ

Глущенко Антон Игоревич

Публикации в базе данных Math-Net.Ru

  1. Расположение в заданных множествах управления и выхода одного класса систем

    УБС, 113 (2025),  95–119
  2. Адаптивный вспомогательный контур для компенсации по выходу ограниченных возмущений в линейных системах

    Автомат. и телемех., 2024, № 9,  3–40
  3. Аппроксимационный подход к адаптивному управлению линейными нестационарными системами

    Автомат. и телемех., 2024, № 5,  86–111
  4. Об устойчивости численного метода неявной адаптации модели нестационарной теплопроводности к теплофизическим параметрам твердого тела

    УБС, 107 (2024),  66–87
  5. Адаптивное управление с гарантией экспоненциальной устойчивости. Часть III. Объекты с переменными параметрами

    Автомат. и телемех., 2023, № 11,  147–168
  6. Адаптивный наблюдатель состояний и возмущений линейных систем с перепараметризацией

    Автомат. и телемех., 2023, № 11,  115–146
  7. Адаптивное управление с гарантией экспоненциальной устойчивости. Часть II. Объекты с кусочно-постоянными параметрами

    Автомат. и телемех., 2023, № 3,  65–105
  8. Ослабление условия реализуемости процедуры динамического расширения и смешивания

    Автомат. и телемех., 2023, № 1,  23–62
  9. Алгоритмическая устойчивость и сложность процесса неявной адаптации сеточной модели нестационарной теплопроводности к нагреваемому веществу

    УБС, 101 (2023),  39–63
  10. Конструктивный алгоритм векторизации произведения $P\otimes P$ для симметричной матрицы $P$

    Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 63:9 (2023),  1415–1427
  11. Адаптивное управление с гарантией экспоненциальной устойчивости. Часть I. Объекты с постоянными параметрами

    Автомат. и телемех., 2022, № 4,  62–99
  12. Нормализация возбуждения регрессора в процедуре динамического расширения и смешивания

    Автомат. и телемех., 2022, № 1,  22–39
  13. Неявная адаптация сеточной модели нестационарной теплопроводности к нагреваемому веществу

    УБС, 100 (2022),  78–106
  14. Сравнение модели конечных разностей и машинного обучения для задачи прогнозирования температуры заготовки, нагреваемой в проходной печи

    УБС, 95 (2022),  79–100
  15. Идентификация маркировки стальных заготовок в СПЦ-1 АО "Оскольский электрометаллургический комбинат им. A. A. Угарова" на основе нейросетевого подхода

    УБС, 95 (2022),  62–78
  16. Процедура идентификации кусочно-постоянных параметров с улучшенной сходимостью

    УБС, 95 (2022),  6–32
  17. I-DREM: ослабление условия квадратичной интегрируемости

    Автомат. и телемех., 2021, № 7,  147–165
  18. Адаптивная система управления с переменным коэффициентом усиления закона настройки на основе рекурсивного метода наименьших квадратов

    Автомат. и телемех., 2021, № 4,  77–95
  19. Адаптивное нейросетевое управление нелинейными объектами c дефицитом каналов управления на примере двухколесного балансирующего робота

    Пробл. управл., 2021, № 5,  34–47
  20. Повышение качества управления электродвигателем постоянного тока на основе его линеаризации и компенсации немоделируемой динамики

    УБС, 86 (2020),  55–97
  21. Адаптивный нейросетевой настройщик пид-регулятора для управления нагревательными печами

    Пробл. управл., 2019, № 2,  60–69
  22. Об эффективности настройки отдельных параметров пи-регулятора с помощью нейросетевого настройщика для компенсации возмущений при управлении нагревательными объектами

    УБС, 78 (2019),  71–105
  23. О методе определения скорости обучения нейронной сети для задачи оперативной настройки линейных регуляторов при управлении нелинейными объектами

    УБС, 72 (2018),  52–107
  24. О применении нейросетевого настройщика параметров ПИ-регулятора для отработки возмущающих воздействий для объектов с различной динамикой

    ИТиВС, 2017, № 4,  83–94
  25. О разработке метода выбора структуры нейронной сети для решения задачи адаптации параметров линейных регуляторов

    УБС, 62 (2016),  75–123
  26. О применении нейросетевого оптимизатора параметров ПИ–регулятора для управления нагревательными печами в различных режимах работы

    УБС, 56 (2015),  143–175


© МИАН, 2026