Глущенко Антон Игоревич

Публикации в базе данных Math-Net.Ru

1. Адаптивный вспомогательный контур для компенсации по выходу ограниченных возмущений в линейных системах
   
   Автомат. и телемех., 2024, № 9,  3–40
2. Аппроксимационный подход к адаптивному управлению линейными нестационарными системами
   
   Автомат. и телемех., 2024, № 5,  86–111
3. Об устойчивости численного метода неявной адаптации модели нестационарной теплопроводности к теплофизическим параметрам твердого тела
   
   УБС, 107 (2024),  66–87
4. Адаптивное управление с гарантией экспоненциальной устойчивости. Часть III. Объекты с переменными параметрами
   
   Автомат. и телемех., 2023, № 11,  147–168
5. Адаптивный наблюдатель состояний и возмущений линейных систем с перепараметризацией
   
   Автомат. и телемех., 2023, № 11,  115–146
6. Адаптивное управление с гарантией экспоненциальной устойчивости. Часть II. Объекты с кусочно-постоянными параметрами
   
   Автомат. и телемех., 2023, № 3,  65–105
7. Ослабление условия реализуемости процедуры динамического расширения и смешивания
   
   Автомат. и телемех., 2023, № 1,  23–62
8. Алгоритмическая устойчивость и сложность процесса неявной адаптации сеточной модели нестационарной теплопроводности к нагреваемому веществу
   
   УБС, 101 (2023),  39–63
9. Конструктивный алгоритм векторизации произведения $P\otimes P$ для симметричной матрицы $P$
   
   Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 63:9 (2023),  1415–1427
10. Адаптивное управление с гарантией экспоненциальной устойчивости. Часть I. Объекты с постоянными параметрами
    
    Автомат. и телемех., 2022, № 4,  62–99
11. Нормализация возбуждения регрессора в процедуре динамического расширения и смешивания
    
    Автомат. и телемех., 2022, № 1,  22–39
12. Неявная адаптация сеточной модели нестационарной теплопроводности к нагреваемому веществу
    
    УБС, 100 (2022),  78–106
13. Сравнение модели конечных разностей и машинного обучения для задачи прогнозирования температуры заготовки, нагреваемой в проходной печи
    
    УБС, 95 (2022),  79–100
14. Идентификация маркировки стальных заготовок в СПЦ-1 АО "Оскольский электрометаллургический комбинат им. A. A. Угарова" на основе нейросетевого подхода
    
    УБС, 95 (2022),  62–78
15. Процедура идентификации кусочно-постоянных параметров с улучшенной сходимостью
    
    УБС, 95 (2022),  6–32
16. I-DREM: ослабление условия квадратичной интегрируемости
    
    Автомат. и телемех., 2021, № 7,  147–165
17. Адаптивная система управления с переменным коэффициентом усиления закона настройки на основе рекурсивного метода наименьших квадратов
    
    Автомат. и телемех., 2021, № 4,  77–95
18. Адаптивное нейросетевое управление нелинейными объектами c дефицитом каналов управления на примере двухколесного балансирующего робота
    
    Пробл. управл., 2021, № 5,  34–47
19. Повышение качества управления электродвигателем постоянного тока на основе его линеаризации и компенсации немоделируемой динамики
    
    УБС, 86 (2020),  55–97
20. Адаптивный нейросетевой настройщик пид-регулятора для управления нагревательными печами
    
    Пробл. управл., 2019, № 2,  60–69
21. Об эффективности настройки отдельных параметров пи-регулятора с помощью нейросетевого настройщика для компенсации возмущений при управлении нагревательными объектами
    
    УБС, 78 (2019),  71–105
22. О методе определения скорости обучения нейронной сети для задачи оперативной настройки линейных регуляторов при управлении нелинейными объектами
    
    УБС, 72 (2018),  52–107
23. О применении нейросетевого настройщика параметров ПИ-регулятора для отработки возмущающих воздействий для объектов с различной динамикой
    
    ИТиВС, 2017, № 4,  83–94
24. О разработке метода выбора структуры нейронной сети для решения задачи адаптации параметров линейных регуляторов
    
    УБС, 62 (2016),  75–123
25. О применении нейросетевого оптимизатора параметров ПИ–регулятора для управления нагревательными печами в различных режимах работы
    
    УБС, 56 (2015),  143–175