|
|
Публикации в базе данных Math-Net.Ru |
Цитирования |
|
2024 |
1. |
А. И. Глущенко, К. А. Ласточкин, “Адаптивный вспомогательный контур для компенсации по выходу ограниченных возмущений в линейных системах”, Автомат. и телемех., 2024, № 9, 3–40 |
2. |
А. И. Глущенко, К. А. Ласточкин, “Аппроксимационный подход к адаптивному управлению линейными нестационарными системами”, Автомат. и телемех., 2024, № 5, 86–111 |
3. |
П. И. Жуков, А. И. Глущенко, “Об устойчивости численного метода неявной адаптации модели нестационарной теплопроводности к теплофизическим параметрам твердого тела”, УБС, 107 (2024), 66–87 |
|
2023 |
4. |
А. И. Глущенко, К. А. Ласточкин, “Адаптивное управление с гарантией экспоненциальной устойчивости. Часть III. Объекты с переменными параметрами”, Автомат. и телемех., 2023, № 11, 147–168 |
5. |
А. И. Глущенко, К. А. Ласточкин, “Адаптивный наблюдатель состояний и возмущений линейных систем с перепараметризацией”, Автомат. и телемех., 2023, № 11, 115–146 |
6. |
А. И. Глущенко, К. А. Ласточкин, “Адаптивное управление с гарантией экспоненциальной устойчивости. Часть II. Объекты с кусочно-постоянными параметрами”, Автомат. и телемех., 2023, № 3, 65–105 ; A. I. Glushchenko, K. A. Lastochkin, “Exponentially stable adaptive control. Part II. Switched systems”, Autom. Remote Control, 84:3 (2023), 285–316 |
3
|
7. |
А. И. Глущенко, К. А. Ласточкин, “Ослабление условия реализуемости процедуры динамического расширения и смешивания”, Автомат. и телемех., 2023, № 1, 23–62 ; A. I. Glushchenko, K. A. Lastochkin, “Relaxation of conditions for convergence of dynamic regressor extension and mixing procedure”, Autom. Remote Control, 84:1 (2023), 16–47 |
8. |
П. И. Жуков, А. В. Фомин, А. И. Глущенко, “Алгоритмическая устойчивость и сложность процесса неявной адаптации сеточной модели нестационарной теплопроводности к нагреваемому веществу”, УБС, 101 (2023), 39–63 |
1
|
9. |
А. И. Глущенко, К. А. Ласточкин, “Конструктивный алгоритм векторизации произведения $P\otimes P$ для симметричной матрицы $P$”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 63:9 (2023), 1415–1427 ; A. I. Glushchenko, K. A. Lastochkin, “Constructive algorithm to vectorize $P\otimes P$ product for symmetric matrix $P$”, Comput. Math. Math. Phys., 63:9 (2023), 1559–1570 |
|
2022 |
10. |
А. И. Глущенко, К. А. Ласточкин, В. А. Петров, “Адаптивное управление с гарантией экспоненциальной устойчивости. Часть I. Объекты с постоянными параметрами”, Автомат. и телемех., 2022, № 4, 62–99 ; A. I. Glushchenko, K. A. Lastochkin, V. A. Petrov, “Exponentially stable adaptive control. Part I. Time-invariant plants”, Autom. Remote Control, 83:4 (2022), 548–578 |
12
|
11. |
А. И. Глущенко, К. А. Ласточкин, В. А. Петров, “Нормализация возбуждения регрессора в процедуре динамического расширения и смешивания”, Автомат. и телемех., 2022, № 1, 22–39 ; A. I. Glushchenko, K. A. Lastochkin, V. A. Petrov, “Normalization of regressor excitation in the dynamic extension and mixing procedure”, Autom. Remote Control, 83:1 (2022), 17–31 |
3
|
12. |
П. И. Жуков, А. В. Фомин, А. И. Глущенко, “Неявная адаптация сеточной модели нестационарной теплопроводности к нагреваемому веществу”, УБС, 100 (2022), 78–106 |
2
|
13. |
П. И. Жуков, А. И. Глущенко, А. В. Фомин, “Сравнение модели конечных разностей и машинного обучения для задачи прогнозирования температуры заготовки, нагреваемой в проходной печи”, УБС, 95 (2022), 79–100 |
14. |
А. В. Фомин, А. И. Глущенко, Д. А. Полещенко, И. С. Зорин, “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. |
А. И. Глущенко, К. А. Ласточкин, В. А. Петров, “Процедура идентификации кусочно-постоянных параметров с улучшенной сходимостью”, УБС, 95 (2022), 6–32 |
|
2021 |
16. |
А. И. Глущенко, В. А. Петров, К. А. Ласточкин, “I-DREM: ослабление условия квадратичной интегрируемости”, Автомат. и телемех., 2021, № 7, 147–165 ; A. I. Glushchenko, V. A. Petrov, K. A. Lastochkin, “I-DREM: relaxing the square integrability condition”, Autom. Remote Control, 82:7 (2021), 1233–1247 |
12
|
17. |
А. И. Глущенко, В. А. Петров, К. А. Ласточкин, “Адаптивная система управления с переменным коэффициентом усиления закона настройки на основе рекурсивного метода наименьших квадратов”, Автомат. и телемех., 2021, № 4, 77–95 ; A. I. Glushchenko, V. A. Petrov, K. A. Lastochkin, “Adaptive control system with a variable adjustment law gain based on the recursive least squares method”, Autom. Remote Control, 82:4 (2021), 619–633 |
3
|
18. |
А. И. Глущенко, В. А. Петров, К. А. Ласточкин, “Адаптивное нейросетевое управление нелинейными объектами c дефицитом каналов управления на примере двухколесного балансирующего робота”, Пробл. управл., 2021, № 5, 34–47 ; A. I. Glushchenko, V. A. Petrov, K. A. Lastochkin, “Adaptive neural-network-based control of nonlinear underactuated plants: an example of a two-wheeled balancing robot”, Control Sciences, 2021, no. 5, 29–42 |
|
2020 |
19. |
А. И. Глущенко, В. А. Петров, К. А. Ласточкин, “Повышение качества управления электродвигателем постоянного тока на основе его линеаризации и компенсации немоделируемой динамики”, УБС, 86 (2020), 55–97 |
|
2019 |
20. |
А. И. Глущенко, “Адаптивный нейросетевой настройщик пид-регулятора для управления нагревательными печами”, Пробл. управл., 2019, № 2, 60–69 |
21. |
А. И. Глущенко, “Об эффективности настройки отдельных параметров пи-регулятора с помощью нейросетевого настройщика для компенсации возмущений при управлении нагревательными объектами”, УБС, 78 (2019), 71–105 |
|
2018 |
22. |
А. И. Глущенко, “О методе определения скорости обучения нейронной сети для задачи оперативной настройки линейных регуляторов при управлении нелинейными объектами”, УБС, 72 (2018), 52–107 |
2
|
|
2017 |
23. |
Ю. И. Еременко, А. И. Глущенко, А. В. Фомин, В. А. Петров, “О применении нейросетевого настройщика параметров ПИ-регулятора для отработки возмущающих воздействий для объектов с различной динамикой”, ИТиВС, 2017, № 4, 83–94 |
|
2016 |
24. |
Ю. И. Еременко, А. И. Глущенко, “О разработке метода выбора структуры нейронной сети для решения задачи адаптации параметров линейных регуляторов”, УБС, 62 (2016), 75–123 |
3
|
|
2015 |
25. |
Ю. И. Еременко, Д. А. Полещенко, А. И. Глущенко, “О применении нейросетевого оптимизатора параметров ПИ–регулятора для управления нагревательными печами в различных режимах работы”, УБС, 56 (2015), 143–175 |
5
|
|