Нейросетевая оптимизация областей существования скользящего режима на основе качественного анализа проекций фазового пространства

В работе предложен метод нейросетевой оптимизации областей существования скользящего режима в проекциях фазового пространства объекта управления с целью последующего синтеза систем управления со скользящими режимами. Расширение областей существования скользящего режима предоставляет большую свободу в выборе поверхностей скольжения, в том числе нелинейных, и позволяет рассчитывать на повышение качества управления. Цель исследования заключается в определении применимости современных методов машинного обучения, в частности нейронных сетей и генетических алгоритмов, в задачах оптимизации областей существования скользящего режима на примере нелинейной системы 4-го порядка.