Добірка наукової літератури з теми "681.5.015.24"

Дисертаційна робота присвячена розвитку методів розв’язання нелінійних задач оптимального керування рухом літальних апаратів (ЛА) на основі диференціальних перетворень та їх застосуванню до оптимізації багатоетапного виведення автономних безпілотних літальних апаратів (БЛА) у задані термінальні умови. Розвинута наукова та методична база для забезпечення розв’язання нелінійних задач оптимального керування рухом ЛА на основі математичного апарату диференціальних перетворень. Розвинуті та розроблені нові методи розв’язання нелінійних звичайних диференціальних рівнянь, нелінійних крайових задач та метод дискретно-аналітичного відображення в область зображень (в спектральну модель) вихідної нелінійної математичної моделі руху ЛА при виведенні у задані термінальні умови. Розвинуто метод основних диференціальних перетворень в області застосування до розв’язання нелінійних задач оптимального керування багатоетапним рухом ЛА, що дало можливість спростити синтез алгоритмів керування та отримати їх аналітичній формі. Розвинуті та розроблені нові методи розв’язання нелінійних задач оптимального термінального, багатокритерійного та гарантовано-адаптивного керування. Розвинуті та розроблені нові методи розв’язання нелінійних задач оптимального керування використані для синтезу оптимальних алгоритмів термінального, багатокритерійного та гарантовано-адаптивного керування виведенням авіаційно-космічної системи на орбіту, зльотом з виведенням на задану висоту і посадкою безпілотного аеростатичного літального апарату.
The thesis is dedicated to the evolution of methods for solving non-linear optimal control problems of aircraft motion based on differential transformations and their application for optimization of multistep delivering of autonomous unmanned aerial vehicles (UAVs) into desired terminal conditions. The scientific and methodological base has been developed to ensure the solution of non-linear problems of optimal aircraft motion control based on the mathematical apparatus of differential transformations. Advanced and developed new methods for solving non-linear ordinary differential equations, nonlinear boundary value problems and the method of discrete-analytical mapping into the image area (into a spectral model) of the initial non-linear mathematical model of aircraft motion at delivering into desired terminal conditions. The basic differential transform method in terms of its application for solving non-linear problems of optimal aircraft motion control has been advanced, which has made it possible to simplify the control algorithms synthesis and obtain them in analytical form. New methods for solving non-linear problems of optimal terminal, multicriteria and guaranteed-adaptive control have been advanced and developed.The advanced and developed new methods for solving non-linear problems of optimal control are used for optimal algorithms synthesis of terminal, multicriteria and guaranteed-adaptive control of the launching of an aerospace system into orbit, takeoff with delivering into desired altitude and landing of an autonomous unmanned aerostatic aircraft.

Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук по специальности 05.13.07 – автоматизация процессов управления. – Национальный технический университет "Харьковский политехнический институт", Харьков, 2017. Диссертация посвящена решению научно-прикладной проблемы разработки бортовой системы поддержки принятия решений машинистом, созданной на основе обобщенных математических моделей и средств оптимизации динамики подвижных объектов с использованием новых методов и программного обеспечения, а также новой технологии обработки информации на основе стабильно-пластичных нейронных сетей и новых моделей ассоциативной памяти, что создает теоретическую предпосылку разработки автоматических систем управления подвижным составом и позволяет улучшить его энергетические характеристики. Разработана модель дизель-поезда, учитывающая основные виды колебаний вагонов и распределение сил взаимодействия между ними во время движения, а также параллельную работу тяговых приводов, которая адекватно отражает процессы, протекающие на реальном объекте. Разработано программное обеспечение, реализующее человеко-машинную систему, которая позволяет автоматизировать аналитические преобразования геометрической теории управления при синтезе моделей в форме Бруновского для объектов, описываемых системами обыкновенных дифференциальных уравнений высокого порядка с несколькими управлениями. На основе нейронных сетей адаптивной резонансной теории, способных решать задачи с несколькими решениями, предложен новый метод поиска функций преобразования между переменными линейных и нелинейных моделей. С помощью принципа максимума решены две задачи оптимального управления тяговым подвижным составом: максимального быстродействия и минимизации взвешенной линейной комбинации времени и расходов квадрата управления, что позволяет, с одной стороны, получить для каждого участка пути законы управления, которые определяют минимально необходимое время для преодоления перегона, а с другой стороны, получить законы управления, обеспечивающие график движения и минимизацию расхода топливно-энергетических ресурсов. Разработаны стабильно-пластичные нейронные сети Хемминга, Хебба и сети на основе перцептрона, способные распознавать новую информацию и дообучаться в процессе своего функционирования, которые позволяют использовать их как альтернативу дискретным нейронным сетям адаптивной резонансной теории. Разработана бортовая система поддержки принятия решений, которая позволяет в реальных условиях скоростного движения выдавать машинисту закон управления поездом, при котором соблюдается график движения при минимальных затратах топливно-энергетических ресурсов. Для реализации базы данных системы поддержки принятия решений машинистом разработана N-направленная нейросетевая ассоциативная память, которая способна восстанавливать по входному вектору множество из N векторов, ассоциативных к входной информации, и двунаправленная многослойная дискретная ассоциативная память с управляющими нейронами, которая способна восстанавливать цепочки ассоциаций и корректировать результаты с учетом дополнительной информации. Создана база знаний, позволяющая запоминать несколько равноценных решений о законе управления поездом для текущего перегона, нейросетевая система диагностики тяговых двигателей и система, позволяющая прогнозировать возникновение и подавлять развитие буксования колесных пар во время движения. Приведены результаты экспериментальных исследований интеллектуальной системы поддержки принятия решений машинистом и законов оптимального управления подвижным составом, которые подтвердили достоверность предложенных решений по автоматизации процессов управления движением дизель-поезда.
Dissertation for the degree of Doctor of Technical Science on Specialty 05.13.07 – Automation of Control Processes. – National Technical University "Kharkіv Polytechnic Institute", Kharkіv, 2017. The dissertation is devoted to solving scientific and applied problems of increasing energy characteristics of traction rolling stock, traction asynchronous drive through the development and introduction of new onboard intellectual decision support system of machinist that is based on more accurate models and optimize dynamics tools, using new methods and specialized software and new technologies of information processing based on stable and plastic neural networks and new models of associative memory, which creates theoretical precondition for developing of automatic control systems of high-speed rolling stock. Developed a comprehensive diesel-train model that takes into account the principal vibrations of the rolling stock and the distribution of forces of interaction between them, as well as parallel performance of traction drive of wagons with motors that adequately reflects the processes that occur on the real object. Developed specialized software that realizes the man-machine system that automates the conversion of analytical geometric control theory in the synthesis models to the Brunovsky form. Based on the neural networks that can solve problems with multiple solutions, developed a new method of search switching functions between the variables in the form of linear models Brunovsky and variables of nonlinear models control object. Developed stable-flexible Hamming neural networks, Hebb and other networks based on Perceptron, that can recognize new information and studying during its performance and modification Hamming neural network, capable identify several solutions. Has developed structure and components of the onboard intellectual decision support system that allows the actual use of the rolling stock and when happening currently changing road conditions, system can give for machinist new control laws under which adheres to a schedule for the least cost fuel and energy resources. Conducted experimental investigations on mathematical models and real object that confirming the correctness of the proposed solutions, methods and algorithms.

Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора технічних наук за спеціальністю 05.13.07 – автоматизація процесів керування. – Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", Харків, 2017. Дисертація присвячена вирішенню науково-прикладної проблеми розробки бортової системи підтримки прийняття рішень машиністом, що створена на основі узагальнених математичних моделей та засобів оптимізації динаміки рухомих об'єктів з використанням нових методів та програмного забезпечення, а також нової технології обробки інформації на основі стабільно-пластичних нейронних мереж та нових моделей асоціативної пам'яті, яка створює теоретичну передумову розробки автоматичних систем керування рухомим складом та дозволяє поліпшити його енергетичні характеристики. Розроблено модель дизель-поїзда, що враховує основні види коливань вагонів та розподіл сил взаємодії між ними, а також паралельну роботу тягових двигунів обмоторених вагонів, що адекватно відображає процеси, які протікають на реальному об'єкті. Розроблено спеціалізоване програмне забезпечення, що реалізує людино-машинну систему, яка дозволяє автоматизувати аналітичні перетворення геометричної теорії керування при синтезі моделей у формі Бруновського. На основі нейронних мереж, що здатні вирішувати завдання з декількома рішеннями, розроблено новий метод пошуку функцій переходу між змінними нелінійних і лінійних моделей у формі Бруновського. Розроблені стабільно-пластичні нейронні мережі Хеммінга, Хебба та мережі на основі перцептрона, здатні розпізнавати нову інформацію й донавчатися в процесі функціонування, та модифікацію нейронної мережі Хеммінга, що здатна визначати декілька рішень. Розроблено структуру та складові бортової системи підтримки прийняття рішень, що дозволяє в реальних умовах експлуатації рухомого складу й поточній зміні дорожньої обстановки видавати машиністу закон керування, при якому дотримується графік руху за мінімальних витрат паливо-енергетичних ресурсів. Проведені дослідження на математичних моделях і реальному об'єкті, результати яких підтверджують правильність запропонованих рішень, методів та алгоритмів.
Dissertation for the degree of Doctor of Technical Science on Specialty 05.13.07 – Automation of Control Processes. – National Technical University "Kharkіv Polytechnic Institute", Kharkіv, 2017. The dissertation is devoted to solving scientific and applied problems of increasing energy characteristics of traction rolling stock, traction asynchronous drive through the development and introduction of new onboard intellectual decision support system of machinist that is based on more accurate models and optimize dynamics tools, using new methods and specialized software and new technologies of information processing based on stable and plastic neural networks and new models of associative memory, which creates theoretical precondition for developing of automatic control systems of high-speed rolling stock. Developed a comprehensive diesel-train model that takes into account the principal vibrations of the rolling stock and the distribution of forces of interaction between them, as well as parallel performance of traction drive of wagons with motors that adequately reflects the processes that occur on the real object. Developed specialized software that realizes the man-machine system that automates the conversion of analytical geometric control theory in the synthesis models to the Brunovsky form. Based on the neural networks that can solve problems with multiple solutions, developed a new method of search switching functions between the variables in the form of linear models Brunovsky and variables of nonlinear models control object. Developed stable-flexible Hamming neural networks, Hebb and other networks based on Perceptron, that can recognize new information and studying during its performance and modification Hamming neural network, capable identify several solutions. Has developed structure and components of the onboard intellectual decision support system that allows the actual use of the rolling stock and when happening currently changing road conditions, system can give for machinist new control laws under which adheres to a schedule for the least cost fuel and energy resources. Conducted experimental investigations on mathematical models and real object that confirming the correctness of the proposed solutions, methods and algorithms.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13. 03 – системи та процеси керування. – Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", Харків, 2016. Дисертація присвячена вирішенню науково-практичної задачі вдосконалення оптимальною за витратами енергії системи керування. У дисертаційній роботі розглянуто метод оптимального керування в лінійній системі при квадратичному критерії якості з урахуванням обмежень на керовані координати, стосовно до розімкнутої системи. Показано, що існує шість варіантів алгоритмів оптимального керування, в залежності від поєднання обмежень, що накладаються на керовані координати. В залежності від тривалості процесу оптимального керування, алгоритми розташовуються у певному порядку, відносно один одного, утворюючи область рішення, обмежену часом максимальної швидкодії з одного боку і часом мінімальних витрат з іншого. Математичні залежності для визначення цих обмежень, а також кордонів сусідніх алгоритмів всередині цієї області виведені в дисертації. В дисертації запропоновано метод ідентифікації параметрів позиційного приводу, заснований на рекурентної нейронної мережі Елмана. Математичний зв'язок між ваговими коефіцієнтами рекурентного і зовнішнього шарів мережі з параметрами двигуна дозволяє застосувати здатність мережі до навчання як спосіб ідентифікації. В роботі запропонована функціональна схема дворівневої системи оптимального керування. На верхньому рівні здійснюється вибір алгоритму оптимального керування і розрахунок тривалості його інтервалів. Контролер нижнього рівня здійснює вироблення керуючих впливів на об'єкт, форма і тривалість яких визначена ЕОМ верхнього рівня.
The thesis for scientific degree of candidate of technical sciences in the specialty 05.13.03 – control systems and processes. – National Technical University "Kharkov Polytechnic Institute", Kharkov, 2016. The thesis is devoted to solving scientific and practical problems of improvement of cost effective energy control system. In the thesis has given the method of optimal control in a linear open-loop system with quadratic criteria of quality. It is shown that there are six variants of the algorithms of optimal control, depending on the combination of constraints on the controlled axes. Depending on the duration, optimal control algorithms are arranged in a specific order, relative to each other, thereby forming a region of the problem solution by the time of maximum speed with one hand and minimal time costs with other. Mathematical dependences for definition of these limits and the borders of neighbour algorithms within this field are derived in the thesis. In the thesis is proposed a method for the identification of the drive parameters. This method based on recurrent neural network Elman. The mathematical relationship between the weight coefficients of the network layers and parameters of the engine allows using the network learning as a way of identification. The paper presents a functional diagram of a two-tier system of optimal control. On the upper level, there is a choice of algorithm of optimal control and calculation of intervals durations. The lower level controller performs the generation of control actions on the object, the shape and duration of which is determined the upper-level computer.

Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії (PhD) за спеціальністю 123 – Комп’ютерна інженерія – Національний технічний університет “Харківський політехнічний інститут”, Харків, 2020. Об’єктом дослідження є процеси управління тяговим рухомим складом за допомогою бортової комп’ютерної системи, що використовується у дизель-потягах серії ДЕЛ-02. Предметом дослідження є моделі, методи та відповідні програмні компоненти, які використовуються в комп’ютерній системі тягового рухомого складу, та розширюють область застосування геометричної теорії управління при синтезі оптимальних керувань рухомим складом, а також методи і засоби розробки сучасних програмних комплексів в рамках розробки комп’ютерної системи підтримки прийняття рішень машиніста дизель-потяга серії ДЕЛ-02. У вступі акцентовано увагу та обгрунтовано актуальність теми, що досліджується, показано зв’язок роботи з науковими програмами, планами та темами, наведено наукову новизну, а також, сформульовано практичне значення отриманих результатів. В першому розділі здійснено аналітичний огляд моделей, методів та програмних компонентах, що використовуються в комп’ютерних системах управління тяговим рухомим складом. Розглянуто особливості структури та роботи подібних систем на залізничному транспорті в Україні та світі (Китай, Індія, Німеччина, країни СНД). На прикладі роботи таких систем було розглянуто їх структуру, технічні характеристики, області застосування та особливості використання. В рамках першого розділу, також, було розглянуто математичну модель об’єкта управління, приклад методу лінеаризації даної математичної моделі, метод пошуку функцій перетворення, що пов’язують змінні лінійної та нелінійної математичної моделей. Також, було розглянуто можливості використання нейромережевої асоціативної пам’яті в системах управління та проаналізовано методи синтезу оптимальних систем управління. В результаті, було обрано основні напрямки досліджень та поставлено основні задачі дисертаційної роботи. В другому розділі було розглянуто питання перетворення нелінійних математичних моделей в еквівалентні лінійні математичні моделі в формі Бруновського. Також, було розглянуто методи спрощення аналітичних перетворень під час виконання процесу лінеаризації за рахунок перетворення до лінійного виду нелінійних систем з різною кількістю одночленів в правих частинах диференційних рівнянь початкового об’єкту, а також, відокремлення лінійного рівняння від системи в цілому. Дані методи було перевірено шляхом моделювання руху по відрізку шляху початкового об’єкту у вигляді нелінійної системи диференційних рівняннь та об’єкту перетвореного у лінійну форму Бруновського, з подальшим порівнянням отриманих результатів, які показали співпадіння, що свідчить про те, що у разі використання даного методу лінеаризації отримується лінійна математична модель, що є повністю еквівалентною початковій недінійній моделі. Додатково, було виконано лінеаризацію більш складної нелінійної математичної моделі, що описує роботу потяга з двома окремими двигунами, перевірка результатів моделювання лінійної моделі показала повну еквівалентність її початковій формі. Результати досліджень дозволили отримати ряд наукових результатів: − визначено залежність кількості та складності розрахунків під час проведення лінеаризації та пошуку функцій перетворень від кількості одночленів в правій частині рівнянь нелінійної математичної моделі; − запропоновано два нових методи пошуку функцій перетворення, що пов’язують змінні лінійної та нелінійної моделей, що дозволяють розширити область застосування ГТУ на об’єкти, праві частини диференційних рівнянь яких містять більше двох одночленів; − запропоновано метод зниження кількості обчислень при виконанні лінеаризації за рахунок відокремлення лінійного рівняння від системи; − виконано перевірку даного методу, який показа свою роботоспроможність на більш складних математичних моделях, зокрема на моделі, що описує роботу потяга з використанням двох еквівалентних двигунів. В третьому розділі розглянуто питання створення нового методу для пошуку функцій перетворення з використанням нейронних мереж. В рамках даного розділу запропоновано нову нейронну мережу, яка може бути використана для пошуку функцій перетворення. Наряду з цим в даному розділі було запропоновано новий табличний метод пошуку функцій перетворення, який є простим та наочним, там може використовуватися для швидкого отримання результатів при виконанні розрахунків. Дослідження, проведені в даному розділі дозволили отримати наступні наукові результати: − створено та запропоновано нову нейронну мережу для пошуку функцій перетворення, що пов’язують змінні нелінійної та лінійної моделей об’єкта управління, а це, в свою чергу, розширює область застосування геометричної теорії управління; − запропоновано новий табличний метод для пошуку функцій перетворення, який є досить простим для сприйняття та достатньо наочним. В рамках цього, запропоновано систему рівнянь в частинних похідних з обмеженнями у вигляді диференціальних нерівностей представляти у вигляді відповідної таблиці, яка дає змогу в наочному вигляді отримувати залежність функцій перетворень від аргументів, також формувати системи лінійних однорідних рівнянь, за допомогою яких можна буде звужувати область пошуку функцій перетворення. В четвертому розділі присвячено увагу програмним компонентом бортової комп’ютерної системи, а також розробленому програмному забезпеченню, що дозволяє розширити область застосування геометричної теорії управління. А саме, було розглянуто нові функціональні можливості розробленого програмного забезпечення, та описано його основні характеристики та структуру. В рамках опису розробленого програмного забезпечення особливу увагу приділено структурі та опису роботи окремих функціональних блоків програми, розробці структури інтерфейсу, надійності програмного забезпечення, компонентів для вирішення завдань управління за допомогою геометричної теорії управління, оцінці якості програмного забезпечення. Також, в даному розділі приведено приклад роботи розробленого програмного забезпечення. Крім того, в даному розділі приведено результати рішення завдання оптимального руху дизель-потягу по маршруту його прямування, в рамках чого було виконано моделювання руху потяга по маршруту та та порівняння отриманих даних з даними руху реального потяга, а також виконано спробу підвищити ефективність руху потяга за рахунок оптимізації окремих множин перегонів з урахуванням особливостей маршруту прямування. В рамках даного розділу були отримані наступні наукові результати: − розроблено нове програмне забезпечення, яке отримало подальший розвиток завдяки використанню можливостей сучасних мов програмування. Розроблене програмне забезпечення є більш стабільним завдяки блоку тестування, більш зручним завдяки створеному графічному інтерфейсу користувача, більш функціональним, адже воно може виконувати процес лінеаризації та пошуку функцій перетворення, але при цьому багато функціональних можливостей є автоматизованими, в вихідних даних наявні коментарі та пояснення, що збільшує рівень зручності користування даним програмним забезпеченням, крім того, характеристики програми відповідають вимогам стандарту з якості програмного забезпечення; − було виконано дослідження залежності кількості спожитого палива під час руху потяга від особливостей рельєфу місцевості, стилю ведення потяга та розкладу його руху. − було запропоновано та протестовано метод зниження кількості спожитого палива, використовуючи особливості рельєфу місцевості, допустимі відставання чи випередження графіку руху потяга, а також визначення оптимального стилю руху як для маршруту в цілому, так і для його окремих частин; − було виконано моделювання руху потяга по реальному маршруту, а результати порівняні з реальним потягом, що курсує цим маршрутом, результати показали правильність моделювання. Отже, дисертаційна робота присвячена розвязанню науково-прикладної задачі, а саме, розробки моделей, методів та програмних компонентів компютерної системи тягового рухомого складу, яка створена на основі узагальнених математичних моделей, розробленого програмного забезпечення, а також засобів оптимізації управління рухомими об’єктами з використанням нових методів, а також використання нової стуктури нейронних мереж для пошуку функцій перетворення, що дозволило розширити область застосування геометричної теорії управління, що створює передумови для розробки автоматичних систем управління потягом та дозволяє поліпшити характеристики, повязані з об’ємами споживання енергоресурсів. Вдосконалена модель дизель-потяга враховує основні види взаємодії потяга та профілю шляху, а саме, повороти, нахили, а також роботу двигунів потяга, що адекватно відображає протікаючі в реальному дизель-потязі процеси. Було створено спеціалізоване програмне забезпечення, що має графічний інтерфейс користувача, а також відповідає вимогам оцінки якості програмного забезпечення. Дане програмне забезпечення реалізує вдосконалену структуру людино-машинної системи, дає можливість виконати автоматизацію аналітичних перетворень геометричної теорії управління у формі Бруновського. Нова структура нейронних мереж, базується на нейронних мережах типу АРТ, що дозволяє вирішувати завдання, що мають декілька рішень. Це дозволило виконати розробку нового методу пошуку функцій перетворення, які зв’язують змінні нелінійних та лінійних моделей у формі Бруновського. Для збільшення ефективності процесу лінеаризації було запропоновано декілька методів спрощення процесу розрахунків за рахунок зменшення кількості елементів в правій частині початкової системи диференційних рівнянь, та за рахунок відокремлення першого рівняння, яке саме по собі вже є лінійним, від загальної системи в цілому. Виконані дослідження та розробки дозволили вдосконалити структуру бортової компютерної системи підтримки прийняття рішень машиніста дизель потяга, що дозволило, в реальних умовах руху динамічного об’єкту, під час змін дорожніх умов, виконувати перерахунки та видавати машиністу нові закони керування, які дозволять продовжити рух по маршруту з дотриманням графіку та мінімальними витратами паливо-енергетичних ресурсів. Проведені дослідження на реальному обєкті та математичних моделях. Результати досліджень підтвердили правильність використовуваних інструментів, методів та алгоритмів, на основі яких були запропоновані відповідні рішення, які лягли в основу розробленого програмного забезпечення.
The thesis is submitted to obtain a scientific degree of Doctor of Philosophy, specialty 123 – Computer Engineering – National Technical University “Kharkiv Polytechnic Institute” , Kharkiv, 2020. The object of the research is the processes of managing the traction rolling stock with the help of an on-board computer system used in the DEL-02 series diesel trains. The subject of research are models, methods and corresponding software components used in the computer system of traction rolling stock, which extend the using scope of geometric control theory for the synthesis of optimal controls of rolling stock, as well as methods and tools for the development of modern software complexes in the development of computer decision support systems of the diesel train driver of the DEL-02 series trains. The introduction focused and explained on the relevance of the topic being researched, shows the relationship with scientific programs, plans and topics, presents the scientific novelty, as well as formulates the practical significance of the results. The first section provides an analytical overview of models, methods and software components used in computerized decision support systems of the diesel train driver and train control systems. The peculiarities of the structure and peculiarities of using such systems on rail transport in Ukraine and in the world (China, India, Germany, CIS countries) are considered. On the example of the operation of such systems considered their structure, specifications, applications and features of use. The first section also deals with the mathematical model of a control object, an example of a method of linearization of a given mathematical model, a method of finding transform functions that relate variables of linear and nonlinear mathematical models. Also, the possibility of using neural network associative memory in control systems was considered and methods of synthesis of optimal control systems were analyzed. As a result, the main directions of research were selected and the main tasks of the dissertation were set. In the second section, the question of converting nonlinear mathematical models into equivalent linear mathematical models in the form of Brunovsky was considered. Also, methods of simplifying analytical transformations during the linearization process by converting to a linear kind of nonlinear systems with different numbers of monomials in the right-hand sides of the differential equations of the initial object, as well as separating the linear equation from the other part of the system of equations, were considered. These methods were verified by modeling the motion along the path of the initial object in the form of a nonlinear system of differential equations and the object transformed into a linear Brunovsky form, with further comparison of the results obtained, which showed coincidence, which indicates that in the case of using this the linearization method allows to obtain a linear mathematical model that is completely equivalent to the original non-linear model. Additionally, linearization of a more complex nonlinear mathematical model describing the operation of a train with two separate engines was performed, and the verification of the results of the linear model simulation showed complete equivalence to its original form. Research results have yielded a number of scientific results: − dependence of quantity and complexity of calculations during linearization and search of transformation functions on the number of monomials in the right part of equations of nonlinear mathematical model is determined; − two new methods of finding transform functions are proposed that relate variables of linear and nonlinear models that extend the scope of geometric control theory to objects whose right-hand sides of differential equations contain more than two monomials; − was proposed a method of reducing the number of calculations when performing linearization by separating a linear equation from the system; − this method was tested, which showed its workability on more complex mathematical models, in particular, on a model that describing the operation of a train using two equivalent motors. In the third section of the paper, the question of creating a new method for finding functions of transformation using neural networks was considered. In this section proposes a new neural network that can be used to search for conversion functions. In addition, this section proposes a new tabular method of finding conversion functions, which is simple and clear and can be used to get results when performing the calculation process. The studies conducted in this section have yielded the following scientific results: − a new neural network has been created and proposed for searching the conversion functions that relate variables to nonlinear and linear models of a control object, which in turn widens the scope of geometric control theory; − a new tabular method for finding conversion functions is proposed, which is simple enough to understand and sufficiently visual. In this context, it is proposed to present a system of partial differential equations with constraints in the form of differential inequalities in the form of a corresponding table, which allows to visualize the dependence of transformation functions on arguments, as well as to form systems of linear homogeneous equations by which it is possible to narrow the search area of conversion functions. The fourth section focuses on the software components of the on-board computer system, as well as the developed software that extends the scope of geometric control theory. Specifically, shows with new functionality of designed software and describes its main characteristics and structure. In the framework of the description of the developed software, special attention is paid to the structure and description of the operation of individual functional blocks of the program, the development of the interface structure, the reliability of the software, components for solving control problems using geometric control theory, evaluation of the quality of the software. Also, this section gives an example of how the developed software works. In addition, this section presents the results of solving the problem of optimal motion of the diesel train along the route of its direction, in which the simulation of the train movement along the route was performed and the comparison of the obtained data with the data of the movement of the real train, as well as an attempt to improve the efficiency of train movement due to the optimization of individual sets of routes, taking into account the features of the route. The following scientific results have been obtained within this section: − new software has been developed that has been further developed through the use of modern programming languages. The developed software is more stable due to the testing unit, more convenient due to the created graphical user interface, more functional, because it can perform the process of linearization and search of conversion functions, many of the functionality are automated, there are comments and an explanation that increases the ease of use of this software, in addition, the characteristics of the program meet the requirements of the standard of program quality; − the study of the dependence of the amount of fuel consumed during train movement on the features of terrain, the style of running the train and its schedule; − a method of reducing the amount of fuel consumed was proposed and tested, using terrain features, permissible lag or advance of the train timetable, as well as determining the optimal driving style for the route as a whole and for its individual parts; − the train simulation was performed on a real route, and the results showed that the simulation was correct, because it was compared to the real train running on this route. Therefore, the dissertation is devoted to the solution of the scientific-applied problem, namely, the development of models, methods and software components of the computer system of traction rolling stock, which is created on the basis of generalized mathematical models, developed software, as well as the means of optimizing the control of moving objects new methods, as well as the use of a new neural network structure to search for transformation functions, which made it possible to extend the scope of geometric control theory it breeds the preconditions for developing automatic train control systems and improves performance related to energy consumption. The advanced diesel train model takes into account the main types of interaction between the train and the track profile, namely, turns, slopes, as well as the performance of the train engines, which adequately reflects the processes in real diesel train. Specialized software has been created that has a graphical user interface and complies with software quality assessment requirements. This software implements an advanced structure of the human-machine system, makes it possible to perform automation of analytical transformations of geometric control theory to the form of Brunovsky. The new neural network structure is based on ART-type neural networks to solve multiple-choice tasks. This made it possible to develop a new method of finding transform functions that relate variables of nonlinear and linear models in the form of Brunovsky. To increase the efficiency of the linearization process, several methods have been proposed to simplify the calculation process by reducing the number of elements in the right-hand side of the initial differential equation system, and by separating the first equation, which itself is linear, from the general system of equations. The performed research and development allowed to improve the structure of the on-board computer system of decision support of the driver of the diesel train, which allowed, under real conditions of movement of the dynamic object, during changes of road conditions, to perform recalculations and to give the driver new control laws which will allow to continue the movement on the route adhering to the timetable and minimum cost of fuel and energy resources. Appropriate researches were conducted on real object and mathematical models. The results of the researches confirmed the correctness of the used tools, methods and algorithms, on the basis of which the appropriate solutions that formed the basis of the developed software were proposed.