大额资助（Mega-grant）科研课题——复杂机械系统、网络与环境数字化分析与合成的理论基础。
数字化（digitization, digitalization）是指在科学、技术和生产的各个领域引入数字技术，由于计算机技术的普及，这在近期变得尤为重要。本项目致力于开发用于复杂机械系统分析与合成的数字化方法，并应用于机械工程对象的设计：先进的振动、动力、化工设备、机器人系统及飞行器。该项目基于领军科学家、特拉维夫大学教授Emilia Fridman在2001-2010年间发表的一系列（共六篇）论文中提出的方法，这些方法能够提高数字化系统的精度、安全性和效率，并评估数字化的极限能力。E. Fridman的研究成果在许多国家得到应用：她的每篇基础论文引用次数均超过700次，H指数达到60。IPMash RAS团队在2011-2018年期间曾通过联邦目标计划“人才”项目和俄罗斯科学基金会（RNF）项目与E. Fridman有过合作经验。在新建的实验室中，E. Fridman学派的成果与团队的研究成果将应用于力学和机械工程中的控制任务，旨在提高系统的稳定性、安全性和质量，降低运营成本。
2021年，在E. Fridman的领导下，俄罗斯科学院机械工程问题研究所（IPMash RAS）成立了“复杂机械系统、网络与环境的数字化、分析与合成”实验室（CAS）。该项目的领导团队还包括CAS实验室副主任、俄罗斯科学院通讯院士、物理数学博士A.K. Belyaev，以及执行负责人技术科学博士A.L. Fradkov和技术科学博士I.B. Furtat。
方向 1（负责人：B.R. Andrievsky, A.L. Fradkov）
多转子振动装置的数字智能控制。
任务： 开发基础理论并评估数字和自适应（智能）控制的极限能力，以提高振动机械的效率。
方向 2（负责人：A.S. Matveev）
多智能体机器人和机电一体化系统的自主导航与控制。
任务： 开发在信息交换不规则或匮乏的条件下，对多智能体机器人系统进行高效且严谨的去中心化自主导航算法的分析与综合方法论。
方向 3（负责人：B.R. Andrievsky, O.N. Granichin）
大延迟和通信信道受限条件下飞行器的自适应控制与评估。
任务： 开发在信息严重不完整的情况下，用于执行现代航空航天系统机动的控制算法。
方向 4（负责人：Belyaev A.K.、Porubov A.V.、Andrievsky B.R.、Orlov Yu.V.）
开发非线性空间分布系统数字控制方法以及非线性声学超材料强度特性的研究。
任务： 创建一系列数字算法，用于抑制和激发长形机械对象的特定振动形式，以解决应用问题，包括提高隔音屏障效率和抑制长形结构（桥梁、起重机等）的振动；基于数字控制综合具有特定性能的非线性声学超材料。
方向 5（负责人：Furtat I.B.）
开发在显著干扰条件下连续分布式系统数字自适应控制的新方法和算法。
任务： 提高能源和化工机械设施（如能源机组和精馏塔）运行的准确性和安全性。
预期成果： 在参数不确定、存在显著干扰和数字通信信道延迟的情况下，分布式系统的数字自适应控制方法和算法。在信道大延迟情况下，受控变量值的自适应预测方法和算法。用于最小化能源机组和精馏塔能耗及偏离给定模式的调节器参数优化计算。
数字化（digitization, digitalization）是指在科学、技术和生产的各个领域引入数字技术，由于计算机技术的普及，这在近期变得尤为重要。本项目致力于开发用于复杂机械系统分析与合成的数字化方法，并应用于机械工程对象的设计：先进的振动、动力、化工设备、机器人系统及飞行器。该项目基于领军科学家、特拉维夫大学教授Emilia Fridman在2001-2010年间发表的一系列（共六篇）论文中提出的方法，这些方法能够提高数字化系统的精度、安全性和效率，并评估数字化的极限能力。E. Fridman的研究成果在许多国家得到应用：她的每篇基础论文引用次数均超过700次，H指数达到60。IPMash RAS团队在2011-2018年期间曾通过联邦目标计划“人才”项目和俄罗斯科学基金会（RNF）项目与E. Fridman有过合作经验。在新建的实验室中，E. Fridman学派的成果与团队的研究成果将应用于力学和机械工程中的控制任务，旨在提高系统的稳定性、安全性和质量，降低运营成本。
2021年，在E. Fridman的领导下，俄罗斯科学院机械工程问题研究所（IPMash RAS）成立了“复杂机械系统、网络与环境的数字化、分析与合成”实验室（CAS）。该项目的领导团队还包括CAS实验室副主任、俄罗斯科学院通讯院士、物理数学博士A.K. Belyaev，以及执行负责人技术科学博士A.L. Fradkov和技术科学博士I.B. Furtat。
主要研究方向
方向 1（负责人：B.R. Andrievsky, A.L. Fradkov）
多转子振动装置的数字智能控制。
任务： 开发基础理论并评估数字和自适应（智能）控制的极限能力，以提高振动机械的效率。
方向 2（负责人：A.S. Matveev）
多智能体机器人和机电一体化系统的自主导航与控制。
任务： 开发在信息交换不规则或匮乏的条件下，对多智能体机器人系统进行高效且严谨的去中心化自主导航算法的分析与综合方法论。
方向 3（负责人：B.R. Andrievsky, O.N. Granichin）
大延迟和通信信道受限条件下飞行器的自适应控制与评估。
任务： 开发在信息严重不完整的情况下，用于执行现代航空航天系统机动的控制算法。
方向 4（负责人：Belyaev A.K.、Porubov A.V.、Andrievsky B.R.、Orlov Yu.V.）
开发非线性空间分布系统数字控制方法以及非线性声学超材料强度特性的研究。
任务： 创建一系列数字算法，用于抑制和激发长形机械对象的特定振动形式，以解决应用问题，包括提高隔音屏障效率和抑制长形结构（桥梁、起重机等）的振动；基于数字控制综合具有特定性能的非线性声学超材料。
方向 5（负责人：Furtat I.B.）
开发在显著干扰条件下连续分布式系统数字自适应控制的新方法和算法。
任务： 提高能源和化工机械设施（如能源机组和精馏塔）运行的准确性和安全性。
预期成果： 在参数不确定、存在显著干扰和数字通信信道延迟的情况下，分布式系统的数字自适应控制方法和算法。在信道大延迟情况下，受控变量值的自适应预测方法和算法。用于最小化能源机组和精馏塔能耗及偏离给定模式的调节器参数优化计算。
相关创新技术基础设施对象