Исследуется задача оценки точности линейных систем автоматического управления (САУ) при фрактальных входных сигналах. В соответствии с этим необходимо ограничить число рассматриваемых передаточных функций САУ системы не выше второго порядка. Под эти условия попадает, достаточно, большое число используемых датчиков. Датчики сами используются как источник информации при решении задач управления, так и при создании передаточной функции по возмущению действующей на САУ. Как правило, датчики подвержены одновременному воздействию совокупности дестабилизирующих факторов (СДФ). В результате чего их параметры могут изменяться случайным образом, что в свою очередь вызывает необходимость решения задачи параметрической идентификации в процессе работы. Так как погрешность датчиков не может быть скомпенсирована в САУ и далее преобразуется в сигнал, который может вызвать близкий к аварийному. Эти задачи являются всегда актуальными, так как не существует стендов для моделирования одновременного воздействия всей совокупности СДФ на датчики. Задачами магистерской диссертации являются: 1. Обоснование модели датчиков с передаточной функцией не выше 2-го порядка с ненаблюдаемыми входными сигналами; 2. Изучение материалов по основам фрактального анализа, сигналов и выбор модели входного сигнала; 3. Изучение дробных интегро-дифференциальных операторов, воздействующих на сигналы для решения задач параметрической идентификации; 4. Разработка методов параметрической идентификации датчиков непосредственно в процессе измерения и последующего восстановления входных сигналов САУ.

The task of an assessment of accuracy of the linear systems of automatic control (SAC) in case of fractal input signals is researched. According to it's necessary to restrict number of the considered SAC gear functions of system not above the second order. Under these conditions, rather, large number of the used sensors get. Sensors are used as information source in case of the solution of tasks of control, and during creation of gear function on perturbation acting on SAC.As a rule, sensors are subject to simultaneous influence of the set of destabilizing factors (SDF). Therefore, their parameters can change in a random way that in turn causes the necessity of the solution of the task of parametric identification in the course of operation. As the error of sensors can't be compensated in SAC and further will be transformed to a signal which can cause the close to abnormal. These tasks are always actual as there are no benches for simulation of simultaneous impact of all set of SDF on sensors.Tasks of the master thesis are:1.Reasons for model of sensors with gear function not above the 2nd order with unobservable input signals;2.Study of materials on bases of the fractal analysis, signals and a choice of model of an input signal;3.Study of the fractional integro-differential operators influencing signals for the solution of tasks of parametric identification;Development of methods of parametric identification of sensors directly in the course of measurement and the subsequent restoration of input signals of SAC.