Данная работа посвящена исследованию проблемы оптимального LQR-регулятора для сингулярной системы. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Изучение особенности сингулярных систем, постановка проблемы их регулирования. 2. Рассмотрение способов решения проблемы с использованием следующих нейронных сетей: рекуррентная нейронная сеть (РНС), нейронная сеть класса MADALINE, классическая многослойная нейронная сеть на основе перцептрона. 3. Реализация всех трёх методов в среде разработки MatLab. 4. Применение методов к различным сингулярным системам с целью их оценки и сравнения. В результате работы были проанализированы результаты, полученные в ходе проведения экспериментов с различными сингулярными системами. Проведено сравнение полученных результатов и сделаны выводы о применимости и эффективности рассмотренных методов.

This paper is devoted to the study of the problem of the optimal LQR controller for the singular system. Tasks that were solved during the study: 1. The study of the features of singular systems, the formulation of the problem of their regulation. 2. Consideration of ways to solve the problem using the following neural net-works: recurrent neural network (RNN), neural network of class MADALINE, classical neural network based on the perceptron. 3. Implementation of all these methods in the MatLab. 4. Application of methods to various singular systems in order to evaluate and compare them. As a result of the work, the results obtained in the course of experiments with vari-ous singular systems were analyzed. The results are compared and conclusions are drawn on the applicability and effectiveness of the methods considered.