Уважаемые коллеги, доброго времени суток! Представляем вам швейцарское научное издание International Journal of Dynamics and Control. Журнал имеет третий квартиль, издаётся в Springer International Publishing AG, его SJR за 2021 г. равен 0,408, печатный ISSN - 2195-268X, электронный - 2195-2698, предметные области - Моделирование и имитация, Управление и оптимизация, Строительно-монтажное проектирование, Разработка систем управления, Электротехническая и электронная промышленность, Машиностроение. Вот так выглядит обложка:
Редактором является Хиан-Киао Сун, контактные данные - jsun3@ucmerced.edu, ijdc_office@yahoo.com.
Дополнительные публикационные контакты - hariini.chandrasekaran@springernature.com, Remya.Ganesan@springer.com, journalpermissions@springernature.com, jojo.dong@springernature.com.
К публикации принимаются оригинальные исследовательские и обзорные статьи, посвященные теоретическим, численным и экспериментальным работам, которые расширяют знания о линейных и нелинейных динамических системах и их управлении. Темы включают моделирование, анализ, методы решения, стратегии управления и экспериментальные исследования механических, гражданских, электрических, электронных, связанных электромеханических и биологических систем со сложными динамическими характеристиками.
Адрес издания - https://www.springer.com/journal/40435
Пример статьи, название - Robust LQR control based on multidimensional particle swarm optimization for enhancing the dynamic performance of poultry house system. Заголовок (Abstract) - This paper proposes a control design for stabilizing and tracking the performance of poultry farming systems using a robust linear quadratic regulator (LQR) controller. The weighting matrices of the LQR structure are well-tuned by particle swarm optimization (PSO). The main focus of this research consists tracking and stabilizing the desired temperature and humidity, owing to the presence of external disturbance influencing the housed birds. The performance of the proposed controller is investigated by a comparative analysis between PSO, ant colony optimization, and genetic algorithm tuning methods. Robustness stability was additionally conducted by including multiplicative uncertainties in the plant model. The theoretical analysis and experimental results demonstrate that the proposed control system persistently affords a good disturbance rejection and held strong robust stability and online real-time performance while attaining dynamic performance for the poultry house system. Keywords: Robust LQR; Poultry farming; Multidimensional PSO; Robustness stability; climate control
