Алгоритмы и комплекс программ непараметрической идентификации сложных нелинейных динамических объектов методом ближайших узлов

Алгоритмы и комплекс программ непараметрической идентификации сложных нелинейных динамических объектов методом ближайших узлов

Автор: Осокин, Михаил Владимирович

Шифр специальности: 05.13.18

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2003

Место защиты: Смоленск

Количество страниц: 151 с. ил

Артикул: 2610587

Автор: Осокин, Михаил Владимирович

Стоимость: 250 руб.

СОДЕРЖАНИЕ
Введение.
1. СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ НЕЛИНЕЙНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ
1.1. Краткая характеристика существующих методов идентификации нелинейных динамических объектов.
1.2. Предпосылки идентификации динамических объектов на основе метода ближайших узлов.
1.3. Постановка цели и задач исследования
1.4. Выводы.
2. АЛГОРИТМЫ НЕПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ НЕЛИНЕЙНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ НА ОСНОВЕ МЕТОДА БЛИЖАЙШИХ УЗЛОВ.
2.1. Алгоритм построения разностной непараметрической модели нелинейного динамического объекта методом ближайших узлов
2.2. Алгоритм построения обобщенной непараметрической модели нелинейного динамического объекта с использованием локальной аппроксимации характеристики нелинейного звена.
2.3. Алгоритм построения нечткологической непараметрической модели динамического объекта при малых выборках наблюдений
2.4. Точность алгоритмов непараметрических моделей существенно нелинейных динамических объектов, использующих метод ближайших узлов
2.5. Выводы
3. КОМПЛЕКС ПРОГРАММ ДИНАМИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ МЕТОДОМ БЛИЖАЙШИХ УЗЛОВ .
3.1. Структура комплекса программ РИОСЫ 1.0. автоматизированной идентификации нелинейных динамических объектов при помощи метода ближайших узлов.
3.2. Характеристика универсальных программные средства, входящих в комплекс программ РИОСЫ 1.
3.3. Характеристика специализированных программных средств, входящих в комплекс программ РИОСЫ 1.О., и инструкция пользователя
3.4. Выводы
4. ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ РАЗРАБОТАННЫХ
АЛГОРИТМОВ И КОМПЛЕКСА ПРОГРАММ ДЛЯ ИСЛЕДОВАНИЯ СЛОЖНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ
4.1. Применение комплекса программ РИОСЫ 1.О., в системе поддержки принятия управленческих решений администрации
г. Смоленска.
4.2. Применение комплекса программ РИОСЫ 1.0. для прогнозирования величины выбросов в атмосферу загрязняющих веществ теплоэнергетическими станциями
4.3. Применение комплекса программ РИОСЫ 1.0. для прогнозирования финансовоэкономических показателей
4.4. Выводы
Заключение.
Литература


Применение разработанного комплекса программ позволило повысить степень обоснованности и оперативности организационноуправленческих принимаемых решений. Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на 1й городской научнопрактической конференции молодых ученых и студентов г. Смоленск, г. Международной конференции Системы компьютерной математики и лингвистики г. Смоленск, , молодежной научнотехнической конференции технических вузов Центральной России г. Брянск, , областной научной конференции Молодежь веку. Наука, новации, технологии г. Смоленск, , а также на научных семинарах кафедр компьютерных технологий и управления и менеджмента филиала МЭИ в г. Смоленске. Публикации. По теме диссертации опубликовано 6 научных работ, в том числе одна монография, изданная в центральном издательстве. Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех основных глав, заключения, списка литературы, включающего наименований и приложение. Диссертация содержит 1 стр. В соответствии, например, с 3, идентификацией называется определение параметров и структуры математической модели, обеспечивающей наилучшее совпадение выходных координат модели и объекта при одинаковых входных воздействиях. Предположим, что объект исследования имеет управляемый или, по крайней мере, контролируемый ВХОД и0 и выход у0, которые, вообще говоря, могут быть векторфункциями дальнейшее изложение, для простоты, будем проводить, за исключением специально оговариваемых случаев, применительно к одномерному объекту. Будем считать, что все действующие на объект внешние возмущения, а также неучтенные факторы и ошибки измерений могут быть сведены к аддитивно приложенной к выходу случайной помехе шуму наблюдений в1. Структура такого объекта показана на рис. Рис. Связь между выходным и входным сигналами при известных начальных условиях дается полностью или частично неизвестным оператором
у1Аи1. Очевидно, что в условиях помех, как правило, невозможно определить оператор А, и речь может идти только о нахождении его оценки. А, оптимальной с точки зрения выбранного критерия близости. А известен с точностью до параметров, т. А Аа,и1 1. А неизвестен, но имеется некоторая априорная информация, например, объект линеен или нелинеен, содержит гладкие нелинейности и т. Обычно вид отмеченного оператора определяется на основании теоретических представлений о механизме явлений и процессов в исследуемом объекте . Если вид оператора А известен с точностью до вектора параметров а и заданы начальные условия в объекте, то реакция объекта на известный входной сигнал и0, т. У0 Л1а
у1 у0 ,а еО. При этом приходим к задаче так называемой параметрической идентификации, при которой определение оценки оператора А сводится, на основании экспериментальных данных идентифицирующего эксперимента, к нахождению оценки вектора параметров а. Для рассматриваемых нелинейных объектов здесь проявляется первая особенность задачи их идентификации функция т1,а, как правило, нелинейно зависит от параметров, поэтому, в отличие от идентификации линейных динамических объектов, методы оценивания, как правило, являются рекуррентными . Разновидности этих методов определяются выбранным критерием близости объекта и модели, представлением о характере шума наблюдений, априорной информации о диапазонах возможных значений параметров модели . Отметим, что однозначно определить структуру оператора модели, исходя из теоретических соображений, удается далеко не всегда, более того, чаще всего исследуемый объект относится ко второй из отмеченных групп. В этом случае следует выделить другую особенность задачи идентификации нелинейных объектов неоднозначность отображения структуры объекта. Действительно, рассмотрим, например, ситуацию, когда априори об исследуемом объекте известно, что он статический нелинейный. Рис. НЭ нелинейный элемент, ЛДЗ линейное динамическое звено. Ввиду невыполнимости для нелинейных структур принципа суперпозиции 1, их описание оказывается с математической точки зрения различными.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.250, запросов: 244