Алгоритмы оценивания параметров и состояний нелинейных динамических моделей на основе полиномиальной аппроксимации

• Автор: Малютин, Андрей Геннадьевич
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2001
• Место защиты: Омск
• Количество страниц: 125 с.

1. Постановка задачи.

1.1. Основные понятия из теории идентификации

1.2. Выбор модели и функционала качества.

1.3. Выбор методов.

1.4. Выводы и результаты.

2. Процедуры второго порядка.

2.1. Разработка методики построения алгоритмов второго порядка

2.1.1. Схема вычислений процедур второго порядка.

2.1.2. Методика построения алгоритмов второго порядка

2.2. Алгоритм разностной квазилинеаризации.

2.3. Алгоритм последовательной линеаризации второго порядка

2.4. Выводы и результаты.
3. Анализ алгоритмов второго порядка
3.1. Анализ сходимости алгоритмов
3.1.1. Алгоритм квазилинеаризации
3.1.2. Алгоритм разностной квазилинеаризации.
3.1.3. Алгоритм последовательной линеаризации
3.2. Анализ области сходимости алгоритмов
3.3. Анализ вычислительных затрат
3.4. Способы улучшения свойств алгоритмов
3.5. Сравнительный анализ алгоритмов второго порядка.
3.6. Экспериментальное исследование алгоритмов.
3.7. Выводы и результаты
4. Идентификация имитационной модели в системе тренинга оператора атомных электростанций.
4.1. Постановка задачи.
4.2. Выбор имитационной модели объекта.
4.3. Идентификация параметров и состояний имитационной модели.
4.4. Выводы и результаты
Заключение.
Список использованных источников


Постановка задачи. Выбор имитационной модели объекта. Идентификация параметров и состояний имитационной модели. Заключение. Приложение 1. Приложение 2. Акты о внедрении результатов диссертационной работы 3
пового учета аргументов МГУА, и другие 3, , . Развивается непараметрический подход, к которому относятся методы, основанные на оценке характеристик интегральных уравнений например, ВинераХопфа , рядах Вольтерра и Гаммерштейна 3, а также уточнение операторов в частотной области . Рис. В настоящее время наиболее развитым является аппарат параметрической идентификации, что обусловлено такими причинами как удобство анализа применяемых моделей, возможность использования формальных подходов и реализации на вычислительной технике, наличие соответствующего
достаточно разработанного аппарата теории управления и др. Параметрическая идентификация представлена широким классом методов, и некоторые из них рассматриваются в данной работе. Однако существует необходимость в разработке новых алгоритмов идентификации и расширении класса существующих, область применимости которых зависит и ограничивается такими основными факторами как тип модели, объем априорной информации, характер входного воздействия, вид функционала качества 0, , 3, 5, 0. Такой вид уравнений часто применяется в научных и практических исследованиях, в том числе при решении задач анализа и синтеза систем автоматического управления, и предоставляет сравнительно удобный аппарат описания многомерных и многосвязных объектов , , , 4.