Оптимальная идентификация линейных динамических систем с внутренним шумом

• Автор: Ши Тяньгуй
• Шифр специальности: 05.13.16
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2000
• Место защиты: Тула
• Количество страниц: 139 с. : ил.

Введение. Одномерные системы. Многомерные системы. Формализация задачи последовательной Поптимальнон идентификации линейных динамических систем. Определение непрерывного тестирующего сигнала. Планирование этапов ГТГ1И. Вычисление начальных оценок неизвестных параметров модели просгранства состояний. Планирование этапов ОППИ. Выводы. Программное обеспечение. Заключение. Библиографический список Приложение А Листинг программы
Регрессионная модель 1. V г набором ординат, нелинейно зависящих от элементов вектора С. Таким образом, получена регрессионная модель, связывающая дискретные значения входа и выхода идентифицируемой системы через неизвестные параметры модели пространства состояний. Особенностью этой модели является неявный характер зависимости выхода системы от элементов вектора неизвестных параметров С. Поэтому целесообразно использовать соотношения между элементами векторов г и IV. V, ггааг. Г. и,. И К ия . V, М . Л. И Гг . И. V И. Итак, зная первые 2 ординат импульсной переходной функции идентифицируемой системы, можно определить все элементы вектора неизвестных параметров модели пространства состояний 1.

Библиографический список Приложение А Листинг программы

Регрессионная модель 1. V г набором ординат, нелинейно зависящих от элементов вектора С. Таким образом, получена регрессионная модель, связывающая дискретные значения входа и выхода идентифицируемой системы через неизвестные параметры модели пространства состояний. Особенностью этой модели является неявный характер зависимости выхода системы от элементов вектора неизвестных параметров С. Поэтому целесообразно использовать соотношения между элементами векторов г и IV. V, ггааг. Г. и,. И К ия . V, М . Л. И Гг . И. V И. Итак, зная первые 2 ординат импульсной переходной функции идентифицируемой системы, можно определить все элементы вектора неизвестных параметров модели пространства состояний 1. Однако по результатам эксперимента можно получить лишь оценки неизвестных ординат и г, обладающие теми или иными оптимальными свойствами. Таким образом, модель импульсной переходной функции позволяет оптимально оценить лишь часть вектора С, а именно элементы вектора Г. Оценки остальных неизвестных параметров модели 1. С необходимо использовать нелинейнопараметризованную регрессионную модель 1. Каг2С,,млс. Заметим, что соотношения 1. Л,0 в 1. Регрессионная модель 1. М0ХЛ,,ИД, где нД Г Г. Для системы с конечной памятью размерности Ик и 1УС будут равны . Наибольшее распространение получили четыре типа моделей многомерных динамических систем I матрица импульсных переходных функций, матрица передаточных функций, система разностных уравнений и модель пространства состояний. Д Д А , , 1.