Cтраница 3
Поскольку в большинстве случаев распределение можно считать нормальным, эти оценки с достаточно общих позиций могут сл57жить эталоном при сравнении предельных значений оценок, полученных различными методами. Для методов второй группы из тех же соображений таким эталоном ( для текущих оценок) могут служить оценки, полученные методом скользящего среднего. [31]
Вторую группу составляют методы, используемые при идентификации нестационарного объекта. В этом случае при квазистационарном объекте для управления могут быть использованы конечные значения оценок коэффициентов на интервалах стационарности, а при существенно нестационарном объекте - оценки, получаемые при каждой итерации. Методы этой группы новые измерения переменных объекта используют с большим весом, чем старые, которые могут уже не соответствовать изменившимся параметрам объекта. Сходимости оценок в вышеупомянутом смысле в этом случае не существует и рассматриваться может лишь точность отслеживания изменяющихся параметров объекта. К методам второй группы относятся, в частности, метод скользящего среднего и метод с экспоненциальной памятью, различные модификации которых приведены ниже. [32]