Идентификация - система
Cтраница 2
 |
Структурная схема идентификации нелинейного объекта. [16] |
В рамках байесовского подхода к идентификации систем рассматриваются задачи оценивания параметров и предсказания выхода и состояния, оценивания в замкнутом контуре, устойчивого оценивания, оценивания и предсказания в реальном времени, одноразового оценивания классификации систем. [17]
Эта формула дает возможность осуществить идентификацию системы, если G и v удается измерить в результате наблюдений за системой. Рассмотрим теперь подробнее процесс измерений. [18]
В этой главе рассматривается подход к идентификации систем, который отличен от большинства ранее рассмотрен - HJX методов. Будут развиты последовательные алгоритмы идентификации систем или идентификации в реальном масштабе времени. Такой подход противопоставляется рассмотренным в предыдущих главах непоследовательным алгоритмам идентификации или идентификации вне контура регулирования. Во многих случаях ( например, для многих задач теории управления) желательно в скользящем времени иметь последовательные оценки параметров системы по мере поступления данных о функционировании. [19]
Прогнозирующая модель определяется методами, рассмотренными в главе, посвященной идентификации систем. [20]
Для организации системы телеобработки ВТАМ обеспечивает следующие возможности: идентификацию системы телеобработки, прием и передачу сообщений, управление буферами, преобразование информации из кода передачи во внутренний код ЭВМ и, наоборот, обнаружение и исправление ошибок, неавтономное тестирование терминалов. [21]
В последних двух главах были развиты прямые вычислительные методы для идентификации систем. В этой главе рассматривается непрямой вычислительный метод, предназначенный для решения задач идентификации, известный под названием метода квазилинеаризации. Напомним читателю, что под непрямыми методами понимаются методы решения двухточечной краевой задачи, которая возникает в теории оптимизации. В работе Сейджа и Айзенберга [120] рассматриваются обобщения ранее полученных результатов применительно к некоторым задачам моделирования систем. Изучению дискретного метода квазилинеаризации уделено меньшее внимание, хотя у Энрики [46] можно найти доказательства сходимости для некоторых классов задач. Сейдж и Бурт [118], Сейдж и Смит [128] рассматривали применение дискретной квазилинеаризации в задачах идентификации систем. [22]
В случае постоянных параметров, который представляет наибольший интерес при идентификации систем, значение, получаемое в момент t tf, представляет собой выход фильтра и сглаженную оценку. Следовательно, финальные значения оценок параметров идентичны значениям, полученным в результате решения ДТКЗ непоследовательным методом. [23]
Если это отношение велико то, управление отключается и происходит пассивная идентификация системы, если отношение мало ( r ( N) 1), то включается управление. [24]
Задача структурной идентификации является наиболее сложной и трудоемкой среди задач идентификации систем. Правильный выбор структуры модели во многом определяет успех построения адекватной модели системы. [25]
Детерминированный характер алгоритма функционирования регуляторов позволяет в некоторых случаях осуществлять идентификацию системы регулирования методами пассивного эксперимента. [26]
Во втором пленарном докладе В. А. Лотоцкого и В.М. Чадеева ( Москва) Полвека идентификации систем рассмотрено современное состояние и перспективы развития некоторых сравнительно новых разделов теории идентификации в контексте пятидесятилетней истории этого научного направления. Особое внимание уделено дополнительным возможностям, открывающимся в связи с быстрым ростом доступных вычислительных мощностей, предложен весьма перспективный ( с точки зрения практических приложений) цифро-логический метод построения моделей нелинейных систем. Суть метода состоит в том, что входные и выходные переменные представляются в виде двоичных логических переменных, а система - в виде некоторой логической функции. [27]
Идеи Максвелла не получили дальнейшего развития из-за отсутствия подходящих математических методов для идентификации систем с особыми точками и отсутствия химических и биологических знаний, позволяющих, как мы увидим из дальнейшего, более глубоко проникнуть в понимание той весьма важной роли, которую играют особые точки. [28]
Эта книга, являющаяся результатом нашей преподавательской деятельности и исследовательских работ по идентификации систем, проведенных в университете Пардью за последние четыре года, предназначается для инженеров-практиков, экологов и статистиков-прикладников, занимающихся построением моделей, а также для аспирантов в качестве учебного пособия по курсу анализа временных рядов и идентификации систем. Предполагается, что читатель книги имеет некоторые, хотя бы и элементарные, познания в статистике и теории случайных процессов; в остальных отношениях книга может читаться автономно. Некоторые из более сложных выводов отнесены в приложения, так что текст читается довольно плавно. [29]
Подробный обзор различных книг по временным рядам и смежным вопросам, подобным идентификации систем, выходит за рамки этой работы. Некоторые ссылки приведены в ряде мест других глав. Специальный выпуск журнала IEEE Transactions on Automatic Control ( декабрь 1974) по идентификации систем и анализу временных рядов содержит ряд обзорных и других статей, посвященных методам оценивания, обоснования моделей и их приложениям. [30]
Страницы: 1 2 3 4