Cтраница 4
НАБЛЮДАТЕЛЬ [ - analist, observer ] - понятие общей теории систем и кибернетики; человек или организация, которые, согласно целям исследования, производят выделение, идентификацию системы, определяют, какие из ее характеристик являются существенными, формируют модель системы, а также оказывают на нее некоторые управляющие воздействия. Он может быть и сам частью этой системы, имеющей возможность влиять на ее поведение. Но при этом обнаруживается и несовершенство самого термина: наблюдение, в принципе, не есть активная акция по отношению к изучаемому объекту. [46]
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. [47]
Возвращаясь к вопросу восстановления импульсного отклика для динамической системы, нетрудно заметить, что импульсный отклик дтя нее не будет единственным не только потому, что при приборной регистрации входной и выходной сигналы будут содержать ошибки, как это было показано выше, но сам импульсный отклик будет изменяться по мере эволюции системы во времени. Поэтому проблема идентификации системы становится сложной и требует детермшшровашы отдельных структурных связей в многомерной системе. [48]
Спектральный подход может использоваться как при линейном характере зависимости частотной характеристики от параметров, так и в случае нелинейной зависимости. Он пригоден при идентификации систем с дискретным и непрерывным временем. [49]
В общем случае для подтверждения модели необходимо сопоставить с полученной моделью всю имеющуюся информацию о реальной системе [9], т.е. априорную информацию, экспериментальные данные и опыт использования модели. В прикладных задачах идентификации систем типа черный ящик наиболее естественным ( а зачастую, единственно возможным) объектом для сопоставления с моделью являются экспериментальные данные. [50]
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. [51]
Эту задачу обычно называют задачей идентификации системы. [52]
Грина рассматриваемой линейной системы. Измерение хт полностью решает задачу идентификации системы. В частности, преобразуя функцию ( хт) по Фурье, можно найти как модуль, так и фазу коэффициента передачи К. [53]