
- •1.Модельдеу туралы түсініктеме. Заттық және абстрактты модельдеу. Физикалық және математикалық модельдеу. Таңбалық модельдер. Математикалық модельдеу. Имитациялық модельдер.
- •2.Математикалық модельдеудегі негізгі терминдер. Айнымалылар, параметрлер, функционалдық тәуелдіктер, шектеулер.
- •3.Математикалық модельдердің негізгі кластары
- •4.Математикалық модельдерді құрудың негізгі принциптері. Модельдеудің аналитикалық, және тәжірибелік әдістері.
- •5. Жинақталған параметрлері бар объекттер. Зат ағындардың динамикасы. Резервуардағы процестердің модельдері.
- •6.Жылу алмастырғаштың динамикасы. Әртүрлі жағдайлар: қоршаған ортамен жылу алмасу жоқ, қоршаған ортамаен жылу алмасу бар, қабырғалардың жылу сиымдылығын есепке алу.
- •7. Таратылған параметрлері бар объекттер. Құбырдағы қысымды реттеу моделі.
- •11.Идентификациялау мәселесі. Құрылымдық, параметрлік, параметрлі емес идентификация.
- •13.Невязка функционалы. Сәйкессіздік функционалды минимумдау процедурасы.
- •14.Идентификациялау әдістері: тура әдістері, параметрлі және параметрлі емес идентификация.
- •17.Сызықты динамикалық объекттерді параметрлік идентификациялау.
- •18. Сызықты динамикалық объекттерді параметрлі емес идентификациялау.
- •19. Параметрлі емес модельді статистикалық әдісімен анықтау.
- •20.Сигналдардың корреляциялық функцияларын анықтау.
- •22. Винер- Хопф теңдеуін сандық әдісімен шешу.
- •23.Сигналдарды аппроксимациялау.Сигналдарды ортогоналды полиномдармен аппроксимациялау.
- •25.Сызықты емес объекттерді идентификациялаудың ерекшеліктері.
- •Модельдеу туралы түсініктеме. Заттық және абстрактты модельдеу. Физикалық және математикалық модельдеу. Таңбалық модельдер. Математикалық модельдеу. Имитациялық модельдер.
- •15. Жиілік және уақыт кеңістігінде тура әдістермен идентификациялау
- •16.Сызықты статикалық объекттерді идентификациялау.
11.Идентификациялау мәселесі. Құрылымдық, параметрлік, параметрлі емес идентификация.
Идентификация–тәжіребелік зерттеулер мәліметтер негізінде объект сипаттамаларын анықтау. кіріс ж/е шығыс сигналдар негізінде объект сипаттамасын анықтау.Оның ерекшелігі басқару мақсатымен анықталады. Ол екі қадамға бөл/ді:1. объекттің моделін синтездеу керек; 2. модель негізінде басқаруды синтездеу.Априорлы ақпарат бша идентификация кең мағыналы ж/е тар мағыналы болып б/ді. Модель операторының құрылымын анықтау процесі кең мағынадағы (құрылымдық) идентификациялау д.а. Модель құрлымы анық болған кезде параметрін бағалау тар мағынадағы идент-я д.а. Модель операторы оның параметрлеріне дейінгі дәлдікпен берілетін идент –параметрлік идент б/ды. Ол келесідей есепті қарастырады: тәжірибе негізінде объект операторын жуықтайтын параметр векторының мәнін табу б/п т/ды. Шектеулер мен келісімдерді есепке алып модельдің объектке адекваттылығын сипаттау үшін орта квадраттар критерийі қолданылады. Модель операторында белгісіз функциялары бар болатын идент – параметрлік емес идент д.а.
12. Идентификациялау есебінің қойылуы. Объект туралы мәліметтер, идентификациялау есебі. Идентиф объектті келесідей көрсетеміз:
мұнда Х = (x1…хn) – нысанның бақыланатын кірістері; Е = ( e1…ek) – оның бақыланбайтын кірістері; У = (y1…ym) – нысанның бақыланатын шығыстары
Динамикалық
жүйе-ң классикалық көрсетілуі.
Идентификация
процедурасын бастау екіге бөл/ді:
априорлы ж/е апостриорлы ақпарат.
Объекттің кірістері мен шығыстарын
бақылау алдында белгілі априорлы
ақпарат
идент-тын объекттің құрылымын анықтайды.
Апостриорлы ақпарат сандық түрде
көрсетіледі. Объект бер-н б/н. Бір уақытта
оның кірісіндегі х(т) ж/е шығысындағы
у(т) функц-н өлшеуге б/ды. Осыларды
қолданып объект моделін құрастыру к/к
б/н. Объект сипаттамасын көрсететін
оператор
деп белгіл-з. Сонда
б/ды. Идентифик-у есебінің мағынасы
оператор-ң жуыктамасы ретінде А операторын
табу б/п т/ды.
.
Мұнда
-объект
сипаттамасы; А- модель сипаттамасы.
13.Невязка функционалы. Сәйкессіздік функционалды минимумдау процедурасы.
Жалпы
кезде
ф-сы орнатылады. Ол
тәуеді, А-дан тәуелсіз б/ды. Сонд-н оны
невязка ф-сы н/е жоғалту ф-сы д.а. оның
қасиеттері: 1.
кез келген
үшін; 2. Тек у
болғанда
;
3.
-
үздіксіз ж/е
нүктелерін қосатын түзуден жоғары
жатпайды. Егер де y,yм
әр нүктеде емес, барлық бақылау
интервалында жақын болуы керек болса,
онда барлық интервалда жақындық өлшемін
енгізу керек. Осындай өлшем ретінде
келесі функционалды қолдануға болады:
.
Егер де физикалық мaғнасы бойынша,
ақпараттың маңызы уақыттың әртұрлі
моменттерінде бірдей болмаса, онда
келесідей нормалау шартымен
h(t)>0 салмақ функциясы енгізіледі.
Сонда
(3)
h(t) функциясын таңдау ақпараттың маңыздылығымен анықталады.
Q
=
(4) i= 1 мұнда hi>0
(i=1,…,N, ∑ hi
=N) – i моментіндегі ақпарат салмағы.
Qфункционалыневязка
д.а, ол А-дан тәуелді.Сонымен невязка
дәрежесін (сәйкессіздік дәрежесін) үлгі
А операторынан ашық түрде тәуелді (3)
немесе (4) функционалдар түрінде көрсетуге
болады. Әрине, идентификациялау процесін
осы функционалды минимумдауға тырысып
құрастырамыз, яғни Q
функционалын
А операторлар бойынша минимумдау есебін
шешеміз:
.
Бұл функционалды минимумдағанда, А
оператрын еркін таңдамаймыз, оларды
белгілі операторлар класынан Ω
таңдаймыз. Нәтижесінде А*
операторын
аламыз, оның келесідей қасиеті бар
(5)
Басқа
сөзбен айтқанда невязка осы операторда
минималды. Идентификациялау есебін
шешуге минимумдау процедурасын қолдану
өте маңызды болып табылады.