Вопросы для подготовки к экзамену по дисциплине

“Идентификация и моделирование технологических объектов”

1. Классификация технологических объектов по степени априорной информации.

2. Определение идентификации. Идентификация в “широком” и “узком” смысле.

3. Этапы решения задачи идентификации.

4. Классификация методов идентификации по виду модели (статические характеристики).

5. Классификация методов идентификации по виду модели (динамические характеристики).

6. Классификация методов идентификации по типу объекта.

7. Классификация методов идентификации по способу обработки информации.

8. Классификация методов идентификации по способу проведения эксперимента.

9. Проверка стационарности сигналов по критерию серий Вальда-Вольфовица.

10. Проверка стационарности сигналов по матожиданиям и дисперсіям

11. Проверка стационарности сигналов по t-критерию.

12. Проверка нормальности закона распределения сигналов по критерию ².

13. Проверка нормальности закона распределения сигналов по критерию Шапиро-Уилка.

14. Проверка нормальности закона распределения сигналов по критерию Колмогорова.

15. Проверка нормальности закона распределения сигналов по ассиметрии и эксцессу.

16. Проверка линейности зависимости между входными переменными

Н-методом и К-методом.

17. Корреляционная функция. Центрирование и нормирование сигналов.

18. Идентификационный эксперимент по оценке импульсной весовой функции объекта

19. Спектральная плотность и её определение.

20. Определение шага квантования и длины реализации.

21. понятие и проверка коррелированности входных сигналов.

22. Выбор оптимальной структуры математической модели объекта из заданного количества вариантов. Понятия: цикл, ядро, длина и вес цикла модели.

23. Понятие информативности входных параметров. Методы выбора информативных параметров модели.

24. Определение информативности по значению относительной неопределенности.

25. Метод наименьших квадратов для определения коэффициентов модели. Вычисление параметров линейной регрессионной модели с несколькими входами.

26. Нелинейные регрессионные модели: степенные, смешанные. Вычисление параметров нелинейных регрессионных моделей

27. Метод группового учета аргументов.

28. Помехоустойчивость регрессионных моделей и ее определение.

29. Мера обусловленности матриц при вычислении регрессионных моделей и ее определение

30. Дискретные динамические модели.

31. Представление динамической модели в виде уравнений пространства состояния.

32. Планирование эксперимента для определения статических характеристик.

33. Адаптивные методы идентификации для статических моделей .

34. Адаптивные методы идентификации для динамических моделей.

35. Идентификация объекта, основанная на аппроксимации импульсной переходной функции ортогональными функциями.

36. Определение управляемости и наблюдаемости объектов.

37. Функции построения моделей в пакете SystemIdentificationToolbox.

38. Функции выбора структуры модели в пакете SystemIdentificationToolbox.

39. Функции проверки адекватности модели в пакете SystemIdentificationToolbox.

40. Графический интерфейс пакета SystemIdentificationToolboxдля идентификации объектов.

41. Графический интерфейс пакета ControlSystemToolboxдля идентификации объектов.

42. Функции создания модели и определения её динамических характеристик (передаточной функции, нулей и полюсов) в пакете ControlSystemToolbox.

43 Основные сведения об идентификации

Основные понятия теории идентификации

Постановка задачи идентификации

Классификация методов идентификации

44 Математические модели систем

Классификация моделей объектов управления

Статические модели

Линейные динамические непрерывные параметрические модели

Линейные динамические дискретные параметрические модели

Нелинейные динамические модели

45 Методы непараметрической идентификации линейных детерминированных объектов

Общий подход к методам непараметрической идентификации

Идентификация с использованием переходных характеристик

Идентификация с помощью импульсных переходных характеристик

Влияние аддитивного шума

Идентификация объектов с помощью частотных характеристик

Корреляционные методы

46 Методы параметрической идентификации

Общий подход к оцениванию параметров

Оценивание параметров объектов по методу наименьших квадратов

Использование метода наименьших квадратов в задачах идентификации

Идентификация статического объекта регрессионным МНК.

Постановка задачи идентификации динамического объекта

Идентификация динамического объекта регрессионным МНК

Идентификация динамического объекта явным МНК

Идентификация динамического объекта рекуррентным МНК

Определение импульсной переходной функции объекта с помощью метода наименьших квадратов

Градиентные методы

47 Оценивание состояния объекта

Общий подход к задаче оценивания переменных состояния

Оптимальный наблюдатель полного порядка (фильтр Калмана)

Наблюдатель состояния пониженного порядка

48 Уровень значимости и мощность критерия.