- •1 МЕТА РОБОТИ
- •2 КОРОТКІ ТЕОРЕТИЧНI ВIДОМОСТI
- •2.1 Основи задачі ідентифікації СОС
- •2.2 Об`єкт ідентифікації. Апріорна та апостеріорна інформації.
- •2.3 Формалізація задачі ідентифікації.
- •2.4 Структурна ідентифікація моделі об`єкта.
- •2.5 Порядок проведення структурної ідентифікації :
- •2.5.1 Виділення об`єкта з середовища.
- •2.5.2 Ранжування входів і виходів об`єкта.
- •2.6 Визначення раціонального числа входів і виходів об`єкта.
- •2.7 Визначення характера зв`язку між входом і виходом моделі.
- •2.8 Класифікація методів параметричної ідентифікації.
- •2.9 Методи параметричної ідентифікації моделі об`єкта.
- •2.10 Параметрична ідентифікація лiнiйних моделей.
- •2.10.1 МЕТОД (001) - пасивний, неадаптивний, покроковий.
- •2.10.2 МЕТОД (011) - пасивний, адаптивний, покроковий.
- •2.10.3 МЕТОД (111) - активний, адаптивний, покроковий.
- •3 КОНТРОЛЬНІ ЗАПИТАННЯ
- •4 ЛАБОРАТОРНЕ ЗАВДАННЯ
- •6 СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ
ідентифікації і в основному вона використовується при визначенні методів та підходів ідентифікації.
2.3Формалізація задачі ідентифікації.
Задача ідентифікації називається процес визначення оператора Fo об`єкта, тобто побудови такого оператора моделі F, котрий був би максимально близьким до оператора об`єкта Fo :
F Fo. |
(3) |
Однак, оскільки вигляд оператора Fo практично ніколи не відомий, безпосередньо оцінити близкість згадуваних операторів неможливо. Тому, природньо оцінювати близкість операторів по їх реакціях на одинакові вхідні стани X , тобто по виходах об`єкта Y(t)=Fo[X, E(t)] і моделі Ym(t)=F[X]. Степінь близкості цих реакцій можна оцінити величиною квадрата модуля різниці векторів вихода :
|
|
|
|
|
m |
2 |
q(t) = |
|
Y(t) −Y M (t) |
|
2 |
= ∑[yi (t) − y M i (t)] |
|
|
|
|||||
|
|
|
|
|
i=1 |
(4) |
На практиці близкість об`єкта і моделі оцінюється за допомогою функції невязки q. Вона представляє собою скалярну функцію двох векторних аргументів - виходів об`єкта і моделі :
q(t) = ρ(Y(t),Y M (t))
(5)
Постановка задачі ідентифікації:
Необхідно побудувати такий оператор моделі F , котрий би реагував на зміну вхідного стану Х аналогічно реакції об`єкта У , тобто -
Y M = F( X ) . |
(6) |
Таким чином, модельний оператор F повинен бути таким,
щоб Y M ≈ Y , тобто виходи моделі і реального об`єкта при одинакових вхідних станах повинні бути еквівалентними. Це можна отримати, якщо ввести єдину міру близкості на всьому інтервалі спостережень, а не тільки в кожній точці, як в (5).
Такою мірою може бути функціонал невязки :
- для неперервного об`єкта : - для дискретного об`єкта :
7
Q = ∫T ρ(Y(t),F( X )) h(t)dt |
(7) |
Q(F) = ∑iN=1 ρ(Yi ,F( X )) hi (8) |
0 |
|
Величина h(t) ( або hi ) називається ваговою функцією. ЇЇ фізиний зміст полягає в нормуванні апостеріорної інформації в різні моменти часу. Якщо об`єкт стохастичний і виміри вихідної величини зашумлені випадковими похибками із змінною дисперсією, то вагові множники визначають як
h=k/σ2. (9)
Далі процес ідентифікації будується так, щоб мінімізувати отриману невязку. Тобто рішається задача мінімізації функціонала Q(F) по оператору F :
Q(F)→min F Ω F* |
(10) |
Цей символічний запис означає, що функціонал Q(F) необхідно мінімізувати не довільною зміною F, а в деякому визначеному класі операторів (або функцій) Q.
Таким чином, для ідентифікації в певному класі функцій Ω необхідно знайти оператор (функцію) F, котрий би мінімізував функціонал невязки Q(F) на цьому класі.
2.4Структурна ідентифікація моделі об`єкта.
Задача структурної ідентифікації полягає в визначенні стрктури оператора F, тобто в попередньому визначенні форми математичної моделі.
Приклад 1. Нехай довільний об`єкт описується функцією y=Fo(x). Модель цього об`єкта можна представити за допомогою розкладу
F(x) = ∑ikl=1 ciϕi (x)
по |
визначеній |
системі |
функцій |
Φ(x) = [ϕ1 (x),...,ϕk (x)]. |
|
|
|
Тут структура моделі задається системою функцій Ф(х) і числом k, а її параметрами являються коефіцієнти c1, ..., ck.
8
