- •5.1. Особливості ідентифікаційних експериментів.
- •5.2.Планування активного експерименту.
- •5.3.Повний факторний експеримент.
- •5.4.Дробовий факторний експеримент (дфе).
- •5.5. Активна ідентифікація нелінійних моделей.
- •5.6. Оцінка фактичних значень коефіцієнтів на основі експериментальних даних.
- •5.7. Линеаризовані динамічні моделі.
- •5.9. Використання ітераційних алгоритмів при ідентифікації моделей.
- •5.10. Ідентифікація імпульсної перехідної функції.
- •5.11. Характеристика методів активної ідентифікації.
- •5.13.Планування активного експерименту.
- •5.15. Загальний час ідентифікації.
- •5.16.Оптимальне планування вимірювань і умов.
- •5.17.Типи планів.
5.17.Типи планів.
Плани експерименту, що розглядаються при пасивній ідентифікації, “рандомізовані” за своєю природою. Стратегія рандомізації, що лежить в основі планування експерименту в задачах статики, базується на припущенні, що ніяких обмежень на число запусків системи не має, досліди можуть повторюватися і порядок їх виконання випадковий.
При активній ідентифікації динамічних об'єктів, однак, нерідко накладаються обмеження на число запусків системи; часто можливий тільки один запуск, і треба синтезувати оптимальний спробний сигнал при цих обмеженнях. Виділимо два варіанти таких планів: план-ланцюг і план-суміш.
Під планом-ланцюгом розуміється один «витягнутий у ланцюг» сигнал (за умови одного запуску). Кожній точці рандомізованого плану відповідає ланка ланцюга визначеної конфігурації. Ланки визначеного типу розподілені в ланцюгу випадковим чином, але їх відносне число дорівнює вазі, що відповідає точці плану. Якщо відгуки, виміряні в межах даної ланки, не залежать від спробних сигналів, прикладених до системи протягом попередньої ланки, ефективність плану-ланцюга буде така ж, як і рандомізованого плану. В окремому випадку план-ланцюг може включати тільки одну ланку.
Під планом-сумішшю розуміється лінійна комбінація спробних сигналів, що відповідають точкам рандомізованого оптимального плану, з коефіцієнтами, що рівні вагам. Таке з’єднання (суперпозиція) сигналів не знижує ефективності плану лише в тому випадку, коли інформаційна матриця лінійно залежить від вхідного сигналу. У реальних ситуаціях план-суміш має меншу ефективність, ніж рандомізований план.
Література
1.Юсупов Р.М. Элементы теории идентификации технических объектов.- М.:Мин. об, 1974.- 202с.
2. Современные методы идентификации систем./ П. Эйкофф, А. Ванечек, Е. Савараги. - М.:Мир, 1983. - 40 с.
3. Д. Гроп .Методы идентификации систем. - М.:Мир, 1979.
4. Льюнг Леннарт. Идентификация систем. Теория для пользователя. - М.:Наука, 1991. - 297с.
5. Бондарь А.Г. Математическое моделирование технологических объектов химической технологии. - Киев:Вища школа, 1970. - 187c.
6. Дрейнер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. - М.:Финансы и статистика, 1987. - 351 с.
7.Скурихин В.И., Шифрин В.Б., Дубровский В.В. Математическое моделирование.- К.: Техніка, 1983.-271с.
8. Бессонов А.А. Методы и средства идентификации динамических объектов. - Л.: Энергоатомиздат, 1989. - 279 с.
9.Лазарев Ю. MatLab 5.x. .- К.: ВНV, 2000. – 383с.