Cтраница 1
Задача структурной идентификации определяется в следующем виде. [1]
Задача структурной идентификации, которая согласуется с классическим определением идентификации Заде, ставится следующим образом: заданы классы моделей и входных сигналов, требуется разработать критерий идентификации структуры модели из класса моделей. [2]
Задача структурной идентификации ставится на основании классического определения идентификации Заде, т.е. заданы классы моделей и входных сигналов, требуется разработать критерии идентификации структуры модели на множестве моделей. [3]
Задача структурной идентификации является наиболее сложной и трудоемкой среди задач идентификации систем. Правильный выбор структуры модели во многом определяет успех построения адекватной модели системы. [4]
Задаче структурной идентификации нелинейных стационарных систем посвящено определенное число работ, анализ которых показывает, что подход при решении этой задачи делается обычно из позиции упомянутых выше двух тенденций. Существуют и другие подходы, которые на этом этапе представляют больше теоретический, чем практический интерес. [5]
В данной работе рассматривается задача структурной идентификации нелинейных непрерывных стационарных систем на множестве непрерывных блочно-ориентированных моделей, элементы которого: нелинейная статическая модель, модели Гаммерштейна - простая и обобщенная, модели Винера - простая, обобщенная и расширенная, каскадные модели Винера-Гаммерштейна - простая, обобщенная и расширенная, при входных периодических воздействиях, имеющих равномерно и абсолютно сходящиеся ряды Фурье, и при входных стационарных случайных процессах с нормальным распределением. [6]
Поэтому цель решения любой реалистически сформулированной теоретической задачи структурной идентификации несомненно необходимо формулировать в форме требования разработать метод поиска адекватной постановки. [7]
Задачу параметрической идентификации можно непосредственно связать с задачей структурной идентификации, если для ее решения использовать экспериментальные данные, полученные для решения задачи структурной идентификации. [8]
Параметрическая идентификация нелинейных систем с обратной связью, которую можно непосредственно связать с задачей структурной идентификации, осуществляется также в установившемся и переходных режимах при входных детерминированных воздействиях. В установившемся режиме оцениваются статические характеристики, а в переходном режиме - динамические характеристики на основе метода наименьших квадратов. [9]
Задачу параметрической идентификации можно непосредственно связать с задачей структурной идентификации, если для ее решения использовать экспериментальные данные, полученные для решения задачи структурной идентификации. [10]
В предыдущем разделе было дано определение нечеткого отображения и, как частный случай этого определения, были рассмотрены и решены задачи по реализации арифметических операций над нечеткими числами. В этом разделе приводятся алгоритмы решения некоторых прикладных задач в сфере экономики, а также задач параметрической и структурной идентификации теории автоматического управления с использованием нечетких арифметических операций. [11]
Рассматриваются задачи структурной и параметрической идентификации нелинейных систем с положительной обратной связью на множестве непрерывных блочно-ориентированных моделей с обратной связью. Представлены методы структурной идентификации в установившемся и переходных режимах на основании наблюдений над входными и выходными переменными системы при входных синусоидальных воздействиях. Решение задачи параметрической идентификации, которую можно непосредственно связать с задачей структурной идентификации, осуществляется также в установившемся и переходных режимах по методу наименьших квадратов. [12]
Представлен обзор современного состояния проблемы структурной идентификации линейных дискретных динамических моделей в форме линейных разностных уравнений, описывающих динамические объекты и статистические модели сигналов типа авторегрессии-скользящего среднего, на основе алгебраического подхода. Этот подход базируется на проверке линейной зависимости систем некоторых дискретных функций и сводится к определению ранга соответствующих матриц. Обсуждаются вопросы определения эффективного ранга матрицы через задаваемый пороговый уровень и сведения задачи структурной идентификации к задаче минимизации функционалов. [13]