ПОИСК Статьи Рисунки Таблицы Использование прямого метода Ляпунова из "Идентификация моделей объектов химической технологии" При применении метода квазилинеаризации динамическая нели-л-Иная по параметрам и, возможно, по выхо.цным координатам мочи. заменяется линейной динамической моделью с изменяющимися во н имени параметрами. [c.48] При этом целесообразно использовать последовательные алгоритмы регрессии, исключающие операцию обращения матриц. [c.51] Требуется определить параметры и . [c.52] Поиск параметров модели может осуществляться также путем указания закона изменения их, позволяющего, задавшись начальными значения параметров, получить значения, близкие к истинным. [c.53] Предположим также, что . [c.54] Доитоинство метода - простота вычислительного алгоритма. Задача идентификации сводится к численному решению системы /г / обыкновенных дифференциальных уравнений, где л - число выходных координат объекта, а - число искомых параметров ыоделк. [c.58] Недостаток метода - экспериментально значения выходных коо 1-динат объекта должны определяться через интервал времени а. настолько малый, чтобы его можно было использовать в качестве шага интегрирования при численном решении системы (6.20). Практически же, экспериментальные значения выходных координат известны всегда через существенно большие интервалы времени. Промежуточные зн халия могут быть найдены одним из методов интерполирования. Однако кри этом вносится дополнительная погрешность. [c.58] Кроме того, сходимость алгоритма существенно зависит от близости начальных приближений оценок параметров к их истинным ань-ченияы и того, насколько удачно выбраны матрицы /) и / . [c.58] Адаптацией называют процесс изменения параметров ( а в общем случае - и структуры) модели по текущей информации, поступающей с объекта, с целью максимального согласования модели и объекта при начальной неопределенности и изменяющихся свойствах объекта. Для адаптации, таким образом, характерно накопление и немедланноа использование текущей информации для устранения неопределенности, возникшей из-за недостаточности априорной инфохшации. Отсюда ясно, что адаптация применяется при решении задачи идентификации в условиях недостаточной априорной информации, например, когда в процессе функционирования могли измениться свойства объекта, или когда значения выходной координаты определяются с помехой, плотность распределения которой неизвестна. [c.58] Этими недостатками не обладают адаптивные алгоритмы. Для них характерны простота алгоритма, малые объемы используемой памяти ЭВМ, обработка информации в реальном масштабе времени, универсальность и разнообразив алгоритмов. Рассмотргад историю их развития. [c.59] Вернуться к основной статье