Учебн. пособие. - Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2003. - 211 с. :
ил.
В учебном пособии рассматриваются модели детерминированных и стохастических объектов, анализируются основные методы их идентификации, показаны особенности применения временных, частотных, стохастических непараметрических и параметрических методов, спектральных методов и методов полиномиальной идентификации с использованием рядов Вольтерра и Винера. Рассматривается постановка и решение задачи идентификации линейных и нелинейных объектов в условиях априорной неопределенности статистических характеристик с использованием устойчивых (робастных) алгоритмов. Изложение сопровождается многочисленными примерами, поясняющими технологию использования MATLAB для решения задач идентификации.
Пособие подготовлено на кафедре «Автоматика и телемеханика» и предназначено для студентов специальности 21.02.00 при изучении дисциплин «Моделирование систем управления», «Теория управления», «Автоматизация технологических процессов и производств».
Содержание
Глава 1 Основные понятия, определения и задачи идентификации
Основные понятия теории идентификации
Основные задачи идентификации
Глава 2 Математические модели технических систем
Математические модели в пространстве состояний
Линейные преобразования в пространстве состояний
Структурированные модели
Дискретные модели
Математические модели на базе матричных операторов
Математические модели нелинейных систем на базе функциональных рядов Вольтерра – Винера
Аппроксимация нелинейной системы ортогональными полиномами
Построение ортогональных функционалов для класса псевдослучайных сигналов
Глава 3 Математические модели внешних воздействий
Характеристики внешних воздействий и их оценивание
Модели помех в реальных системах
Математические модели внешних возмущений
Линейные модели и их применение для оценивания характеристик случайных процессов
Глава 4 Непараметрическая идентификация
Определение передаточной функции по временным характеристикам объекта
Определение передаточной функции по частотным характеристикам объекта
Корреляционный метод идентификации
Идентификация параметров объекта спектральным методом
Глава 5 Параметрическая идентификация
Метод наименьших квадратов
Метод вспомогательных переменных
Метод максимального правдоподобия
Метод стохастической аппроксимации
Сравнительные характеристики рекуррентных методов идентификации
Особенности идентификации в замкнутых системах
Глава 6 Идентификация при наличии аномальных помех
Идентификация в условиях априорной неопределенности
Робастные методы идентификации
Глава 7 Идентификация переменных состояния объектов управления
Идентификация переменных состояния с использованием наблюдателей состояния
Наблюдатель пониженного порядка
Построение наблюдателя полного порядка методом модального управления 157
Оптимальный наблюдатель
Глава 8 Идентификация нелинейных систем
Построение и исследование оценок ядер Винера в частотной области
Статистическая идентификация нелинейных систем при случайных воздействиях
Быстрый алгоритм идентификации при псевдослучайных воздействиях
Влияние ошибок вычисления ядер ортогональных функциональных рядов на точность моделирования
В учебном пособии рассматриваются модели детерминированных и стохастических объектов, анализируются основные методы их идентификации, показаны особенности применения временных, частотных, стохастических непараметрических и параметрических методов, спектральных методов и методов полиномиальной идентификации с использованием рядов Вольтерра и Винера. Рассматривается постановка и решение задачи идентификации линейных и нелинейных объектов в условиях априорной неопределенности статистических характеристик с использованием устойчивых (робастных) алгоритмов. Изложение сопровождается многочисленными примерами, поясняющими технологию использования MATLAB для решения задач идентификации.
Пособие подготовлено на кафедре «Автоматика и телемеханика» и предназначено для студентов специальности 21.02.00 при изучении дисциплин «Моделирование систем управления», «Теория управления», «Автоматизация технологических процессов и производств».
Содержание
Глава 1 Основные понятия, определения и задачи идентификации
Основные понятия теории идентификации
Основные задачи идентификации
Глава 2 Математические модели технических систем
Математические модели в пространстве состояний
Линейные преобразования в пространстве состояний
Структурированные модели
Дискретные модели
Математические модели на базе матричных операторов
Математические модели нелинейных систем на базе функциональных рядов Вольтерра – Винера
Аппроксимация нелинейной системы ортогональными полиномами
Построение ортогональных функционалов для класса псевдослучайных сигналов
Глава 3 Математические модели внешних воздействий
Характеристики внешних воздействий и их оценивание
Модели помех в реальных системах
Математические модели внешних возмущений
Линейные модели и их применение для оценивания характеристик случайных процессов
Глава 4 Непараметрическая идентификация
Определение передаточной функции по временным характеристикам объекта
Определение передаточной функции по частотным характеристикам объекта
Корреляционный метод идентификации
Идентификация параметров объекта спектральным методом
Глава 5 Параметрическая идентификация
Метод наименьших квадратов
Метод вспомогательных переменных
Метод максимального правдоподобия
Метод стохастической аппроксимации
Сравнительные характеристики рекуррентных методов идентификации
Особенности идентификации в замкнутых системах
Глава 6 Идентификация при наличии аномальных помех
Идентификация в условиях априорной неопределенности
Робастные методы идентификации
Глава 7 Идентификация переменных состояния объектов управления
Идентификация переменных состояния с использованием наблюдателей состояния
Наблюдатель пониженного порядка
Построение наблюдателя полного порядка методом модального управления 157
Оптимальный наблюдатель
Глава 8 Идентификация нелинейных систем
Построение и исследование оценок ядер Винера в частотной области
Статистическая идентификация нелинейных систем при случайных воздействиях
Быстрый алгоритм идентификации при псевдослучайных воздействиях
Влияние ошибок вычисления ядер ортогональных функциональных рядов на точность моделирования