Читать онлайн «Модели, алгоритмы и устройства идентификации сложных систем»

БИБЛИОТЕКА АВТОМАТИКЕ Выпуск 647 В. Н. ГРИШИН В. А. ДЯТЛОВ л. т. милов МОДЕЛИ, АЛГОРИТМЫ И УСТРОЙСТВА ИДЕНТИФИКАЦИИ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ Ленинград ЭНЕРГОАТОМИЗДАТ Ленинградское отделение 1985 ББК 32. 965 Г 82 УДК 681. 5. 015 Редакционная коллегия: И. В. Антик, Г. Т. Артамонов, А. А. Воронов, А. М. Закс, В. К. Ле- вин, В. С. Малов, В. Э. Низе, Д. А. Поспелов, И. В. Прангишвили, Ф. Е. Темников, Г. М. Уланов, Ю. М. Черкасов, А. С. Шаталов Рецензент Л. А. Бессонов Гришин В. Н. и др. Г82 Модели, алгоритмы и устройства идентифика- ции сложных систем/ В. Н. Гришин, В. А. Дятлов, Л. Т. Милов. — Л. : Энергоатомиздат, Ленингр. отд-ние, 1985. 104 с, ил. — (Б-ка по автоматике-г Вып. 647). 30 к. 800О экз. Книга знакомит с моделями, алгоритмами и устройствами иден- тификации динамических объектов, получаемыми с использованием многомерно-матричного представления характеристик динамчиеских объектов и производственно-экономических систем. Решены задачи оптимизации входных сигналов для идентификации при наличии по- мех, описаны алгоритмы идентификации динамических характеристик на основе частотных методов, обеспечивающих повышение точности или уменьшение объема вычислений. Для инженерно-технических и научных работников в области автоматики, вычислительной техники, обработки экспериментальной информации, а также для преподавателей, студентов и аспирантов вузов. _ 1502000000-120 ог ББК 32. 965 I 5—85 051(01)—85 6Ф6. 5 © Энергоатомиздат, 1985 ПРЕДИСЛОВИЕ Проблема сложности объектов становится- одной из важнейших' во многих отраслях науки и техники. Наиболее остро она проявля- ется при исследованиях динамических систем в сочетании с факто- рами многомерности, нестационарности, стохастичности. К основным средствам решения проблемы относится идентифи- кация характеристик и параметров сложных динамических систем, осуществляемая на основе экспериментов с изучаемой системой и обработки их результатов. Важную роль здесь играет оптимальное планирование и управление ходом эксперимента. При планировании статистических регрессионных экспериментов важную роль играют матричные методы. " При усложнении системы адекватное описание с учетом ее динамики, нестационарности, стохастичности может быть дано с использованием аппарата теории многомерных матриц. По- этому одна из целей книги — познакомить читателей с новыми по- ложениями теории многомерных матриц применительно к задачам идентификации многомерных динамических систем. Хотя при идентификации динамических* систем общепризнанны достоинства активных методов, когда на исследуемую систему по- даются специально подобранные тестирующие сигналы, методы оптимизации этих сигналов можно найти лишь в труднодоступных периодических изданиях. В то же время многочисленные работы по' оптимизации и планированию статистических регрессионных экспери- ментов не могут быть непосредственно использованы при организа- ции динамических экспериментов, так как не учитывают и\ харак- терных особенностей, среди которых можно выделить* следующие: 1. Основная составляющая затрат на динамические экспери- менты пропорциональна длительности наблюдения.