Класификация на методите за идентификация
От гледна точка на анализа на причинно-следствените връзки в ОА може да се отбележи, че всяка динамична система преобразува входния сигнал (вектор) по съвсем определен начин u(t) = 1, u2, ..., ur> в изходния сигнал (вектор) в(t) = 1, y2,…, ym>:
y = F (u). (един)
Уравнение (1) - правило за векторно преобразуване u(t) във вектор в(т), освен това F - оператор на векторни модели. Изричната форма на оператора трябва да бъде установена в процеса на идентификация, реализиран по различни методи. Например, в определен случай, ако преходът към операторната форма съгласно Лаплас се извършва в уравнение (1), тогава операторът F може да бъде трансферната функция W (p).
Общият изглед на проблема с идентификацията е показан на фиг. 1.
Фигура: 1. Схема за идентификация на обект при стохастични смущения
Идентификацията на обект се определя почти изцяло от съотношението на два фактора: количеството априорна информация за структурата на ОС и количеството информация за измерване, получена по време на експерименти. Априорната информация ни позволява да определим структурата на модела (броя на входовете и изходите, естеството на връзките между тях и т.н.), т.е. направете структурна идентификация. Информацията за измерванията, получена в хода на експериментите на ОС, допринася за определянето на стойностите на параметрите на модела - параметрична идентификация. Основната разлика между трите най-общи варианта на възможни проблеми с идентификацията е свързана с наблюдаемостта на входния сигнал, която може да се наблюдава точно, наблюдавана в смес с шум x (t) и ненаблюдаема. Във всички случаи изходът y (t) се изкривява от шума z (t) [27].
Идентификацията се затруднява от наличието на шум, който може да бъде, например, чист шум, корелиран с измерените сигнали, грешки при измерване и преобразуване на сигнала и т.н. Без загуба на общ характер, всички тези шумове могат да бъдат намалени до изходни и представени от една векторна величина z(т). Обектът на фиг. 1 може да означава техническа система (самолет, машина, силов агрегат и др.), Технологичен процес, биологична система и др.
Методите за идентификация могат да бъдат класифицирани в 8 групи.
IN първа групаза основа се приема степента на предварително познаване на обекта. Според наличността на априорна информация всички обекти са разделени на 4 типа:
- обекти, за които са известни уравнения до приблизителни стойности на коефициенти;
- обекти, за които са известни уравнения, но коефициентите са неизвестни;
- обекти, за които конкретната форма на уравнението е неизвестна, но има известна информация, например обектът е линеен, преходните процеси са монотонни и т.н .;
- обекти, за които няма априорна информация (обект от типа "черна кутия").
трудно е да се направи ясна граница между двойка съседни видове. За първите три типа методите за идентификация са параметрични. Четвъртият тип се отнася до непараметрични методи и в този случай е необходимо да се приложат специални директни методи за идентификация с подаване на тестови сигнали към входа (активен експеримент) или да се приложат уравненията на статистическата динамика (пасивен експеримент).