Идентификация объектов управления. Семенов А.Д - 122 стр.

ей алгебраического уравнения (4.40) неустойчиво, т.е. малые изменения
коэффициентов уравнения могут привести к значительным изменениям его
решения.
                             5. Параметрическая идентификация


                             5.1. Метод наименьших квадратов


         Параметрическая идентификация моделей объектов позволяет сразу
находить значения коэффициентов модели объекта по измеряемым значениям
управляемого         y и управляющего          u сигналов объекта. При этом
предполагается, что структура и порядок модели объекта уже известен.
Измеряемые значения y и u представляются в виде временного ряда, поэтому в
результате идентификации оцениваются параметры АРСС – модели объекта,
или параметры его дискретной передаточной функции. Зная коэффициенты
АРСС       –   модели    и   ее    структуру   можно   перейти   к   непрерывным
структурированным моделям и моделям в пространстве состояний, как это
делалось в п. 2.4.
         В задачах параметрической идентификации используются модели
объекта с шумом измерений, задаваемые передаточными функциями (2.63) -
(2.65)    и структурой рис. 2.9. Считая порядки моделей заданными, задачей
параметрической         идентификации      стохастической    системы     считается
определение оценок коэффициентов полиномов модели A,B,C и D по
результатам измерений входа u(t) и выхода y(t). Свойства получаемых оценок
(состоятельность, несмещенность и эффективность) зависят от характеристик
внешних возмущений и метода идентификации, при этом существенную роль
играет вид закона распределения внешних возмущений.
         Важным преимуществом методов параметрической идентификации
является возможность использования рекуррентных алгоритмов, позволяющих
проводить текущую идентификацию в реальном времени при номинальных
режимах        работы   объекта.     Эти   преимущества     определили   широкое