Современные проблемы науки и производства в области автоматизации. Втюрин В.А. - 41 стр.

UptoLike

Составители: 

41
B(z) = b
2
+ b
2
z
1
+...+ b
bn
z
nb+1
.
y(t)+a, y(t -1)+...+a
m
y(t - n) = b, u(t)+b
2
u(t ~ 1)+-+K
b
u(t -m)+e(t).
Здесь и ниже e(t) дискретный белый шум,
B(z) = b
2
+ b
2
z
1
+...+ b
bn
z
nb+1
.
ARMAX-модель (AutoRegressive-Moving Average with external
input модель авторегрессии скользящего среднего):
A(z) y(t) = B(z) u(t nk) + C(z) e(t),
где nk величина задержки (запаздывания),
C(z) = l + c
1
z
-1
+c
2
z
-2
+...+ c
nс
z
-nc
.
модель «вход-выход» англоязычных источниках такая мо-
дель называется «Output-Error*, то есть «выход-ошибка», сокращенно ОЕ):
()
( ) ( ) ( ),
()
Bz
y t u t nk e t
Fz
где F(z) = 1 + f
1
z
-1+
f
2
z
-2
+...+ f
nf
z
nf
.
5. Так называемая модель Бокса – Дженкинса (BJ):
( ) ( )
( ) ( ) ( ),
( ) ( )
B z C z
y t u t nk e t
F z D z
полиномы B(z), F(z), C(z) определены ранее,
D(z) =1 + d
1
z
-1
+d
2
z
-2
+...+ d
nd
z
-nd
.
Данные модели можно рассматривать как частные случаи обоб-
щенной параметрической линейной структуры
( ) ( )
( ) ( ) ( ) ( ),
( ) ( )
B z C z
A z y t u t nk e t
F z D z
при этом все они допускают расширение для многомерных объектов (име-
ющих несколько входов и выходов).
Модель для переменных состояния (State space):