Алгоритмы адаптивной идентификации параметров стохастических объектов управления
Аннотация
Приводятся алгоритмы адаптивной идентификации параметров стохастических объектов управления. Задача идентификации управляемого объекта сведена к задаче оценивания параметров регрессионной модели на основе обобщенного метода наименьших квадратов. Приведены алгоритмы устойчивого оценивания параметров объекта на основе устойчивых рекуррентных процедур. Приведенные алгоритмы позволяют эффективно вычислять искомые параметры идентифицируемого объекта в условиях коррелированности во времени шумов, действующих на объект.
Стохастик бошқариш объекти параметрларини адаптив идентификациялаш алгоритмлари келтирилган. Умумлашган кичик квадратлар усули асосида регрессион модель параметрларини баҳолаш масалалари орқали бошқариш объектини идентификациялаш масаласини ҳисоблаш. Турғун рекуррент усуллар асосида объект параметрларини турғун баҳолаш алгоритмлари келтирилган. Келтирилган алгоритмлар объектга таъсир қилувчи шовқиннинг вақт давомида корреляциялаш шароитларида идентификацияланган объектнинг қидирилаѐтган параметрларини самарали ҳисоблаш имконини беради.
Algorithms for adaptive identification of parameters of stochastic control objects are given. The task of identifying a managed object is reduced to the task of estimating the parameters of the regression model on the basis of the generalized least-squares method. Algorithms for the sustainable estimation of object parameters on the basis of stable recurrent procedures are presented. These algorithms allow us to effectively calculate the desired parameters of an identified object under the conditions of the time correlation of the noise acting on the object.
Стохастик бошқариш объекти параметрларини адаптив идентификациялаш алгоритмлари келтирилган. Умумлашган кичик квадратлар усули асосида регрессион модель параметрларини баҳолаш масалалари орқали бошқариш объектини идентификациялаш масаласини ҳисоблаш. Турғун рекуррент усуллар асосида объект параметрларини турғун баҳолаш алгоритмлари келтирилган. Келтирилган алгоритмлар объектга таъсир қилувчи шовқиннинг вақт давомида корреляциялаш шароитларида идентификацияланган объектнинг қидирилаѐтган параметрларини самарали ҳисоблаш имконини беради.
Algorithms for adaptive identification of parameters of stochastic control objects are given. The task of identifying a managed object is reduced to the task of estimating the parameters of the regression model on the basis of the generalized least-squares method. Algorithms for the sustainable estimation of object parameters on the basis of stable recurrent procedures are presented. These algorithms allow us to effectively calculate the desired parameters of an identified object under the conditions of the time correlation of the noise acting on the object.