38
немесе жоқ болады. Тар мағынадағы идентификация кезінде керісінше жүйе
туралы априорлы ақпарат жеткілікті болады.
Егер де модель операторы оның параметрлеріне дейінгі дәлдікпен
берілсе, параметрлік идентификациялау есебін аламыз. Бұл есептің қойылуы
келесідей: тәжірибелік мәліметтер негізінде модель анықталған мағынада ең
тиімді
(немесе
жеткілікті
дәлдікпен)
объект
операторын
аппроксимациялайтындай параметрлер векторының мәндерін анықтау.
Егер де модель операторында белгісіз функциялары бар болса, осындай
операторлар терминдерінде идентификация параметрлі емес деп аталады.
Әрқашан келесіні есепке алу керек:
-
талқыланып отырған идентификациялау әдістерінің біреуі де
жүйелердің барлық түрлерін идентификациялауға жарамайды, олардың
әрқайсысының өзінің қолдану аймағы бар;
-
зерттелетін процестің математикалық моделін құрастыру мақсатын
әрқашанда біліп отыру керек; осыдан әдісті таңдауда және соңғы нәтижелерді
дұрыс интерпретациялауда болады;
-
жүйенің жаңадан өңделген математикалық моделін қолданудың
шектелген аймағын белгілеу керек.
46 нұсқа
Идентификациялау әдістерін жіктеу
Негізгі қасиетіне қарай идентификациялау әдістерін жіктеу әртүрлі
жолдармен орындалуы мүмкін. Сондықтан әр жіктеу (классификация)
қатысты немесе салыстырмалы болып табылады.
Зерттелетін жүйе қандай класқа жататынына қарай идентификациялау
әдістері келесідей бөлінеді:
-
сызықты немесе сызықсыз жүйелерді идентификациялау әдістері;
сонымен бірге сызықты жүйелерді идентификациялау жеңілдеу болады,
себебі олардың суперпозифиялық қасиеттері бар;
-
стационарлы немесе стационарлы емес жүйелерді идентификациялау
әдістері. Егер де дәл идентификациялауға қажетті уақытқа қарағанда жүйе
параметрлері баяу өзгеретін болса, жүйелер стационарлы болып есептелінуі
мүмкін;
-
дискретті және үздіксіз жүйелерді идентификациялау әдістері;
-
жалғыз
немесе
бірнеше
кіріс
әсерлері
бар
жүйелерді
идентификациялау әдістері;
-
детерминерленген немесе стохастикалық процестерді идентификация-
лау әдістері. Стохастикалық процестерді идентификациялағанда көбінесе
жүйе күйі туралы ықтималдық пікірлерге негізделеді. Практикада өлшеу
нәтижелерінің барлығы бөгеттер себебінен дәл болмайды, сондықтан дәл
идентификациялау үшін фильтрацияны немесе тегістеу операцияларын
39
қолдану қажет болады. Детерминерленген жүйелерді идентификациялағанда
әдетте фильтрация өткізілген деп есептелінеді.
47 нұсқа
1. Классификациялау тәсілдері
Классификациялау тәсілдерінің мазмұны жағынан идентификациялау
күрделілігі қойылған.
Модель құрылымын таңдау процесінде қиындықтарды ескере отырып,
модельді «төмендетуге» болатынына, яғни оны объекттен әлдеқайда
қарапайымдалатынына көңіл бөлу керек. Мысалы, егер де объект динамикасы
өте жоғары болмаса, динамикалық объекттің жүріс-тұрысын статикалық
модельмен бейнелеуге болады; сызықты емес объектті сызықтымен
аппроксимациялау, т.б. Әрине, осындай модельдер негізінде құрастырылған
басқарудың тиімділігі төмендейді. Бірақ осы төмендеуі өте көп білінбесе, ал
идентификациялаудан ұтатын табысты болса, осындай таңдауды деп
есептеуге болады.
Идентификациялау есебі объект моделінің құрылымын анықтап, оның
параметрлерін қайтадан өңдеуге саятын болғандықтан, идентификациялау
есептері мен әдістерін классификациялау негізіне объекттің алдын ала зерттеп
тану дәрежесін таңдауға болады. Бұл ең маңызды, бірақ қолдануға қиын
нұсқасы – жүйе туралы априорлы ақпараттың бар болуына қарай
идентификациялау әдістерін клаасификациялау. Мұнда барлық объекттерді
келесі топтарға бөлуге болады:
-
коэффициенттерінің жуықтаған мәндеріне дейін оларды бейнелейтін
теңдеулері
белгілі
болатын объекттер; осындай
объекттер
үшін
идентификациялау есебі жоқ болады, бұл есеп параметрлерінің жуықтаған
мәндерін дәлелдеуге келтіріледі;
-
оларды бейнелейтін теңдеулер белгілі, бірақ коэффициенттерінің
сандық мәндері белгісіз болатын объекттер; осы объекттер үшін
идентификациялау процесі белгілі құрылымы бар модельдердің белгісіз
параметрлерін қалпына келтіруге саяды;
-
оларды
бейнелейтін
теңдеулерінің
анықталған
түрі
және
параметрлерінің сандық мәндері белгісіз болатын объекттер; бірақ объект
туралы априорлы ақпарат бар, мысалы, объект сызықты, ондағы өтпелі
процестер монотонды болып табылады, т.б. Модель құрылымы бұл кезде осы
белгілі априорлы ақпарат негізінде таңдалынып, тәжірибелер өткізу кезде
дәлелденуі мүмкін, содан кейін параметрлерін қалпына келтіру есебі
шешіледі;
-
олар туралы ешқандай априорлы ақпараты жоқ объекттер («қара
жәшік»).
