ОПРЕДЕЛЕНИЕ СТРУКТУРЫ ЛИНЕЙНОГО ДИНАМИЧЕСКОГО ОБЪЕКТА В ЗАДАЧАХ НЕПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ : научное издание

Описание

Перевод названия: DETERMINATION OF THE STRUCTURE OF LINEAR DYNAMIC OBJECTS IN NONPARAMETRIC IDENTIFICATION PROBLEMS

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2016

Ключевые слова: разностное уравнение динамического объекта, выделение существенных переменных, объект с памятью, непараметрическая идентификация, differential equation of dynamic object, the selection of essential variables, object with memory, Nonparametric identification

Аннотация: Рассматривается проблема идентификации линейных динамических объектов, в частности, исследуется задача определения параметрической структуры динамического объекта с точностью до параметров при использовании непараметрических моделей. Линейные динамические процессы достаточно часто имеют место в различных контурах управления аэрокосПоказать полностьюмической техники, в частности, в процессе производства космических аппаратов. В данном случае локальный канал «вибростол - космический аппарат», определяемый вибросигналом и соответствующим сигналом датчика, установленным на аппарате, может описываться динамическими разностными уравнениями. Так как разностное уравнение динамического объекта состоит из запаздывающих на соответствующее число тактов выходных переменных, то задача сводится к задаче определения существенных переменных. Таким образом, метод определения структуры динамического разностного уравнения с точностью до параметров основан на применении правила выделения существенных переменных при непараметрической идентификации. Суть данного правила состоит в следующем: если для каждой переменной, входящей в непараметрическую оценку, поставить в соответствие оптимальный коэффициент размытости ядерной функции, при котором разница между полученной моделью и фактическим выходом объекта будет минимальна, то тогда та переменная, коэффициент при которой будет наименьшим, вносит больший вклад в формирование итоговой оценки и тем самым имеет большее влияние на выходную переменную. Рассматриваются непараметрические модели динамических объектов. Анализируется связь коэффициента размытости ядерной функции с влиянием конкретной переменной, учтенной в непараметрической модели на выход объекта. Приводится алгоритм восстановления структуры разностного уравнения динамического объекта, который включает в себя этапы нахождения оптимальных коэффициентов размытости ядерной функции для каждой переменной, отбор коэффициентов, исключение несущественных переменных, построение модели и расчет относительной ошибки моделирования. Алгоритм будет последовательно производить набор перечисленных выше действий, пока относительная ошибка моделирования не станет больше значения, полученного на предыдущей итерации. Подробно приводятся результаты численного исследования, проводимого методами статистического моделирования, которые показали эффективность предложенного метода как для численных аналогов дифференциальных уравнений, так и для разностных уравнений объектов с памятью. The problem of identification of linear dynamic objects is considered. The problem of constructing the parametric structure of dynamic object up to the parameters by using non-parametric models is analyzed. Linear dynamic processes found in various aerospace control loops, for example, in vibration test spacecraft during their production. In this case, the local channel “vibrator - spacecraft” defined by the vibrator and the corresponding sensor signal installed on the spacecraft, can be described by the dynamic difference equations. Since the difference equation of the dynamic object consist of lagging on the appropriate number of cycles of the output variables, the problem reduces to the problem of determining the essential variables. Thus, the method of determining the structure of the dynamic differential equation with up to parameters is based on the application of the rules of allocation of significant variables for nonparametric identification. The essence of this rule is as follows: if, for each variable, a member of the non-parametric estimation assign a optimum ratio blur kernel function in which the difference between the obtained model and the actual output of the object to be minimal, then, is the variable in which the rate will be lower, will contribute more to the formation of the final assessment, and therefore has a greater influence on the output variable. The article deals with the non-parametric model of dynamic objects. The relationship of coefficient blurs kernel function and the influence of a particular variable, measured in non-parametric model output object is investigate. The algorithm of identification of the structure of the difference equation of the dynamic object includes the steps of finding the optimal coefficients blur kernel function for each variable sampling rates, elimination of the unimportant variables, modeling and simulation calculation of the relative error. The algorithm will produce consistently set the above steps until the relative error modeling will not be greater than the value obtained in the previous iteration. Detailed results of numerical study conducted by the methods of statistical modeling of the effectiveness of the proposed method for numerical analogs of differential equations and difference equations for objects with memory are given.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М.Ф. Решетнева

Выпуск журнала: Т. 17, 4

Номера страниц: 891-898

ISSN журнала: 18169724

Место издания: Красноярск

Издатель: Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнева

Персоны

Вхождение в базы данных