Идентификация цилиндрической модели квазипериодического процесса

Динамика объектов во многих практических ситуациях имеет квазипериодический характер - наличие заметной периодичности со случайными вариациями квазипериодов. Например, шум и вибрация авиационного двигателя, гидроагрегата, сезонные и суточные колебания температуры атмосферы и т.д. Возникающие задачи мониторинга (оценивания состояния объекта и его прогноз) требуют задания модели такого процесса и ее идентификации для конкретного объекта по результатам его наблюдений. В данной работе для представления квазипериодического процесса применяется авторегрессионная модель в виде развертки цилиндрического изображения по спирали. Выбирая значения небольшого количества параметров этой модели, можно описывать и имитировать широкий класс квазипериодических процессов. Рассматривается задача идентификации модели, то есть определения значений ее параметров, при которых она в определенном смысле наилучшим образом соответствует реально наблюдаемому процессу. Эта задача решается с помощью псевдоградиентной адаптивной процедуры, преимуществом которой является ее функционирование в реальном времени с небольшими вычислительными затратами. Кроме того, эта процедура дает возможность идентификации модели при обработке нестационарных процессов, то есть оценивать изменяющиеся параметры модели.