Использование рекуррентной процедуры метода наименьших квадратов для определения параметров линейных динамических объектов
Автор: Трошина Галина Васильевна, Занило Станислав Сергеевич
Журнал: Известия Самарского научного центра Российской академии наук @izvestiya-ssc
Рубрика: Информатика, вычислительная техника и управление
Статья в выпуске: 6-1 т.19, 2017 года.
Бесплатный доступ
В данной работе рассматривается итерационная процедура для определения параметров линейных динамических объектов при наличии помех динамики и измерителя. В качестве входного сигнала используется входной сигнал типа меандра. Выполнено моделирование динамической системы на примере объекта четвертого порядка и итерационной процедуры метода наименьших квадратов в среде Simulink. Приводятся результаты оценивания параметров. В дальнейшем предполагается использовать предложенный подход для идентификации динамических объектов более высокого порядка.
Моделирование, рекуррентный метод наименьших квадратов, меандр, математическая модель, коэффициент усиления
Короткий адрес: https://sciup.org/148205374
IDR: 148205374
Список литературы Использование рекуррентной процедуры метода наименьших квадратов для определения параметров линейных динамических объектов
- Льюнг Л. Идентификация систем. Теория для пользователя . М.: Наука, 1991. 432 с.
- Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. М.: Мир, 1975. 683 с.
- Sage A.P., Melsa J.L. System Identification. New York: Academic Press, 1971. 238 p.
- Гроп Д. Методы идентификации систем. М.: Мир, 1979. 302 с.
- Sage A.P., Melsa J.L. Estimation Theory with Application to Communication and Control. New York: Mc. Graw Hill, 1972. 495 p.
- Meditch J.S. Stochastic Optimal Linear Estimation and Control. New York: Mc. Graw Hill, 1969. 440 p.
- Mehra R.K. Optimal Input for Linear System Identification//IEEE Trans. Autom. Control, 1974 -Vol. 19. No. 3. P. 192-200.
- Mehra R.K. Optimal input signal for parameter estimation in dynamic system -survey and new results/IEEE Trans. Autom. Control, 1974. Vol. AC -19. № 6. P. 753-768.
- Voevoda A.A., Troshina G.V. The parameters vector estimation in the steady state for the linear dynamic systems//11 International forum on strategic technology (IFOST 2016): proc., Novosibirsk, 1-3 June 2016. Novosibirsk: NSTU, 2016. Pt. 1. P. 582-584.
- Ощепков А.Ю. Адаптивное управление линейными объектами с инерцией с использованием дискретных быстрых алгоритмов//XII Всероссийское совещание по проблемам управления ВСПУ-2014, Москва, 16-19 июня 2014 года: труды. М.: Ин-т проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2014. С. 2332-2337. URL: http://vspu2014.ipu.ru/proceedings/vspu2014.zip (дата обращения: 28.10.2014).
- Блюмин С.Л., Сараев П.В. Комбинация норм невязок и методы параметрической идентификации моделей XII Всероссийское совещание по проблемам управления ВСПУ-2014, Москва, 16-19 июня 2014 года: труды. М.: Ин-т проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2014. С. 2612-2618. URL: http://vspu2014.ipu.ru/proceedings/vspu2014.zip (дата обращения: 28.10.2014).
- Иванов Д.В., Ширинов И.Р. Идентификация линейных динамических систем дробного порядка многомерных по входу с ошибками в переменных //XII Всероссийское совещание по проблемам управления ВСПУ-2014, Москва, 16-19 июня 2014 года: труды. -М.: Ин-т проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2014. С. 2658-2668. -URL: http://vspu2014.ipu.ru/proceedings/vspu2014.zip (дата обращения: 28.10.2014).
- Goodwin G.C., Payne R.L. Dynamic System Identification: Experiment Design and Data Analysis. New York: Academic Press, 1977. 291 p.
- Трошина Г.В. Моделирование динамических объектов в среде SIMULINK. Ч. 1.//Сб. науч. тр. НГТУ. -Новосибирск, 2015. Вып.3(81). C. 55-68.
- Воевода А.А., Трошина Г.В. Реализация итерационного метода наименьших квадратов для оценивания параметров статических объектов в среде MATLAB//Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. 2017. № 1. C. 28-36.
- Chen C.T. Linear system theory and design. New York Oxford: Oxford University Press, 1999. 334 p.
- Antsaklis P.J., Michel A.N. Linear systems. New York: Mc. Graw Hill, 1997. 685 p.
