О непараметрическом моделировании безынерционных систем с запаздыванием

Рассмотрено построение нового класса моделей в условиях неполной информации. В данном случае речь пойдет о многомерных безынерционных объектах, когда компоненты вектора выхода стохастически зависи- мы, но при этом характер этой зависимости априори неизвестен. Построение модели многомерного безынерционного объекта, когда векторы входов и выходов нелинейны, приводит к необходимости решения системы неявных функций. Также следует заметить, что вид этих функций с точностью до параметров неизвестен. В этой связи возникает необходимость в использовании Т-моделей, когда прогнозирование выходных переменных осуществляется по известным входным. Таким образом, возникает система нелинейных неявных уравнений, вид которых на начальной стадии постановки задачи идентификации неизвестен, а из- вестно лишь, что та или иная компонента выхода зависит от других переменных, определяющих состояние объекта. Исходя из вышеописанного, возникает довольно нетривиальная ситуация решения системы неявных нели- нейных уравнений в условиях, когда самих уравнений в обычном смысле нет. Следовательно, модель объекта не может быть построена с применением существующей теории идентификации из-за недостатка априор- ной информации. Поэтому решение данной системы может быть представлено в виде некоторой последова- тельной алгоритмической цепочки Т-модели. Главной целью статьи является решение задачи идентификации для многомерных безынерционных объек- тов с запаздыванием при наличии Т-процессов, т. е. построение Т-моделей в условиях непараметрической не- определенности. В этом случае для прогнозирования выходных переменных по известным входным возникает необходимость использования поэтапного решения рассматриваемой задачи. Приведены некоторые расчеты моделирования Т-процесса, которые показывают высокую эффективность предлагаемой технологии прогноза значений выходных переменных по известным входным