Стратегія забезпечення асимптотичної збіжності процесу нелінійного оцінювання параметрів динамічних об’єктів
The article considers a step-by-step strategy of sequential use and adjustment of a parallel model to an object of identical structure with orthogonal operators, a series-parallel model to an object with the connection of operators of a certain type for orthogonal approximation in order to obtain as...
Збережено в:
| Дата: | 2025 |
|---|---|
| Автори: | , , , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Англійська |
| Опубліковано: |
The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
2025
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/336060 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | System research and information technologies |
Репозитарії
System research and information technologies| _version_ | 1856543619196911616 |
|---|---|
| author | Silvestrov, Anton Ostroverkhov, Mykola Spinul, Liudmyla Khalimovskyy, Oleksiy Veshchykov, Heorhii |
| author_facet | Silvestrov, Anton Ostroverkhov, Mykola Spinul, Liudmyla Khalimovskyy, Oleksiy Veshchykov, Heorhii |
| author_sort | Silvestrov, Anton |
| baseUrl_str | |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2025-07-25T15:56:08Z |
| description | The article considers a step-by-step strategy of sequential use and adjustment of a parallel model to an object of identical structure with orthogonal operators, a series-parallel model to an object with the connection of operators of a certain type for orthogonal approximation in order to obtain asymptotically unbiased estimates of coefficients of a structurally identical to a dynamic object of a mathematical model under conditions of noise of measurements of the initial variable of the identification object and non-convexity of the proximity functional of the initial variables of the object and the model in a space of coefficients of the object’s mathematical model. Structural diagrams of each stage of identification are given using refined parameters and the structure of the model of object. This algorithm was implemented to identify the parameters of the mathematical model of aircraft, provided that the sample of experiment data is limited and there is of the initial a significant range of deviations of state variables from the basic mode. |
| first_indexed | 2025-07-27T04:04:09Z |
| format | Article |
| id | journaliasakpiua-article-336060 |
| institution | System research and information technologies |
| language | English |
| last_indexed | 2025-09-17T09:26:03Z |
| publishDate | 2025 |
| publisher | The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" |
| record_format | ojs |
| spelling | journaliasakpiua-article-3360602025-07-25T15:56:08Z Strategy for ensuring asymptotic convergence of the process of non-linear estimation of dynamic object parameters Стратегія забезпечення асимптотичної збіжності процесу нелінійного оцінювання параметрів динамічних об’єктів Silvestrov, Anton Ostroverkhov, Mykola Spinul, Liudmyla Khalimovskyy, Oleksiy Veshchykov, Heorhii нелінійне оцінювання ідентифікація збіжність алгоритмів оцінювання оптимізація non-linear estimation identification convergence of estimation algorithms optimization The article considers a step-by-step strategy of sequential use and adjustment of a parallel model to an object of identical structure with orthogonal operators, a series-parallel model to an object with the connection of operators of a certain type for orthogonal approximation in order to obtain asymptotically unbiased estimates of coefficients of a structurally identical to a dynamic object of a mathematical model under conditions of noise of measurements of the initial variable of the identification object and non-convexity of the proximity functional of the initial variables of the object and the model in a space of coefficients of the object’s mathematical model. Structural diagrams of each stage of identification are given using refined parameters and the structure of the model of object. This algorithm was implemented to identify the parameters of the mathematical model of aircraft, provided that the sample of experiment data is limited and there is of the initial a significant range of deviations of state variables from the basic mode. Розглянуто покрокову стратегію послідовного використання і налаштування паралельної до об’єкта моделі ідентичної структури з ортогональними операторами, послідовно-паралельної моделі до об’єкта з підключенням операторів певного типу для ортогональної апроксимації з метою отримання асимптотично незміщених оцінок коефіцієнтів структурно ідентичної до динамічного об’єкта математичної моделі в умовах зашумленості вимірів вихідної змінної об’єкта ідентифікації і невипуклості функціонала близькості вихідних змінних об’єкта і моделі в просторі коефіцієнтів математичної моделі об’єкта. Наведено структурні схеми кожного етапу ідентифікації з використанням уточнених параметрів і структури моделі об’єкта. Алгоритм реалізовано для ідентифікації параметрів математичної моделі літальних апаратів за умови обмеженості вибірки даних експерименту і значного діапазону відхилення змінних стану від базового режиму. The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2025-06-28 Article Article application/pdf http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/336060 10.20535/SRIT.2308-8893.2025.2.08 System research and information technologies; No. 2 (2025); 115-124 Системные исследования и информационные технологии; № 2 (2025); 115-124 Системні дослідження та інформаційні технології; № 2 (2025); 115-124 2308-8893 1681-6048 en http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/336060/324828 |
| spellingShingle | нелінійне оцінювання ідентифікація збіжність алгоритмів оцінювання оптимізація Silvestrov, Anton Ostroverkhov, Mykola Spinul, Liudmyla Khalimovskyy, Oleksiy Veshchykov, Heorhii Стратегія забезпечення асимптотичної збіжності процесу нелінійного оцінювання параметрів динамічних об’єктів |
| title | Стратегія забезпечення асимптотичної збіжності процесу нелінійного оцінювання параметрів динамічних об’єктів |
| title_alt | Strategy for ensuring asymptotic convergence of the process of non-linear estimation of dynamic object parameters |
| title_full | Стратегія забезпечення асимптотичної збіжності процесу нелінійного оцінювання параметрів динамічних об’єктів |
| title_fullStr | Стратегія забезпечення асимптотичної збіжності процесу нелінійного оцінювання параметрів динамічних об’єктів |
| title_full_unstemmed | Стратегія забезпечення асимптотичної збіжності процесу нелінійного оцінювання параметрів динамічних об’єктів |
| title_short | Стратегія забезпечення асимптотичної збіжності процесу нелінійного оцінювання параметрів динамічних об’єктів |
| title_sort | стратегія забезпечення асимптотичної збіжності процесу нелінійного оцінювання параметрів динамічних об’єктів |
| topic | нелінійне оцінювання ідентифікація збіжність алгоритмів оцінювання оптимізація |
| topic_facet | нелінійне оцінювання ідентифікація збіжність алгоритмів оцінювання оптимізація non-linear estimation identification convergence of estimation algorithms optimization |
| url | http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/336060 |
| work_keys_str_mv | AT silvestrovanton strategyforensuringasymptoticconvergenceoftheprocessofnonlinearestimationofdynamicobjectparameters AT ostroverkhovmykola strategyforensuringasymptoticconvergenceoftheprocessofnonlinearestimationofdynamicobjectparameters AT spinulliudmyla strategyforensuringasymptoticconvergenceoftheprocessofnonlinearestimationofdynamicobjectparameters AT khalimovskyyoleksiy strategyforensuringasymptoticconvergenceoftheprocessofnonlinearestimationofdynamicobjectparameters AT veshchykovheorhii strategyforensuringasymptoticconvergenceoftheprocessofnonlinearestimationofdynamicobjectparameters AT silvestrovanton strategíâzabezpečennâasimptotičnoízbížnostíprocesunelíníjnogoocínûvannâparametrívdinamíčnihobêktív AT ostroverkhovmykola strategíâzabezpečennâasimptotičnoízbížnostíprocesunelíníjnogoocínûvannâparametrívdinamíčnihobêktív AT spinulliudmyla strategíâzabezpečennâasimptotičnoízbížnostíprocesunelíníjnogoocínûvannâparametrívdinamíčnihobêktív AT khalimovskyyoleksiy strategíâzabezpečennâasimptotičnoízbížnostíprocesunelíníjnogoocínûvannâparametrívdinamíčnihobêktív AT veshchykovheorhii strategíâzabezpečennâasimptotičnoízbížnostíprocesunelíníjnogoocínûvannâparametrívdinamíčnihobêktív |