Методы нахождения регуляризированного решения при идентификации линейных многомерных многосвязных дискретных систем
Рассмотрена задача структурно-параметрической идентификации сложной многомерной многосвязной дискретной системы в классе моделей в пространстве состояний. Предполагается, что известны только входные и выходные координаты системы на некотором интервале времени и диапазон погрешности измерений. За осн...
Saved in:
| Published in: | Кибернетика и системный анализ |
|---|---|
| Date: | 2019 |
| Main Authors: | , , |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2019
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/181433 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Методы нахождения регуляризированного решения при идентификации линейных многомерных многосвязных дискретных систе / В.Ф.,Губарев, В.Д. Романенко, Ю.Л. Милявский // Кибернетика и системный анализ. — 2019. — Т. 55, № 6. — С. 3–16. — Бібліогр.: 16 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862689077013250048 |
|---|---|
| author | Губарев, В.Ф. Романенко, В.Д. Милявский, Ю.Л. |
| author_facet | Губарев, В.Ф. Романенко, В.Д. Милявский, Ю.Л. |
| citation_txt | Методы нахождения регуляризированного решения при идентификации линейных многомерных многосвязных дискретных систе / В.Ф.,Губарев, В.Д. Романенко, Ю.Л. Милявский // Кибернетика и системный анализ. — 2019. — Т. 55, № 6. — С. 3–16. — Бібліогр.: 16 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Кибернетика и системный анализ |
| description | Рассмотрена задача структурно-параметрической идентификации сложной многомерной многосвязной дискретной системы в классе моделей в пространстве состояний. Предполагается, что известны только входные и выходные координаты системы на некотором интервале времени и диапазон погрешности измерений. За основу принят метод выделяемого подпространства, который предполагает, что размерность системы (вектора состояния) известна. Однако это не всегда выполняется на практике. Кроме того, ввиду зависимости от уровня шума невозможно корректно идентифицировать систему большой размерности. Поэтому предложено рассматривать размерность в качестве регуляризирующего параметра. Разработаны три способа выбора приближенной размерности модели в зависимости от длительности интервала наблюдений и возможности активного эксперимента. Предлагаемые методы апробированы на примере задачи идентификации когнитивной карты коммерческого банка в импульсном процессе.
Розглянуто задачу структурно-параметричної ідентифікації складної багатовимірної багатозв’язної дискретної системи в класі моделей у просторі станів за припущення, що відомі тільки вхідні і вихідні координати системи на деякому інтервалі часу та діапазон похибки вимірювань. За основу прийнято метод виділеного підпростору, який передбачає, що розмірність системи (вектора стану) відома. Проте це не завжди виконується на практиці. Крім того, залежно від рівня шуму буває неможливо коректно ідентифікувати систему великої розмірності. Тому запропоновано розглядати розмірність як параметр регуляризації. Розроблено три способи вибору наближеної розмірності моделі залежно від тривалості інтервалу спостережень та можливості реалізації активного експерименту. Запропоновані методи апробовано на прикладі задачі ідентифікації когнітивної карти комерційного банку в імпульсному процесі.
The article deals with the problem of structural and parametric identification of a complex multivariable multi-input multi-output (MIMO) discrete system in state space model class. It is assumed that only the input and output coordinates of the system during certain time interval and range of measurement errors are known. The basis is the subspace (4SID) method, which, however, assumes that dimension of the system (state vector) is known, which is not always feasible in practice. Moreover, depending of the noise level, it is impossible to correctly identify a high-dimensional system. Therefore, it is proposed to use dimension as a regularizing parameter. Three methods for choosing of approximate model dimension are suggested depending on the length of the observation period and possibility of active experiment design. The proposed methods are verified on the example of identification problem of a commercial bank’s cognitive map in impulse process.
|
| first_indexed | 2025-12-07T16:09:59Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-181433 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1019-5262 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T16:09:59Z |
| publishDate | 2019 |
| publisher | Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Губарев, В.Ф. Романенко, В.Д. Милявский, Ю.Л. 2021-11-17T12:15:21Z 2021-11-17T12:15:21Z 2019 Методы нахождения регуляризированного решения при идентификации линейных многомерных многосвязных дискретных систе / В.Ф.,Губарев, В.Д. Романенко, Ю.Л. Милявский // Кибернетика и системный анализ. — 2019. — Т. 55, № 6. — С. 3–16. — Бібліогр.: 16 назв. — рос. 1019-5262 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/181433 519.711 Рассмотрена задача структурно-параметрической идентификации сложной многомерной многосвязной дискретной системы в классе моделей в пространстве состояний. Предполагается, что известны только входные и выходные координаты системы на некотором интервале времени и диапазон погрешности измерений. За основу принят метод выделяемого подпространства, который предполагает, что размерность системы (вектора состояния) известна. Однако это не всегда выполняется на практике. Кроме того, ввиду зависимости от уровня шума невозможно корректно идентифицировать систему большой размерности. Поэтому предложено рассматривать размерность в качестве регуляризирующего параметра. Разработаны три способа выбора приближенной размерности модели в зависимости от длительности интервала наблюдений и возможности активного эксперимента. Предлагаемые методы апробированы на примере задачи идентификации когнитивной карты коммерческого банка в импульсном процессе. Розглянуто задачу структурно-параметричної ідентифікації складної багатовимірної багатозв’язної дискретної системи в класі моделей у просторі станів за припущення, що відомі тільки вхідні і вихідні координати системи на деякому інтервалі часу та діапазон похибки вимірювань. За основу прийнято метод виділеного підпростору, який передбачає, що розмірність системи (вектора стану) відома. Проте це не завжди виконується на практиці. Крім того, залежно від рівня шуму буває неможливо коректно ідентифікувати систему великої розмірності. Тому запропоновано розглядати розмірність як параметр регуляризації. Розроблено три способи вибору наближеної розмірності моделі залежно від тривалості інтервалу спостережень та можливості реалізації активного експерименту. Запропоновані методи апробовано на прикладі задачі ідентифікації когнітивної карти комерційного банку в імпульсному процесі. The article deals with the problem of structural and parametric identification of a complex multivariable multi-input multi-output (MIMO) discrete system in state space model class. It is assumed that only the input and output coordinates of the system during certain time interval and range of measurement errors are known. The basis is the subspace (4SID) method, which, however, assumes that dimension of the system (state vector) is known, which is not always feasible in practice. Moreover, depending of the noise level, it is impossible to correctly identify a high-dimensional system. Therefore, it is proposed to use dimension as a regularizing parameter. Three methods for choosing of approximate model dimension are suggested depending on the length of the observation period and possibility of active experiment design. The proposed methods are verified on the example of identification problem of a commercial bank’s cognitive map in impulse process. ru Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Кибернетика и системный анализ Системний аналіз Методы нахождения регуляризированного решения при идентификации линейных многомерных многосвязных дискретных систем Методи знаходження регуляризованого розв’язку для ідентифікації лінійних багатовимірних багатозв’язних дискретних систем Methods of finding regularized solution in identification of linear multivariable multi-connected discrete systems Article published earlier |
| spellingShingle | Методы нахождения регуляризированного решения при идентификации линейных многомерных многосвязных дискретных систем Губарев, В.Ф. Романенко, В.Д. Милявский, Ю.Л. Системний аналіз |
| title | Методы нахождения регуляризированного решения при идентификации линейных многомерных многосвязных дискретных систем |
| title_alt | Методи знаходження регуляризованого розв’язку для ідентифікації лінійних багатовимірних багатозв’язних дискретних систем Methods of finding regularized solution in identification of linear multivariable multi-connected discrete systems |
| title_full | Методы нахождения регуляризированного решения при идентификации линейных многомерных многосвязных дискретных систем |
| title_fullStr | Методы нахождения регуляризированного решения при идентификации линейных многомерных многосвязных дискретных систем |
| title_full_unstemmed | Методы нахождения регуляризированного решения при идентификации линейных многомерных многосвязных дискретных систем |
| title_short | Методы нахождения регуляризированного решения при идентификации линейных многомерных многосвязных дискретных систем |
| title_sort | методы нахождения регуляризированного решения при идентификации линейных многомерных многосвязных дискретных систем |
| topic | Системний аналіз |
| topic_facet | Системний аналіз |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/181433 |
| work_keys_str_mv | AT gubarevvf metodynahoždeniâregulârizirovannogorešeniâpriidentifikaciilineinyhmnogomernyhmnogosvâznyhdiskretnyhsistem AT romanenkovd metodynahoždeniâregulârizirovannogorešeniâpriidentifikaciilineinyhmnogomernyhmnogosvâznyhdiskretnyhsistem AT milâvskiiûl metodynahoždeniâregulârizirovannogorešeniâpriidentifikaciilineinyhmnogomernyhmnogosvâznyhdiskretnyhsistem AT gubarevvf metodiznahodžennâregulârizovanogorozvâzkudlâídentifíkacíílíníinihbagatovimírnihbagatozvâznihdiskretnihsistem AT romanenkovd metodiznahodžennâregulârizovanogorozvâzkudlâídentifíkacíílíníinihbagatovimírnihbagatozvâznihdiskretnihsistem AT milâvskiiûl metodiznahodžennâregulârizovanogorozvâzkudlâídentifíkacíílíníinihbagatovimírnihbagatozvâznihdiskretnihsistem AT gubarevvf methodsoffindingregularizedsolutioninidentificationoflinearmultivariablemulticonnecteddiscretesystems AT romanenkovd methodsoffindingregularizedsolutioninidentificationoflinearmultivariablemulticonnecteddiscretesystems AT milâvskiiûl methodsoffindingregularizedsolutioninidentificationoflinearmultivariablemulticonnecteddiscretesystems |