Идентификация систем и редукция порядка модели прямым вариационным методом

Досліджено процеси ідентифікації та редукції порядку моделі на основі прямого варіаційного методу. В детермінованому випадку було показано незалежність результатів ідентифікації від амплітуди вхідного сигналу, а також знайдено мінімально можливу з точки зору інформативності довжину інтервалу спостер...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Проблемы управления и информатики
Datum:2014
Hauptverfasser: Губарев, В.Ф., Визнюк, Е.В., Пархомчук, Д.М.
Format: Artikel
Sprache:Russisch
Veröffentlicht: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2014
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/207789
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Идентификация систем и редукция порядка модели прямым вариационным методом / В.Ф. Губарев, Е.В. Визнюк, Д.М. Пархомчук // Проблемы управления и информатики. — 2014. — № 2. — С. 14-27. — Бібліогр.: 14 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung:Досліджено процеси ідентифікації та редукції порядку моделі на основі прямого варіаційного методу. В детермінованому випадку було показано незалежність результатів ідентифікації від амплітуди вхідного сигналу, а також знайдено мінімально можливу з точки зору інформативності довжину інтервалу спостережень. У випадку наближених даних досліджено властивості стійкості моделей різних порядків. The processes of identification and model order reduction on the basis of a direct variational method are investigated. In the case of deterministic data, it was shown that the results of identification do not depend on the amplitude of the input signal, and the minimal informative length of the observation interval was found. In the case of approximate data, the stability properties of different models are investigated.
ISSN:0572-2691