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...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Проблемы управления и информатики
Date:2014
Main Authors: Губарев, В.Ф., Визнюк, Е.В., Пархомчук, Д.М.
Format: Article
Language:Russian
Published: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2014
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/207789
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: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
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-207789
record_format dspace
spelling Губарев, В.Ф.
Визнюк, Е.В.
Пархомчук, Д.М.
2025-10-13T15:25:55Z
2014
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.
0572-2691
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/207789
505-519.78:681.5
10.1615/JAutomatInfScien.v46.i3.20
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.
ru
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
Проблемы управления и информатики
Методы идентификации и адаптивного управления
Идентификация систем и редукция порядка модели прямым вариационным методом
Ідентифікація систем та редукція порядку моделі прямим варіаційним методом
Systems identification and model order reduction by direct variational method
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Идентификация систем и редукция порядка модели прямым вариационным методом
spellingShingle Идентификация систем и редукция порядка модели прямым вариационным методом
Губарев, В.Ф.
Визнюк, Е.В.
Пархомчук, Д.М.
Методы идентификации и адаптивного управления
title_short Идентификация систем и редукция порядка модели прямым вариационным методом
title_full Идентификация систем и редукция порядка модели прямым вариационным методом
title_fullStr Идентификация систем и редукция порядка модели прямым вариационным методом
title_full_unstemmed Идентификация систем и редукция порядка модели прямым вариационным методом
title_sort идентификация систем и редукция порядка модели прямым вариационным методом
author Губарев, В.Ф.
Визнюк, Е.В.
Пархомчук, Д.М.
author_facet Губарев, В.Ф.
Визнюк, Е.В.
Пархомчук, Д.М.
topic Методы идентификации и адаптивного управления
topic_facet Методы идентификации и адаптивного управления
publishDate 2014
language Russian
container_title Проблемы управления и информатики
publisher Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
format Article
title_alt Ідентифікація систем та редукція порядку моделі прямим варіаційним методом
Systems identification and model order reduction by direct variational method
description 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
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/207789
citation_txt 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.
work_keys_str_mv AT gubarevvf identifikaciâsistemiredukciâporâdkamodeliprâmymvariacionnymmetodom
AT viznûkev identifikaciâsistemiredukciâporâdkamodeliprâmymvariacionnymmetodom
AT parhomčukdm identifikaciâsistemiredukciâporâdkamodeliprâmymvariacionnymmetodom
AT gubarevvf ídentifíkacíâsistemtaredukcíâporâdkumodelíprâmimvaríacíinimmetodom
AT viznûkev ídentifíkacíâsistemtaredukcíâporâdkumodelíprâmimvaríacíinimmetodom
AT parhomčukdm ídentifíkacíâsistemtaredukcíâporâdkumodelíprâmimvaríacíinimmetodom
AT gubarevvf systemsidentificationandmodelorderreductionbydirectvariationalmethod
AT viznûkev systemsidentificationandmodelorderreductionbydirectvariationalmethod
AT parhomčukdm systemsidentificationandmodelorderreductionbydirectvariationalmethod
first_indexed 2025-11-28T10:08:42Z
last_indexed 2025-11-28T10:08:42Z
_version_ 1850853517027180544