Эллипсоидальное оценивание состояния и параметров динамической системы при отсутствии априорной информации об оцениваемых величинах

Розглянуто задачу оцінювання стану лінійної динамічної системи і задачу одночасного оцінювання стану і параметрів лінійної динамічної системи з одним входом і одним виходом в рамках теоретико-множинного підходу. Для цього використовується модифікований метод еліпсоїдів, запропонований і проаналізова...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Проблемы управления и информатики
Datum:2014
1. Verfasser: Сальников, Н.Н.
Format: Artikel
Sprache:Russian
Veröffentlicht: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2014
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/207798
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:Эллипсоидальное оценивание состояния и параметров динамической системы при отсутствии априорной информации об оцениваемых величинах / Н.Н. Сальников // Проблемы управления и информатики. — 2014. — № 2. — С. 144-156. — Бібліогр.: 29 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung:Розглянуто задачу оцінювання стану лінійної динамічної системи і задачу одночасного оцінювання стану і параметрів лінійної динамічної системи з одним входом і одним виходом в рамках теоретико-множинного підходу. Для цього використовується модифікований метод еліпсоїдів, запропонований і проаналізований автором при розв’язанні задачі оцінювання параметрів лінійної регресії. Властивості алгоритмів оцінювання проілюстровано за допомогою модельних прикладів. We consider the problem of the state estimation of linear dynamic system and the problem of simultaneous estimation of states and parameters of the SISO linear dynamic system in a framework of the set-theoretic approach. The modified method of ellipsoids, proposed and analyzed by the author earlier while solving the problem of the linear regression parameters estimation, was used for the estimation. Properties of the proposed estimation algorithms are illustrated by numerical examples.
ISSN:0572-2691