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...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Проблемы управления и информатики
Date:2014
Main Author: Сальников, Н.Н.
Format: Article
Language:Russian
Published: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2014
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/207798
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: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
Description
Summary: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