Рекурсивная идентификация дискретных динамических систем с одним входом и выходом

Метод рекурсивної (ітеративної) ідентифікації узагальнено для одноканальних дискретних динамічних систем з кратними модами в умовах обмеженої невизначеності. Узагальнення здійснюється на основі модального розкладу відгуку системи з кратними власними числами. Досліджується вплив кратності на точність...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Проблемы управления и информатики
Datum:2009
1. Verfasser: Жуков, А.О.
Format: Artikel
Sprache:Russisch
Veröffentlicht: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2009
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/209546
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:Рекурсивная идентификация дискретных динамических систем с одним входом и выходом / А.О. Жуков // Проблемы управления и информатики. — 2009. — № 3. — С. 73-86. — Бібліогр.: 5 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung:Метод рекурсивної (ітеративної) ідентифікації узагальнено для одноканальних дискретних динамічних систем з кратними модами в умовах обмеженої невизначеності. Узагальнення здійснюється на основі модального розкладу відгуку системи з кратними власними числами. Досліджується вплив кратності на точність відновлення порядку та спектра апроксимуючої субмоделі. Показано, що збільшення кратності мод ускладнює розділення корисного сигналу та шуму, а також призводить до розширення інтервалу локалізації власних значень і до редукції визначення кратності мод при ідентифікації систем з великими значеннями кратності в умовах обмеженої невизначеності. The article is devoted to generalization of recursive (iterative) identification method for the single input and single output discrete dynamical systems with multiple modes under bounded uncertainty conditions. Generalization is conducted on the basis of modal decomposition of the system response with the multiple eigenvalues. The influence of multiplicity both on the order recovering precision and on the spectrum of approximating submodel is studied. It is illustrated that increasing of modes multiplicity leads to both difficultes of signal and noise separating and to expanding of eigenvalues localizing interval and to reduction of modes multiplicity determination during systems identification with the high values of multiplicity under bounded uncertainty conditions.
ISSN:0572-2691