Адаптивное параметрическое оценивание квадратно-корневыми информационными алгоритмами

  • Просмотров 2903
  • Скачиваний 516
  • Размер файла 3265
    Кб

Доклад Задача идентификации формулируется следующим образом: по результатам наблюдений над входными и выходными переменными системы должна быть построена оптимальная в некотором смысле модель, т.е. формализованное представление этой системы. В зависимости от априорной информации об объекте управления различают задачи идентификации в узком и широком смысле. Задача идентификации в узком смысле состоит в оценивании

параметров и состояния системы по результатам наблюдений над входными и выходными переменными, полученными в условиях функционирования объекта. При этом известна структура системы и задан класс моделей, к которому данный объект относится. Априорная информация об объекте достаточно велика. Априорная информация об объекте при идентификации в широ­ком смысле отсутствует или очень бедная, поэтому приходится предварительно

решать большое число дополнительных задач, такие как выбор структуры системы и задание класса моделей, оценивание линейности объекта и действующих переменных, оценивание степени и формы влияния входных переменных на выходные и др. Целью данной дипломной работы является исследование нового метода параметрической идентификации основанного на синтезе метода максимального правдоподобия и метода квадратно-корневого

информационного фильтра, а также сравнение методов минимизации, использованных для минимизации выбранного функционала, с точки зрения сходимости, вычислительной точности, сложности, а также реализация данного метода на ЭВМ. Описание диплома Задача оценивания может быть сформулирована как задача нахождения наибольшего (наименьшего) значения некоторого функционала. Но т.к. значения параметров непосредственному наблюдению

не доступны, то критерием выбора оптимума должен быть функционал от выходных значений. Примером такого функционала может служить либо функция правдоподобия, либо ее логарифм. Т.е. если являются независимыми и имеют гауссовское совместное распределение с нулевым средним и матрицами ковариаций (1) Тогда критерием выбора оптимума выберем выражение (2), которая является функцией многих переменных и для ее минимизации будем