Введение к работе
Актуальность теш. Задача идентификации нелинейных динамичес-IX объектов (ВДО) возникает в разнообразных прикладных областях атоматизвцш научных исследований, связанных с проблемами измере-їя и анализа характеристик реальных динамических объектов (ДО).
Многим функциональным системам характерно сбойство нелинейно-э преобрьзования входных воздействий. Линеаризация инерционных элинейностей приводит обычно к хорошим результатам только в узком іапазоне изменения входных сигналов; линейная модель обедняет, :кажает многие существенные сеойстез исследуемого ДО. Построение зтематической модели этого класса объектов производится при помо-I специальных итеративных методов, которые предусматривают уточ-эние модели Ео Бремени на каждом шаге.
Решение задачи идентификации е процессе синтеза системы упра-пения мокет служить средством обеспечения эффективности упраєле-їя. В этом случае цель идентификации определяется не точность* злучаемых оценок' параметров, а соотносится с характернетикаш ІГНкционироЕания системы в целом.
Однако задача идентификации может тлеть и самостоятельное іачение, например, при контроле и испытаниях ДО. В этом случае зиболыаий интерес представляет точность оценок параметров иденти-певции НДО, представленных в виде блочно-ориентироЕанньс моделей. В настоящей работе рассматривается именно этот аспект пробле-і применительно к идентификации параметров реального НДО в режиме ?а нормального функционирования.
Предметом данной диссертационной работы являются методы иден-іфикации НДО с использованием моделей типа "выход-вход", реализу-шв в условиях нормального функционирования объекта, т.е. при зесивной идентификации.
Разработка аффективных методов идентификации ВДО должна спо-)бстЕовать как созданию адекватных информационных моделей, так и 53ЕИТИЮ программного обеспечения систем автоматизации научных негодований и испытаний на их осноеє, что позволит в дальнейшем па-ійти от решения задач идентификации в узком сшелв к глобальному шеанию свойств НДО, т.е. к постановке и решению задачи идентифи-щни в широком смысле.
-2.-
Задача идентификации параметров НДО в узком смысле состоит оценивании неизвестных парше тров по значениям входных и выхода процессов модели и объекта-оригинала. При этом предполагается, ч известны структура системы и класс моделей, к которому относит данный НДО. В данной диссертационной работе рассматривается прои дура пассивной идентификации, заключающаяся в анализе Еыходна сигнала модели и объекта-оригинала. В качестве моделей рассматр евются модели Винера, Гаммерштейна и смешанная модель Гаммерште на-Винерэ. Еыходные процессы настраиваемой модели и объекта-оригинала огысыЕэюгся с помощью временных рядов типа авторегрессі скользящего среднего (AP-GC).
Существующие е настоящее Бремя метода идентификации НДО яеляются параметрическими, не позволяют идентифицировать объект режиме его нормального функционирования и не обеспечены прогрг иными и метрологическими средствами. Разработка ноеых устойчш параметрических блочно-ориентированных методов идентификации НД( возможностью их использования при едином систематизированном хк гаде к накапливанию априорной информации при измерительном эксх рименте позволяет встраивать их в информационное и программное обеспечение ИЕК и ИИС.
Б данной работе используется единый систематизированный noj к описанию составляющих предметной области (ПО),в качестве кото] рассматриваются модели ЕДО,метода и алгоритмы идентификации, мо; ли процессов.Описание такой ПО необходимо для создания методолої Чйіжнй (ікни при |lяяsmп^^^>д^>ш^--идflятI^^^тея^^ии-IП^n r ттптрпкпм гтт..
Таким образом, возникает необходимость как исследования разработки временных методов идентификации НДО в режиме его -н< мального функционирования, так и обеспечения встраиваемости ре: льтатов в единый систематизированный подход при решении заді идентификации в широком смысле.
Следовательно, как разработка нового параметрического мен идентификации НДО, сопровождаемого метрологическим анализом паї метров идентификации, так и организация решения задачи при сие мзтпзироЕанном подходе, являются актуальными задачами.
Поставленная задача решалась в рамках госбюджетных и хоздо: верных работ, выполненных и выполняемых е С.-Пб.ГЭТУ им.В.И.Ул нова (Ленина) при непосредственном участии автора, в частное
ДІГГ-І02 (II гос.per. 81044851),1935 г.; ИИТ-ІІ5 (N гос.per. 81064372), IS37 г.; ИИТ-І30 (N газ.per. I8S0OI3O34), 19Э0 г.
Цель работы: разработка Ерэманного параметрического блочяо-орпентированного метода пассивной идентификации ВДО, реализуемого средствами ИИС и ИВК.
Основными задачами работы являются: - разработка методики проведения параметрической пассивной идентификации ВДО ;
списание информационного поля признаков моделей ВДО, методов идентификации ВДО, моделей процессов и их взаимосвязей, определяющих предметную область задачи идентификации ВДО;
проведение метрологического анализа результатов идентификации;
разработка программных средств для обеспечения метода параметрической пассивной идентификации ВДО;
разработка процедуры формирования а обучения системы идентификации ВДО;
применение разработанных методик для проведения параметрической идентификации реального ВДО.
Методы исследований. В основу исследований положен корреляционный метод анализа выходных процессов модели и объекта-оригинала. При исследованиях использовались математический аппарат теории вероятностей, математической статистики, теории случайных процессов, элементы кластерного анализа, теории решеток, теории нечетких множеств,, методы планирования эксперимента,а также имитационное моделирование на ЭВМ и приемы работы с реляционными банками данных.
НоЕые научные результаты.
Г. Применен единый систематизированный подход к описаний предметной области задачи идентификации ИДО.
-
В рамках единого систематизированного подхода предложен временной блочно-ориентированный параметрический метод идентификации ВДО.
-
Разработана методика формирования и предварительного обучения системы идентификации ВДО при накапливании априорной информации для проведения измерительного эксперименте.
-
Предложена классификация полной группы составляющих погрешностей для параметрической пассивной идентификации ВДО сі доверя-
тельным оцениванием параметров и исследованием методических погрешностей.
Практическая ценность.
-
Предложена методика выбора фрейма априорной информации дай решения задачи идентификации в широком смысле.
-
Предложена методика этапа предварительного обучения системы идентификации НДО для решения задачи идентификации в широко» смысле на осксЕе применения теории нечетких множеств и приемов работы с реляционными моделями данных.
-
Предложена методика проведения этапа собственно параметрической идентификации НДО, легко встраиваемой в единый систематизированный подход.
-
Разработано алгоритмическое и программное обеспечение дш решения задачи идентификации НДО как е узком, так и в широком смысле.
-
Разработанные программные средства позволяют:
-оценить ожидаемую результирующую погрешность пассивно! идентификации НДО;
-реализовать процесс адаптивной настройки параметров идентификации;
-оценить адекватность выбранной'модели НДО объекту-оригиналу;
-реализовать процесс предварительного обучения системы иден
тификации для конкретной априорной информации о модели НДО, моделі
процесса.методе идентификации на основании введения системы экс-
пертных оценок. " —: .
Внедрение работы. Разработанное программное и алгоритмическое обеспечение внедрены в программных комплексах: идентификации характеристик специальных средств автоматики; исследования вероятностных характеристик информационных сигналов психофизиологического состояния человека- оператора ; исследования и расчету вероятностных характеристик информационных процессов и сигналов і соствеє АСУ "Метрология"; исследования вероятностных характеристик информационных сигналов накопителей на магнитных дисках.
Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсукдались на:
- Международной научно-технической конференции "Статистические методы е теории передачи и преобразования инфорлационных сигналов'
(КИ6В.19Э2);
Всесоюзных конференциях по информационно-измерительным системам "ИИС-85"(Винница,1985),"ИИС-87"(Ташкент,1987);
Всесоюзных научно-технических конференциях "Проблемы метрологического обеспечения систем обработки измерительной информации" (Москва,1987), "Статистические методы в теории передачи и преобразования измерительных сигналов" (Киев,1985);
Всесоюзных симпозиумах па модульным информационно- измерительным системам (Кишинев,I9S5), "Методы теории идентификации в задачах измерительной техники" (Новосибирск,1985), "Методы теории идентификации в задачах измерительной техники в метрологии" (Новосибирск, 1989),
Публикации по работе.К основным публикациям по теме диссертационной работы относятся 15 печатных работ, из которых I статья в межвузовском издании, 13 тезисов докладов на Международной и Всесоюзных конференциях к симпозиумах,' одно программное средство, зарегистрированное в ГОСФАП .
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав» заключения, списка литературы,еклечзющ9го 121 наїшенованив, и двух приложений. Основная часть работы изложена на 165 страницах ыашййописного текста. Работа содержит 17 рисунков, 7 таблиц.