ІНФОРМАЦІЙНИЙ ПРОСТІР ОБ’ЄКТУ В СИСТЕМАХ ІДЕНТИФІКАЦІЇ
Ключові слова:
інформаційний простір, інформаційна множина, об’єкт управління, алгоритм оцінювання параметрів, ідентифікаціяАнотація
У статті приділена увага питанням визначення інформаційного простору об’єкта в задачах ідентифікації, причому інформаційна множина розглядається як сукупність даних, що отримані під час спостереження за змінними об’єкту в процесі нормальної експлуатації системи і апріорними даними про структуру об’єкту.
Для того, щоб управляти, слід використовувати необхідну інформацію для оцінки ситуації, що склалася, і виробляти рекомендації, що забезпечують найбільш ефективне виконання цілей управління ситуацією. Вибір моделі при розв’язанні задач управління та вивченні безперервних процесів обумовлений як умовами реалізації, так і вимогами адекватності. В умовах невизначеності на перший план виходять алгоритми і методи інформаційного аналізу даних різної структури.
Для розв’язання проблеми управління в умовах невизначеності використовуються методи теорії адаптивних систем, які дозволяють: забезпечити високу точність управління при суттєвій зміні динамічних властивостей об’єкта; здійснювати оптимізацію режимів роботи об’єкта в умовах зміни його характеристик; підвищити надійність системи; уніфікувати окремі підсистеми управління і їх блоки; скоротити терміни розробки і доведення системи. Адаптивні методи використовуються для розв’язку задач, в яких відсутня інформація про характер і умови функціонування об’єкта, а також у випадку неможливості або недостатньо повної формалізації апріорних даних.
Процес синтезу адаптивної системи можна розбити на декілька етапів. Спочатку формується мета управління і виказуються вимоги до структури математичної моделі об’єкту. Для цього використовується апріорна і/або експериментальна інформація. В більш загальному випадку синтез системи зв’язаний з розв’язком задачі структурної ідентифікації. На другому етапі визначається структура керуючого пристрою. Далі здійснюється вибір алгоритму адаптації параметрів регулятора. На заключному етапі проводиться обґрунтування прийнятого алгоритму.
Посилання
Карабутов Н.Н. Адаптивная идентификация систем: Информационный синтез / Н.Н Карабутов. М.: КомКнига, 2006. 384 с.
Димова Г.О. Знаходження оптимальних значень функцій із застосуванням методу спряжених градієнтів / Г.О. Димова // Таврійський науковий вісник. Серія: Технічні науки. Херсонський державний аграрно-економічний університет. Херсон: Видавничий дім «Гельветика», 2021. Вип. 3. С. 3-9.
Карабутов Н.Н. Методы структурной идентификации нелинейных объектов: монография / Н.Н. Карабутов. Saarbrȕcken-Deutschland: Palmarium Academic Publishing, 2014. 110 c.
Димова Г.О. Методи і моделі упорядкування експериментальної інформації для ідентифікації і прогнозування стану безперервних процесів: монографія / Ганна Олегівна Димова. Херсон: Видавництво ФОП Вишемирський В.С., 2020. 176 с.
3 Цыпкин Я.З. Основы информационной теории идентификации / Я.З Цыпкин. М.: Наука, 1995. 336 с.
Марасанов В.В. Модель пространства контролируемых параметров нестационарного динамического объекта / В.В. Марасанов, А.О. Дымова // Вісник ХНТУ, Херсон. 2015. №2(53). С. 152 – 156.
Гроп Д. Методы идентификации систем / Д. Гроп. М.: Мир, 1979. 302 с.
Льюнг Л. Идентификация систем. Теория для пользователя / Л. Льюнг М.: Наука, 1991. 432 с.