УПРАВЛЕНИЕ БОЛЬШИМИ СИСТЕМАМИ
на главную написать письмо карта сайта

јвтор:  √лущенко ј.»., Ћасточкин  .ј., ѕетров ¬.ј.
Ќазвание:  ѕроцедура идентификации кусочно-посто€нных параметров с улучшенной сходимостью
—татус:  опубликовано
»здательство:  »ѕ” –јЌ
√од:  2022
“ип:  стать€ вед.журн.
Ќазвание журнала:  ”правление большими системами
¬ыпуск:  95
Ѕиблиографи€:  √лущенко ј.»., Ћасточкин  .ј., ѕетров ¬.ј. ѕроцедура идентификации кусочно-посто€нных параметров с улучшенной сходимостью // ”правление большими системами. ¬ыпуск 95. ћ.: »ѕ” –јЌ, 2022. —.6-32. DOI: https://doi.org/10.25728/ubs.2022.95.1
–убрика:  ћатематическа€ теори€ управлени€
 лючевые слова:  кусочно-посто€нные параметры, идентификаци€, конечное возбуждение, интервальна€ фильтраци€, сходимость
 лючевые слова (англ.):  piecewise-constant parameters, identification, finite excitation, interval-based filtration, convergence
јннотаци€:  –абота посв€щена повышению качества решени€ задачи идентификации неизвестных кусочно-посто€нных параметров классического линейного регрессионного уравнени€. ƒл€ решени€ этой задачи в работе предлагаетс€ нова€ процедура обработки регрессионного уравнени€, основанна€ на использовании в известном подходе интегрального динамического расширени€ и смешивани€ (I-DREM) интервального интегрального фильтра с экспоненциальным списыванием и сбросом.  ак доказано в работе, предложенный фильтр, в отличие от известных в литературе, при использовании в процедуре I-DREM позвол€ет генерировать регрессионное уравнение со скал€рным регрессором и регулируемым уровнем возмущени€, вызванным скачкообразным изменением неизвестных параметров. ќсновным результатом работы €вл€етс€ процедура обработки линейного регрессионного уравнени€ с векторным регрессором, котора€ позвол€ет построить закон оценки, гарантирующий при выполнении услови€ конечного возбуждени€ регрессора ограниченность ошибки идентификации кусочно-посто€нных параметров регулируемым значением. ¬се вышеупом€нутые свойства в работе доказаны аналитически и/или продемонстрированы в рамках численного эксперимента.
јннотаци€ (англ.):  The research is aimed at improvement of the solution quality of the unknown piecewise-constant parameters identification problem for the classical linear regression equation. To solve this problem, a new procedure to process such equation, which is based on the known method of integral dynamic extension and mixing (I-DREM) but with the interval-based integral filter with exponential forgetting and resetting, is proposed. As proved in the paper, when the I-DREM procedure is applied, the proposed filter, unlike known from the literature, allows one to generate the regression equation with a scalar regressor and adjustable level of disturbance, which is caused by the step-like change of the unknown parameters. The main result of the study is a procedure to process a linear regression equation with a vector regressor, which allows one to derive an adaptation law. If the condition of the regressor finite excitation is met, then such a law guarantees that the identification error of the piecewise-constant parameters is bounded by an adjustable value. All of the aforementioned properties are proved analytically and/or demonstrated via the numerical experiments.

в формате PDF

ѕросмотров: 328, загрузок: 52, за мес€ц: 6.

Ќазад

»ѕ” –јЌ © 2007. ¬се права защищены