КНИГИ НА РУССКОМ ЯЗЫКЕ


 
Обложка Карабутов Н.Н. Структуры в задачах идентификации: Построение и анализ
Id: 235247
 
999 руб.

Структуры в задачах идентификации: Построение и анализ

URSS. 2018. 312 с. Твердый переплет. ISBN 978-5-9710-5224-1.

Рассмотрены вопросы структурной идентификации систем в условиях неопределенности на основе анализа виртуальных структур. Предложен метод построения динамических структур. Он основан на применении статических моделей. Анализ динамических структур выполняется в специальном структурном пространстве, так как параметрические методы не всегда являются эффективными. Предложен метод оценки размерности динамической структуры. Решение проблемы структурной идентификации нелинейных динамических систем зависит от выполнения условия структурной идентифицируемости, введенного в работе. Предложены методы и критерии проверки выполнения условия структурной идентифицируемости.

Разработаны методы и алгоритмы оценки класса нелинейности динамической системы на основе анализа виртуальной структуры. Для принятия решения о полученных структурных параметрах системы применен структурно-частотный метод. Предложены алгоритмы оценки структурных параметров системы.

Полученные результаты обобщены на статические системы.

Книга будет полезна всем, кто занимается вопросами синтеза систем автоматического управления, идентификации и моделирования, а также студентам и специалистам, изучающим эконометрический и технический анализ и его применение в экономических информационных системах.


Оглавление
Предисловие
Введение
Глава 1.СТРУКТУРНЫЕ МЕТОДЫ В ЗАДАЧАХ УПРАВЛЕНИЯ И НЕЛИНЕЙНОЙ ДИНАМИКИ
 1.1. Структурный подход в задачах управления и идентификации
 1.2. Геометрические характеристики структур
  1.2.1. Топологическая мера размерности
  1.2.2. Информационная размерность
  1.2.3. Корреляционная размерность
 1.3. Динамические характеристики структур
 1.4. Методы идентификации структур и их параметров
 1.5. Заключение
Раздел 1. ДИНАМИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ
Глава 2.СТРУКТУРЫ И СТРУКТУРНАЯ ИДЕНТИФИЦИРУЕМОСТЬ В ЗАДАЧАХ ИДЕНТИФИКАЦИИ НЕЛИНЕЙНЫХ ОБЪЕКТОВ
 2.1. Основные понятия и определения
 2.2. Понятие структуры в задачах идентификации
 2.3. Коэффициент структурности
 2.4. Sey-структуры
  2.4.1. Постановка задачи
  2.4.2. Формирование множества IN,g
  2.4.3. Структуры Sey, Sek
  2.4.4. Пример
 2.5. Секторное множество
 2.6. Гомотетия
 2.7. Структурная идентифицируемость нелинейных динамических систем
 2.8. Заключение
Глава 3.СТРУКТУРНАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ НЕЛИНЕЙНЫХ СИСТЕМ
 3.1. Оценка класса нелинейности
 3.2. Оценка структуры нелинейности
  3.2.1. Класс Fov
  3.2.2. Класс Fmv
 3.3. Метод структурно-частотного анализа
 3.4. Примеры
  3.4.1. Система с насыщением
  3.4.2. Система со статическим гистерезисом
  3.4.3. Система с динамическим гистерезисом
 3.5. Заключение
Глава 4.СТРУКТУРНЫЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ХАРАКТЕРИСТИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЛЯПУНОВА ЛИНЕЙНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ
 4.1. Введение
 4.2. Постановка задачи
 4.3. Оценка Xg(t)
 4.4. Об идентифицируемости модели (4.5)
 4.5. ХПЛ. Коэффициент структурности системы
 4.6. Структуры для оценки ХПЛ
 4.7. Оценка порядка системы
 4.8. Оценка характеристических показателей Ляпунова
  4.8.1. Простые собственные числа
  4.8.2. Кратные собственные числа
  4.8.3. Комплексные собственные числа
  4.8.4. Мнимые собственные числа
 4.9. Принятие решения о типе корней
 4.10. Процедура определения показателей Ляпунов
 4.11. Примеры
 4.12. Заключение
Глава 5.АДАПТИВНЫЕ НАБЛЮДАТЕЛИ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ
 5.1. Структурно-параметрический метод построения адаптивных наблюдателей для нелинейных систем
  5.1.1. Постановка задачи
  5.1.2. Структурный этап разработки адаптивного наблюдателя
  5.1.3. Параметрический этап разработки адаптивного наблюдателя
  5.1.4. Анализ устойчивости
  5.1.5. Пример
  5.1.6. Заключение
  5.1.7. Приложение
 5.2. Адаптивные наблюдатели линейных нестационарных динамических объектов с оценкой неопределенности
  5.2.1. Постановка задачи
  5.2.2. Уравнение адаптивного наблюдателя
  5.2.3. Синтез адаптивных алгоритмов
  5.2.4. Выбор матрицы H
  5.2.5. Оценка неопределенности
  5.2.6. Свойства адаптивной системы
  5.2.7. Пример
  5.2.8. Заключение
  5.2.9. Приложение
 5.3. Адаптивные наблюдатели для линейных нестационарных динамических систем с неопределенностью в контуре настройки параметров
  5.3.1. Постановка задачи
  5.3.2. Синтез адаптивных алгоритмов
  5.3.3. Алгоритм оценивания вектора K
  5.3.4. О выборе матрицы Q(t)
  5.3.5. Свойства адаптивной системы идентификации
  5.3.6. Область гарантированного оценивания
  5.3.7. Пример
  5.3.8. Заключение
 5.4. Заключение
Раздел 2. СТАТИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ
Глава 6.СТРУКТУРЫ В ЗАДАЧАХ ИДЕНТИФИКАЦИИ СТАТИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ
 6.1. Поле структур статического объекта
 6.2. Поле структур на классе Fm
 6.3. Поле структур на классе Fs
 6.4. Поле структур на классе Ff
 6.5. Адаптивная процедура оценки функции f(U,n) на классе Ff
 6.6. Оценка степени нелинейности статического объекта на поле секущих
 6.7. Sk,enu-структуры
 6.8. Заключение
 6.9. Приложение
Глава 7.СТРУКТУРНАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ ОБЪЕКТОВ С ОДНОЗНАЧНЫМИ НЕЛИНЕЙНОСТЯМИ
 7.1. Постановка задачи
 7.2. Структурная идентификация нелинейной части системы
  7.2.1. Анализ структуры Sk,enu
  7.2.2. Выпрямление структуры Sk,enu для fln(ui). Принятие решения на классе F
  7.2.3. Пример
 7.3. Адаптивные алгоритмы идентификации структурных параметров однозначных нелинейностей
  7.3.1. Постановка задачи
  7.3.2. Адаптивная идентификация параметров fe(ui,H) в Ps.
  7.3.3. Адаптивная идентификация параметров fln(ui,H) в Ps.
  7.3.4. Пример
 7.4. Заключение
 7.5. Приложения
Глава 8.СТАТИЧЕСКИЕ СТРУКТУРЫ В СИСТЕМАХ СТРУКТУРНОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ОБЪЕКТОВ С ГИСТЕРЕЗИСОМ
 8.1. Введение
 8.2. Постановка задачи
 8.3. Структурная идентификация объекта с fs(ui,n) принадл. Fsat
  8.3.1. Оценка структурных параметров
  8.3.2. Построение сектора для fs(ui,n)
  8.3.3. Оценка адекватности полученных оценок функции fs(ui,n)
  8.3.4. Построение функции насыщения на классе нерегулярных входов
 8.4. Идентификация структуры гистерезиса на классе Fh
  8.4.1. Определение дистанции и параметров fh(ui,n) на основе анализа структур
  8.4.2. Определение параметров alphab, alphat, betab, betat
 8.5. Структуры RKur, Ku+-
 8.6. Заключение
Глава 9.СТРУКТУРНАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ СИСТЕМ С ЛАГОВЫМИ ПЕРЕМЕННЫМИ
 9.1. Введение
 9.2. Постановка задачи
 9.3. Оценка степени линейности системы
 9.4. Множество для оценки структуры распределенного лага системы
 9.5. Принятие решения о длине лага в X(ui,n)
 9.6. Принятие решения о длине лага в X(yn)
 9.7. Принятие решения о длине лага для X(yn,ui,n)
 9.8. Примеры
 9.9. Заключение
Заключение
Литература

Об авторе
Карабутов Николай Николаевич
Доктор технических наук, профессор, лауреат Государственной премии Российской Федерации в области науки и техники. Профессор кафедры проблем управления Московского технологического университета (МИРЭА). Область научных интересов: проблемы устойчивости и качества динамических систем; синтез алгоритмов и систем адаптивного управления и идентификации процессов различной природы; анализ данных и принятие решений в условиях неопределенности; применение информационных технологий в задачах моделирования.