Лабораторная работа № 6. Идентификация параметров модели многомерного объекта с помощью рекуррентного метода наименьших квадратов. 


Мы поможем в написании ваших работ!



ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?

Лабораторная работа № 6. Идентификация параметров модели многомерного объекта с помощью рекуррентного метода наименьших квадратов.



 

Тема лабораторной работы. Идентификация параметров модели многомерного объекта с помощью рекуррентного метода наименьших квадратов.

Цель лабораторной работы. Получение навыков идентификации параметров процесса, происходящего в динамическом объекте типа «черный ящик», с помощью рекуррентного метода наименьших квадратов и анализ эффективности алгоритма идентификации.

Задание. В динамической системе (например, в социологической системе) в дискретные моменты времени  в результате действия контролируемого фактора (входного воздействия)  и возмущающего воздействия  формируются текущие значения выходной переменной  анализируемого процесса. Процессы, происходящие в этой системе, не известны. Функциональная схема системы сбора информации о текущих значениях входных и выходных переменных анализируемого процесса изображена на рисунке 1.

Рис. 1. Функциональная схема системы сбора информации о процессе

 

Выходные переменные измерительных устройств  и  связаны с выходной  и входной  переменными анализируемого процесса уравнениями:

;  ;                          (1)

,                                                                               (2)

где: ,  - погрешности измерений, которые не превышают известные пределы допустимых погрешностей измерений  и  соответственно;  - шаг квантования времени .

В системе принятия решений для прогноза значений выходной переменной  на один шаг используют модель процесса типа «авторегрессия скользящего среднего» (АРСС):

,                               (3)

где:  - неизвестный параметр модели процесса;  - погрешность математической модели анализируемого процесса.

Требуется с помощью рекуррентного метода наименьших квадратов (РМНК) определить оценки  и  возмущающего воздействия  и параметра  модели процесса (1)-(3). Методом имитационного моделирования выполнить анализ эффективности этого алгоритма идентификации.

При выполнении лабораторной работы необходимо:

1). Выполнить имитационное моделирование процедуры сбора информации об изменении контролируемого входного воздействия  и выходной переменной . Для этого необходимо с шагом квантования времени с. сформировать массивы значений этих переменных по уравнению (3) с использованием формул:

;                                                                            (5)

;                                              (6)

;                                                                    (7)

.                                                                    (8)

При моделировании использовать значения параметров, входящих в уравнения (3), (5)-(8), приведенные в таблице 1.

 

Таблица 1.

 

№ варианта 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
a -0.1 -0.2 -0.3 -0.4 -0.5 -0.6 -0.7 -0.8 -0.8 -0.7 -0.1 -0.2 -0.3 -0.4
b 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.7 0.8 0.9 1.0 -1.1 -1.2 -1.3 -1.4
q 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.5 -0.5 -0.4 -0.3 -0.2 0.6 0.7 0.8
0.7 0.65 0.6 0.55 0.5 0.45 0.4 0.35 0.3 0.25 0.2 0.15 0.1 -0.1
0.05 0.04 0.03 0.02 0.02 0.03 0.04 0.05 0.04 0.03 0.02 0.01 0.02 0.03
0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.04 0.03 0.02 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.04

 

№ варианта 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
a -0.5 -0.6 -0.7 -0.6 -0.5 -0.4 -0.3 -0.3 -0.4 -0.5 -0.6 -0.5 -0.4 -0.3
b -0.7 -0.6 -0.5 -0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 0.4 0.6 0.7 0.45
q -0.1 -0.2 -0.3 -0.4 -0.5 -0.6 -0.7 -0.8 -0.9 -1.0 -1.1 -1.2 -1.3 -1.4
0.5 0.4 0.3 0.4 0.5 0.1 0.3 0.3 0.45 0.35 0.25 0.3 0.35 0.4
0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.05 0.04 0.03 0.02 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05
0.05 0.04 0.02 0.03 0.02 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.04 0.03 0.02 0.01

 

2). С помощью РМНК с показателем эффективности

 ,                                        (9)

где  - параметр регуляризации, определить оценки возмущающего воздействия и параметров модели процесса, используя для этого сформированные массивы значений переменных  и .

Вычисление указанных оценок выполнить по алгоритму РМНК при разных значениях параметра регуляризации.

3). Определить зависимость погрешностей идентификации от значений параметра регуляризации и выполнить анализ эффективности полученных решений.

4). Составить отчет по лабораторной работе.

 



Поделиться:


Последнее изменение этой страницы: 2021-04-04; просмотров: 109; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы!

infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 3.147.54.6 (0.009 с.)