Асимптотическое моделирование и идентификация сложных линейных систем

Abstract

Запропоновано і обґрунтовано асимптотичну форму подання класів моделей складних систем, що наближено описують процеси, які протікають в них. Розглянуто особливості задач ідентифікації з таким поданням класів моделей. На основі кінцево-різницевих апроксимацій описано метод, в якому комбінується непараметрична і структурно-параметрична ідентифікація, що дозволяє будувати редуковані моделі, узгоджені за точністю з похибкою вихідних даних.

Asymptotic form for model classes of complex systems approximately describing processes in them is proposed and justified. Identification peculiarities for such model classes are considered. On the basis of finite-difference approximations it is described the method, which arranges nonparametric and structure-parametric identification that allows to construct reduced models agreed in accuracy with errors in initial data.