О структурно-параметрической идентификации в условиях ограниченной неопределенности и аппроксимирующих моделях многомерных систем

Abstract

Досліджено можливість розповсюдження відомих методів стохастичної ідентифікації на багатовимірні системи, що генерують дані з обмеженою невизначеністю. У загальному випадку показано, що коректно можна відновити лише апроксимуючу модель зниженої порядковості. Досліджено відповідність параметрів такої моделі динамічним характеристикам досліджуваних об’єктів.

The possibility of extending well-known methods of stochastic identification, properly modified for multivariable systems generating data with bounded uncertainty, is studied. It is shown that only approximate truncated models of reduced order can be correctly reconstructed. The correspondence of such model parameters to the dynamic characteristics of the studied objects is investigated.