Структурная идентификация

Подразумевает построение модели типа «черный ящик», т.е. об объекте мы ничего не знаем. Главная задача: определение структуры модели.

Рекомендации по решению задач структурной идентификации:

1.Определить тип (класс) моделей.

а) Начинать построение модели с физической модели (по известным законам физики, не забывая о цели построения модели);

б) Начинать с самых простых моделей (линейная, непрерывная, одномерная и т.д.);

в) Постараться преобразовать модель к виду линейной регрессии:

2.Определение размера или порядка модели (определение количества внутренних переменных модели). Определение ковариационных (зависимость от шумовых характеристик) и корреляционных (взаимосвязь между определенными двумя внутренними переменными) матриц.

На сегодняшний момент существует несколько методов исследования ковариационных и корреляционных матриц, которые позволяют определить недостаточность или избыточность модели.

3.Параметрическая идентификация (способ параметризации модели).

Текущие данные

Могут быть получены в результате пассивного или активного эксперимента. Пассивный эксперимент, когда исследователь не влияет на процедуру регистрации (изменения) данных. Активный эксперимент, когда исследователь формирует программу эксперимента.

Методы программирования эксперимента исследует специальная область в ТАУ. В результате активного эксперимента упрощается процедура идентификации.