25-mavzu: Nochiziqli dinamik ob’ektni identifikatsiyalash xususiyatlari. Chiziqli modellardan foydalanib nochiziqli ob’ektni identifikatsiyalash

25-mavzu: Nochiziqli dinamik ob’ektni identifikatsiyalash xususiyatlari. CHiziqli modellardan foydalanib nochiziqli ob’ektni identifikatsiyalash.

Ketma-ket kichik kvadratlar usuliga asoslangan identifikatsiyalash usuli chiziqli va nochiziqli statsionar sistemalarda ham qo’llanilishi mumkin. Bu usullar ketma-ket bo’lgani uchun ularni EHM da tez va ko’p xotira sarf qilmasdan yechish mumkin. Ketma-ket usulda matritsani o`chirishga bog‗liq qiyinchiliklar yo’qoladi, bu esa real sistemadagi ko’p o’lchamli regressiyalarni yechishni osonlashtiradi.

Sekin o’zgaruvchi nostatsionar jarayonlarga regression usulni qo’llaganda regression idintifikatsiyalash uchun olinadigan ma‘lumotlar intervalini statsionar deb qabul qilgan edik. Bundan regression interval r o’lchanishlar intervalidan tashkil topgan bu holda idintifikatsiyalashuzluksiz bo’ladi, regressiya intervalining oxiri esa bir yo ki bir necha o’lchashlar intervaliga vektor parametrlarini yangidan identifikatsiyalashga to’g‗ri keladi va bu intervalga kirmaydigan ma‘lumotlar tashlab yuboriladi. Ketma-ket bo’lmagan regressiya intervalida olingan ma‘lumotlar vaqt o’tishi bilan ko’payadi va eski ma‘lumotlar ham tashlab yuborilmaydi.
Ko’p parametrli sistemani ko’rib chiqamiz:
X_k=a₁u_1,k + a₂u_2,k +...+ a_mu_m,k + n_k (2.18)
bu yerda a_i(i= ) identifikatsiyalashni talab qiluvchi no‘malum parametrlar, X_k – qo’llanishlar intervalidagi sistemaning chiqishi. u_ik –shu intervaldagi i chi kirish(sistemaga), n_k – esa o’lchanishlar shovqini.
(2.38) chi tenglama vektor ko’rinishda qo’yidagicha: