8-mavzu. Nochiziq tizimlarni tasvirlash shakllari

Параллельно-последовательная модель Винера - Г аммерштейна
Кроме параллельно-последовательных моделей с прямыми ветвями на практике могут быть использованы нелинейные динамические модели с обратными связями (модели с рекурсивной структурой). Хорошо идентифицируется параллельно-рекурсивная модель Гаммер- штейна, которая изображена на рис. 3.44. Как будет показано далее, алгоритмы идентификации моделей с параллельно-рекурсивной структурой по своей сложности практически не отличаются от аналогичных алгоритмов идентификации моделей с обычной параллельной структурой без петли обратной связи.



Рис. 3.44. Параллельно-рекурсивная модель Гаммерштейна
Кроме параллельно-рекурсивной модели Г аммерштейна возможно использование аналогичной параллельно-рекурсивной модели Винера, однако из-за того, что модели Винера труднее идентифицировать, работ, посвященных идентификации этого класса, моделей пока нет.
Наиболее сложными по структуре моделями, для которых на сегодня построены корректные процедуры идентификации, являются модели, полученные последовательным соединением параллельной модели Гаммерштейна (см. рис. 3.41) и параллельно-рекурсивного варианта модели Гаммерштейна (см. рис. 3.44).
Таким образом, на текущий момент существует несколько общих нелинейных динамических моделей для описания реальных объектов идентификации. Выбор наиболее подходящей модели определяется интуицией исследователя и возможностями соответствующих алгоритмов идентификации, разработанных под конкретный класс моделей. При сравнительном анализе вычислительных алгоритмов в основном принимают во внимание время вычислений и возможность использования нужного вида входных воздействий.