350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №9 за 2009 г.
Статья в номере:
Идентификация нестационарного объекта методом настраиваемой модели
Ключевые слова: идентификация оценивание фильтрация фильтр Калмана системы с неполной информацией нестационарные процессы управление
Авторы:
В. Н. Афанасьев - д.т.н., проф., зав. кафедрой кибернетики МИЭМ Д. Г. Крестникова - факультет информационных технологий МГППУ E-mail: k.krestnikova@gmail.com
Аннотация:
Приведен метод идентификации нестационарного объекта при помощи настройки параметров модели на основе прошлых измерений, которые проходят на фоне помех в виде гауссовского белого шума. Приведен также алгоритм построения линейного фильтра на основе фильтра Калмана. Представлены схемы моделирования в системе MATLAB Simulink. Приведены результаты идентификации при разных вариантах настройки параметров фильтра.
Страницы: 39-46
Список источников
  1. Афанасьев В.Н. Динамические  системы управления с неполной информацией. Алгоритмическое конструирование. М:. КомКнига. 2007. 216 с.
  2. Афанасьев В.Н. Оптимальные системы управления. Аналитическое конструирование. Учеб. пособие. М.: РУДН. 2007. 260 с.