ПРОЦЕДУРА АКТИВНОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ
Идентификация динамической системы предполагает определение структуры и параметров математической модели, обеспечивающей наилучшее совпадение выходных переменных модели и системы при одинаковых входных воздействиях.
Различают задачи идентификации в узком и широком смыслах. При решении задач идентификации в широком смысле априорная информация о системе либо незначительна, либо вообще отсутствует. Для идентификации подобной системы необходимо решение ряда дополнительных задач, к которым можно отнести, например, выбор класса модели или определение её типа. При решении задачи идентификации в узком смысле считается, что известны структура системы и класс моделей, к которому она относится. Априорная информация о системе достаточно широка. Такая постановка задачи идентификации наиболее соответствует реальным условиям проектирования и часто используется в инженерной практике.
В настоящее время существуют два подхода к решению задач идентификации: пассивный и активный. Пассивная идентификация выполняется в режиме нормальной эксплуатации исследуемой системы и заключается в оценивании неизвестных параметров, входящих в модель. Активная идентификация предполагает подачу на вход изучаемой системы специально синтезированного пробного сигнала. Несмотря на трудности, связанные с необходимостью нарушения технологического режима, методы активной идентификации систем предоставляют экспериментатору значительно бо́льшие возможности в получении качественной модели по сравнению с методами пассивной идентификации. Эти возможности обусловлены самой идеологией активной идентификации, базирующейся на сочетании приемов параметрического оценивания с концепцией планирования эксперимента.
Рис. 1.1. Контур идентификации системы
Процедура активной идентификации (см. также рис.1.1) предполагает выполнение следующих основных этапов:
1. Подготовка данных наблюдений
Входные и выходные данные регистрируются в процессе проведения целенаправленных идентификационных экспериментов. Данный этап тесно связан с планированием эксперимента, задача которого состоит в том, чтобы, учитывая возможные ограничения, выбрать максимально информативные данные о сигналах системы.
2. Определение структуры математической модели
Это – наиболее важная и ответственная часть процедуры идентификации. Определение общей структуры модели и класса уравнений, которыми предполагается описывать наблюдаемый процесс является задачей структурной идентификации.
Существуют различные подходы к форме задания идентификационных моделей, а также ситуации, требующие соответствующих методов исследования. Математические модели можно классифицировать по разным признакам, например, в зависимости от учета фактора времени, уровня неопределенности, по типу используемого математического аппарата и т. д. Более определённо, различают линейные и нелинейные, стационарные и нестационарные, дискретные, непрерывные и непрерывно-дискретные модели. Другой вариант классификации предусматривает возможность идентификации в терминах детерминированных или стохастических процессов. И, наконец, модели можно описывать в терминах пространства состояний и передаточных функций. Описание динамической системы в пространстве состояний позволяет учесть имеющиеся физические представления о механизмах работы системы. В отличие от моделей передаточных функций, которые используются, в основном, при описании моделей линейных стационарных систем, методы пространства состояний позволяют создать компактную форму представления любых систем: линейных и нелинейных, стационарных и нестационарных, непрерывных и дискретных. Используемый при этом математический аппарат позволяет создавать мощные программные средства для анализа и синтеза динамических систем.
3. Оценивание параметров, входящих в модель
Определение значений параметров по имеющимся экспериментальным данным является задачей параметрической идентификации. При решении задачи оценивания методами параметрической идентификации выбирается некоторый критерий качества, явно зависящий от вектора неизвестных параметров.
Для нахождения оценок неизвестных параметров используют различные методы оценивания, среди которых выделим метод максимального правдоподобия, метод наименьших квадратов и метод инструментальных переменных.
4. Планирование эксперимента
Выбор входных сигналов оказывает существенное воздействие на экспериментальные данные. На практике могут использоваться разнообразные способы управления экспериментом. В простейшем случае управление экспериментом сводится к выбору оптимальных моментов измерений, в более сложном – к планированию оптимальных входных сигналов и начальных условий. Для построения оптимальных планов используют различные критерии оптимальности.
5. Проверка адекватности модели
В результате выполнения предыдущих этапов процедуры активной идентификации получается конкретная модель: одна из некоторого класса, причем такая, которая в соответствии с выбранным критерием качества наилучшим образом воспроизводит экспериментальные данные. Далее необходимо проверить соответствие модели данным наблюдений, априорной информации и поставленной прикладной цели. Проверку адекватности построенной модели осуществляют подачей на ее вход и вход самой системы тестирующих сигналов, которые не использовались для идентификации, и сравнением полученных выходных данных.
При заданной структуре математической модели процедура активной идентификации предполагает выполнение следующих этапов:
1. вычисление оценок параметров по измерительным данным, соответствующим некоторому пробному сигналу (пассивная идентификация);
2. синтез на основе полученных оценок оптимального по некоторому критерию сигнала (планирование);
3. регистрация выходных данных системы, отвечающих поданному синтезированному сигналу;
4. пересчет оценок неизвестных параметров.
В случае необходимости этапы 2-4 повторяются.
