Методы идентификации нелинейных динамических объектов, Петько В.И., 2016

Методы идентификации нелинейных динамических объектов, Петько В.И., 2016.

   Представлены многомерные методы идентификации нелинейных динамических объектов (НДО) с использованием операторов Гаммерштейна, Винера и рядов Пикара. Предложены: способ определения функции степени нелинейности НДО: обобщенные методы идентификации НДО с использованием формально введенной частотной характеристики, а также метод, в котором, используя теории нечетких множеств, проектируют нечеткую систему в пакете Fuzzy Logic Toolbox вычислительной среды MATLAB при идентификации сидения водителя автомобиля.
Книга рассчитана на научных сотрудников и инженеров, занимающихся проектированием новых машин при построении, испытаниях и доводке их моделей в виртуальной среде.




Модели гаммерштейна, Винера и их вариации.
Указанный выше недостаток многомерного алгоритма явился стимулом для развития альтернативных подходов к решению задачи идентификации НДО через использование одномерных алгоритмов.

Зачастую исследуемый нелинейный динамический объект представляют в виде некоторой комбинации линейных динамических блоков и безынерционных нелинейных блоков. Подбор наилучшей комбинации линейных и нелинейных блоков, а также их параметров эквивалентен синтезу некоторой модели, описывающей исследуемый объект требуемой точности.

Простейшая модель нелинейного динамического объекта может быть построена из последовательного соединения двух блоков. Первый вариант простейшей модели содержит на входе безынерционный нелинейный блок, к выходу которого подсоединен линейный динамический блок. Этот вариант получил название модели Гаммерштейна. Второй вариант модели получается при изменении порядка соединения блоков и называется моделью Винера (рис. 9) [18].

ОГЛАВЛЕНИЕ.
Введение.
Глава 1. Многомерные методы идентификации НДО.
1.1. Метод идентификации с использованием рядов Вольтерра.
1.2. Линейное и нелинейное разложение сигнала в ряды функций и функционалов.
1.3. Подходы к вычислению ядер Винера.
1.4. Идентификация нелинейных динамических объектов при детерминированных воздействиях в виде δ-функции и перепада (ступенчатое воздействие).
Глава 2. алгоритмы идентификации НДО.
2.1. Функционалы Вольтерра–Винера на конечных интервалах и алгоритм их идентификации, основанный на вычислении ядер Винера в частотной области.
2.2. Принципы построения быстрых алгоритмов вычисления ядер Винера.
2.3. Исследование алгоритма определения ядер Винера для нелинейных динамических объектов методом взаимной корреляции.
2.4. Метод идентификации НДО с использованием ортогональных моментов ядер Винера.
Глава 3. одномерные аналоги многомерной идентификации НДО.
3.1. Модели Гаммерштейна, Винера и их вариации.
3.2. Исследование областей возможного применения оператора Гаммерштейна.
3.3. Ряды Вольтерра–Пикара.
3.4. Разработка обобщенного метода идентификации нелинейного динамического объекта.
3.5. Разработка способа идентификации НДО с использованием формально введенной частотной характеристики.
3.6. Разработка алгоритма определения параметров типового радиотехнического звена (ТРТЗ).
3.6.1. Разработка алгоритма определения коэффициентов ряда, описывающего нелинейный элемент.
3.6.2. Определение амплитудно-частотных характеристик ЛЭ1 и ЛЭ2.
3.6.3. Определение фазо-частотных характеристик (ФЧХ) ЛЭ1 и ЛЭ2.
Глава 4. оценка степени нелинейности НДО.
4.1. Дисперсионные функции и их свойства.
4.2. Исследование возможности использования дисперсионных функций для оценки степени нелинейности НДО.
4.3. Разработка алгоритма определения степени нелинейности НДО с использованием дисперсионных функций.
4.4. Доработка алгоритма по результатам экспериментов.
Глава 5. Модели нечеткого логического вывода при идентификации НДО.
5.1. Идентификация нелинейных динамических систем с помощью моделей нечеткого логического вывода.
Литература.

Купить .

Купить - rtf .








Теги: учебник по математике :: математика :: Петько