Файл: Брикман, М. С. Аналитическая идентификация управляемых систем.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 22.10.2024

Просмотров: 116

Скачиваний: 0

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

63

 

ОСНОВНЫЕ УРАВНЕНИЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ

Здесь / — единичная матрица;

 

 

wa = [ - « 0

; ... ; - а г_!

; Ь0: ...\Ьа]\

 

со

 

 

MT(t) =

17

 

\ J Rxy(t-T)dx : . . .

 

 

 

0

 

0

— | /

<s - . > i R" (1

и

Г RXx(t-T)dx \Rxx(t)].

О

 

О

Таким образом, преобразование дифференциального уравне­ ния стационарной системы в интегральное позволяет заменить в уравнении идентификации операцию дифференцирования опе­ рацией интегрирования, что является значительным преимуще­ ством с вычислительной точки зрения.

З а м е ч а н и е 2.6. Предварительного вычислении корреляционных фун­ кций можно избежать, если для идентификации уравнения (2.24) применить функционал потерь, представляющий сумму квадратов отклонений правой части уравнения (2.24) от левой на совокупности пар { X i ( t ) , гцЦ)}, (г= 1, г; r 3? 2s + l ) .

Использование этого критерия позволяет сократить объем вычислений, однако вследствие наличия помехи в измерениях полученные в данном случае оценки являются смещенными.

2.4. ВОПРОСЫ ИДЕНТИФИЦИРУЕМОСТИ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ

Возможность проведения идентификации определяется разреши­ мостью уравнения типа (2.10) и существенным образом зависит от соотношения между выбранной структурой модели, функцио­ налом потерь и имеющейся экспериментальной информацией.

Определение 2.4. Система с известной структурой называется идентифицируемой, если вариационная задача определения оп­ тимальных значений обобщенных параметров оператора сис­ темы имеет в области Ew решение при данной совокупности экспериментальных данных.

З а м е ч а н и е 2.7. Фактически определение 2.4 относится не столько к исследуемой системе, сколько к процессу идентификации и может быть сформулировано следующим образом: система с известной структурой назы­ вается идентифицируемой, если существует процесс идентификации, позво­ ляющий определять (возможно, неоднозначно) обобщенные параметры си­ стемы по экспериментальной информации.

Определение 2.5. Идентифицируемая система называется од- нозначно-идентифицируемой, если процесс идентификации при­ водит к единственному значению функционального параметра.


ГЛАВА II

64

 

Определение 2.6. Однозначно-идентифицируемая система на­ зывается корректно-идентифицируемой, если полученные в про­ цессе идентификации значения обобщенных параметров явля­ ются устойчивыми по отношению к вариации эксперименталь­ ных данных.

Приведенные определения идентифицируемости несколько отличаются от предложенных в работах [2.12, 2.21, 2.43], что связано с введенным ранее понятием процесса идентификации.

Определение 2.4 выделяет класс систем, для которых иден­ тификация возможна. Определение 2.5 ограничивает этот класс системами, для которых решение задачи идентификации единст­ венно.

Введение понятия корректной идентифицируемости вызвано тем, что, как отмечалось выше, задача идентификации является некорректно поставленной. Поэтому метод ее решения должен удовлетворять условию устойчивости (2.4), которое для случая идентификации систем с известной структурой эквивалентно следующему: для любого положительного числа £ можно ука­ зать такое положительное число e= e(g), что при выполнении условия (2.3) имеет место неравенство

\\w—Wo\\w-

где w0 — истинное значение обобщенных параметров.

Для достижения корректной идентифицируемости возможно использование' одного из следующих методов:

а) усложнение функционала потерь при помощи введения дополнительного параметрического функционала (метод регу­ ляризации Тихонова [1.30, 1.31, 1.33] и различные его моди­ фикации [2.2, 1.22]);

б) специальный выбор области Ew (компакт в методе ква­ зирешений Иванова [1,8, 1.33]);

в) применение устойчивых параметрических алгоритмов [2.14, 1.23] для решения вариационной задачи третьего этапа

идентификации.

 

что операторы

Рассмотрим систему (2.7). Допустим,

 

R0= M{A*[x]A[x]}-,

Ri = L*L

 

действуют в гильбертовом пространстве

W, причем

оператор

R0 вполне непрерывен.

к

линейной

(2.7), при

Теорема 2.1. Система, приводимая

функционале потерь (2.9) является:

 

 

 

1)

идентифицируемой, если выполняются условия:

 

а)

а = 0;

 

 

 

б)

оператор R0 неотрицательно определенный;

 


65 ОСНОВНЫЕ УРАВНЕНИЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ

в) (f,v)w = 0;

оо

 

 

S f .2

 

 

i=1

случае находится

Решение задачи идентификации в этом

по формуле

оо

 

 

w= v +

(2,27)

 

2 = 1

 

2) однозначно-идентифицируемой, если оператор R0 поло­ жительно определенный и выполняются условия а), г); фор­

мула

(2.27) при уг=0 определяет решение и в данном случае;

3)

корректно-идентифицируемой при а>0, если оператор

Ri~4 ограничен, его нуль-пространство пусто, область определе­ ния включает область значений оператора R0 и оператор Ra, по­ ложительно определенный.

В выражении (2.27) v

произвольное решение однородного

уравнения

Rov = 0,

(2.28)

 

 

{?»,}, {«г} — совокупности собственных чисел и соответст­

вующих

ортономированных

собственных

функций оператора

Ro', f i = { f ,

U i)w

 

 

Доказательство: 1) при а = 0 уравнение идентификации (2.10) является линейным операторным уравнением первого рода. По­ этому первый и второй пункты настоящего утверждения вы­ текают из известных теорем [1.9] Фредгольма о разрешимости подобных уравнений;

2) пусть а = 0. Оператор Ra в силу сделанных выше пред­ положений является самосопряженным, положительно опреде­ ленным и фредгольмовым [1.16]. Отсюда следует, что однород­

ное уравнение

^ у ^

имеет только

тривиальное решение, т. е. уравнение (2.10) од­

нозначно разрешимо

при

любой правой части. Далее, из огра­

ниченности и отсутствия

нуль-пространства

у оператора ^i-1

видно, что уравнение

(aI+Ri-iR0)wa= R r t f

(2.29);

 

и уравнение (2.10) эквивалентны, т. е. оператор R r l является левым эквивалентным регуляризатором для оператора Ra- Уравнение (2.29) корректно разрешимо как каноническое фредгольмово [1.16]. Поэтому уравнение (2.10) также является кор­ ректно-разрешимым.

Допустим, что точное решение задачи идентификации удов­ летворяет уравнению

R0Wo=f,

5 — 2733


ГЛАВА II

66

 

Пусть AR и Af ■— погрешности определения соответственно опе­ ратора R0 и свободного члена /. Тогда для решения регуляризованного уравнения

{<zRi-\-Rq-\-AR) wa~f-{-Af

справедливо следующее соотношение:

\\w—w0\\w= II (a-fti-btfo+A#)-1[A/— (aRi+AR) w0] \\w. (2.30)

Из корректной разрешимости уравнения (2.10) следует, что ['1.16] при достаточно малом по норме операторе AR

W'lMa.Ww^kWfWw,

где постоянная k не зависит от ша и /*. Подставив это соотно­ шение в (2.30), находим

II —®о11гя^^[Цб/||ж+ (a||-Rlllw+l|Ai?||wll®o||] •

Отсюда вытекает, что решение уравнения (2.10) устойчиво по отношению к экспериментальной информации. Теорема до­ казана.

Рассмотрим теперь вопрос об идентифицируемости систем (2.12) при функционале потерь (2.11) и условии L*L=I.

Теорема 2.2. Нестационарная линейная система в случае линейной независимости входных сигналов Xi(Q)^L2 b(i)]

на отрезке [a(t), b(t)]

1) идентифицируема относительно импульсной переходной функции при а = 0. Решение задачи идентификации имеет вид

W (t, 0) = о (*, 9) + у т(t) £>-1 (0 х (0);

2) корректно идентифицируема относительно импульсной переходной функции при афО. Решение уравнения (2.10) опре­ деляется формулой

w(t,e)=yT(t) [а/+Д(О]-^(0),

где I — единичный оператор;

УТ— .[У1 ■■■Уг\\

хт— [xt... хт];

b(t)

D ( t ) = J x(x)xT(x)dx;

_____________________ m

* Явное выражение для постоянной k и доказательство непрерывности функции l\wa — w0\по аргументу а приведены в лемме 3.1.

67

 

 

 

ОСНОВНЫЕ УРАВНЕНИЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ

v(t, 0) — произвольное решение уравнения

 

 

Ь(<)

 

 

 

 

 

J”

v(t, x)xT(x)dx— Q.

(2.31)

 

a(t)

 

 

 

 

 

Доказательство. Оператор R0 вполне непрерывен, так как

b(t)

b(t)

 

b(t)

b(t)

г

 

 

(t, Q)dxdB=

 

 

Xi(%)Xi(Q) j

dxdQ^.

a(t)

a(t)

 

a(t)

a(t)

i= 1

 

 

r

[

b(t)

*»2(T)^T] <°°-

 

 

^

J

 

 

i= 1

 

a(t)

 

 

 

Запишем уравнение (2.10) с учетом введенных обозначений при а = 0

Щ)

yT(t)x(Q)= J* w (t, х)хт(х) x(Q)dQ.

a(t)

Собственные функции оператора R0 удовлетворяют уравне­ нию

ьц)

U{t)ui(t, 0) = J* Ui(t, х)хт(x)x(Q)dx.

am

Отсюда

причем вектор рД^) удовлетворяет уравнению

Р»г (0 [h (t)I - D (i)] = 0.

Следовательно, собственные числа оператора R0 находятся из уравнения det[X.(zf)/ — =0 и число их равно г.

Допустим без ограничения общности, что собственные фун­ кции ортонормировании Тогда справедливы следующие легко доказуемые соотношения: •

г

f(t, 0) = y T(t)x(Q)

5*


ГЛАВА II

68

Условие г) теоремы 2.1 выполняется, так как

£

г

Я ;2 ( О У{

=yT(t)D-Ht)y(t),

аматрица D(t) является невырожденной, как матрица Грама системы линейно-независимых функций [2.191. Кроме того, одно­ родное уравнение (2.28)

b(t)

J v(t, %)хт(%)x(Q)dx=Q o(t)

вследствие линейной независимости функций {хД ©)} может быть приведено к виду (2.31).

Таким образом, доказываемое утверждение, с учетом вы­ рожденное™ ядра интегрального оператора Ro, является следст­ вием теоремы 2.1.

З а м е ч а н и е 2.8. Если система и входное воздействие стационарны, а отрезок идентификации полубесконечен, то уравнение идентификации явля­ ется уравнением Винера—Хопфа, для которого вопросы разрешимости и ре­ гуляризации исследованы весьма широко [1.9, 2.2, 2.22], поэтому останавли­ ваться на рассмотрении этих вопросов не будем.

В последующем, при изложении конкретных методов решения уравнений идентификации, приводятся некоторые дополнитель­ ные условия идентифицируемости, которые не вытекают непо­ средственно из доказанных выше теорем.

2.5. ВОПРОСЫ ПРОВЕРКИ ИСТИННОСТИ И АДЕКВАТНОСТИ МОДЕЛИ

До последнего времени исследованию алгоритмов реализации четвертого этапа процесса идентификации — проверки истин­ ности построенной модели — не уделялось достаточного внима­ ния, поэтому общей методики решения поставленной задачи не существует. В значительной мере это положение объясняется тем, что наличие у исследователя информации только о входе и выходе системы затрудняет построение качественных алгорит­ мов проверки адекватности модели и системы в смысле удовле­ творения неравенству (2.4).

Некоторые методы решения этой задачи при помощи крите­ риев проверки статистических гипотез приведены в работах [2.4,

69 ОСНОВНЫЕ УРАВНЕНИЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ

2.Г8, 2.32, 2.40] применительно к линейным стационарным сис­ темам. В работе [2.38] использована теорема Рао—Крамера для оценки снизу точности идентификации стационарной сис­ темы. Приведенные работы охватывают основные направления, используемые для исследования истинности модели.

Ниже предложен ряд общих статистических методов для ис­ следования процесса идентификации. При этом в некоторых случаях эксперимент по поиску истинной модели удается сов­ местить с экспериментом по определению истинных параметров,

ав других — приходится ставить дополнительный эксперимент.

Сточки зрения математической статистики изучаемая про­ блема формулируется следующим образом. Имеются резуль­ таты измерения случайных функций

x = B i [й, т] ; у = В 2[у, п2] .

Априори делаются некоторые предположения о распределениях, случайных функций и, v, п, щ, п2. На основании этих предполо­ жений производится проверка гипотезы о том, что функции и и v связаны операторным уравнением

А[й, v ,z , w ] — 0,

причем набор обобщенных параметров w в общем случае не­ известен и определяется из условия минимума функционала потерь.

Для проверки гипотезы следует сконструировать решающее

правило

[2.20], согласно которому, пространство выборок

Ex XE y

разбивается на некоторое число областей по числу

проверяемых гипотез. Это разбиение проводится таким обра­ зом, чтобы минимизировать среднее значение некоторого функ­ ционала потерь, отличного в общем случае от функционала

(2.5).

Недостатком методов проверки гипотез применительно к за­ даче идентификации является то, что в случае, когда среди конкурирующих наборов функциональных параметров отсут­ ствует набор из истинных значений, критерии проверки гипотез позволяют лишь отбросить неверные гипотезы, но не даюг оценки степени близости испытывавшихся значений обобщенных параметров к истинным. В этом случае следует пользоваться оценками для погрешности идентификации, которые приводятся в третьей и четвертой главах книги при изложении прибли­ женных методов решения уравнений идентификации.

Конкретизируем приведенную выше постановку для некото­ рых частных случаев идентификации.

1. Допустим, что измерение входного воздействия произво­ дится точно; неучтенное возмущение п в системе отсутствует, а параметры w уже определены.