Способы оценки адекватности математических моделей систем управления. Дисперсионные методы оценки. Основы методики проверки статистических гипотез - Математическое моделирование в научных исследованиях

Оценка адекватности - это отождествление модели объекту оригиналу. В зависимости от степени изученности объекта различают Идентификацию в узком и широком смысле.

Пусть для одномерного объекта, характеристикой которого является оператор, могут быть измерены случайные функции входа и выхода. Задача идентификации сводится к определению оператора по результатам измерения входа и выхода. Точнее ставится задача определения не самого оператора, а его оценки. Ставится требование близости и в смысле некоторого критерия. Это то же самое, что и требование близости y(t) и.

Объект

X(t)

y(t)

- выход модели, .

Для решения задачи идентификации вводится функция, называемая функцией потерь. На нее накладывается требование минимума математического ожидания функции потерь:

М - математическое ожидание.

Условием минимума математического ожидания функции потерь является:

В качестве функции потерь на практике часто используют

В частном случае, когда функции х(t) и у(t) являются стационарными, оптимальная оценка оператора находится из уравнения Винера-Хопфа:

, где t?0

Критерий - минимум среднеквадратичной ошибки СКО:

Похожие статьи




Способы оценки адекватности математических моделей систем управления. Дисперсионные методы оценки. Основы методики проверки статистических гипотез - Математическое моделирование в научных исследованиях

Предыдущая | Следующая