Translated from Russian to Uzbek

Translated from Russian to Uzbek - www.onlinedoctranslator.com



KIRISH
Ob'ektning matematik modellarini qurish yoki ularni avtomatik ravishda olish algoritmlarini yaratish matematik modellashtirishning birinchi bosqichidir. Shu munosabat bilan matematik modellarni qurish usullari katta qiziqish uyg'otadi va ayniqsa, ulardan biri identifikatsiyalash bo'lib, unda model o'rganilayotgan ob'ektning normal ishlashi sharoitida olingan natijalarga ko'ra quriladi.
Dinamik tizimni identifikatsiyalash deganda matematik apparat yordamida ifodalangan real ob'ektning matematik modelining eksperimental ma'lumotlarini olish yoki takomillashtirish tushuniladi.
Identifikatsiyaba'zi bir tizimning kirish va chiqish signallari orqali ma'lum bir sinfdan ekvivalent tizimni topishdan iborat. Identifikatsiyaning ta'rifi, birinchidan, fizika qonunlariga asoslangan aprior ma'lumotlardan foydalanishni, ikkinchidan, o'rganilayotgan tizim haqida zarur bo'lgan posteriori ma'lumotlarni olish uchun o'lchov ma'lumotlarini qayta ishlashni o'z ichiga oladi.
Shuni ta'kidlash kerakki, modelning tuzilishi bizni qiziqtirgan tizimni chuqur o'rganish asosida tanlanishi kerak. Apriori ma'lumotlarning to'liq yo'qligini nazarda tutuvchi "qora quti" printsipi aksariyat hollarda qabul qilinishi qiyin va realdir.
Identifikatsiya vazifasiboshqaruv ob’ekti, ya’ni kuzatishlar orqali ob’ektning tuzilishi va parametrlarini aniqlash avtomatik boshqaruvning zamonaviy nazariyasi va texnologiyasining asosiy vazifalaridan biridir. Ushbu muammo ob'ektlarning xossalari va xususiyatlarini ularni keyingi boshqarish maqsadida o'rganishda yoki ob'ektni identifikatsiya qilish asosida optimal boshqarish harakatlari ishlab chiqiladigan adaptiv tizimlarni yaratishda paydo bo'ladi. Iqtisodiy, sotsiologik, biologik va tibbiy ma'lumotlarni qayta ishlashning statistik usullari identifikatsiya muammosining turli xil variantlariga olib keladi.
Identifikatsiya modellarini belgilash shakliga turlicha yondashuvlarga asoslangan identifikatsiyalashning turli usullari mavjud (masalan,differensialtenglamalar, ayirma tenglamalari, uzatish funksiyalari, gradient ifodalari).
Identifikatsiyalash usullarining hech biri barcha turdagi tizimlarni aniqlash uchun mos emas. Ularning har biri o'z sohasi yoki qo'llanilish sohalariga ega. Biroq, bu hozirgi darajada identifikatsiyani har xil turdagi tizimlar uchun tayyor retseptlar to'plami sifatida ko'rib chiqish kerak degani emas. Endi biz identifikatsiya nazariyasi haqida gapirishimiz mumkin, u o'lchangan joriy kirish va chiqish ma'lumotlari asosida parametrlarni baholash bilan shug'ullanadi va identifikatsiyalash sifati o'lchovlar sonining ko'payishi bilan ortadi. Identifikatsiya xatolar tabiiy ravishda boshqaruvdagi yoki tizimning kerakli chiqish parametridagi xatolarga olib keladi; bu xatolar identifikatsiyani yanada yaxshilash uchun ishlatilishi mumkin. Shu sababli, identifikatsiya nazariyasi boshqaruv nazariyasiga o'xshash, aniqrog'i, boshqaruv nazariyasiga ikki tomonlama bo'lib, unda boshqaruv xatolari (farz qilingan holda) tizim aniqlanganligi) keyingi nazorat jarayonini takomillashtirish uchun ishlatiladi. Nazorat nazariyasiga o'xshab, identifikatsiya nazariyasida ko'plab holatlar va holatlarga tegishli bo'lgan bir nechta yondashuvlar mavjud.
Identifikatsiya usullari turli printsiplarga ko'ra tasniflanadi. Eng muhimi, identifikatsiyalash usullari quyidagi to'rt guruhga bo'linadi: analitik va kompensatsiya; statistik va statistik bo'lmagan (deterministik); gradient va gradient bo'lmagan; qidirish va qidirmaslik.
Analitik usullar bilan ob'ektlarni identifikatsiyalash vaqtinchalik jarayonlarni, kirish va chiqish signallarining chastotasi va statistik xususiyatlarini tahlil qilishga asoslanadi. Ob'ektning parametrlarini baholash chiqish signalining xususiyatlarini ob'ekt parametrlari va kirish signalining xarakteristikalari bilan bog'laydigan nisbatlar bilan aniqlanadi.
Analitik usullar kompyuterlar tegishli xarakteristikalarni tahlil qilish va kerakli aloqa tenglamalari yoki tenglamalar tizimini echish uchun ishlatiladi degan taxminda nisbatan yuqori tezlikka ega. Analitik usul bilan sifatni kuzatish yoki o'lchashning hojati yo'q. Shunday qilib, analitik usullar ochiq davrdir. Analitik usullarning kamchiligi shundaki, ular odatda kirish va chiqish signallarining matematik tavsifini yoki ularning statistik xarakteristikalarini talab qiladi. Ushbu yondashuvda identifikatsiyalashning noto'g'riligi to'g'ridan-to'g'ri hisoblash xatosi, statsionarlik va shovqin mavjudligi sababli signallarning matematik tavsifining noto'g'riligi bilan bog'liq.
Kompensatsiya usullari bilan o'rganilayotgan ob'ektga ma'lum bir tarzda bog'langan ob'ekt modellari qo'llaniladi. Modelning tuzilishi ob'ekt haqidagi ba'zi ma'lumotlar va uni tavsiflashning aniqligi va murakkabligiga qo'yiladigan talablar asosida evristik usulda tanlanadi. Kompensatsiya usullari yopiq usullar bo'lib, statsionar bo'lmaganligi sababli xatolar kamayadi va kirish va chiqish signallarining matematik tavsifi bilan bog'liq xatolar bartaraf etiladi. Ushbu usullarning tezligi odatda analitik usullardan kamroq.