W pracy przedstawiono syntezę nieparametrycznych modeli dynamiki z wykorzystaniem siatek identyfikacyjnych oraz metody "czarnej skrzynki". Metoda siatek identyfikacyjnych wykorzystuje tzw. wzorcowe siatki, ... więcej

W pracy przedstawiono syntezę nieparametrycznych modeli dynamiki z wykorzystaniem siatek identyfikacyjnych oraz metody "czarnej skrzynki". Metoda siatek identyfikacyjnych wykorzystuje tzw. wzorcowe siatki, które porównywane są z siatkami identyfikacyjnymi modelowanych obiektów w celu określenia rzędu i klasy ich dynamiki. Synteza poprawnego modelu dynamiki identyfikowanego obiektu realizowana jest poprzez wyselekcjonowanie takiej siatki wzorcowej, która najlepiej dopasowuje się do siatki reprezentującej rozpatrywany obiekt w sensie minimum błędu średniokwadratowego. Identyfikacja typu "czarnej skrzynki" jest eksperymentem wykonywanym na zdyskretyzowanych danych pomiarowych, w oparciu o które spośród zadanych sparametryzowanych modeli wybiera się strukturę dobrze dopasowującą się do tych danych. W pracy rozważono klasę modeli: AR, ARX, ARMAX oraz Boxa-Jenkinsa.

The study presents synthesis of non-parametric dynamic models of objects by means of the identification nets and of the "black box" method. The method of identification nets is based on comparison of chosen ... więcej

The study presents synthesis of non-parametric dynamic models of objects by means of the identification nets and of the "black box" method. The method of identification nets is based on comparison of chosen standard net characteristic with the beginning of the answer of the object under test. The comparison is realized according to the minimum of mean-square error criterion. The most suitable standard net used in the identification process is selected from the set of nets representing the typical objects. Identification of "black box" type presents the experiment carried out on discretized measurement data. [...]