- •1 Дәріс. Модельдеудің түсініктемелері. Модельдеу мақсаты
- •2 Дәріс. Математикалық модельдеудің негізгі терминдері. Математикалық модельдердің түрлері
- •2.1 Математикалық модельдеудегі негізгі терминдер
- •2.2 Математикалық модельдердің негізгі түрлері
- •3 Дәріс. Модельдеу процесінің қадамдары. Модельдерді құрастырудың негізгі принциптері
- •3.1 Модельдеу процесінің қадамдары
- •3.2 Модельдерді құрастырудың негізгі принциптері
- •4 Дәріс. Объектілердің динамикалық сипаттамаларын анықтаудың аналитикалық әдістері
- •4.1 Динамиканың негізгі теңдеулері
- •4.2 Динамика теңдеулерін қарапайымдау
- •4.3 Теңдеулерді сызықтандыру
- •5 Дәріс. Жинақталған параметрлері бар объектілерді аналитикалық әдістермен модельдеу
- •6 Дәріс. Жинақталған параметрлері бар объекттерді модельдеудің мысалдары
- •7 Дәріс. Жинақталған параметрлері бар объекттер. Жылуалмастыру процестерді модельдеу
- •8 Дәріс. Жылулық объектілердің сипаттамаларын аналитикалық әдістерімен анықтау
- •9 Дәріс. Таратылған параметрлері бар объекттерді модельдеу
- •10 Дәріс. Идентификация мәселесі туралы жалпы мәліметтер
- •10.1 Негізгі түсініктемелер
- •10.2 Идентификациялау әдістерін классификациялау
- •11 Дәріс. Идентификациялау есебінің қойылуы
- •11.1 Идентификациялау объектісі
- •11.2 Идентификациялау есебінің қойылуы
- •12 Дәріс. Сызықты динамикалық объекттерді идентификациялау. Тура әдістері
- •12.1 Динамикалық сипаттамаларды тура әдістермен анықтау
- •12.2 Өтпелі функция бойынша идентификациялау
- •13 Дәріс. Сызықты динамикалық объекттерді идентификациялау. Тура әдістері
- •13.1 Екінші ретті процестердің өтпелі функциясы көмегімен графикалық идентификациялау
- •13.2 Импульсті өтпелі функциясы көмегімен графикалық идентификациялау
- •13.3 Жиілік сипаттама көмегімен идентификациялау
- •14 Дәріс. Сызықты объекттерді параметрлік идентификациялау
- •14.1 Статикалық детерминерленген сызықты модельдер
- •14.2 Динамикалық детерминерленген модельдер
- •15 Дәріс. Сызықты динамикалық объекттерді параметрлі емес идентификациялау. Корреляциялық функциялар
- •15.1 Параметрлі емес модельді анықтаудың жалпы амалдары
- •15.2 Сигналдардың корреляциялық функцияларын анықтау
- •16 Дәріс. Сызықты динамикалық объекттерді параметрлі емес идентификациялау. Винер-Хопф теңдеуі
- •16.1 Импульсті өтпелі функцияны анықтау
- •16.2 Винер-Хопф теңдеуін алгебралық әдісімен шешу
- •17 Дәріс. Объекттер сипаттамалары мен сигналдарын аппроксимациялауда негізделген идентификациялау әдістері
- •17.1 Функцияларды аппроксимациялау туралы қысқаша мәліметтер
- •17.2 Импульсті өтпелі функцияның дискретті мәндерін тегістеу
- •17.3 Импульсті өтпелі функцияны алдын ала аппроксимациялауда негізделген идентификациялау әдісі
- •18 Дәріс. Объекттер және сигналдардың динамикалық сипаттамаларын аппроксимациялауда негізделген идентификациялау әдістері
- •18.1 Импульсті өтпелі және корреляциялық функцияларды бірге аппроксимациялауда негізделген идентификациялау әдісі
- •18.2 Сигналдарды аппроксимациялауда негізделген
- •19 Дәріс. Сызықты емес объекттерді идентификациялау
- •19.1 Сызықты емес динамикалық объекттерді идентификациялаудың ерекшеліктері
- •19.2 Объекттердің сипаттамаларын сызықтандыруда негізделген әдістер
- •19.3 Априорлы белгілі түрлері бар сызықты емес функцияларын идентификациялау
- •19.4 Жалпы түрдегі сызықты емес объекттерді идентификациялау
- •20 Дәріс. Алдын ала өңдеу алгоритмдері және сәйкестікті бағалау
- •20.1 Объекттің стационарлығы мен сызықтығын бағалау алгоритмдері
- •20.2 Модельдің нақты объектке ұқсастық дәрежесін санды бағалау
17.1 Функцияларды аппроксимациялау туралы қысқаша мәліметтер
Аппроксимациялау есебі – функцияны белгілі функциялар жүйесімен жуықтау. Қарастырылып отырған f(t) функциясы [0,T] интервалында абсолютты интегралданатын болсын. Практикада әдетте бұл талап орындалады. Берілген функция осы интервалда абсолютты интегралданатын кейбір аппроксимациялайтын функциялардың φ(t)} жүйесі бойынша жіктеледі
(17.1)
Аппроксимациялайтын функциялардың түрі аппрроксимацияланатын функция туралы априолы ақпараты негізінде ізделінеді. Аппроксимациялау коэффициенттері кейбір алдын ала таңдалынған жуықтау критерийді минимумдайтындай таңдалынады. Келесі жуықтауларды қолдануға болады: тепе-теңдік, интерполяциялық, квадраттық. Алғашқы екі жуықтауды қолданып, есептің дәл шешімін алу үшін шексіз интервалда (идентификациялау алгоритмдеріне жиі кіретін) жіктеудің коэффициенттерін есептеу үшін шектелген алгоритм жоқ. Осы жағдай және іске асырудың алгоритмдік қарапайымдылығы квадраттық жуықтаудың кең тарауына себеп болған. Жіктеу коэффициенттері бұл кезде алгебралық теңдеулер жүйесінен табылады. Скалярлы көбейтінділерді келесідей белгілеп
(17.2)
ізделінетін жүйені аламыз:
a0(φ0, φ0) + a1(φ0, φ1) + … + aN(φ0, φN) = (φ0, f);
………………………………………………… (17.3)
a0(φ0, φN) + a1(φ1, φN) + … + aN(φN, φN) = (φN, f).
(17.3) жүйенің шешімі жалғыз болуы үшін оның анықтауышы нөлге тең болмауы керек. Таңдалынған аппроксимациялайтын функциялар жүйесі сызықты-тәуелсіз болса, тек қана сол жағдайда ғана анықтауыш нөлге тең болмайды.
Егер де аппроксимациялайтын функциялар жүйесіне басқа талаптар (абсолютты интегралданытннан басқа) қойылмаса, (17.3) жүйе бірлесе шешіледі. Және N кесіндінің ұзындығы өзгергенде қайтадан барлық an коэффициенттерді есептеу керек болады. Сонымен бірге, жүйені шешу үшін (17.2) интегралдардың N(N+1)/2 санын есептеу керек. Аппроксимациялау anкоэффициенттерін тәуелсіз табу үшін және (17.3) жүйе шешімін қарапайымдау үшін {φ(t)} функцияларын [0,T] интервалында ортогоналды функциялар ретінде таңдаған жөн, яғни келесі қасиеттері бар:
(17.4)
мұндағы cn - кейбір тұрақты.
Егер де {φ(t)} функциялар ортогоналды болса, (17.3) жүйенің анықтаушысы диагоналды болады да, коэффициенттерді есептейтін формулалар келесі түрге қарапайымдалынады:
Егер тұрақтылар cn=1 болса,{φ(t)} функциялар жүйесі ортонормалданған болып табылады, формулалардың өрнектері белгілі Фурье формулаларға келтіріледі, ал коэффициенттер Фурье коэффициенттері деп аталады (мүшелері [0,T] интервалында ортонормаланған функциялар болатын Фурье қатарларымен сәйкес). Кей кезде белгілі w(t) салмақпен ортогоналды болатын функциялар таңдалынады:
(17.5)
Салмақ функциясын таңдағанда, интервалдағы тәуелсіз айнымалының өзгеруінің қателігін айқындау талабы орындалуы керек.
Алдында қарастырылған алгебралық әдістің кемшілігі – Винер-Хопф жүйесін шешу. Бастапқы интегралды теңдеудің қате болуы жүйенің нашар шартталғандығына келтіреді. Объект туралы априорлы ақпарат негізінде таңдалынатын тегіс импульсті өтпелі функцияны табудың бірнеше әдістері бар.