About H-models Of Noninertial System

In this paper we consider the problem of modeling noninertial processes with stochastic dependence between the input variables. Such processes are called H-processes ("tubular" structure processes). A new class of parametric identification algorithms with the indicator function of multidimensional static objects is suggested to use. The results of some computational experiments are presented

ON NONPARAMETRIC MODELLING OF MULTIDIMENSIONAL NONINERTIAL SYSTEMS WITH DELAY

We consider the problem of noninertial objects identication under nonparametric uncertainty when a priori information about the parametric structure of the object is not available. In many applications there is a situation, when measurements of various output variables are made through signicant period of time and it can substantially exceed the time constant of the object. In this context, we must consider the object as the noninertial with delay. In fact, there are two basic approaches to solve problems of identication: one of them is identication in "narrow" sense or parametric identication. However, it is natural to apply the local approximation methods when we do not have enough a priori information to select the parameter structure. These methods deal with qualitative properties of the object. If the source data of the object is suciently representative, the nonparametric identication gives a satisfactory result but if there are "sparsity" or "gaps" in the space of input and output variables the quality of nonparametric models is signicantly reduced. This article is devoted to the method of lling or generation of training samples based on current available information. This can signicantly improve the accuracy of identication of nonparametric models of noninertial systems with delay. Conducted computing experiments have conrmed that the quality of nonparametric models of noninertial systems can be signicantly improved as a result of original sample "repair". At the same time it helps to increase the accuracy of the model at the border areas of the process input-output variables denitionРассматривается задача идентификации безынерционных объектов с запаздыванием в условиях непараметрической неопределенности, т.е. когда априорные сведения о параметрической структуре исследуемого объекта отсутствуют. Во многих приложениях возникает ситуация, когда измерение тех или иных выходных переменных осуществляется через значительные промежутки времени и могут существенно превышать постоянную времени объекта. В этой связи приходится рассматривать объект как безынерционный с запаздыванием. В сущности, для решения задач идентификации используются два основных подхода: один из них - это идентификация в ' узком' смысле или параметрическая идентификация либо при недостатке априорных сведений для выбора параметрической структуры естественно применить методы локальной аппроксимации, которые в последнем случае используют в качестве априорных сведений лишь качественные свойства исследуемого объекта. В случае, если исходные данные об объекте достаточно представительны, то непараметрическая идентификация дает удовлетворительный результат, если же в пространстве входных и выходных переменных имеют места разреженности, то качество непараметрических моделей существенно снижается. Настоящая статья посвящена методике заполнения или генерации обучающих выборок на основании имеющейся текущей информации. Это позволяет существенно повысить точность непараметрических моделей при идентификации безынерционных систем с запаздыванием. Проведенные вычислительные эксперименты подтвердили, что качество непараметрических моделей безынерционных систем может быть существенно улучшено в результате 'ремонта' исходной выборки. Одновременно значительно повышается точность модели на границе областей определения входных-выходных переменных процесса

Nonparametric modeling of oxygen-converter processes

Текст статьи не публикуется в открытом доступе в соответствии с политикой журнала

Nonparametric modeling of oxygen-converter processes

Текст статьи не публикуется в открытом доступе в соответствии с политикой журнала