|
|
narzędzia |
Identyfikacja systemu
[edytuj] Podstawowe pojęciaIdentyfikacja systemów lub procesów to termin opisujący zespół metod i narzędzi i algorytmy, które mają na celu zbudować dynamiczny model systemu lub procesu na podstawie danych pomiarowych zebranych z wejścia i wyjścia. Model taki może opisywać:
Model budowany jest poprzez wyszukiwanie zależności i relacji pomiędzy zmierzonymi danymi bez fenomenologicznej analizy systemu lub procesu (czyli bez szczegółowego badania zjawisk fizycznych zachodzących w systemie lub procesie). O takim sposobie postępowania czasami mówi się, że traktuje system lub proces jako "czarną skrzynkę". Przeciwstawną metodą do identyfikacji jest modelowanie analityczne. Polega ono na tym, że system dzielony jest na podsystemy, których właściwości oraz prawa fizyczne nimi rządzące dają się opisać modelami matematycznymi. Metoda ta jest zależna od skali problemu, może być bardzo czasochłonna i prowadzić do uzyskania modeli matematycznych zbyt skomplikowanych, by nadawały się do dalszego wykorzystania. [edytuj] Etapy identyfikacjiIdentyfikacja jest procesem iteracyjnym, który może posiadać następujące etapy.
Uzyskanie niezadowalających wyników w trakcie weryfikacji modelu powoduje konieczność powtórzenia niektórych etapów identyfikacji. Zazwyczaj najpierw powtarza się etapy 7-8 lub 6-7-8. Po wyczerpaniu możliwości wprowadzania zmian na tych etapach należy pomyśleć o powtórzeniu etapu 5, a nawet 4. W warunkach rzeczywistych należy zrobić wszystko, żeby nie było potrzeby powtarzania etapów 1-2, gdyż ich przeprowadzenie zazwyczaj wiąże się z dużymi kosztami. Dla przykładu, identyfikacja modelu hutniczego pieca indukcyjnego może wiązać się ze znacznymi wydatkami na energię do zasilania pieca. Dlatego należy solidnie przygotować eksperyment identyfikacyjny, między innymi poprzez staranny wybór sygnałów pobudzających. [edytuj] Zastosowania wyników identyfikacjiUzyskany w trakcie doświadczeń identyfikacyjnych model można wykorzystać do syntezy regulatora, bądź też na jego podstawie można próbować przewidzieć zachowanie identyfikowanego systemu w przyszłości (tzw. predykcja). [edytuj] Podział metod identyfikacjiNajbardziej podstawowym podziałem metod identyfikacji jest podział na identyfikację modeli ciągłych i modeli dyskretnych. Identyfikacja modeli ciągłych, poza tak zwaną klasyczną identyfikacją modeli w postaci odpowiedzi skokowych pierwszego i drugiego rzędu, jest ciągle dziedziną wymagającą wielu badań naukowych. Dalsza część opisu zajmuje się więc identyfikacją modeli dyskretnych w czasie. Kolejny podział można przeprowadzić na metody parametryczne i metody nieparametryczne. Ta pierwsza grupa metod prowadzi do uzyskania opisu systemu w postaci modelu o zdefiniowanej strukturze (modelu parametrycznego), ta druga do uzyskania modelu w innej postaci (modelu nieparametrycznego, na przykład charakterystyki amplitudowo-fazowej - czyli wykresu, czy funkcji odpowiedzi impulsowej). Inny jeszcze podział można przeprowadzić w oparciu o typ identyfikowanego systemu. Można tutaj wyróżnić identyfikację statyczną, której celem jest uzyskanie charakterystyki statycznej obiektu, i identyfikację dynamiczną, która zajmuje się uzyskiwaniem modeli opisujących dynamikę (stany przejściowe) systemu lub procesu. [edytuj] Algorytmy stosowane w identyfikacjiDo algorytmów powszechnie stosowanych w identyfikacji systemów (procesów) należą:
[edytuj] Typowe problemyDo typowych problemów występujących w trakcie identyfikacji należą:
[edytuj] Bibliografia |
