Некоторые результаты компьютерного исследования базового алгоритма адаптивной идентификации

Abstract

Приводятся результаты качественного (графического) анализа основных свойств работы базового алгоритма при воздействии гауссовых шумов. На основе компьютерного моделирования с использованием MatLab v.6.5 показано, что воздействие шумов усложняет динамику сходимости. При отсутствии шумов возрастает качество идентификации для реализаций с большим количеством шагов. При воздействии шумов реализации, имеющие количество шагов, меньшее или равное размерности входного вектора объекта управления, ухудшают качество идентификации, а затем с увеличением их количества многошаговые реализации базового алгоритма улучшают качество с меньшим количеством шагов.

Qualitative (graphic) analysis of the common properties of Basic Algorithm, when presence of Gaussian noises has place, is given. On the basis of its computer simulation with use of computing tools of MatLab v.6.5 it is shown, that influence of noise complicates dynamics of convergence. If there is no noise, the quality identification increases for move multistage realizations. The realizations, which have the amount of computing stages, numerically less or equal to dimension of control object input vector, are making worse an identification quality. After further increasing of amount of computing stages basic algorithm multistage realizations improve an identification quality in comparison with realizations, which have less amount of computing stages.

Наведено результати якісного (графічного) аналізу основних властивостей роботи базового алгоритму під впливом гаусових шумів. На основі комп’ютерного моделювання із використанням MatLab v.6.5 показано, що вплив шумів ускладнює динаміку збіжності. За відсутності шумів зростає якість ідентифікації для реалізацій з більшою кількістю кроків. Під впливом шумів реалізації, які мають кількість кроків меншу або рівну розмірності вхідного вектора об’єкту управління, погіршують якість ідентифікації, а потім із збільшенням їх кількості багатокрокові реалізації базового алгоритму покращують якість із меншою кількістю кроків.