Идентификация состояний

Задача идентификации текущего состояния системы может быть отнесена к задачам распознавания. Так как при создании модели сложной системы на основе экспериментальных данных невозможно учесть все состояния системы, то при эксплуатации последней возникает неоднозначность классификации состояний.

Идентификация, то есть построение математической модели по результатам наблюдений, является важной задачей, возникающей, в частности, в сложных технических системах. В современной теории идентификации все более важную роль начинают играть методы, привлекающие лингвистическую информацию при построении моделей нелинейных зависимостей. Одним из наиболее разработанных в научном отношении инструментов учета лингвистической информации является теория нечетких множеств и нечеткая логика.

Пусть идентифицируемая нелинейная зависимость представлена выборкой данных «входы – выход»:

,

где вектор входов и выход в r -й паре; М – объем выборки.

Рис. 21. Блок-схема алгоритма ситуационного управления

Для построения точной зависимости «входы – выход» по экспериментальным данным, снимаемым с имитационной модели, необходимо провести вычислительные полные факторные эксперименты с учетом того, что факторы варьируются на L уровнях и, соответственно, число опытов при этом будет определяться выражением:

где K – число факторов.

В качестве факторов (входов) могут выступать любые интересующие параметры, с помощью которых можно управлять системой, а в качестве откликов (выходов) модели – такие параметры, которые зависят от степени воздействия факторов.

Задача идентификации состоит в нахождении моделей F для каждого отклика, обеспечивающих минимальное значение среднеквадратической невязки:

,

где значение выхода модели при значении входов, заданных вектором .