IDENT_20110215 01 Predmet identifikácie, rozdelenie vstupných signálov

Zhrnutie prednášky

Prednáška otvára predmet Identifikácia systémov a vysvetľuje jeho princíp v porovnaní s klasickým odvodzovaním modelov z materiálových a entalpických bilancií. Identifikácia namiesto toho vychádza z reálnych vstupno-výstupných údajov procesu a snaží sa nájsť model typu čierna skrinka, teda spojitú alebo diskrétnu prenosovú funkciu, statický či dynamický, lineárny alebo nelineárny, deterministický alebo stochastický. Proces identifikácie prebieha v dvoch etapách – voľbe štruktúry modelu a následnom odhade jej parametrov, pričom kvalita modelu sa hodnotí flexibilitou, úspornosťou a jednoduchosťou získania a overuje sa na nových dátach pomocou kontroly parametrov, konzistencie správania či redukcie zložitosti. Rozoberajú sa aj typy experimentov (aktívne vs. pasívne, jednorazové vs. priebežné) a základné vstupné testovacie signály – skoková zmena, impulz, súčet sínusoviek a pseudonáhodná binárna postupnosť (PRBS), ktorej princíp generovania pomocou posuvných registrov je bližšie priblížený na konci.

• - Identifikácia hľadá model procesu z nameraných vstupno-výstupných dát namiesto materiálových a entalpických bilancií (prístup typu čierna skrinka).
• - Modely možno deliť na spojité/diskrétne, statické/dynamické, lineárne/nelineárne, deterministické/stochastické.
• - Identifikácia má dve etapy: voľba štruktúry modelu a odhad jej parametrov.
• - Kvalita modelu sa posudzuje podľa flexibility, úspornosti, ľahkosti získania a overuje sa na nových dátach.
• - Overenie modelu zahŕňa kontrolu fyzikálnej zmysluplnosti parametrov, konzistenciu vstup-výstup a možnosť redukcie zložitosti.
• - Experimenty môžu byť aktívne alebo pasívne, jednorazové alebo priebežné, podľa možností technológie.
• - Základné testovacie vstupné signály: skoková zmena (prechodová charakteristika), impulz, súčet sínusoviek a pseudonáhodná binárna postupnosť (PRBS) generovaná posuvnými registrami.

Zhrnutie pripravené s pomocou AI z prepisu videa.